Year-End Thanks Card를 보내보자(feat.AI)
연말 감사 웹카드를 AI와 여러 도구로 시스템화해 제작한 과정을 소개했습니다. 수신자 데이터 정리부터 템플릿 구성, 메시지 생성까지 개인화 발송 흐름을 정리했습니다.


연말 감사 웹카드를 AI와 여러 도구로 시스템화해 제작한 과정을 소개했습니다. 수신자 데이터 정리부터 템플릿 구성, 메시지 생성까지 개인화 발송 흐름을 정리했습니다.

Kubernetes에서 로컬 LLM을 쓰는 세 가지 접근을 직접 Pod, KServe, KubeAI로 나누어 정리했습니다. 간단한 실습부터 운영 관점의 제약과 선택 포인트까지 함께 살펴봤습니다.

Spring Batch에서 Job과 Step의 시작/종료 시점에 실행할 작업을 Listener로 연결하는 방법을 설명했습니다. JobExecutionListener와 StepExecutionListener 등록 예시와 실행 로그 흐름을 함께 보여주었습니다.
![[SpringBatch 연재 11] Job 및 Step 마다 시작/종료시 특정 작업 수행하기](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/12/26/95de41563306b50b08e112611c20b460ffdb998402563c664b36435efb370c61.png)
Qdrant의 Collection, Point, CRUD, 검색 기능을 영화 추천 예시로 설명했습니다. 벡터 검색과 필터, Scroll로 유사 영화 추천과 대용량 탐색을 다루었습니다.

AI 거버넌스의 필요성과 핵심 원칙을 빅테크 사례와 함께 정리했습니다. 또한 Responsible AI, AI Sovereign과의 차이와 조직 적용 예시도 설명했습니다.

독일 법원의 LAION 판결을 통해 AI 학습용 데이터 수집과 저작권 보호의 균형을 살펴보았습니다. 국내 AI 기업도 TDM 예외와 opt-out 쟁점을 주의 깊게 확인할 필요가 있습니다.

Keycloak과 Node.js 샘플 애플리케이션을 연결해 SSO 환경을 구성하는 방법을 안내했습니다. 세션 설정과 권한 보호, CLI 테스트까지 실습 흐름으로 설명했습니다.

Prometheus 3.0의 주요 기능 개선과 변경 사항, 마이그레이션 시 주의점을 정리했습니다. 업그레이드 전 쿼리와 설정을 점검할 체크리스트도 함께 제시했습니다.

에이닷의 Push 알림을 유저 행동 데이터로 분석해 개인화와 발송 빈도의 중요성을 확인했습니다. 클릭률과 피로도를 함께 고려한 Push Utility 기반 최적화 방향도 제안했습니다.

AWS re:Invent 2024에서 소개된 S3, Aurora DSQL, Bedrock, SageMaker, Nova 등의 신규 기능을 정리했습니다. 대규모 데이터 관리, 글로벌 DB, AI 모델 경량화와 GPU 효율화 관점의 참고 포인트를 담았습니다.

음성 인식 전처리에서 Echo Cancellation이 왜 중요한지 설명했습니다. 딜레이 측정을 쉽게 하도록 Audio Path와 MIC/SPK 병합 구성이 핵심입니다.

제7회 데보션 테크 데이의 영상과 발표자료를 공유했습니다. OpenLab 2기 스터디 성과를 Web3, AI, 프론트엔드, 클라우드 등 다양한 주제로 소개했습니다.

Amazon S3 Tables의 발표 내용과 서비스팀 확인 사항을 정리한 글입니다. 분석 워크로드 성능 향상, 자동 유지보수, 비용과 한계를 함께 살펴보았습니다.

LangChain 기반 노코드 플랫폼 LangFlow를 HuggingFace Spaces에서 시작하는 방법을 소개했습니다. 드래그 앤 드롭으로 플로우를 만들고 OpenAI API로 기본 챗봇을 구성하는 흐름을 다뤘습니다.

에이닷 전화 통화요약 서비스에 적용한 LLM 개발 과정을 소개했습니다. 자동·수동 데이터를 결합한 학습과 LoRA 기반 미세조정, 전문가 평가로 품질을 높였습니다.

AI가 자동차 산업 전반을 자율주행과 개인화, 예측 유지보수로 바꾸는 흐름을 소개했습니다. 또한 에이닷 오토의 진화 방향과 차량 내 AI 비서 고도화 계획을 설명했습니다.

쿠버네티스로 검색추천 시스템을 컨테이너화하고 미디어 에이전트 서비스에 적용한 사례를 소개했습니다. 클러스터 구성, 배포, 모니터링, 운영 이슈 대응까지 함께 정리했습니다.

온디바이스 음성인식으로 서버 기반 처리의 지연과 비용 문제를 줄이는 방법을 다뤘습니다. EPD, FSA, ASR를 통합한 SDK와 모델 최적화 과정을 소개했습니다.
