현관문에도 얼굴이 있다: 배송 완료 사진 기반 On-device 오배송 탐지 시스템
배송 완료 사진 임베딩의 거리 비교로 오배송을 탐지하는 장소 재인식 시스템을 구축했습니다. ONNX 기반 온디바이스 추론과 배치 임베딩 적재로 실시간성과 운영 효율을 확보했습니다.
#computer vision#ONNX
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AI 기술 블로그 최신 글
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[클로바 시선 #50] HyperCLOVA X 8B Omni Serving DeepDive : 구조 설계부터 성능 최적화까지
[클로바 시선 #50] HyperCLOVA X 8B Omni Serving DeepDive : 구조 설계부터 성능 최적화까지
텍스트뿐 아니라 이미지와 음성까지 처리하는 옴니모달 서빙 구조를 다뤘습니다. 실제 서비스 환경에서 안정성과 성능을 높이기 위한 설계와 최적화 과정을 정리했습니다.
#LLM#server
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보안 검수, 이제 AWS Security Agent로 자동화 하자!
AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.
#AWS#보안
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에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
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150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.
#GenAI#Kubernetes
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ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.
#GitHub Copilot#Claude
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기억에 대해서
기억에 대해서
AI 세션이 많아지면서 무엇을 저장할지가 아니라 어떻게 다시 꺼낼지가 중요한 병목으로 다뤄졌습니다. 회상용 레퍼런스를 여섯 축으로 남기면 검색보다 재인식이 쉬워진다는 관점을 제시했습니다.
#LLM#RAG
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Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
Slack에서 자연어로 SQL을 실행하는 봇 쿼리곰을 전사 필수 도구로 만든 사례를 다뤘습니다. 멀티에이전트 검증, Hybrid RAG, 이중 메모리로 신뢰와 재방문을 끌어올렸습니다.
#LLM#RAG
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n8n과 함께하는 모바일팀 온콜 자동화 여정기 — Part 1: 분석은 AI에게
n8n과 함께하는 모바일팀 온콜 자동화 여정기 — Part 1: 분석은 AI에게
요기요 모바일팀이 n8n과 AI로 크래시·앱 리뷰 분석을 자동화한 과정을 소개했습니다. 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단에 집중하는 구조를 만들었습니다.
#Android#n8n
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상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터를 분석해 SOP 초안을 자동으로 만들고 ALF 세팅 파일로 분리하는 파이프라인을 소개했습니다. 초기 정의 부담을 줄이고 도입 가치를 시간 절감 기준으로 설명하는 방식도 제안했습니다.
#LLM#RAG
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상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#클러스터링
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낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
검색 오타 보정의 기존 로그 기반 방식 한계를 줄이기 위해 번역 모델과 멀티태스크 학습을 도입했습니다. 검색 실패율을 낮추고 CTR을 유지하는 성과와 함께 후속 개선 과제도 정리했습니다.
#ML#검색
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토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법
토스플레이스가 데이터봇 판다를 통해 팀원들이 직접 데이터를 조회하고 활용하는 환경을 만들었습니다. SSOT 정비, 비즈니스 용어 연결, Agentic Loop 설계로 정확도와 일관성을 높였습니다.
#LLM#SQL
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모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.
#MCP#BigQuery
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