

“누구세요?”는 이제 그만 – AI 예측 LLM 개발기
미저장 연락처의 관계를 예측하는 AI 기능 고도화 과정을 소개했습니다. 데이터 정제와 LLM 학습으로 정확도를 13% 이상 높였습니다.


미저장 연락처의 관계를 예측하는 AI 기능 고도화 과정을 소개했습니다. 데이터 정제와 LLM 학습으로 정확도를 13% 이상 높였습니다.


Python 개발에서 비동기와 동기, 블로킹과 논블로킹의 차이를 정리했습니다. I/O 작업에는 유리하지만 CPU 중심 작업에는 주의가 필요하다고 설명했습니다.


Spring Batch 기반 동기 연동의 병목을 Kotlin Coroutine으로 개선한 사례를 소개했습니다. Kafka와 비동기 호출을 결합해 처리 시간과 리소스 효율을 함께 높였습니다.

C++ 멀티 스레드에서 데이터 레이스와 스레드 안전성의 핵심 개념을 정리했습니다. 기본 스레드 안전성, 동기화 관계, shared_ptr 관련 주의점을 함께 살펴봤습니다.

C++에서 안정적인 멀티 스레드 코드를 위한 스레드 안전성 개념을 정리한 발표입니다. data race와 happens-before, std::mutex·std::atomic 활용을 설명했습니다.

여러 경로로 모은 업체 정보의 중복을 병합으로 정리하고, 변경 이력을 바탕으로 대표 프로필의 값을 고도화했습니다. 필드별 정책을 분리해 더 합리적인 정보를 노출하도록 개선했습니다.

B마트 OMS를 중심으로 예약배달 출고 분산과 동적 출고예정시각 산정을 소개했습니다. 현장 부하와 라이더 대기시간을 함께 줄이기 위한 설계와 성과를 정리했습니다.
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MySQL 기본 격리 수준인 REPEATABLE READ 때문에 결제 트랜잭션에서 오래된 잔액이 유지되는 문제를 겪었습니다. 락 위치와 격리 수준을 조정해 동시성 이슈를 해결하는 과정을 정리했습니다.

가변 속성을 개별적으로 바꾸면 이전 값이 남아 버그가 생길 수 있었습니다. 정책 객체로 묶어 상태 갱신 시점과 조합을 제한하는 방식이 더 안전했습니다.


JUnit5 Vintage 엔진에 메서드 단위 병렬화를 도입한 과정을 다뤘습니다. 고정 크기 스레드 풀에서 발생한 교착 상태를 ForkJoinPool로 해결했습니다.

Go 언어의 설계 배경과 간결함, 견고함이라는 특징을 소개했습니다.\n동시성 프로그래밍을 쉽게 시작하는 관점에서 Go를 다루는 글입니다.


React 18 동시성 렌더링과 Lane 모델로 입력 지연 문제를 줄이는 방법을 설명했습니다. useTransition과 useDeferredValue를 통해 무거운 렌더링을 분리한 실제 적용 사례도 소개했습니다.