AI가 분석한 리서치 결과, 어떻게 만들고 전달할까요?
리서치 분석을 LLM으로 만들고 전달하는 구조를 정리했습니다. 작업 분해와 평가 루프, SSE·알림음·채팅으로 사용자 경험을 개선했습니다.
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리서치 분석을 LLM으로 만들고 전달하는 구조를 정리했습니다. 작업 분해와 평가 루프, SSE·알림음·채팅으로 사용자 경험을 개선했습니다.
수천 명 동시 접속 행사 게임을 WebSocket 없이 Redis와 SSE 중심으로 단순화해 구현했습니다. 리허설에서 드러난 저사양 전광판 문제는 렌더링 방식을 바꾸고 영상은 하드코딩으로 대응했습니다.
AI로 SSE 구현은 빠르게 완성했지만, Qra의 운영 조건과 요구사항을 다시 보며 polling으로 회귀했습니다. 실행 속도보다 선택을 재검토하고 책임지는 Human Agency의 중요성을 강조했습니다.

가게목록 전시 구조를 1지면 1API와 BFF 기반 SSE 스트리밍으로 재설계했습니다. 첫 응답을 앞당기고 클라이언트 통신 복잡성을 줄이는 방향을 소개했습니다.
포스타입 캐릭터톡의 MVP 출시 과정과 팀별 고민을 정리했습니다. 초기 콘텐츠 확보와 데이터 기반 의사결정 구조가 핵심이었습니다.

포스타입이 캐릭터톡 출시를 앞두고 4일간의 TF와 PoC로 사업 가능성을 검증했습니다.\n시스템 프롬프트, 모델 선택, 비용과 품질 점검을 통해 출시 수준의 페르소나 챗을 만들었습니다.

엔카믿고 챗봇에 대화 맥락 기반 추천질문을 붙이며 SSE, 보증 분기, Structured Output 문제를 해결했습니다. 동적 프롬프팅과 명확한 JSON 지침으로 안정성을 높이고 답변량도 19% 증가했습니다.

Chat DIC 프런트엔드에서 SSE로 LLM 응답을 실시간 스트리밍하도록 구현했습니다. 버퍼와 Windowing을 적용해 비활성 탭 지연과 긴 대화 성능 저하를 개선했습니다.
MQTT 기반 알림의 제약을 해결하기 위해 AWS IoT와 SSE를 도입했습니다. 정형화된 메시지, 재전송, 수신 확인으로 실시간성과 안정성을 높였습니다.
여러 탭의 실시간 이벤트를 Service Worker와 SSE로 하나의 연결에 통합했습니다. 메시지 유실 방지, 권한 검증, 재연결 전략까지 포함해 안정성을 높였습니다.

네이버페이 내자산의 마이데이터 자산 조회를 단계적으로 개선한 과정을 소개했습니다. 캐시 선노출, 병렬 요청, WebSocket 적용으로 응답성과 사용자 경험을 높였습니다.

Syrup 모바일 웹의 응답 속도를 개선하기 위해 WebFlux, SSE, Next.js를 적용했습니다. 그 결과 API 요청과 응답 지연을 줄이고 초기 로딩 속도도 향상했습니다.
Syrup 모바일 웹의 느린 응답 문제를 해결하기 위해 웹 게이트웨이를 WebFlux와 SSE 중심으로 개편했습니다. 또한 Next.js의 SSG를 적용해 초기 로딩과 운영 효율을 함께 개선했습니다.
대량 트래픽과 긴 지연 API를 처리하기 위해 Kafka, Redis, SSE 기반 비동기 메시지 통신 구조로 전환했습니다.\n동기 의존성을 줄이고 Scale Out 환경에서도 Refresh 결과를 안정적으로 전달하는 설계를 적용했습니다.

영상 플레이어 API의 성능 요구에 맞춰 Cloud Run에서 GKE로 전환하고 SSE를 부하 테스트했습니다.\nVector·GCS·Dataflow·BigQuery 기반 로그 수집과 분석 파이프라인을 구축했습니다.
Vue.js SSR과 Canvas API로 INVESTING.COM 클론 코딩 파일럿 프로젝트를 진행한 경험을 정리했습니다. 실시간 시세, 차트, 검색, 댓글 기능과 함께 협업 방식과 기술적 고민을 공유했습니다.
서버에서 클라이언트로 이벤트를 전달하는 Polling, Comet, SSE, WebSocket 방식을 비교했습니다.\n통신 빈도와 연결 유지 비용을 기준으로 Polling 또는 WebSocket을 선택할 수 있습니다.

4주 파일럿 프로젝트로 알림 서비스를 구현한 경험을 정리했습니다. Vue.js, Spring Boot, SSE, Vuex 등을 활용한 구성과 시행착오를 공유했습니다.