미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기
SVG 필터가 브라우저 렌더링 과정에서 어떻게 작동하는지, `fe*` 프리미티브와 `in`/`result`로 파이프라인을 구성하는 방식을 설명했습니다. 단순 보정은 CSS filter로, 복합 합성과 커스텀 효과는 SVG 필터로 나누어 선택하는 기준도 정리했습니다.
#SVG#CSS#browser
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대표 인기 포스트AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기371 조회371 조회 프론트엔드 프론트엔드 아키텍처 AI AI 프론트엔드 아키텍처 AI AI 프론트엔드 AI AI 백엔드
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- 2026. 7. 29.
최신 게시글 (20)
미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기
브라우저에서 이미지 보정을 구현할 때 SVG 필터를 활용하는 방법을 소개했습니다. 선언적 적용과 파이프라인 구성, React 연동의 장점을 중심으로 정리했습니다.
#SVG#React#CSS
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micro frontends가 미리캔버스 프론트엔드팀이 일하는 방식을 바꾸는 이유
미리캔버스 프론트엔드팀은 변경 검증 범위 확대와 조직 간 협업 마찰을 공통 문제로 보고 MFE를 선택했습니다. 레이어 분리, 공개 API 제한, 런타임 페더레이션으로 변경 영향 범위를 줄이려는 구조를 설명했습니다.
#micro frontends#module#페더레이션
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통합 검색 임베딩 모델 개발기: 디자인 검색을 하나의 표현 공간으로 묶기
미리캔버스의 여러 검색 과제를 하나의 임베딩 공간으로 묶기 위한 모델 개발 과정을 소개했습니다. 태스크별 운영의 한계를 줄이고 디자인 도메인 특성에 맞게 학습한 방식이 핵심이었습니다.
#LLM#ML#검색
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AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기
이미지 분해에서 분석과 실행을 분리해 원본 픽셀을 보존하는 파이프라인을 설계했습니다. WebGPU와 로컬 AI를 활용해 비용과 속도를 함께 개선했습니다.
#WebGPU#LLM#gpt-5
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모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [2/2]
미리캔버스 프론트엔드 모노레포의 CI/CD와 배포 구조를 설명했습니다. 빌드 아티팩트 분리와 Module Federation, manifest 기반 독립 배포, 관측 지표를 함께 다뤘습니다.
#모노레포#CI/CD#TypeScript
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모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [1/2]
모노레포를 유지하면서도 모놀리스화를 막기 위한 프론트엔드 계층 구조와 규칙을 설명했습니다. 공통 패키지 남용을 줄이고 의존성과 변경 전파를 제어하는 방법을 정리했습니다.
#모노레포#CI/CD#refactoring
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사람도 기계도 읽는 규약: 예측 가능한 AI 제품 만들기
AI 출력은 설명만으로는 통제되지 않아 스키마와 런타임 강제가 필요했습니다.\nStructured Outputs와 검증 한 지점화로 예측 가능한 AI 제품을 만들었습니다.
#LLM#JSON Schema#OpenAI
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AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
롱테일 검색어와 노이즈 문제를 해결하기 위해 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 결합한 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. 또한 메모리 병목과 세그먼트 병합 문제를 줄이기 위해 OpenSearch 3.3 버전업 가능성을 검증했습니다.
#OpenSearch#검색#벡터 검색
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DOM Reflow 100번을 1번으로 줄였더니 60fps가 돌아왔다
캔버스 에디터 드래그 성능 저하의 원인을 React가 아닌 Layout Thrashing으로 분석했습니다. Read와 Write를 분리한 4-Phase 배칭으로 reflow를 줄여 60fps를 회복했습니다.
#React#DOM#모니터링
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서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇
브라우저 안에서 동작하는 차트 추천 봇을 만들고, 서버 없이 추론하는 구조를 선택했습니다. 규칙 엔진으로 차트 유형을 정하고 SLM은 설명만 맡겨 안정성을 높였습니다.
#LLM#WebGPU#WASM
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MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
MAU 성장 레버를 찾기 위해 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석을 순차적으로 수행했습니다. 특히 Retained 중심 전략과 SHAP 해석의 한계를 함께 점검했습니다.
#MAU#회귀분석#코호트 분석
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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례
Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB#AWS
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Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB#AWS DMS
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AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기
AI Agent와 Claude Code를 활용해 백엔드 유닛 테스트 커버리지를 100%로 끌어올린 과정을 소개했습니다.프롬프트 고정, Hook 검증, 작업 분리로 회귀 방지와 유지 구조까지 설계했습니다.
#AI Agent#Claude Code#test
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“고객의 목소리를 서비스 개선으로 잇다” -2부
비즈하우스 CX팀이 고객 문의를 줄이는 구조를 만들기 위해 프로세스와 콘텐츠를 개선하는 이야기를 다뤘습니다. 또한 AI 활용과 데이터 기반 문제 해결 역량의 중요성을 소개했습니다.
#customer experience#자동화#chatbot
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“고객의 목소리를 서비스 개선으로 잇다” -1부
비즈하우스 고객만족 CX팀이 고객 응대와 서비스 개선을 함께 수행하는 역할을 소개했습니다. PoD 인쇄 커머스 특성에 맞춘 온보딩과 업무 적응 과정도 함께 다뤘습니다.
#CX#CS#고객 응대
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개인화 추천 템플릿 메인 페이지에 유저를 부드럽게 랜딩시키기
개인화 추천 템플릿 메인 페이지의 LCP 지연을 줄이기 위해 CSR을 유지한 채 전환 애니메이션과 네트워크·API·이미지 로딩 최적화를 적용했습니다. 그 결과 부드러운 랜딩을 확보하면서도 첫 화면 성능을 개선했습니다.
#성능#CSR#React
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“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”
미리캔버스 합성팀이 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 파이프라인과 운영 방식을 소개했습니다. 고해상도 처리, 정합성 검증, 비용 최적화까지 함께 다뤘습니다.
#node.js#비동기#동시성
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“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”
에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.
#node.js#동시성#메시지 큐
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