오픈챗 메시지들로부터 트렌딩 키워드 추출하기
오픈챗 메시지에서 트렌딩 키워드를 뽑는 통계적 방법을 소개했습니다. 빈도 급증 탐지, 중복 제거, NPMI 필터, MMR 다양화로 품질을 높였습니다.

오픈챗 메시지에서 트렌딩 키워드를 뽑는 통계적 방법을 소개했습니다. 빈도 급증 탐지, 중복 제거, NPMI 필터, MMR 다양화로 품질을 높였습니다.

중첩 루프를 단순 추출하면 가독성이 크게 좋아지지 않을 수 있음을 설명했습니다. 코드의 의미 단위를 기준으로 재구성해 흐름을 단순하게 만드는 리팩토링을 제안했습니다.

LINE 통화의 영상 품질이 월말에 악화되던 문제를 분석해 원인을 모바일 데이터 속도 제한과 혼잡 제어 한계로 찾았습니다. 비트레이트와 패킷 손실의 상관관계를 활용해 혼잡 제어를 개선하고 영상 재생 품질을 높였습니다.

Tech-Verse 2025에서 LY의 다양한 AI 서비스 적용 사례를 살펴보았습니다. 기술 구현뿐 아니라 평가, 운영, 사용자 경험까지 함께 보는 관점이 인상적이었습니다.

앱 개발 작업을 작은 단위로 나누고 리뷰어를 배려하는 순서를 정리했습니다. 기획 리뷰부터 PR 작성, 시간 기록까지 실무에 바로 적용할 수 있는 팁을 공유했습니다.

Nginx 설정을 공통화하고 멀티사이트 구조로 통합한 인프라 개선 사례를 소개했습니다. Promtail과 Loki, Ansible을 연계해 로그 수집과 배포 자동화까지 확장했습니다.

LY Corporation 사내 해커톤 Hack Day 2025 참가 후기를 전했습니다. 자유 주제 개발과 90초 발표, 글로벌 네트워킹과 AI 기반 프로덕트 경험을 공유했습니다.

Vitess로 마이그레이션한 결제 시스템의 개발·운영 활용 방식을 정리했습니다.프로토콜 선택, 샤딩 구성, 모니터링과 페일오버 경험까지 함께 소개했습니다.

DDD로 Merchant 시스템의 핵심 도메인과 책임 경계를 정리한 구축 사례를 소개했습니다. 클린 아키텍처, 비동기 모듈 구성, ADR과 팀 분리를 통해 확장성과 협업 구조를 설계했습니다.

Milvus를 도입해 LINE VOOM 추천 시스템을 실시간 구조로 전환한 과정을 다뤘습니다. 카오스 테스트와 성능 테스트로 안정성과 성능을 검증해 즉시성을 크게 높였습니다.

Flutter 상태 관리 라이브러리 Riverpod의 기본 사용법과 서버 데이터 처리, 캐시, 오프라인 대응 같은 응용법을 소개했습니다. 또한 provider 설계 단순화, watch 최적화, 생명 주기 관리 같은 유의점도 정리했습니다.

LY Corporation이 AI 중심 기술 컨퍼런스 Tech-Verse 2025 개최 후기를 소개했습니다. 플랫폼 통합, AI 전략, 글로벌 협업 사례와 현장 프로그램을 함께 정리했습니다.

빌더 패턴은 편리하지만 필수 인수 누락을 런타임에 드러내기 쉬워 더 견고한 대안이 필요했습니다. 특별한 이유가 없다면 생성자나 팩토리 함수로 대체하는 방식을 제안했습니다.

널 객체 패턴은 호출부를 단순하게 만들 수 있지만, 오류 값과 정상 값을 구분해야 할 때는 부적합했습니다. 타입으로 구분 가능한 경우에는 Optional이나 null 같은 정적 표현을 우선 고려해야 했습니다.

AI 피처 스토어를 MongoDB와 Spring Cloud Stream으로 새롭게 구축한 사례를 소개했습니다. 기존 레거시 피처 스토어를 재구성한 과정과 기술 조합을 공유했습니다.
LY Corporation이 Tech-Verse 2025 테크 컨퍼런스를 개최한다고 안내했습니다. AI와 보안을 포함한 127개 세션을 온라인으로 무료 등록 후 참여할 수 있습니다.

결제 시스템 DB를 Nbase-T에서 Vitess로 옮기기 위해 ShardingSphere와 TiDB, Vitess를 PoC로 비교했습니다. 성능과 비용의 균형, 운영 경험을 고려해 Vitess를 최종 선정했습니다.

AI를 활용해 사내 컨텍스트를 반영한 API 주석 생성과 문서 배포 프로토타입을 만들었습니다.다만 정확성 한계가 있어 사람 검토를 전제로 보조 도구로 활용해야 했습니다.
