리멤버 웹 서비스 좌충우돌 Yarn Berry 도입기
리멤버 웹 서비스에 Yarn Berry를 점진적으로 도입한 과정과 문제 해결 경험을 정리했습니다.\nPnP와 Zero-Installs로 빌드 시간과 의존성 관리 안정성을 개선했고, 각종 호환 이슈도 함께 다뤘습니다.
#Yarn Berry#node.js
37005분
필터 0
메타휴먼 한유아, 미디어 아트 전시회 열어… 따스한 위로 메시지 전달
메타휴먼 한유아의 미디어 아트 전시회 소식을 소개했습니다. 관람객의 고민과 위로를 연결한 참여형 전시 구성과 지원 사업 연계가 핵심입니다.
#미디어 아트#메타휴먼
21005분
AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기
리오(RIO) 명함 촬영 인식을 모바일 기기에서 동작시키기 위해 모델 변환과 안드로이드 적용 과정을 정리했습니다. PyTorch를 TF Lite로 옮기고, JNI와 OpenCV로 후처리를 구성한 실험 내용을 공유했습니다.
#ML#Android
27005분
리멤버 유저에게 보다 깨끗한 명함 이미지 제공을 위한 이미지 복원 방법
리멤버 명함 이미지 복원을 위해 전통적 방법과 딥러닝 기반 방법을 비교해 정리했습니다. 실서비스에서는 품질뿐 아니라 리소스와 추론 시간도 함께 고려해야 했습니다.
#ML#이미지 복원
31005분
AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision
명함 촬영 인식의 정확도와 사용자 경험을 높이기 위해 기존 방식에서 Instance Segmentation 기반 모델로 전환했습니다. 탐지와 후처리를 분리하고 OpenCV 기법으로 명함 이미지를 정제한 적용기를 소개했습니다.
#Instance Segmentation#Computer Vision
31005분
추천 시스템 서비스 적용을 위한 Elastic Search 도입기
리멤버 커뮤니티 새 글 피드 개인화 추천에 SimCSE와 OpenSearch k-NN을 적용한 과정을 소개했습니다. MongoDB 병목을 줄여 평균 0.2초 응답의 추천 API를 구성했습니다.
#ElasticSearch#Recommendation System
74005분
유저 목록을 Redis Bitmap 구조로 저장하여 메모리 절약하기
Redis SET에 저장하던 설문 대상 유저 목록을 Bitmap으로 바꿔 메모리를 크게 절감한 사례를 다뤘습니다. 조회는 상수 시간으로 유지하면서도 대규모 타겟팅에서의 Redis 부담을 줄였습니다.
#Redis#Lua Scripting
59005분
실시간 반응형 추천 개발 일지 2부: 벡터 검색, 그리고 숨겨진 요구사항과 기술 도입 의사 결정을 다루는 방법
실시간 행동 이력과 위치 정보를 반영하는 추천 시스템의 요구사항을 기술 문제로 풀어냈습니다. 벡터 검색 도입 과정에서 pre filter와 ANN의 한계를 검토하고 후보군 실험을 진행했습니다.
#벡터 검색#추천 시스템
38005분
Velopers 추천광고
쿠팡 파트너스
개발자를 위한 인기 상품을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
토스 피플: 문과생에서 토스 개발 리더까지
문과 출신 개발자가 토스에서 프론트엔드와 UX 엔지니어링 리더로 성장한 과정을 들려주셨습니다. 디자인 시스템과 편집기 개발, 팀 빌딩과 리더십 고민도 함께 공유했습니다.
#UX/UX Engineer#JavaScript
49005분
Keycloak 활용한 SSO 구현 : #5 SSO 연동 테스트: Keycloak과 애플리케이션의 완벽한 통합
Keycloak과 ArgoCD를 OIDC로 연동해 SSO와 Single Sign Out을 테스트하는 과정을 정리했습니다. 로그인, 로그아웃, RBAC, 401 오류 대응까지 함께 다뤘습니다.
#Keycloak#SSO
34005분
코드 품질 개선 기법 3편: 전략 없는 전략
반복문 내부의 큰 조건 분기가 흐름 파악과 대응 관계를 어렵게 만든다고 설명했습니다. 이를 해결하는 네 가지 재구조화 방식과 각 장단점을 정리했습니다.
#Kotlin#디자인패턴
42005분
MSA 기반 미디어 업로드 고도화: 람다 함수 구조 변경으로 유지보수성 향상
MSA 기반 미디어 업로드 구조를 재설계해 람다 간 복잡한 호출과 분기 코드를 줄였습니다. 또한 DynamoDB, DocumentDB, Step Functions, Kafka를 활용해 유지보수성을 높였습니다.
#MSA#AWS Lambda
26005분