교보DTS

·AI/ML·

Machine Learning, AI, LLM, Natural Language Processing, AI Assistant

교보DTS의 Hands On 글은 질문 유형에 따른 최적의 LLM 모델 선택 실습을 통해 다양한 상황에서의 모델 활용 방향을 제시합니다. 본문은 모델의 전문성, 성능, 응답 속도 등 핵심 차이를 설명하고, 상황별로 어떤 모델을 선택해야 하는지에 대한 방법론을 다룹니다. 실습은 교보DTS가 제시하는 실무 관점의 적용 방법과 기대 효과를 이해하는 데 도움을 주고, 현업에서의 의사결정 속도를 높이는 인사이트를 제공합니다.

AWS

·Cloud·

AWS, REST API, OAuth, JWT, Cognito

AWS의 Amazon Bedrock AgentCore Identity는 AI 에이전트 워크로드를 위한 중앙화된 인증 관리와 자격 증명 격리를 제공한다. 중앙화 자격 증명 저장소와 토큰 격리로 도구 호출 시 재인증을 줄이고, AgentCore SDK와 CloudTrail 감사 로그로 개발과 운영 복잡도를 완화한다. OAuth 2LO/3LO를 네이티브로 지원하고 Cognito나 기존 IdP를 통해 동적 권한 부여를 구현하며, Confluence와 Strands SDK 같은 도구를 안전하게 연동한다.

AWS

·Cloud·

DynamoDB, AWS Lambda, Amazon EventBridge, RDS, AWS Backup

AWS Backup를 활용한 백업 데이터 복원 테스트를 자동화하고 검증하는 전략과 정책 프레임워크를 현실적으로 자세히 소개합니다. 두 단계 복원 테스트 계획과 대상 리소스 선택, 그리고 AWS Lambda와 EventBridge를 활용한 자동 검증 워크플로를 구현합니다. 이로써 테스트 주기 준수, 데이터 무결성 확인, 규정 준수 보고서를 통한 증거 확보가 조직 전반에 걸쳐 가능해집니다.

NAVER D2

·AI/ML·

Kafka, LLM, API, NLP, Text Mining

NAVER D2의 DAN25 기술세션 영상이 모두 공개되었으며, 기술과 비즈니스의 융합으로 일상의 변화와 생태계 확장을 다룹니다. 주요 다섯 세션은 네이버 PersonA의 사용자 메모리, 랭킹 기반 플레이스 트렌드 분석, 검색 서비스 특화 LLM, 추천-CRM의 실시간 통합, 로그 파이프라인 Logiss의 설계와 운영을 다룹니다. 네이버에서 개발한 이들 실무 사례는 대규모 서비스에서 사용자 경험 강화와 서비스 신뢰성 향상에 기여할 수 있습니다.

AWS

·Architecture·

OpenAPI, AWS Lambda, Model Context Protocol, Amazon Bedrock, AgentCore Gateway

AWS가 제공하는 Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 엔터프라이즈 AI 에이전트의 도구 관리 복잡성을 해소하기 위한 완전 관리형 중앙 허브다. 여러 MCP 서버와 도구를 하나의 엔드포인트로 통합하고, REST API나 AWS Lambda를 자동으로 MCP 도구로 변환해 운영을 단순화한다. 시맨틱 검색으로 도구 선택을 최적화하고, Inbound/Outbound 인증으로 보안을 강화하며 MCP 서버, REST API, AWS Lambda, Integration Target를 지원한다.

메타 (Newsroom)

·AI/ML·

AI, Translation, Lip Sync, Fonts

메타의 Instagram은 인도 다섯 언어에 Meta AI 번역을 확장하고 로컬 음성 번역과 립싱크 기능으로 크리에이터의 글로벌 도달 범위를 넓힌다. 새로운 다국어 번역은 Bengali, Tamil, Telugu, Kannada, Marathi에 대해 음성 톤을 보존하고 번역 음성에 맞춰 입 모양을 싱크하는 립싱크를 지원하며 Edits에서 Devanagari와 Bengali-Assamese 글꼴을 추가한다. Android에서 며칠 내 롤아웃 예정이며 Hindi, Marathi, Bengali, Assamese 텍스트 표기가 향상된다.

토스

·Else·

Strategy, Innovation, Experience

토스의 오프라인 인지 문제를 해결하기 위해 브랜드 심볼을 정의하는 UX 리서치를 수행하고, 사용자가 '토스다'로 인지하는 핵심 요소를 식별했다. 연구는 폰트-영문 'toss'를 검정색으로, 컬러는 흰 바탕에 파란 로고 조합을 가장 토스스럽게 인지하는지 분석했고, 로고는 앱 아이콘의 네모 배경으로 이해된다는 결론을 도출했다. 이 구성은 이후 10주년 캠페인과 토스페이 결제 화면의 디자인에 적용되어, 오프라인에서도 토스의 얼굴을 즉시 알아볼 수 있는 기준을 제시했다.

여기어때

·Architecture·

Strategy, Innovation, Growth, Partnership

여기어때의 마케팅 파트너 구축기는 IA 설계, 정책 정의, AC 수립, QA 검증까지 운영 프로세스를 시스템화하는 것을 목표로 했습니다. 하이브리드 전략으로 기존 레거시 페이지를 재활용하고 PDS 파운데이션으로 톤앤매너를 통일했으며, Chunk 단위 개발과 AI 기반 QA로 속도와 품질을 동시에 확보했습니다. 이 결과 파트너 가입이 4배 증가하고 실시간 링크 발급이 6배 확대되며 매월 마케터 업무 시간 약 50시간을 절감하는 등 구체적 효과를 입증했습니다.

가비아

·Data·

Strategy, Innovation, Productivity, Solution

가비아가 퇴직금 산정의 실수로 발생하는 리스크를 줄이기 위해, 근태 데이터를 중앙집중 관리하는 하이웍스 인사근무 시스템의 활용 사례를 다룹니다. 출퇴근·휴가·연장근무의 기록을 자동으로 수집·정리하고, 전자결재 연동으로 승인 이력까지 남겨 법적 증빙의 신뢰성을 높인다고 설명합니다. 이로써 퇴직금 산정의 정확성과 근로기준법 준수 리스크를 동시에 낮출 수 있는 현실적인 실무 가이드를 제공합니다.

뷰저블

·Data·

Personal Growth, Learning

뷰저블의 데이터 분석 입문서 2편은 데이터에 관한 네 가지 오해를 실무 관점에서 명확히 짚어 설명합니다. 오해 중 첫째는 데이터가 숫자에만 국한된다는 믿음이고, 둘째는 실무자의 역할이 측정과 공유에 한정된다는 점을 지적합니다. 데이터의 한계와 맥락을 고려하는 방법과 실무 적용 시나리오를 함께 다루며, 독자에게 현장 적용 통찰을 제공합니다.