
[기술분석] AI 데이터센터 고조파 원인과 전력 품질 대책
AI 데이터센터에서 발생하는 고조파의 원인과 전력 품질 문제를 정리했습니다. 상전선과 중성선 고조파를 구분해 필터, 변압기, 중성선 보강 대책을 제시했습니다.

AI 데이터센터에서 발생하는 고조파의 원인과 전력 품질 문제를 정리했습니다. 상전선과 중성선 고조파를 구분해 필터, 변압기, 중성선 보강 대책을 제시했습니다.


RTZR STT API 전사 결과의 시간 정보와 문단 임베딩으로 자동 챕터를 생성했습니다. C99 기반 경계 탐색과 키워드 기반 대표 발화 선택 과정을 소개합니다.
Google for Developers의 7월 첫째 주 주요 개발자 소식을 모아 소개했습니다. AI, Android, Flutter 등 분야별 최신 업데이트와 발표 항목을 확인할 수 있습니다.

비개발자 148명에게 2주간 AI 워크샵을 운영하며 설치, 실습, 회고를 반복한 현장 회고입니다. 자기 파일로 직접 해보는 경험이 전환점이었고, 챔피언 발굴과 후속 프로젝트로 이어졌습니다.

블랙프라이데이 성공 이후의 실패 경험을 바탕으로, 빠른 실행보다 문제 정의가 먼저라는 점을 돌아봤습니다. 뷰티 사례에서는 흩어진 증정품 정보를 가격 판단 맥락에 연결하는 방향으로 다시 접근했습니다.

AI가 코드를 더 빨리 만들수록 검증이 병목이 된다고 설명했습니다. Playwright E2E와 에이전트를 조합해 결정론적인 자가개선 테스트 루프를 구축하는 방법을 소개했습니다.

Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.

ESLint와 Prettier로 Vue 3·TypeScript 프로젝트의 코드 스타일과 품질 규칙을 통일하는 방법을 다루었습니다. IDE와 SFC 파싱 문제까지 함께 정리해 협업 시 불필요한 diff를 줄이는 과정을 소개했습니다.
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Fixture 기반으로 통합 테스트 데이터를 재사용 가능하게 정리한 경험을 공유했습니다. 공통 데이터는 `create`, 커스터마이징은 `gen`, 복수 시나리오는 `genMore`로 분리해 테스트 가독성과 유지보수성을 높였습니다.
![[넷츠프레소 AQ 딥다이브] K-EXAONE-236B 모델을 4비트(NVFP4)로 양자화하는 법](https://cdn.prod.website-files.com/69d764b1be3398a43fb536b5/6a952b87fae9ae9cf7cb5168_CR_insights_Tech_C.webp)

K-EXAONE-236B MoE의 집중 이상치를 오프라인 변환으로 제어해 NVFP4로 양자화했습니다. 추가 커널 없이 vLLM에서 서빙하며 BF16 수준 정확도와 약 3.5배 압축을 제시했습니다.

Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.
LIFF와 LINE Planet을 활용해 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스를 만드는 구현 흐름을 정리했습니다. 미리보기, 통화 입장, 초대, 가상 배경, CORS와 모바일 카메라 이슈까지 함께 다뤘습니다.

10년 된 에디터 코어를 Froala에서 Lexical로 교체한 마이그레이션 사례를 소개했습니다. AI를 활용해 구현 부담을 줄이고, 기존 결과와의 대조 검증으로 6주 만에 전환을 마쳤습니다.
네이버클라우드가 물류 AX 비전과 전략을 소개하는 현장 스케치를 전했습니다. 물류·SCM 전 구간에서 AI가 어떻게 적용되는지 사례 중심으로 다뤘습니다.