LLM과 외부 세계를 연결하는 새로운 기술: OpenAI Function Calling, MCP
생성형 AI에서 LLM과 외부 시스템을 연결하는 기술을 소개하는 글입니다. OpenAI Function Calling과 MCP의 필요성과 활용 맥락을 간단히 다룹니다.

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내용이 불충분해 요약과 분류를 제한적으로 처리했습니다.
시계열 분석용 AI 모델 개발에서 전처리와 훈련 자동화를 위한 MLOps 파이프라인 구축 경험을 소개했습니다. 상세 본문은 확인되지 않아 핵심 주제만 파악할 수 있었습니다.
GDPR 비용 절감을 위해 데이터 구조를 변경하고 AWS EMR 클러스터를 최적화한 경험을 다뤘습니다. 비용 발생 구조를 줄이기 위한 대응 사례를 공유했습니다.
테스트하기 어려운 레거시 코드를 어떻게든 테스트하는 방법을 소개하는 글입니다. 구체적인 절차는 발췌만으로는 확인되지 않았습니다.
삼성 계정의 대규모 트래픽 환경에서 Kafka를 이용해 개인정보 암호화와 스키마 전환을 다룬 사례입니다. 무중단 운영을 위해 메시지 기반 처리와 단계적 전환을 고려했습니다.
Go 언어의 설계 배경과 간결함, 견고함이라는 특징을 소개했습니다. 동시성 프로그래밍을 쉽게 시작하는 관점에서 Go를 다루는 글입니다.
Android 단말의 위치 데이터 활용과 NLP 위치 제공자 특성을 다루는 글입니다.
생성형 AI 이미지 스타일 부여를 위해 LoRA 개발과 데이터 준비 부담을 다뤘습니다. Data Forge로 학습 데이터 증강을 자동화하는 방향을 소개했습니다.
데이터 사일로와 빅데이터 검색 혁신을 다루는 글입니다. 다만 본문이 Cloudflare 오류로 중간에 끊겨 상세 내용은 확인되지 않았습니다.
생성형 AI 모델 기반 코딩 어시스턴트의 개념과 역할을 소개했습니다. 자연어와 코드 학습을 통해 개발 생산성을 높이는 방향을 설명했습니다.
SmartThings 기록 시스템의 DB를 HBase에서 OpenSearch로 교체한 사례를 소개했습니다. 성능 개선과 비용 절감을 목표로 전환을 진행했습니다.
Selenium과 OCR을 결합해 스마트 디스플레이 제어를 자동화한 사례를 소개했습니다. Docker와 클라우드로 대규모 디지털 사이니지 마이그레이션 확장성을 높였습니다.
블루투스 오픈소스 소프트웨어 스택의 종류와 주요 적용 기기를 소개했습니다. 삼성 기기에서 어떤 스택을 채용하는지도 함께 정리했습니다.
Java의 static function을 Kotlin에서 어떻게 대체할 수 있는지 성능 관점에서 살펴본 글입니다. 여러 방식의 차이를 비교해 적절한 선택 기준을 정리했습니다.
삼성 계정은 전 세계 18억 명이 사용하는 글로벌 서비스로, 리전 규모 장애에도 버틸 복구 체계가 필요했습니다. 대규모 장애 상황에서 높은 복구 시간 목표를 맞추는 방법을 다룬 글입니다.
SDC24 Korea 키노트에서 Samsung Gauss2와 온디바이스 AI의 모델·추론 기술을 살펴봤습니다. SmartThings와 Tizen OS를 통한 IoT 연결성 및 개발 생태계 확장 방향을 정리했습니다.
D-KMS의 고가용성과 안정적 배포를 위해 무중단 Canary 배포와 자동화 전략을 적용했습니다. 멀티 클러스터 아키텍처로 서비스 중단 없이 배포하는 방식을 다뤘습니다.