
DIS : AI와 함께하는 빅데이터 검색 혁신과, 데이터 스케일 이슈 해소
데이터 사일로와 빅데이터 검색 혁신을 다루는 글입니다. 다만 본문이 Cloudflare 오류로 중간에 끊겨 상세 내용은 확인되지 않았습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요

데이터 사일로와 빅데이터 검색 혁신을 다루는 글입니다. 다만 본문이 Cloudflare 오류로 중간에 끊겨 상세 내용은 확인되지 않았습니다.


AI와 협업해 코드를 생성하는 바이브 코딩의 개념과 장점을 설명했습니다. 다만 정확성, 의존성, 저작권 문제 같은 한계도 함께 짚었습니다.


QA 업무의 불편함을 줄이기 위해 검증 프로세스를 단계적으로 개선한 사례를 소개했습니다. LLM 평가, 마인드맵, Summary-TC, 자동화와 이슈 기준 정리로 효율성과 체계성을 높였습니다.


데이터와 AI의 발전을 두 번의 대전환으로 정리하며, 빅데이터의 양적 성장과 AI 결합의 흐름을 설명했습니다. 데이터 품질, 실시간 처리, 거버넌스의 중요성도 함께 짚었습니다.


AWS Step Functions와 Amazon Bedrock으로 IAM Policy를 자동 생성·검증·할당하는 워크플로를 소개했습니다.\n임시 권한 부여와 자동 회수로 최소 권한 원칙과 운영 효율성을 높이는 방법을 다뤘습니다.


온디바이스에서 SLM으로 보이스 피싱을 탐지하는 구현 흐름을 소개했습니다. STT, LoRA 학습, 양자화, 모바일 구동까지의 절차와 한계를 함께 정리했습니다.

우아한형제들 기술블로그를 엮은 두 번째 책 “요즘 우아한 AI 개발”을 소개했습니다. AI·데이터·로봇의 실무 적용 사례와 구성 내용을 함께 담았습니다.


Cursor 0.46의 변경점과 Ask, Edit, Agent, Yolo 모드 활용법을 정리했습니다. 프로젝트 규칙과 자동화 흐름을 통해 더 많은 작업을 AI에 위임하는 방향을 소개했습니다.


Hugging Face API를 활용해 GPU에서 딥러닝 모델을 학습하는 흐름과 메모리 사용 구조를 설명했습니다. 또한 Gradient Accumulation, Checkpointing, LoRA, QLoRA로 메모리를 줄이는 방법을 소개했습니다.


AI 웨어러블 시장의 성장 가능성과 함께 배터리, 프라이버시, 정확도 같은 과제도 함께 다뤘습니다. Bee Pioneer 사례를 통해 저가형 손목형 AI 기기의 접근성과 사용성을 살펴보았습니다.


S1의 Test-Time Scaling과 Budget Forcing으로 추론 모델을 구현하는 과정을 소개했습니다. 적은 데이터와 반복 자기검증만으로도 사고 성능을 끌어올리는 방법을 살펴보았습니다.

생성형 AI 모델 기반 코딩 어시스턴트의 개념과 역할을 소개했습니다. 자연어와 코드 학습을 통해 개발 생산성을 높이는 방향을 설명했습니다.