반려생활

·AI/ML·

Innovation, Story, Experience, Challenge

반려생활이 촬영 없이 AI 이미지 생성을 활용해 강아지용 사찰복 상세컷을 하루 만에 완성한 전 과정을 자세히 다룹니다. 레퍼런스 사진 학습, 유지/수정 구분 프롬프트 작성, 리소스 재촬영 및 디테일 보강을 거쳐 실제 샘플과의 차이를 최소화했습니다. 촬영 일정이 촉박한 환경에서도 AI 이미지 생성이 실용적 옵션임을 확인했고, 향후 상세페이지 제작 시간과 비용 절감의 기대 효과를 제공합니다.

AWS

·DevOps·

AWS, Confluence, Jira, Kiro, AI-DLC

AWS AI-DLC를 기반으로 LG CNS가 System Maintenance 현장에 맞춘 하네스 엔지니어링과 3계층 Override 구조를 적용한 사례를 다룹니다. 원본 규칙은 불변으로 두고 Override 레이어를 통해 불필요한 반복, AI Hallucination, 멀티 레포지토리 영향 등을 해결하고, Knowledge/Skill/Hook으로 자동화와 거버넌스를 강화했습니다. 현장 파일럿에서 1개월간 16건의 개발 변경으로 표준 공수와 재현성을 확보했고, 시스템별 재사용 자산이 확산 중입니다.

토스

·Architecture·

TypeScript, React, Next.js, Yarn, Rspack

토스는 대규모 모노리포에서 의존성 버전 파편화를 해결하기 위해 표준 라이브러리 카탈로그 기반 전략을 도입하고 운영했습니다. 카탈로그를 통해 React, Next.js, TypeScript 등 핵심 의존성을 한 버전으로 통일하고, canary 카탈로그와 자동 코드 변환 스크립트로 안전한 업데이트를 지원했습니다. 도입 후 패키지 의존성 크기가 크게 축소되고 개발 서버 및 설치 시간이 단축되어 개발 생산성과 플랫폼 업데이트의 안전성이 크게 향상되었습니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Strategy, Innovation, Machine Learning, AI, Deep Learning

슈퍼브에이아이의 기고는 1조 4천억 규모의 피지컬 AI 사업의 성패를 가르는 네 가지 질문에 초점을 맞춰 전략적 방향을 제시합니다. 저자는 데이터 수집과 거버넌스, 인프라 구축, 표준화, 협력 모델의 중요성을 논의하며 AI 반도체와 생태계 투자 필요성을 지적합니다. 실무자는 데이터 관리 체계 구축과 외부 파트너 협력, 하드웨어 투자 전략 등을 반영한 실행 가이드로 활용할 수 있을 것입니다.

에이아이트릭스

·Else·

Event, Company Culture, Team Building, Team Growth

에이아트릭스의 2025년 상반기 동안 직원들이 함께 즐긴 소소한 이벤트를 통해 사내 분위기와 협업이 어떻게 변화했는지 다룹니다. 주요 사례로 샌드위치 데이, 레고 플라워, 동갑내기 점심, 삼계죽 데이가 있으며, 에이아트릭스의 문화 활성화에 대한 경험을 공유합니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Deep Learning, External Validation, Imputation, Medical AI

에이아이트릭스의 MAES 모델이 다양한 병원 환경에서도 안정적으로 작동하는지 확인하기 위한 현장 검증 연구를 실제 임상 현장의 일반화 가능성을 중심으로 다룹니다. 전향적 외부 검증에서 MAES는 계명대 동산병원 일반 병동 환자들을 대상으로 급성 중증 이벤트를 예측했고, 특이도에서 42%의 정확도 향상과 민감도에서 67%의 오경보 감소를 보였습니다. 결측치 연구에서는 LOCF와 정상치 대체가 강제 검사 시뮬레이션보다 더 나은 예측 성능을 보였고, 임상의 판단이 결측의 정보를 반영해 성능을 높일 수 있음을 시사합니다.

넷플릭스

·Architecture·

Apache Flink, gRPC, Real-Time Distributed Graph, EVCache, KVDAL

넷플릭스가 구축한 실시간 분산 그래프(RDG)의 쿼리 실행 계층은 gRPC 기반으로 설계되어 다양한 조회를 빠르게 제공합니다. breadth-first 탐색과 비동기 파이프라인으로 한 레벨씩 병렬 처리하고 EVCache로 선택적 캐시를 활용합니다. Enrichment Layer는 필요에 따라 외부 데이터를 보강하되 실패 시 페일-오픈으로 쿼리를 유지합니다.

여기어때

·Frontend·

React, JavaScript, Frontend, CSS

여기어때의 항공 프론트엔드 구축기는 컨테이너를 둘로 쪼개지지 않고, 하나의 뼈대 컨테이너로 웹과 앱 웹뷰의 화면 구조를 통합하는 설계를 다룹니다. 구현은 환경 지식을 외부 훅과 prop으로 분리하고, 컨테이너는 뼈대에 집중하게 하여 웹/웹뷰/데스크탑 간 차이를 한 줄의 높이 단위로만 남겼습니다. 그 결과 화면 구성의 반복을 줄이고, 뼈대 컨테이너가 영역 계산을 넘어 환경 차이에 좌우되지 않는 일관된 뷰를 제공한다.

여기어때

·Frontend·

TypeScript, React, JavaScript

여기어때는 웹과 웹뷰의 뒤로가기를 일관되게 처리하기 위한 모달 기반 히스토리 관리 아키텍처를 직접 설계하고 구현했습니다. 웹은 브라우저 히스토리로, 웹뷰는 안드로이드 백키를 각각 다르게 다루는 문제에 직면했으며, 이를 단일 모달 관리자로 통합했습니다. 이로써 모달 간의 해시 관리와 back 버튼 처리 버그를 줄이고, 개발자가 페이지와 모달의 상태를 명확히 파악할 수 있게 됐습니다.

여기어때

·Frontend·

TypeScript, React, JavaScript

여기어때의 항공 프론트엔드 구축기 4편은 앱 여부와 화면 너비를 축으로 삼아 웹, 앱, 웹뷰의 동작 차이를 설계하는 아키텍처를 다룹니다. 주요 방법으로 서버 주입 기반 플래그, usePlatform와 useScreen 훅으로 독립 분기, 두 개의 렌더링 경계(912px) 설정을 적용합니다. 이 접근은 서버 렌더링 환경에서도 예측 가능한 UI 초기화와, 디바이스별 적합한 드롭다운/팝업 동작의 일관성을 제공합니다.