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주요 카테고리 AI · 프론트엔드

활동 요약

2025년 7월 11일

AI 코딩 어시스턴트의 시장 동향과 국내외 도입 사례, 모델·솔루션 비교를 한 번에 정리했습니다.파일럿 검증을 거쳐 성능, 보안, 비용을 함께 고려한 점진적 도입 전략을 제안했습니다.

2025년 6월 19일

VLM의 개념과 최신 기술 동향, 주요 기업의 개발 흐름을 종합적으로 정리했습니다. 문서 AI 도입 시 특화 모델과 데이터 전략, 인프라 비용을 함께 고려할 필요가 있습니다.

2025년 5월 26일

MCP와 지식 그래프를 결합해 LLM이 외부 구조화 지식을 활용하는 방법을 설명했습니다. Think-on-Graph를 통해 그래프 탐색 기반 추론 흐름도 소개했습니다.

2025년 4월 28일

MCP의 개념과 Host, Client, Server 구조를 통해 LLM Agent가 외부 도구를 호출하는 흐름을 설명했습니다. 또한 표준화와 확장성의 장점과 함께 보안, 비용, 생태계 편중 같은 한계도 짚었습니다.

2025년 3월 24일

QA 업무의 불편함을 줄이기 위해 검증 프로세스를 단계적으로 개선한 사례를 소개했습니다. LLM 평가, 마인드맵, Summary-TC, 자동화와 이슈 기준 정리로 효율성과 체계성을 높였습니다.

2025년 3월 10일

DeepSeek-R1의 구조와 학습 방식, GRPO와 지식 증류의 특징을 OpenAI o1과 비교해 정리했습니다. 비용 절감과 추론 성능 강점, 한국어 적용 시 주의점도 함께 살펴봤습니다.

2024년 10월 29일

LLM과 sLLM의 자체 품질 평가 필요성을 정리하고, 리더보드 사례와 함께 LLM을 활용한 평가 프로세스를 설계한 글입니다. 프롬프트 일관성과 평가 기준 관리 같은 운영 과제도 함께 다뤘습니다.

2024년 10월 2일

프롬프트 엔지니어링의 개념과 구성 요소, 작성 순서, 대표 기법을 정리했습니다. 공공문서 자동화 사례를 통해 실무 적용 가능성도 함께 살펴봤습니다.