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동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.


동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.
![[교육환경 AX와 데스크톱 가상화④] 대학 실습 과제 평가 환경 전환](https://static.gabia.com/www/common/gnb/gabia_logo_1200.jpg)

대학 실습 과제 평가에서 환경 불일치와 보안 위험을 줄이기 위해 데스크톱 가상화 도입을 제안했습니다. VM 이미지로 작성·검증 환경을 통일해 공정성과 과정 증명도 강화할 수 있다고 설명했습니다.

MSA 전환의 원칙과 경계 설정, 통신 패턴, 데이터 일관성 전략을 단계적으로 정리했습니다. 또한 MongoDB Atlas에서 단일 DB를 도메인별 DB로 무중단 분리한 실전 과정을 공유했습니다.


GitOps에서 PR 단계에 배포 결과 diff를 미리 보여주는 방법을 소개했습니다. 또한 Helm 렌더와 values 출처 추적으로 리뷰 화면에서 변경 영향을 바로 확인하도록 했습니다.

DLM과 AR의 구조 차이, 지연 이점, 검증 방식과 평가 게이트 설계를 AWS 환경에서 설명했습니다. 데이터 구조화와 검색 개선으로 사실 정밀도와 환각을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다.


방대한 설계 자료를 자연어로 찾기 위해 사내 플랫폼에 AI채팅을 연동했습니다. 실무 검증에서 정답률 96%를 확인하고 검색 시간을 크게 줄였습니다.
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에이아이트릭스의 양은호 교수 인터뷰를 통해 바이탈케어의 개발 배경과 의료 AI 연구 방향을 소개했습니다. 의료 현장 적용을 위해 모델 안정화와 LLM 활용 가능성에 주목했습니다.

에이아이트릭스가 HIMSS23에 참가해 글로벌 의료 AI 및 CDSS 흐름을 살펴보았습니다. 바이탈케어 인허가 성과와 함께 해외 의료기관 관계자들의 관심도 확인했습니다.


전략 패턴으로 PG별 결제 연동을 분리해 결제 플로우를 단순화했습니다. 새 PG 추가 시 기존 코드를 거의 수정하지 않도록 확장성을 확보했습니다.


Git Flow, GitHub Flow, GitLab Flow를 비교하며 실무 브랜치 전략의 핵심을 정리했습니다.브랜치 이름보다 역할과 배포 규칙의 일관성이 더 중요하다고 설명했습니다.

Kubernetes에서 메모리 사용률이 99%까지 오르던 원인을 heap 누수로 의심했지만, JVM committed heap과 로그 파일 page cache가 핵심 원인이었습니다. JVM 옵션 조정과 FILE Appender 제거로 사용률을 크게 낮추고 안정화했습니다.


Amazon CloudWatch의 네이티브 OpenTelemetry 지표 수집과 PromQL 지원을 소개했습니다. EKS, Grafana, 애플리케이션 지표를 하나의 파이프라인과 쿼리 언어로 통합하는 방법을 설명했습니다.