서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇
브라우저 안에서 동작하는 차트 추천 봇을 만들고, 서버 없이 추론하는 구조를 선택했습니다. 규칙 엔진으로 차트 유형을 정하고 SLM은 설명만 맡겨 안정성을 높였습니다.
#LLM#WebGPU#WASM
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서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇
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브라우저 안에서 동작하는 차트 추천 봇을 만들고, 서버 없이 추론하는 구조를 선택했습니다. 규칙 엔진으로 차트 유형을 정하고 SLM은 설명만 맡겨 안정성을 높였습니다.
포스 확장을 위해 제휴사별 맞춤 개발 대신 플러그인 구조를 도입한 사례를 소개했습니다. 웹 워커 격리와 SDK 추상화로 안정성과 개발 편의성을 높이고, 향후 생태계 확장을 계획했습니다.

모바일 이미지 처리에서 메인 스레드 부하와 메모리 과다 사용 문제를 분석했습니다. Web Worker와 OffscreenCanvas로 전처리를 분리해 반응성과 처리 시간을 개선했습니다.
고화질 이미지 다장 업로드의 지연과 서버 부하를 줄이기 위해 병렬 업로드, PreSignedURL, 이미지 압축을 적용했습니다. 업로드 진행 상태 UI까지 개선해 평균 50% 이상 성능을 향상했습니다.

TMAP JS를 브라우저 기반 지도 엔진으로 소개하고, WebGL 풀 벡터 방식과 사용자 데이터 추가 지원을 설명했습니다. 또한 성능 개선을 위해 웹 워커를 적용한 개발 맥락을 다뤘습니다.