웹 3.0 생태계를 빠르게 꽃 피우는 법
BaaS를 블록체인 인프라를 서비스로 제공하는 모델로 설명하고 장점을 정리했습니다. 또한 SK플래닛 UPTN의 웹 3.0 온보딩 및 운영 솔루션을 소개했습니다.
#Blockchain as a Service#web 3.0
19005분
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구름톤유니브 2기 벚꽃톤! 현장 스케치
구름톤 유니브 2기 벚꽃톤 현장 스케치입니다. 행사 분위기와 열정을 소개하는 짧은 안내 글입니다.
#컨퍼런스
23005분
![[5월 5주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Gemini 1.5 Pro 및 1.5 Flash GA)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
[5월 5주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (Gemini 1.5 Pro 및 1.5 Flash GA)
Google for Developers의 이번 주 주요 업데이트를 제품별로 정리해 소개했습니다. Gemini, Android, Flutter, Firebase, Google Pay 관련 최신 소식을 함께 모았습니다.
#Gemini#Android
14005분
포스타입이 매년 25일 이상 휴가를 지급하는 이유
포스타입이 연차유급휴가 외 추가 휴가를 제공하는 이유와 제도 변경 내용을 소개했습니다. 효율적인 업무와 충분한 휴식을 함께 추구하며, 1년 이상 근무 시 최소 25일 이상 휴가를 사용할 수 있다고 설명했습니다.
#문화#회의
24005분
B2C 서비스 레거시의 가르침 - Part1. Mental Model
레거시와 기술 부채를 부정적으로만 보지 말고, 문제 정의와 정렬부터 시작해야 한다고 정리했습니다.\n5 Whys와 이해관계자 매핑 같은 프레임워크로 개선의 출발점을 잡는 방법을 제안했습니다.
#legacy#technical debt
25005분
LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법
LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.
#ML#모니터링
26005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
ChatGPT로 암호화폐 가격 예측하기
암호화폐 시장에서 LLM과 뉴스 데이터를 활용해 가격 예측 연구를 소개했습니다. 한국과 글로벌 뉴스 감성 분석으로 가격 변동성과의 상관관계를 살펴봤습니다.
#ChatGPT#LLM
27005분
드래그 앤 드롭은 사실 편한 UX가 아니다?
드래그 앤 드롭 순서 변경 기능을 접근성 관점에서 재설계한 사례를 소개했습니다. 스크린 리더, 초점 이동, ARIA 적용과 디바이스별 대응 방법도 함께 정리했습니다.
#UI/UX#accessibility
34005분
API 없이 웹 애니메이션 구현: 인터랙티브 웹 개발 2편
라이브러리 없이 수학과 물리로 웹 애니메이션을 구현한 과정을 공유했습니다. 카카오페이의 트리 조명 인터랙티브 개발 사례를 중심으로 설명했습니다.
#web#CSS
9005분
체계적인 실험 관리 #1. AI 모델의 성능을 높이는 첫걸음
AI 프로젝트에서 성능 비교와 재현성을 높이기 위한 실험 관리 체계를 소개했습니다. 데이터·코드 버전과 MLflow 기록을 분리해 협업과 추적성을 강화했습니다.
#MLflow#Git
21005분
주문이 출고되기까지의 과정 (1)
부스터스의 주문 수집부터 WMS 출고까지의 내부 플로우와 구축 배경을 정리한 글입니다. 주소 잘림과 중복 실행 이슈, 그리고 격리 수준을 활용한 정합성 방어를 다뤘습니다.
#MySQL#transaction
29005분
머신러닝 엔지니어가 퍼즐 게임을 더 재미있게 만드는 방법
퍼즐봇과 유저 행동 데이터를 바탕으로 퍼즐 스테이지의 품질을 수치화하는 지표를 설계했습니다.\n폴리싱 효율을 높이기 위해 총 미션 수 구간별 기준을 달리 적용하고 사내 테스트로 검증했습니다.
#ML#강화학습
19005분