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구글코리아가 AI 분야에서 풀스택(Full stack) 개념의 의미를 정리합니다. 이 접근 방식의 실무 맥락과 구글의 기술 철학에 대한 이해를 바탕으로 왜 이 통합형 접근이 효과적인지에 대한 경험을 공유합니다.

AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM)을 AR와 비교 검증하고, 데이터 파이프라인과 평가 게이트 설계의 실무 가이드를 제시합니다. 그래프 기반 GraphRAG로 지식을 구조화하고 하이브리드 검색을 도입해 사실 신호 밀도를 높였고, DLM은 AR 대비 지연 시간을 약 3.5배 감소시키며 95% 신뢰구간에서 사실 정밀도 0.984를 달성했습니다. 또한 평가 게이트 운영과 루프를 통해 비즈니스 목표에 맞춘 통과 기준을 정립하고, 필요 시 모델 교체와 파이프라인 교정의 방향을 제시합니다.

구글코리아가 주최한 2026 책임감있는AI X 앱생태계 공동 포럼은 AI 기술 혁신이 앱 생태계의 미래를 어떻게 여는지에 대한 통찰을 다룹니다. 이번 성료를 통해 구글코리아의 책임감 있는 디지털 생태계 조성 방향과 AI-앱 생태계의 지속 가능성 논의를 공유합니다.

가비아가 도입한 AI 채팅 기반 검색으로 서영엔지니어링의 725만 건에 이르는 설계 자료를 자연어로 검색하는 사례를 다룹니다. 이지캡과 AI 채팅의 RAG 기반 검색 아키텍처로 ERP/NAS 데이터와 자료 이력을 연계하고, 보안 권한 체계를 적용해 정확도 96%를 달성했습니다. 향후 발주정보 자동 분류, 보고서 초안 작성, 수주 가능성 예측 등 설계 의사결정을 지원하는 기능으로 확장할 계획입니다.

가비아가 서영엔지니어링의 725만 건 설계 자료를 AI로 검색하는 사례를 통해 이지캡과 AI 채팅 연동의 핵심 내용을 제시합니다. AI 검색 정답률 96%와 반나절 업무를 즉시 검색으로 대체한 성과를 바탕으로, ERP·NAS 연계 및 RAG 기반 검색 보안 권한 이력 관리 체계의 적용을 설명합니다. 향후 설계 의사결정 지원으로 발주정보 자동 분류, 보고서 초안 작성, 수주 가능성 예측 등을 이지캡에 확장하고 타 설계사에게도 플랫폼을 제공할 계획입니다.
![[24. 2. 14] 인공지능과 의료 데이터의 만남, 에이아이트릭스의 연구를 책임지고 있는 양은호 교수님을 소개합니다 섬네일](https://miro.medium.com/v2/resize:fill:64:64/1*dmbNkD5D-u45r44go_cf0g.png)
에이아이트릭스는 의료 데이터와 인공지능의 만남을 다루며, 양은호 교수의 연구 책임 아래 바이탈케어의 배경과 현장 적용을 소개합니다. 주요 내용에는 병원 현장의 패혈증 관리에서 기존 SOFA 스코어나 경보 체계의 한계와 AI 기반 데이터 추출의 필요성이 담겨 있습니다. 바이탈케어 개발 과정에서 모델 안정화와 인허가 대응의 도전과 함께, 대형 언어 모델의 현장 활용 가능성 등을 연구하며 차별점을 모색합니다.
![[23. 6. 2] 에이아이트릭스, 2년 연속 HIMSS 참가 섬네일](https://miro.medium.com/v2/resize:fill:64:64/1*dmbNkD5D-u45r44go_cf0g.png)
에이아이트릭스가 HIMSS 2023에 2년 연속 참가하며 글로벌 의료 데이터 활용과 AI 기반 솔루션의 동향을 소개합니다. CDSS의 신뢰성과 실질적 효용을 다루는 세션 가운데 패혈증 조기 예측 알람에 체크리스트를 활용하는 방법이 주목받았고, 저희의 패혈증 예측 서비스와의 연계 가능성을 시사했습니다. 이번 행사에서 AITRICS-VC(바이탈케어)와 ER의 인허가 성과로 부스가 2배 규모로 확장되었고 글로벌 의료기관의 관심이 크게 늘었습니다.

삼쩜삼 뉴스룸이 2026년에 배우자 출산휴가를 20일로 확대하는 혜택과 급여 지급 및 신청 방법을 자세히 안내합니다. 자격 요건, 급여 산정 기준, 신청 절차와 마감 기한 등 실무적인 절차를 구체적으로 상세히 설명합니다. 조직의 업무 계획 수립과 가족 친화 정책 이해에 실무적으로 도움이 되는 가이드로 활용할 수 있습니다.

SSG.COM의 프로모션 계산 서비스에서 Kubernetes 환경의 메모리 usage가 99%에 달하면서도 OOM은 발생하지 않는 현상을 진단하고 핵심 원인을 파악합니다. 주된 원인은 JVM 힙 커밋 정책과 페이지 캐시의 결합으로, live heap은 비교적 작아도 committed heap이 limit 근처까지 상승하는 현상이 확인되었습니다. 최종적으로 InitialRAMPercentage를 40%, MaxRAMPercentage를 60%로 조정하고 메모리 한계를 3.5G로 설정하며, Logback FILE Appender 제거로 페이지 캐시를 줄여 60%대의 안정적 working_set을 확보했습니다.
![[1편] 우리 유저는 ‘직장인'이 아니었습니다 섬네일](https://miro.medium.com/v2/resize:fill:64:64/1*dmbNkD5D-u45r44go_cf0g.png)
잡코리아의 WORXPHERE 프로젝트에서 20명 인터뷰를 바탕으로 퍼소나를 재정의하고, 커리어 전 과정까지 포괄하는 두 축을 도입했다. 가로축은 이직 시급성, 세로축은 정보를 깊이 파는 정도로 설정해, 다양한 관점의 사용자를 하나의 데이터로 검증 가능한 가설로 연결했다. 이 결과는 퍼소나를 단지 카드가 아닌, 커리어 고민을 끝까지 따라가며 의사결정을 뒷받침하는 데이터 기반 지표로 활용될 수 있음을 보여줬고, 이후 테스트로 방향성을 확정할 예정이다.