미리 봅시다!@SK AI SUMMIT 2025 (+ 현장등록 방법, '숨은맛집' 세션소개 포함)
SK AI SUMMIT 2025의 행사 정보와 현장등록, 온라인 시청 방법을 정리했습니다. 또한 SK플래닛 발표 주제와 주목할 만한 추천 세션도 함께 소개했습니다.
#LLM#RAG
90005분
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AI Agent 속도 최적화를 위한 Speculative Decoding
Speculative Decoding으로 AI Agent의 응답 지연을 줄이는 원리를 설명했습니다. Small Model 예측과 Large Model 검증을 결합해 속도 개선 가능성을 제시했습니다.
#LLM#Speculative Decoding
39005분
RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 Quorum Queue 전환기
대량 쿠폰 발급 중 RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 동기화 실패 원인을 분석했습니다. 긴급 복구 후 버전 업그레이드와 Quorum Queue 전환으로 안정성을 높였습니다.
#RabbitMQ#AWS
58005분
Solomon AI Assistant 탄생
Heimdall 오류 로그를 Slack과 Gemini로 자동 분석해 요약 답변을 스레드에 등록하는 시스템을 구축했습니다. 추가 질문을 위한 Slack 상호작용과 세션 캐시로 대화형 오류 분석까지 확장했습니다.
#Spring Boot#Gemini
33005분
AI로 E2E 테스트를 찍어내다: MAFT
LLM 멀티 에이전트로 API 문서 기반 E2E 테스트 생성 파이프라인 MAFT를 소개했습니다. Noir의 테스트 공백을 줄이기 위해 의존성 분석, 시나리오 생성, 코드 검증을 자동화했습니다.
#LLM#gRPC
93005분
AWS Control Tower 리전 제약 조건에서 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론 기능 활용 지침
AWS Control Tower의 리전 거부 정책이 Amazon Bedrock 크로스 리전 추론을 막는 문제와 원인을 설명했습니다. SCP와 Control Tower 제어를 조정해 Bedrock만 예외 허용하는 방법을 제시했습니다.
#AWS Control Tower#Amazon Bedrock
26005분
서버가 UI를 제어하는 SDUI, KREAM 백엔드의 관리 전략
서버가 UI를 주도하는 SDUI로 KREAM의 배포 병목을 줄이고 실험 속도를 높인 사례를 소개했습니다. 또한 Builder 레이어를 더한 4-Layer Architecture와 내부 Generator로 유지보수성과 검증 효율을 개선했습니다.
#SDUI#Python
201005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
퀸잇, 4050 맞춤 해외 브랜드 편집샵 '셀렉트잇' 정식 론칭
퀸잇이 4050 고객을 위한 해외 브랜드 편집샵 ‘셀렉트잇’을 정식 론칭했습니다. 일본 브랜드 중심으로 시작해 향후 유럽 브랜드까지 큐레이션을 확장할 계획입니다.
#패션#이커머스
6005분
2025년 버전, 개발조직 주도 교육 및 성장 회고(Tech-driven Education Retrospect)
2025년 개발조직 주도 교육과 성장 프로그램의 운영 방향과 사례를 정리했습니다. AI, Upskilling, Reskilling, 기술 공유를 통해 업무 적용과 생산성 향상을 함께 추구했습니다.
#GitHub Copilot#MCP
85005분
NVIDIA Omniverse, On-prem 환경에서 App 스트리밍 구현 (3) - OVAS(OmniVerse App Streaming) 설치
온프레미스 Omniverse App Streaming(OVAS)을 Helm과 Kubernetes 리소스로 설치·구성하는 과정을 정리했습니다. 설치 중 발생한 오류와 해결 방법, 외부 DNS 연동 방식까지 함께 설명했습니다.
#Kubernetes#Helm
44005분
API 연동 자동화를 위한 여정: 토스는 왜 사내 MCP 서버를 개발하였는가? with Spring-AI
사내 API 스펙 공유와 연동 자동화를 위해 MCP 서버를 개발한 사례를 소개했습니다. Spring-AI 기반 구현과 운영상 문제 해결, Swagger 자동화 방향까지 정리했습니다.
#MCP#Spring Boot
169005분
R-tree를 사용한 가까운 마커 찾기 기능 구현과 개선기
지도에서 드래그 중인 마커의 최근접 마커를 찾는 기능을 구현하고, R-tree와 knn으로 탐색을 최적화했습니다. 최적화 후 CPU 사용률이 줄어들어 지도 UI 성능이 개선되었습니다.
#R-tree#Rbush
46005분