NAVER D2

·AI/ML·

Accessibility, Performance, AI, Agent, HyperClovaX

NAVER D2가 발표한 AI국민비서 세션은 공공 특화 에이전트 구축을 통해 공공 서비스 접근성 개선에 집중하는 개발 사례를 다룹니다. 네이버 HyperClovaX 모델과 에이전트 개발 과정에서의 문제 해결 방법, 속도 최적화와 Safety/QA 체계, 차별점 분석 등의 노하우를 공유합니다. 실무자는 프로젝트 개요, 모델 선택에서부터 난이도 관리, 평가 체계 구축까지 적용 가이드를 얻고, 공공 서비스 현장에의 적용 가능성을 확인할 수 있습니다.

에이아이트릭스

·Else·

Strategy, Growth, Event, Partnership

에이아트릭스의 Medical Division이 ISO13485 및 EN ISO13485 품질경영시스템 인증을 오늘 공식적으로 획득했다는 소식을 독자들에게 전합니다. 이번 인증은 의료기기 전주기에 대한 안전과 품질 관리를 국제 표준에 따라 일관되게 보장하며, SaMD/SiMD 개발의 규제 준수와 변경·버전 관리 체계 강화를 촉진합니다. 또한 국내 허가와 미국 승인 추진을 위한 병원과의 공동연구를 통해 글로벌 시장 진출의 기반을 마련하고, 안전한 제품의 시장 출시를 뒷받침할 것으로 기대됩니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

AI, Conference, Industry Trends, Cloud, Healthcare IT

에이아트릭스가 HIMSS 2022 참가를 통해 의료 데이터의 클라우드 기반 활용과 AI 기반 솔루션의 현황을 공유합니다. 주요 논의로는 원격진료와 홈케어의 확산, 클라우드 기반 진료 서비스의 병원 도입 가능성, 데이터 분석용 AutoML 도구의 현장 활용이었습니다. 에이아트릭스는 대형 IT 업체와의 협업 및 병원 워크플로우를 고려한 AI·클라우드 솔루션 확장을 모색하며, 임상 가치와 비용 효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대합니다.

잡코리아

·Frontend·

Innovation, Team Building, Career Growth, Productivity

잡코리아의 콘텐츠 홈 개발 사례는 디자이너가 직접 코드를 딜리버리하며, 모바일에서 실제 앱처럼 작동하는 인터랙티브 프로토타입을 구현한 경험을 다룹니다. 핵심은 시안 대신 동작하는 코드로 UT와 A/B 테스트를 거쳐, 추천 기반 콘텐츠 홈이 인당 조회수를 두 배 가까이 끌어올렸다는 실증적 발견입니다. 개발자와의 협업 효율이 증가하고, 데이터로 주도하는 설계 의사결정이 가능해졌으며, 향후 가설 검증에 대한 실무 가이드가 제시됩니다.

여기어때

·Backend·

MySQL, Aurora MySQL, HikariCP, Wait Timeout, Interactive Timeout

여기어때가 Aurora MySQL의 숨겨진 idle close 동작과 HikariCP의 “Failed to validate connection” 로그를 분석한 경험을 공유합니다. 주요 발견은 Aurora가 non-interactive 연결에서도 wait_timeout과 interactive_timeout 두 값을 모두 평가하고, 그 중 작은 값이 실제 idle timeout으로 작용한다는 점입니다. 해결책은 DB 파라미터 그룹에서 interactive_timeout과 wait_timeout을 동일하게 설정하고, 클라이언트의 keepaliveTime을 그 값보다 작게 유지하는 것입니다.

AWS

·AI/ML·

AWS, Amazon SageMaker, Isaac Sim, AWS IoT Greengrass, NVIDIA Isaac

AWS와 NVIDIA가 협력해 시뮬레이션 기반 학습과 실제 학습을 결합한 Physical AI 로보틱스의 프로덕션용 참조 아키텍처를 다룹니다. 시뮬레이션 경로에서 Isaac Sim과 Isaac Lab으로 대규모 병렬 학습을 수행하고, 실세계 경로에서 엣지 배포와 지속적 재학습으로 시뮬-현실 격차를 줄이는 흐름을 제시합니다. 실제 생산 현장의 UR 기어 조립 사례를 통해 물리 파라미터의 도메인 랜덤화와 정책 개선의 흐름을 보여주고, 모니터링과 자동 재학습으로 지속적 성능 개선을 뒷받침합니다.

토스

·DevOps·

Python, LLM, GitHub Actions, Claude, YAML

토스가 Skill 품질 관리를 위한 6섹션 30항목 Rubric 설계와 시스템 구현 사례를 개발 환경에 적용하며 공유합니다. 규칙 검사(정규식/카운트/AST)와 모델 판정(LLM)을 명확히 분리해 17개 규칙 및 13개 모델 항목으로 평가하고, 하나의 BLOCKER라도 있으면 F 등급으로 고정하는 설계 원칙을 채택했습니다. 또한 GitHub Actions 기반 자동 평가와 로컬 Claude Code 플러그인을 통해 실무 적용과 지속적 개선을 지원합니다.

AWS

·AI/ML·

OpenSearch, RAG, Bedrock, Vector Search, BM25

AWS의 GloZ 사례는 OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템에서 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환을 다룹니다. 그 방법은 BM25와 벡터 검색의 점수를 정규화해 결합하고, NL→DSL 변환은 Function Calling으로 결정론적으로 수행하며 RAG를 통해 변환 정확도와 견고함을 높입니다. 운영 시나리오에서 2.3~3.3초의 응답 시간으로 후보 매칭을 빠르게 지원하고, 91.7%의 NL→DSL 변환 정확도와 0.901의 nDCG@10를 달성했습니다.

구글

·AI/ML·

Python

구글이 Colab 명령줄 인터페이스(CLI)를 발표했고, 로컬 터미널과 원격 Colab 런타임을 연결해 즉시 실행을 원활하게 한다. 경량 CLI는 고성능 GPU 요청, 로컬 파이썬 스크립트의 원격 실행, 아카이브 로그나 Gemma 3 어댑터처럼 모델을 간편히 조회할 수 있게 한다. 터미널 환경에 직접 통합되어 AI 에이전트가 복잡한 머신 러닝 파이프라인을 효율적으로 관리하는 데 유용하다고 설명한다.

구글코리아

·AI/ML·

Innovation, Event

구글코리아가 제미나이를 기반으로 한 AI 컴패니언을 활용해 부산에서 열리는 도시형 복합 문화 프로젝트 BTS 더 시티 아리랑 부산에 참여합니다. 이번 프로그램은 온·오프라인 AI 체험으로 방문객이 Gemini 기반 기술을 직접 체험하고 이해할 수 있도록 구성됩니다. 이 행사는 Gemini 기반 AI의 실세계 활용 가능성과 향후 서비스 확장의 시사점을 제공합니다.