[Team Spotlight] ‘트래픽유닛’ 스트리밍을 넘어 함께 '응원하는' 음악 경험을 만듭니다.
FLO는 팬이 함께 음악을 듣고 아티스트를 응원하는 참여형 스트리밍 서비스 ‘응원하기’를 출시했습니다.\n신규 BM을 빠르게 실험하고 팬 반응을 분석해 플랫폼 트래픽과 음악 경험을 확장합니다.
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![[Team Spotlight] ‘트래픽유닛’ 스트리밍을 넘어 함께 '응원하는' 음악 경험을 만듭니다.](https://static.wixstatic.com/media/64203b_1942dc8388034ec496dd0fcdd5f650a3~mv2.png/v1/fill/w_1000,h_1000,al_c,q_90,usm_0.66_1.00_0.01/64203b_1942dc8388034ec496dd0fcdd5f650a3~mv2.png)
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FLO는 팬이 함께 음악을 듣고 아티스트를 응원하는 참여형 스트리밍 서비스 ‘응원하기’를 출시했습니다.\n신규 BM을 빠르게 실험하고 팬 반응을 분석해 플랫폼 트래픽과 음악 경험을 확장합니다.
![[Team Spotlight] ‘트래픽유닛’ 스트리밍을 넘어 함께 '응원하는' 음악 경험을 만듭니다.](https://static.wixstatic.com/media/64203b_1942dc8388034ec496dd0fcdd5f650a3~mv2.png/v1/fill/w_1000,h_1000,al_c,q_90,usm_0.66_1.00_0.01/64203b_1942dc8388034ec496dd0fcdd5f650a3~mv2.png)
AI 에이전트로 스트리밍 코드를 자율 실험·개선한 사례를 소개했습니다. 자율 루프와 검증 체계를 통해 QoE를 17% 개선했습니다.
티빙이 팬들의 다양한 시청 방식에 맞춰 기능과 경험을 계속 확장한 사례를 소개했습니다. 프로그램 전용관, 뉴스, 동시 시청, 팬덤중계, 숏드라마로 몰입과 참여를 강화했습니다.
Amazon Bedrock의 지연 시간 최적화 추론이 LLM 응답성 개선에 어떻게 기여하는지 정리했습니다. TTFT, OTPS, E2E 지표와 함께 프롬프트·아키텍처 최적화 방법도 살펴보았습니다.

TCP BBR을 스트리밍 서버에 적용해 CUBIC과 비교한 결과를 정리했습니다. 서버 전송속도와 초기 버퍼링 시간이 개선되어 고품질 재생에 도움이 되었습니다.
