[24. 10. 8] 의료 현장과 기술의 연결 고리, SE(Solution Engineer) Harold와 Colin을 소개합니다
의료 AI 솔루션을 병원에 도입하고 운영하는 Solution Engineer의 역할과 실무를 소개했습니다. EMR 연동, 고객 소통, 맞춤형 적용이 핵심 과제로 다뤄졌습니다.
#의료 AI#EMR#LLM
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자동화 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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Ansible - 여러 서버의 설정을 한번에
수십 대 서버의 Nexus 설정 반복 작업을 Ansible로 자동화한 사례를 소개했습니다. SSH 기반 실행과 멱등성 덕분에 일관성과 운영 편의가 크게 좋아졌습니다.
#Ansible#자동화#SSH
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[교육환경 AX와 데스크톱 가상화 ⑤] 데스크톱 가상화로 줄이는 캠퍼스 IT 관리 부담
캠퍼스 AX 확산으로 늘어난 관리 부담을 데스크톱 가상화로 줄이는 방안을 소개했습니다. 환경 표준화와 GPU 자동 관리를 통해 운영 효율과 보안을 함께 높였습니다.
#cloud#가상화#보안
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![[교육환경 AX와 데스크톱 가상화 ⑤] 데스크톱 가상화로 줄이는 캠퍼스 IT 관리 부담](https://static.gabia.com/www/common/gnb/gabia_logo_1200.jpg){kind=logo}
4050의 장바구니 속 고민을 들여다보며 시작된 PB팀 이야기
라포랩스 PB팀이 4050 여성 고객을 위한 브랜드를 데이터와 현장 관찰, AI, 글로벌 소싱으로 운영하는 방식을 소개했습니다. 빠른 가설 검증과 자동화로 상품 경쟁력과 실행 속도를 높이는 사례를 담았습니다.
#패션#자동화#검색
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n8n 워크플로 관리 - 워크플로는 남는데 소유권은 왜 사라질까
n8n 워크플로가 많아질수록 소유권과 맥락이 화면 곳곳에 흩어져 관리가 어려워진다고 설명했습니다. 기본 기능의 한계를 짚고, 이를 한 지도처럼 모아 보는 Nelper를 소개했습니다.
#n8n#워크플로#자동화
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AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지
LLM 코드 리뷰는 같은 입력에도 판정이 달라질 수 있어 자동화에서 흔들림이 생길 수 있습니다. 이를 줄이기 위해 코드 위임, 출력 폭 좁히기, 다수결, 하네스 적용을 제안했습니다.
#LLM#자동화#하네스
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[AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까
LLM을 평가자로 활용해 해커톤 제출물을 코드와 문서만으로 채점한 사례를 소개했습니다. 사람의 판단과 비교했을 때 업무 흐름을 끝까지 구현한 팀을 안정적으로 골라냈습니다.
#LLM#MVP#OCR
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[현장 스케치] AI 시대의 물류, 하나의 밸류체인으로 설계됩니다: NAVER Cloud VISIONARY TABLE
네이버클라우드가 물류 AX 비전과 전략을 소개하는 현장 스케치를 전했습니다. 물류·SCM 전 구간에서 AI가 어떻게 적용되는지 사례 중심으로 다뤘습니다.
#cloud#자동화#분석
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매주 한 번, 우리는 AI로 일하는 법을 나눴습니다.
리디 개발센터가 6주간 AI 활용 세미나를 열고 실제 업무 적용 사례와 실패담을 공유했습니다. 작업 환경 설계, 작업 단위 축소, 검증과 가드레일의 중요성을 정리했습니다.
#LLM#prompt#자동화
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AI 에이전트 회사 차리기: 설립부터 어디서든 동기화까지
AI 에이전트로 가상의 회사를 구성하고 어디서든 같은 목표로 일하게 만드는 NaverMadCat 사례를 소개했습니다. 플랫폼 구조, 자동화, 동기화, 운영 방식과 실전 시나리오를 함께 다뤘습니다.
#LLM#Claude#자동화
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어피닛, 모든 직원을 AI 빌더로 변화시키는 방법
직원들이 AI 도구로 직접 문제를 해결하는 빌더 문화와 해커톤 사례를 소개했습니다. 현업 지식과 기술 협업으로 실제 운영 병목을 해결하는 방향을 강조했습니다.
#자동화#LLM#보안
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SSL/TLS 인증서 유효기간 단축, 우리의 대응 전략
SSL/TLS 인증서 유효기간이 계속 단축되는 흐름과 그에 따른 운영 리스크를 정리했습니다. 자동화와 모니터링을 중심으로 한 대응 전략도 함께 제시했습니다.
#SSL/TLS#cloud#Kubernetes
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누군가는 토스를 테스트하는 동안, 우리는 테스트하는 법을 만듭니다.
토스 QA Platform 팀이 매주 반복되는 대규모 릴리즈에서 품질을 지키는 방식과 자체 테스트 도구들을 소개했습니다. AI와 자동화를 활용하되 사람은 품질 기준과 최종 판단에 집중하는 방향을 제시했습니다.
#test#자동화#CI/CD
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Kelos - 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크
쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크 Kelos를 소개하는 발표 세션입니다. 코딩 에이전트와 환경을 API화해 관리하는 오픈소스 프레임워크를 다룹니다.
#Kubernetes#API#오픈소스
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SNOW의 Automatic Sharding 도입기
수천 개의 서비스를 위한 GPU 공유와 모델 서빙 최적화를 다룬 Automatic Sharding 도입 사례를 소개했습니다. Manual Sharding의 한계를 넘어 자동 반영과 안정적 배포 전략까지 함께 공유했습니다.
#GPU#cloud#배포
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6. 도구를 넘어, 기준과 책임으로
문서화 도구와 자동화만으로는 지식 시스템이 완성되지 않는 한계를 짚었습니다. 기준, 책임, 거버넌스로 신뢰할 수 있는 지식을 만드는 방법을 정리했습니다.
#문서화#자동화#거버넌스
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프롬프트 튜닝을 수작업에서 AI 튜닝으로: 유전 알고리즘 기반 자동 최적화와 고속화
DSPy와 GEPA로 프롬프트 튜닝을 자동화해 조정 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 건강·의료 응답에서 요건 준수와 가독성을 함께 개선한 운영 방법도 다뤘습니다.
#LLM#prompt#유전 알고리즘
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사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축
AI Agent가 더 정확하게 동작하도록 통합 Context Provider를 구축한 사례를 공유했습니다. 팀 내 데이터와 서빙 레이어를 자동 수집해 업무 효율화를 높인 경험을 다뤘습니다.
#AI Agent#플랫폼#자동화
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3. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (1)
조직에서 문서화가 실패하는 이유를 두 사례로 살펴보며 문제의 구조를 정리했습니다. 흩어진 지식을 한곳에 모으고 작성·갱신을 업무 흐름에 넣는 방향을 제안했습니다.
#문서화#검색#API
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2. 전문성 밖으로 나아가기
Technical Writer의 전문성을 문서 플랫폼 토독으로 확장한 사례를 소개했습니다. 누구나 쉽게 문서를 쓰고 AI로 활용하며, 지식이 자동으로 갱신되는 구조를 만들었습니다.
#문서화#API#MCP
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