AI로 바꾼 제품 설계의 순서
고객센터 챗봇을 메뉴 탐색형에서 자연어 기반 경험으로 바꾸며, AI로 시나리오 초안과 프로토타입 검증을 병행했습니다. 경험을 먼저 설계하고 필요한 데이터와 규칙을 역산해 정의하는 방식으로 제품 설계 순서를 바꿨습니다.
#챗봇#Product Designer
82005분
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ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
AI 에이전트가 사용자를 대신해 보호된 API에 접근하는 ID-JAG 실습 핸즈온을 소개했습니다. 실패 사례를 통해 토큰 교환, 정책 평가, 위임 경계를 직접 확인하도록 구성했습니다.
#보안#MCP
30005분
[23. 5. 23] 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능
[23. 5. 23] 기존 평가도구의 한계를 극복하는 인공지능
기존 SOFA와 qSOFA의 한계를 짚고, 패혈증 조기 예측을 위한 딥러닝 모델 개발 과정을 소개했습니다. 데이터 확보부터 레이블링, 학습, 임상시험까지의 흐름과 의료 현장 적용 필요성을 설명했습니다.
#ML#RNN
12005분
![[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
[AWS Summit Seoul 2026] Amazon’s AI Strategy로 본 에이전틱 AI 전환
Amazon의 AI 전략을 통해 에이전틱 AI가 고객 경험과 운영을 어떻게 바꾸는지 정리했습니다. 또한 AgentCore와 AI-DLC를 바탕으로 기업 AI 도입 시 고려할 운영·개발 포인트를 소개했습니다.
#AWS#LLM
21005분
[AWS Summit Seoul 2026] AI-Ready Data: 에이전틱 AI 시대, 데이터가 답이다
에이전틱 AI의 성패는 모델보다 데이터 준비에 달려 있다고 설명했습니다. 시맨틱 레이어와 지식 그래프로 AI가 비즈니스를 이해하도록 만드는 방법을 정리했습니다.
#AWS#LLM
33005분
LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기
LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.
#LLM#n8n
63005분
“따뜻한 색감의 소재 찾아줘” — 자연어로 광고 소재 검색하기
자연어로 광고 소재 이미지를 검색하는 PoC의 설계와 실험 결과를 정리했습니다.이미지를 텍스트 설명으로 바꾸고, 쿼리 가중치와 프롬프트 편향을 실측으로 조정했습니다.
#LLM#검색
23005분
SaaS 대체하기: AI와 함께한 광고SDK 에러 모니터링 시스템 구축기
SaaS 대체하기: AI와 함께한 광고SDK 에러 모니터링 시스템 구축기
서드파티 SDK 환경의 한계를 보완하기 위해 전용 JavaScript 에러 모니터링 시스템을 AI Agent로 구축한 사례를 공유했습니다. 외부 SaaS 대체 가능성과 사내 인프라 기반 도구의 가능성을 함께 살펴봤습니다.
#JavaScript#모니터링
33005분
IT 기업 보안팀이 해킹 올림픽 본선에? 네이버클라우드가 세계 최고 수준 해킹 올림픽에서 상위 1%대 성과를 낸 비결
IT 기업 보안팀이 해킹 올림픽 본선에? 네이버클라우드가 세계 최고 수준 해킹 올림픽에서 상위 1%대 성과를 낸 비결
네이버클라우드 보안팀이 데프콘 CTF 2026 예선에서 7위를 기록하며 본선 진출을 확정했습니다. 자체 보안 기술력과 AI 활용 역량을 입증한 사례입니다.
#보안#컨퍼런스
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AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
롱테일 검색어와 노이즈 문제를 해결하기 위해 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 결합한 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. 또한 메모리 병목과 세그먼트 병합 문제를 줄이기 위해 OpenSearch 3.3 버전업 가능성을 검증했습니다.
#OpenSearch#검색
27005분
Vibe Coding하는 비개발자는 개발자인가(3)
Vibe Coding과 AI 에이전트 활용이 늘어난 흐름 속에서 비개발자의 개발자성을 다시 묻는 글입니다.\nAI 도구와 함께 일하는 방식이 실제 업무에 어떤 변화를 주는지 짚습니다.
#LLM#MCP
40005분
2,800만 MAU를 이해하는 유저 Segmentation, TUES
토스는 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용 패턴 기반 세그먼트 TUES를 만들고 활용했습니다. 이를 통해 성장 전략, 탑라인 분석, 타겟 마케팅을 더 정교하게 수행했습니다.
#ML#K-Means Clustering
55005분