인프런은 영상 화면 속 글자도 번역합니다
영상 화면 속 글자를 오버레이로 대체하는 화면 번역 기능의 구현 과정을 소개했습니다. OCR·VLM·XY Cut·LLM과 프레임 재사용으로 품질과 비용을 함께 최적화했습니다.


영상 화면 속 글자를 오버레이로 대체하는 화면 번역 기능의 구현 과정을 소개했습니다. OCR·VLM·XY Cut·LLM과 프레임 재사용으로 품질과 비용을 함께 최적화했습니다.

Envoy AI Gateway로 사내 LLM 호출을 중앙화하고 모델 등급 라우팅과 사용량 추적을 구축했습니다. GitOps·관측성 기반 운영으로 모델 교체를 단순화하고 LLM 비용을 약 78% 절감했습니다.

LLM 학습 에이전트의 동시성, 컨텍스트·도구, 답변 품질 개선 구조를 설계했습니다. 역할 분리와 Gemini 명시적 캐싱으로 토큰 비용 최적화 방안도 정리했습니다.

인프런은 강의 맥락과 학습자 정보를 활용하는 개인화 학습 에이전트를 소개했습니다. 컨텍스트 품질·응답 속도·비용의 균형과 캐릭터 기반 학습 경험을 설계했습니다.

Axios 사례로 npm lifecycle script 기반 공급망 공격 흐름을 분석했습니다. pnpm 11 설정과 패키지 매니저 통합으로 설치 시점 방어선을 구축했습니다.

AI 에이전트와 codemod를 활용해 Mantine v6 디자인시스템을 v8로 점진 마이그레이션했습니다. v6·v8 공존, 자동 검증, QA 보강으로 전환 위험을 낮췄습니다.

MFE 환경에서 이중 관리되던 공통 헤더를 Module Federation과 어댑터 모듈로 통합했습니다. 쿠키 스냅샷과 CSS, transform 모션으로 UX·DX 균형을 개선했습니다.

strace로 파일 시스템콜을 추적해 8μs 간격의 디렉터리 생성 경합을 확인했습니다. C++ 반환값 처리 결함을 찾아 출력 디렉터리 선생성으로 우회했습니다.

Argo CD와 Linkerd로 PR별 격리 QA 환경을 자동 생성했습니다. 쿠키 기반 라우팅으로 기존 URL을 유지하며 병렬 QA 병목을 줄였습니다.

S3 Intelligent-Tiering과 객체별 전환 전략으로 보관 비용을 38% 절감했습니다. AVIF·MP4 변환과 CDN 캐싱으로 이미지 응답 크기와 LCP를 개선했습니다.

React useFunnel로 강의실 모달의 연쇄 호출과 조건 분기를 선언적 퍼널로 중앙화했습니다. 순차 실행과 유지보수성을 높이고 중첩 퍼널·API 대기 조건도 지원했습니다.

Bottlerocket AMI의 DCGM 라이브러리 누락으로 GPU 노드가 반복 교체된 원인을 분석했습니다. Karpenter Node Auto-Repair를 비활성화해 교체 루프를 해소했습니다.

스프레드시트 텍소노미를 기반으로 GTM 설정을 자동 생성하는 도구를 개발했습니다. API 재시도와 도구별 템플릿으로 설정 시간을 60배 단축했습니다.

Bottlerocket 컨테이너 데이터 볼륨의 EBS 스냅샷으로 대용량 이미지 pull 시간을 단축했습니다. 스냅샷 lazy loading 지연은 gp3 Throughput 조정으로 비용 효율적으로 완화했습니다.

CodeRabbit의 PR 요약·자동 리뷰·질문·이슈 생성·리포트 기능과 활용 사례를 소개했습니다. 프로젝트별 Review Instructions로 팀 규칙을 주입해 리뷰 효율을 높였습니다.

AST 기반 스크립트로 기존 서비스의 한글 텍스트를 `t` 함수와 번역 JSON으로 자동 변환했습니다. 한글 키 방식과 경로별 설정으로 i18n 전환 작업의 속도와 협업 효율을 높였습니다.

수동 스팸 검토의 한계를 해결하기 위해 ML·ChatGPT 기반 자동 필터를 구축했습니다. 이벤트 기반 서버리스 구조와 지속 학습으로 비용 효율적인 운영을 달성했습니다.

VPN을 AWS Client VPN, Firezone, Tailscale로 전환한 배경과 선택 기준을 정리했습니다. 모바일 인증, 권한·세션 관리, 도메인 기반 Split tunnel을 중심으로 Tailscale을 선택했습니다.

AWS JDBC 래퍼의 topology 쿼리와 `setReadOnly` 호출이 겹쳐 발생한 간헐 오류를 분석했습니다. 읽기 전용 DataSource를 분리 설정해 readOnly 전환을 피하도록 해결했습니다.

React Native 기반 모바일 앱 개발의 기술 스택과 협업·배포 방식을 소개했습니다. 성능 최적화와 오류 추적, 기술 전환 판단의 중요성을 다뤘습니다.
