AI가 과거 근거를 확인한 44일, 그리고 달라진 결론들
분산된 업무 이력을 출처가 유지되는 Wiki로 연결했습니다. AI가 설계·구현 판단 전에 과거 근거를 확인하도록 구성했습니다.
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AI가 과거 근거를 확인한 44일, 그리고 달라진 결론들
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삼성
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- 2026. 9. 29.
최신 게시글 (20)
LLM 하나만 믿지 마세요 — 모든 LLM을 관점별로 싸우게 한 코드리뷰, Code Review War
같은 PR도 LLM과 프롬프트에 따라 놓치는 결함이 달라질 수 있음을 짚었습니다. 여러 LLM을 동시에 활용해 관점별 코드리뷰를 시도하는 Code Review War를 소개했습니다.
#LLM#code review#prompt
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LLM 하나만 믿지 마세요 — 모든 LLM을 관점별로 싸우게 한 코드리뷰, Code Review War
몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기
몇 달 전 풀었던 문제를 다시 만나 같은 시행착오를 겪은 경험을 바탕으로, AI와의 대화를 팀 지식으로 자동 축적하는 필요성을 정리했습니다. 반복 해결을 줄이고 기억에 의존하지 않도록 기록과 재활용 구조를 만들려는 이야기입니다.
#LLM#지식관리#cache
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몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기
구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기
사내에서 쓰는 Codex와 Claude를 LLM 서버 형태로 전환해 시스템에 넣어 활용하는 방법을 다룹니다. 웹, 앱, CLI에 흩어진 사용 방식을 내부 연동 관점에서 정리했습니다.
#LLM#CLI#cloud
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구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기
AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기
Galaxy Watch 검증 단계의 Crash·ANR·화면 흑화 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기를 소개했습니다. AI에 분석을 맡기기 전에 분석 불가 판단부터 학습시키는 접근을 다뤘습니다.
#Android#자동화#LLM
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AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기
한 명의 개발자가 여러 전문가와 일하는 방법: 역할형 AI 에이전트로 AWS 인프라 포털 만들기
여러 AWS 콘솔과 CLI를 오가던 인프라 확인 문제를 읽기 전용 포털로 풀었습니다. 단일 프롬프트 대신 역할형 AI 에이전트로 업무를 나누는 접근을 다뤘습니다.
#AWS#cloud#web
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한 명의 개발자가 여러 전문가와 일하는 방법: 역할형 AI 에이전트로 AWS 인프라 포털 만들기
LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
수백 MB 로그를 LLM에 그대로 넣는 비효율을 줄이기 위해 AI 이슈 분석 에이전트를 개발한 사례입니다. 이슈를 찾고 읽는 시간을 줄이면서 근거를 검증 가능한 방식에 초점을 맞췄습니다.
#LLM#logging#분석
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LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
LLM에게 계산을 시키지 마세요 — 숫자를 '신뢰'할 수 있는 AI 데이터 애널리스트 개발기
형식이 제각각인 대규모 시장 데이터를 다루는 사내 AI 애널리스트 플랫폼 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 맡기고 계산은 분리해 숫자 신뢰성을 확보했습니다.
#LLM#데이터 분석#natural language processing
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LLM에게 계산을 시키지 마세요 — 숫자를 '신뢰'할 수 있는 AI 데이터 애널리스트 개발기
전문가를 넘어선 AI – 5G vRAN 추론 코드 자동 생성을 위한 Multi-Agent 컴파일러
5G vRAN의 초저지연 제약을 맞추기 위해 추론 코드를 자동 생성하는 Multi-Agent 컴파일러를 다뤘습니다. 기존의 수동 SIMD 최적화 C++ 작성 방식의 한계를 짚었습니다.
#LLM#C++#컴파일러
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전문가를 넘어선 AI – 5G vRAN 추론 코드 자동 생성을 위한 Multi-Agent 컴파일러
가전제품 MCU 펌웨어, AI가 100% 개발하는 시나리오 가능한가
가전제품 MCU 펌웨어 개발에 AI 에이전트의 100% 자율 개발 가능성을 검증한 프로젝트를 소개했습니다. 사람이 목표를 정의하고 AI가 소프트웨어를 개발하는 시나리오를 다뤘습니다.
#펌웨어#MCU#자동화
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가전제품 MCU 펌웨어, AI가 100% 개발하는 시나리오 가능한가
AI 저작권 소송 – 美 법원의 판단 기준
챗GPT 이후 확산된 AI 저작권 소송과 미국 법원의 판단 기준을 다룬 글입니다. 다만 본문 접근이 불가해 세부 내용은 확인되지 않았습니다.
#LLM#법률
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AI 저작권 소송 – 美 법원의 판단 기준
6G를 위한 AI/ML 물리계층 – JSCM 기반 오디오 전송
사람이 자연스럽게 듣고 이해하는 오디오 전송을 목표로 하는 AI/ML 물리계층 접근을 소개했습니다. 비트 정확도보다 체감 품질을 우선하는 방향을 다뤘습니다.
#ML#6G#통신
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6G를 위한 AI/ML 물리계층 – JSCM 기반 오디오 전송
당신의 모바일폰 영상이 ‘영화’가 되는 순간… APV 코덱으로 현실이 되다
삼성전자가 8K 영상도 화질 손상 없이 실시간 편집할 수 있는 APV 코덱을 개발했습니다. 모바일 영상 제작의 품질과 가능성을 넓히는 기술로 소개했습니다.
#mobile#동영상#비디오 코덱
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당신의 모바일폰 영상이 ‘영화’가 되는 순간… APV 코덱으로 현실이 되다
Stereoscopy의 이해: 무안경 3D 게임 개발 방법론
무안경 3D 기술의 개요와 진화 과정을 소개하는 글입니다. 다만 본문이 중간에 끊겨 구체적인 개발 방법론은 확인되지 않았습니다.
#3D#게임 개발
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Stereoscopy의 이해: 무안경 3D 게임 개발 방법론
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
6G로 갈수록 네트워크 성능 요구와 운영 복잡도가 함께 커지는 문제를 다뤘습니다. AI-Native RAN과 Network Foundation Model로 기지국 최적화 방향을 제시했습니다.
#LLM#cloud#모니터링
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AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
코드 없이 이해하는 '단일책임원칙(SRP)' 이야기
단일책임원칙(SRP)을 비유를 통해 쉽게 풀어낸 설계 가이드입니다. 책임과 기능의 구분, 설계 트레이드오프를 함께 다뤘습니다.
#디자인패턴
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코드 없이 이해하는 '단일책임원칙(SRP)' 이야기
생성형 AI 기술로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선
생성형 AI 기반 초해상도 영상 복원으로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선한 사례를 다뤘습니다. 저화질 영상의 서비스 적용 과정에서 겪은 어려움과 극복 경험을 공유했습니다.
#생성형 AI#초해상도#영상 복원
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생성형 AI 기술로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
삼성전자 사내 검색 환경을 개선하기 위해 Agentic Search 구조를 선택한 배경을 다뤘습니다. 다양한 RAG 실험과 설계 고려 사항을 함께 정리했습니다.
#검색#RAG#LLM
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Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
인간과 AI, 함께 데이터를 탐험하다 - BDA 2.0 서비스의 탄생, 현재 그리고 미래
BDA 2.0 서비스와 자연어-SQL 변환 기반 LLM 에이전트의 탄생 배경을 소개했습니다. 도메인 전문가와 개발자의 협업으로 도메인 특화 에이전트를 만드는 과정을 다뤘습니다.
#LLM#SQL
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인간과 AI, 함께 데이터를 탐험하다 - BDA 2.0 서비스의 탄생, 현재 그리고 미래
RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
RAG가 단순 검색을 넘어 개인 데이터와 실시간 컨텍스트를 통합하는 방향으로 진화하고 있음을 설명했습니다. Personal Context RAG를 실현하기 위한 접근의 필요성도 함께 제시했습니다.
#RAG#검색#LLM
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RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로