
메신저용 온디바이스 이미지 모델 학습기 1편: 지식 증류로 확장한 다국어 이미지 검색
네트워크 없이 모바일 기기에서 동작하는 메신저용 이미지 이해 기능을 만들고 지식 증류로 다국어 검색을 구현했습니다. 또한 LiteRT 변환과 벡터 DB 튜닝으로 온디바이스 배포와 실사용 성능을 맞췄습니다.

네트워크 없이 모바일 기기에서 동작하는 메신저용 이미지 이해 기능을 만들고 지식 증류로 다국어 검색을 구현했습니다. 또한 LiteRT 변환과 벡터 DB 튜닝으로 온디바이스 배포와 실사용 성능을 맞췄습니다.


보이스피싱 차단 앱 6종을 기능별로 나누어 비교했습니다. 목적에 따라 AI 통화 관리, 악성앱 점검, 발신자 식별 중 필요한 앱을 선택하면 됩니다.


보이스피싱 차단 앱 6종을 기능별로 비교해 선택 기준을 정리했습니다. 통화 관리, 악성앱 점검, 발신자 식별 목적에 따라 적합한 앱이 달라집니다.

데이터 분석에서 중요한 것은 숫자를 찾는 일이 아니라 그 숫자를 판단하는 일이라고 설명했습니다. 비교 기준과 서비스 맥락을 함께 봐야 지표를 오독하지 않고 문제를 발견할 수 있다고 강조했습니다.
iOS 웹뷰에서 input focus 시 화면이 밀리는 문제를 여러 방식으로 개선한 과정을 정리했습니다. 최종적으로는 opacity 트릭으로 자동 스크롤을 막아 입력 경험을 안정화했습니다.
iOS 개발자가 프론트엔드 운영과 고도화에 참여한 경험을 공유했습니다.\nAI와 도구를 활용해 구조를 파악하고 웹뷰, SSR 이슈를 해결한 과정이 핵심입니다.

여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
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React와 Lottie만으로 웹뷰 게임을 구현한 사례를 공유했습니다. iOS 깜빡임, 리플로우, 배터리 소모를 줄인 최적화 방법도 함께 정리했습니다.


쏘카가 앱으로 차량과 이동수단을 제어하기 위해 공통 블루투스 추상화 계층인 쏘카프레임을 설계한 사례를 소개했습니다. iOS와 Android의 차이를 흡수해 확장성, 테스트 용이성, 재사용성을 높였습니다.


쏘카프레임은 iOS와 Android를 같은 추상화와 규격으로 다루는 모바일 앱 프레임워크를 소개했습니다. 개발 생산성과 안정성, 협업 효율과 성장까지 함께 높이는 방향을 설명했습니다.


iOS 공통 UI 컴포넌트를 ZComponent 모듈로 분리한 과정을 공유했습니다. 데모앱과 스냅샷 테스트로 가시성과 QA 범위를 개선했습니다.
QA 자동화 결과를 DB와 Grafana로 관리하며 Fail 원인을 주간 단위로 분석하고 개선했습니다. 협업과 일정 관리를 더해 3Q 목표였던 Fail률 0.7% 미만을 달성했습니다.