
AI 시대의 데이터센터: GPU의 뜨거운 열을 어떻게 식힐 것인가?
AI 데이터센터의 GPU 발열 문제로 공랭식 냉각이 한계에 이르렀다고 설명했습니다. 액체 냉각 도입 시 전력, 물, 안정성까지 인프라 전반의 재설계가 필요하다고 정리했습니다.

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웅진씽크빅 북큐레이터 업무를 돕는 AI 에이전트를 AI-DLC로 2일 만에 MVP까지 구축했습니다. Kiro Steering과 AWS 서비스를 활용해 상담 준비, 회의록 정리, 코칭 지원을 자동화했습니다.
Stage 환경에서 Locust 트래픽을 기반으로 카오스 실험 결과를 정리했습니다. Pod 지연과 외부 API 차단이 서비스와 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고 개선 포인트를 도출했습니다.

생성형 AI 기반 초해상도 영상 복원으로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선한 사례를 다뤘습니다. 저화질 영상의 서비스 적용 과정에서 겪은 어려움과 극복 경험을 공유했습니다.

삼성전자 사내 검색 환경을 개선하기 위해 Agentic Search 구조를 선택한 배경을 다뤘습니다. 다양한 RAG 실험과 설계 고려 사항을 함께 정리했습니다.

테이블 데이터를 위한 파운데이션 모델과 TabPFN의 개념을 설명하고, 실무에서의 활용 가능성을 정리했습니다. 빠른 베이스라인과 비교 모델로서의 장점과 기존 모델과의 병행 필요성도 함께 다뤘습니다.
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업스테이지와 래블업이 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 과정을 공유했습니다. 대규모 GPU 인프라 운영과 학습 최적화, 자동 복구 체계가 핵심이었습니다.

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에이전트 루프는 새로운 이론보다 기존 반복문과 상태 관리 패턴의 재조합에 가깝다고 정리했습니다. 채널톡은 질문 응답용 Loop와 액션 처리용 Task를 분리해 종료 조건과 안전성을 보강했습니다.

에이전트 루프를 Ralph Loop, OpenClaw 사례로 살펴보며 반복과 종료 설계의 중요성을 정리했습니다. 질문 응답과 작업 처리를 분리하고, maxTurns 같은 안전장치를 두는 접근을 제안했습니다.
피지컬 AI 흐름 속에서 로봇이 일상과 산업으로 확산되기 위한 기술 방향을 소개했습니다. 멀티 로봇 인텔리전스 시스템의 필요성과 의미를 짚었습니다.
iOS 개발자가 프론트엔드 운영과 고도화에 참여한 경험을 공유했습니다.\nAI와 도구를 활용해 구조를 파악하고 웹뷰, SSR 이슈를 해결한 과정이 핵심입니다.