
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
6G로 갈수록 네트워크 성능 요구와 운영 복잡도가 함께 커지는 문제를 다뤘습니다. AI-Native RAN과 Network Foundation Model로 기지국 최적화 방향을 제시했습니다.

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도메인에 의존하지 않는 채팅 플랫폼 MessagingHub의 설계와 연동 구조를 소개했습니다. 웹 기반 공통 클라이언트와 정책 분리로 확장성과 이식성을 높였습니다.

라포랩스 Backend Chapter Leader의 커리어와 팀 운영 방식, AI Native 전환 방향을 소개했습니다. 시니어 엔지니어의 역할을 팀 임팩트와 리더십 중심으로 설명했습니다.


TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 비디오 검색 전략을 정리했습니다. 고정 가중치, 순위 기반 융합, 의도 기반 라우팅의 차이와 트레이드오프를 설명했습니다.
무신사 루키즈 AI 네이티브 신입 엔지니어 채용 과정과 평가 의도를 설명했습니다. 모호한 요구사항 속 문제 정의 능력과 협업 역량을 중점적으로 봤습니다.

공공 AX가 느린 이유를 기술보다 데이터·조직·인프라 구조에서 찾았습니다. 실제 서비스 확산을 위해 거버넌스와 DR을 포함한 인프라 전략이 필요하다고 설명했습니다.


엣지와 클라우드를 결합해 Physical AI를 설계하는 방법을 소개했습니다. 로컬 제어와 클라우드 추론, 공유 메모리, 시뮬레이션 학습의 역할을 설명했습니다.
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네이버클라우드가 성남에서 식품 제조사 대상 푸드테크 AI 매칭데이를 진행한 후기입니다. 현장에서 PoC 여부를 결정하는 방식으로 스마트공장 지원 성과를 소개했습니다.
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마이리얼트립은 인사·홍보 조직이 먼저 AI Native 문화를 체화해야 한다고 판단했습니다. 개발 경험이 없는 구성원들도 2주 만에 채용, 온보딩, PR 업무를 AI로 개선했습니다.
2026년도 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업 접수 안내 글입니다. 제조 AI 도입 배경과 신청 방법을 정리하고 있습니다.