버그 티켓, AI에게 맡겨봤습니다 — QUBA 개발기
QUBA는 Jira 버그 티켓을 분석해 근거 기반 원인·수정 범위 리포트를 만드는 AI Agent를 설계했습니다. RAG 품질과 승인 절차를 강화해 조사 시간을 줄이고 비용 효과를 측정했습니다.

QUBA는 Jira 버그 티켓을 분석해 근거 기반 원인·수정 범위 리포트를 만드는 AI Agent를 설계했습니다. RAG 품질과 승인 절차를 강화해 조사 시간을 줄이고 비용 효과를 측정했습니다.
복지 포인트 서비스에서 보안, 대용량 처리, 일정 제약을 함께 해결한 개발 사례였습니다. 비동기 처리와 OGG 연동, GPT 기반 영수증 인식으로 현실적인 선택을 정리했습니다.
Text2SQL 기반 InsightLens로 자연어만으로 SQL을 생성하는 서비스를 개발했습니다. RAG와 에이전트 설계를 통해 참조 데이터 품질과 운영 개선에 집중했습니다.
외부 LLM을 활용해 서비스 가치와 개발 생산성을 높인 개발조직의 AI 사례를 정리했습니다. 모델 경쟁보다 데이터와 운영 피드백을 누적 자산으로 삼는 전략을 강조했습니다.
AI 음성 변환과 합성의 전체 파이프라인을 소개했습니다. 음색 보존, 피치 제어, 평가 지표와 한계 대응 방안까지 정리했습니다.
DeepLearning.ai의 교육 구조와 Pro 구독, Short Course 중심 구성을 정리했습니다. 최신 AI·LLM·Agents 학습에 유용한 실무형 MOOC로 소개했습니다.
OpenRTB 기반 광고 플랫폼에서 수익 최적화를 위해 휴리스틱, MAB, GMM을 단계적으로 진화시켰습니다. AWS MLOps와 이상 탐지로 실시간 보정까지 연결해 광고 매출 효율을 높였습니다.
오디오, 이미지, 환경 정보를 결합한 멀티모달 AI로 블랙아이스를 감지하는 솔루션을 소개했습니다. 공공기관 평가에서 정검지율 96.7%를 기록하며 야간·악천후 상황의 한계를 보완했습니다.
LLM과 벡터 검색을 결합해 마케터의 자연어를 실행 가능한 세그먼트로 바꾸는 Seg Lens 개발기를 소개했습니다. 기존 수동 조건 생성의 한계를 줄이고 의미 기반 탐색과 권한 제어를 함께 구현했습니다.
AWS Bedrock Prompt Caching으로 Chat DIC의 반복 프롬프트 재계산을 줄이고 응답 지연과 Throttling을 개선했습니다. 또한 system과 tools 문맥을 캐싱해 평균 응답 시간을 단축하고 비용도 절감했습니다.
OpenAI Academy의 메뉴 구조와 역할별 학습 트랙을 빠르게 살펴본 글입니다. ChatGPT 활용, GPT-5 자료, Builders 리소스를 실무 관점에서 소개했습니다.
생성형 AI로 마케팅 영상을 만드는 AI Moment 개발 사례를 소개했습니다. LLM 응답 구조화, 예외 처리, 비동기 처리와 캐싱으로 서비스 품질을 높이는 방법을 다뤘습니다.
ChatGPT를 연동한 오글봇으로 게시글 첫 댓글과 대댓글 기능을 구현한 사례입니다. 프롬프트 조정, 비동기 처리, Function call 연동으로 참여도와 응답 정확도를 높였습니다.
게시글 작성 시 ChatGPT로 첫 댓글을 생성해 무플을 방지하는 오글봇 AI 개발 사례를 소개했습니다. 외부 검색 API 연동과 대댓글 기능 확장으로 참여도와 정확도를 높였습니다.
생성형 AI를 QA 업무에 적용해 요구 사항 분석과 테스트 케이스 작성, 결함 분석의 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 다만 복합 케이스와 최종 검증은 수작업 보완이 필요하다고 정리했습니다.
SK플래닛의 GitHub Copilot 활용 사례와 생산성 실험 결과를 정리한 글입니다. 코드 생성, 리팩터링, 테스트, 데이터 처리에서의 효과와 유의사항을 함께 다루었습니다.
AI 코딩 도구와 ChatGPT 기반 기능을 통해 개발 생산성이 어떻게 바뀌는지 소개했습니다. 동시에 저작권, 환각, 노동시장 영향 같은 생성형 AI의 우려도 함께 짚었습니다.
사내에서 여러 LLM을 한곳에서 비교해볼 수 있는 플레이그라운드를 만들고, 이를 프롬프트 엔지니어링 체험 행사로 확장한 사례를 공유했습니다. 서비스 캐릭터를 AI 페르소나로 재해석하는 프롬프톤 운영 경험도 함께 소개했습니다.