React Server Component와 Streaming으로 웹 성능 극대화하기: Next.js 실전 가이드
Next.js App Router에서 React Server Components와 Streaming을 활용해 데이터 패칭 패턴을 비교했습니다. loading.tsx와 Suspense, use 훅으로 체감 속도와 로딩 시간을 함께 개선하는 방법을 설명했습니다.
#React#Next.js#SSR
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- 2025. 6. 19.
최신 게시글 (20)
django-modeltranslation으로 DRF 다국어 지원하기
Django REST Framework에서 django-modeltranslation으로 다국어 지원을 구현한 사례를 소개했습니다. DB 기반 번역 관리와 fallback 설정으로 유지 보수성과 사용자 경험을 높였습니다.
#Django#Python#REST API
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Asyncio 없이 싱글 스레드 논 블락킹 비동기 서버 만들기 (Feat. Event Loop 이해하기)
asyncio 없이 소켓과 selectors만으로 비동기 서버를 단계적으로 구현해보았습니다. 이를 통해 asyncio 이벤트 루프가 I/O 이벤트를 기다리고 처리하는 원리를 설명했습니다.
#Python#asyncio#비동기
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산타 세이 브랜드 디자인 회고 2 : 확장과 수렴의 반복을 통한 브랜드 구축
산타 세이의 브랜드 시각화 과정을 회고하며 음파를 기표로 선택한 과정을 정리했습니다. 패밀리 브랜드의 일관성과 서비스 고유성을 함께 담기 위한 조형 설계가 핵심이었습니다.
#brand design#UI/UX
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산타 세이 브랜드 디자인 회고 1 : 최소한의 브랜드 정체성 구축 프로세스
Santa SAY의 브랜드 정체성을 최소한으로 설계한 과정을 회고합니다. MVB 프로세스로 이해관계자 의견을 모으고, 산타와의 관계를 정리해 네이밍과 미션을 도출했습니다.
#브랜딩#brand identity#네이밍
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AI 뇌를 위한 닭고기 수프: 라벨링
유튜브 퀴즈의 품질을 높이기 위해 좋은 질문의 기준을 세우고 라벨링 체계를 설계했습니다. 또한 전용 라벨링 툴과 QC 모델 학습 루프로 질문 생성 AI를 개선했습니다.
#LLM#데이터 라벨링#prompt
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AI 교육 회사에서의 챗봇 브랜딩
AI 교육 서비스의 챗봇 루미를 브랜딩하며 정서적 연결성과 친근한 아이덴티티를 설계했습니다. 캐릭터 대신 눈 기반 심볼과 로고로 차별화해 2주 만에 베타 런칭용 브랜드를 완성했습니다.
#브랜딩#챗봇#GPT-4
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의도적으로 유저를 불편하게 만드는 경험 디자인 — Quizium 퀴즈 팝업 모드
Quizium의 두 퀴즈 모드를 비교하며 학습 몰입도와 자유도를 검증했습니다. 유저 테스트에서 불편한 팝업 모드가 오히려 학습 효과 측면에서 더 선호되었습니다.
#UX Design#유저 테스트#교육
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비즈니스 성과로 연결되는 AI 제품 개발 프로세스와 운영 지표
생성형 AI 제품은 일반 소프트웨어와 다른 개발 프로세스와 운영 지표가 필요했습니다. 비즈니스 목표와 모델 품질, 비용을 단계별로 연결해 관리하는 방법을 정리했습니다.
#프로덕트 매니지먼트#LLM#운영지표
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문제 생성 AI 서비스 Quizium, 브라질 출장에서 100명의 현지 교사들에게 소개하며
브라질 파라나주에서 Quizium을 100명의 교사들에게 소개하고 시연했습니다. 현지 피드백을 바탕으로 제품 개선과 글로벌 교육 혁신 방향을 점검했습니다.
#LLM#RAG#NLP
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뤼이드 NLP 연구원의 INTERSPEECH 2023 참가 및 포스터 발표 후기
INTERSPEECH 2023 참가와 포스터 발표 경험을 중심으로 음성 언어 처리 연구 동향을 정리했습니다. 데이터 부족, 음성 모델 활용, 벤치마크의 중요성을 다시 확인했습니다.
#NLP#LLM#음성 인식
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Riiid AI Newsletter_Aug
뤼이드 AI 뉴스레터 8월호는 EdSAFE AI Alliance 출범과 교육 AI의 신뢰·안전 기준 논의를 다뤘습니다. 에듀테크 수요와 AI 성능 측정 동향, 관련 논문·콘텐츠도 소개했습니다.
#에듀테크#EdSAFE AI Alliance#AIEd
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그래프 활용한 노드 간 관계 분석기술로 고도화된 지식추적모델 GKT(Graph-Based Knowledge Tracing)
GNN 기반 GKT의 집계·업데이트·예측 구조와 그래프 구성 방식을 소개했습니다. 공개 데이터셋에서 DKT보다 높은 AUC와 학습 개념 관계의 해석 가능성을 확인했습니다.
#GKT#GNN#knowledge tracing
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이미지 리사이징을 통해 웹 성능 개선하기
반응형 이미지의 srcSet·sizes 속성으로 기기와 레이아웃에 맞는 해상도를 제공합니다. 압축과 리사이징을 결합해 리소스 용량과 웹 성능을 개선했습니다.
#React#srcSet#WebP
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Riiid AI Newsletter_Jul
ASU GSV Summit 참여 소식과 교육 AI 관련 연구 동향을 소개했습니다. AI 확산 원칙과 지식추적 알고리즘 연구도 함께 다뤘습니다.
#에듀테크#ASU GSV Summit#지식추적
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예제의 택스트까지 학습해 정오답예측 정확도 높인 모델 ‘EERNN’
문제 텍스트를 임베딩해 학습자의 정오답을 예측하는 EERNN 구조를 소개했습니다. Attention 기반 과거 문제 연관성 활용과 실험 결과를 분석했습니다.
#EERNN#지식 추적#Word2Vec
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인공지능 과학자의 꿈, ‘범용 AI’는 가능할까
인간 이상의 지적 능력을 목표로 하는 범용 AI의 현실 가능성을 살펴봤습니다. 기술 공포보다 사회적 수용 준비가 선행돼야 함을 강조합니다.
#범용 AI
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Riiid AI Newsletter_Jun
AIEd 포럼을 중심으로 AI 기반 교육격차 해소와 교육 현장 도입 준비를 소개했습니다. AI 운영 자동화 오픈소스와 정오답예측 모델의 설명 가능성 연구도 다뤘습니다.
#AIEd#AIOps#자동화
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Spring WebFlux 에서 coRouter filter를 이용하여 request, response 로깅하기
coRouter filter로 Spring WebFlux 요청·응답 로깅을 공통화한 과정을 소개했습니다. 요청 본문 재사용을 막던 프레임워크 버그를 수정해 Spring Framework에 반영했습니다.
#Spring WebFlux#Spring Boot#REST API
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복수의 개념을 동시에 학습할 때도 Knowledge Tracing을 가능하게 한 모델 ‘KTM’
Knowledge Tracing의 역할과 기존 단일 개념 문항 모델의 한계를 설명했습니다. 복수 개념을 반영하는 KTM의 구성과 성능 특성을 소개합니다.
#KTM#Knowledge Tracing#matrix factorization
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