여기어때

·AI/ML·

AI, SVG, Figma, Prompt Engineering, Vector Graphics

여기어때의 아이콘 생성기는 디자인 시스템 YDS를 바탕으로 2D와 3D 아이콘을 동시에 생성하는 엔진에 현장 적용 관점에서 주목합니다. 구체적 방법으로는 프롬프트 엔지니어링으로 2D/3D 분할을 엄격하게 구분하고, 벡터로의 전환 파이프라인을 구축해 비트맵에서 매끄러운 SVG를 얻는 과정이 핵심입니다. 이로써 디자이너는 PNG/SVG로 즉시 활용 가능하고, 무한 캔버스에서 아이콘을 탐색·즐겨찾아 ZIP으로 한 번에 다운로드하는 실무 효율을 제공합니다.

라인

·AI/ML·

Kubernetes

라인이 ODW #7에서 ADK를 활용한 컨텍스트 엔지니어링을 통해 토큰 소비량 절감을 위한 세 가지 방법을 다룹니다. 신입 개발자 관점의 구현 포인트와 실무 적용 시나리오를 간략히 다룹니다.

AWS

·Architecture·

FastAPI, OpenSearch, PostgreSQL, Amazon Bedrock, LangGraph

AWS가 주도한 현대오토에버의 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축 사례를 소개하며, LangGraph 기반의 상태 그래프 워크플로우와 Bedrock 멀티에이전트 아키텍처를 핵심으로 설명합니다. 워크플로우는 14개 에이전트로 구성되며, OpenSearch 로그 검색과 PostgreSQL 체크포인팅으로 증거를 수집·저장하고 Bedrock의 멀티모델로 RCA를 병렬 분석합니다. 이로써 MTTA 단축, 일관된 진단, 지식 자산화를 이끌어내고, 자동화가 운영 판단을 돕고 보다 정밀한 장애 대응을 가능하게 합니다.

AWS

·Architecture·

Kubernetes, Claude, Amazon Bedrock, Amazon S3, LangGraph

AWS의 GenAI Sandbox 환경에서 현대오토에버 사례를 통해 LangGraph 기반 다중 AI 에이전트 오케스트레이션으로 장애 대응 자동화를 구현한 ErrorWatcher를 소개합니다. Monitor-Detective-Solver-Reporter 네 가지 에이전트가 S3, Bedrock, LangGraph를 활용해 증상 수집에서 원인 분석, 해결책 제시, 보고서 작성까지 자동화합니다. 또한 메타데이터 필터링으로 검색 정확도와 토큰 효율을 높이고, MTTR를 수 시간에서 5분으로 단축한 실증 사례를 제시합니다.

미리디

·AI/ML·

TypeScript, Transformers.js

미리디가 브라우저 내에서 실행되는 차트 추천 봇을 설계해 서버 없이 데이터를 입력받아 적합한 차트를 제안합니다. 이 시스템에서 규칙 엔진은 데이터 형태에 따라 차트 유형을 결정하고, SLM은 선택 이유와 데이터 포인트를 한국어로 설명합니다. 또한 Transformer.js 기반의 WebGPU/WASM 폴백과 Web Worker 아키텍처를 통해 크로스브라우저 호환성과 프라이버시를 확보했고, 실무 적용성까지 제고했습니다.

AWS

·Cloud·

AWS, AWS Lambda, Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch Service, GenAI Sandbox

AWS와 현대오토에버가 협력해 GenAI Sandbox를 구축하고, 4주간의 해커톤으로 전사적인 GenAI 활용 확산 사례를 다룹니다. 해커톤에는 14개 팀과 150명이 참여해 4주 동안 아이디어를 프로토타입으로 실현했고, GenAI Sandbox의 보안, 비용, 권한, 네트워크, 개발 패키지 다섯 축을 활용했습니다. 다이어그램 자동화와 로그 분석 자동화 등 실증 사례를 축적했고, 향후 6개 수상 팀의 프로덕션 전환 지원으로 실제 비즈니스에 적용될 계획을 제시합니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

News

삼쩜삼 뉴스룸은 종합소득세 복식부기 의무 대상과 의무를 미이행했을 때의 불이익을 중심으로 관련 요건, 적용 범위, 주의사항을 상세히 정리합니다. 본문은 의무자의 요건과 신고 시점, 벌칙 및 가산세 등 구체적 실행 규정과 함께 실무에 필요한 주의사항을 다룹니다. 독자는 복식부기 의무를 정확히 파악하고, 불이익 방지를 위한 신고 준비와 절차를 실무적으로 준비할 수 있습니다.

가비아

·Else·

Strategy, Innovation, Leadership, Career, Industry Trends

가비아의 글은 2026년 기업 직무교육의 방향으로 AI 역량이 전 직군으로 확산되고, 콘텐츠 수명의 축소와 이러닝의 병행 운영을 강조합니다. 또한 이러닝 선택 시 5가지 기준으로 직군 수요를 한 곳에서 해결하는지, 신설·개정 시험의 반영, 자격증 3단계 완결성, 전문 강사진, AI 및 신기술 강의 확보를 제시합니다. 가비아의 예시는 하이웍스 기업교육이 단과형과 구독형을 병행 운영하고, 8대 분류의 콘텐츠를 확장하며 신설·개정 시험 반영 체계를 갖춘 사례를 제시합니다.

토스

·Else·

Strategy, Innovation, Growth, Team Building, Leadership

토스의 Cross Functional 기술 문제 해결을 위한 핵심 역량과 실행 프레임을 제시하여, 독자가 팀 간 문제를 현실적으로 바꿀 수 있는 관점을 제공합니다. 문제 재정의, 구조화, 우선순위 판단, 실행 전환, 영향력 확대, 사람과 구조의 동시 고려 등 여섯 축의 역량으로 도전 과제를 해결하는 방식과 TPM의 역할을 구체적으로 설명합니다. 작은 병목에서 시작해 Owner를 명확히 하고 사례로 실행력을 입증하는 단계적 접근과 실행 체계 구축이 현장에서 어떻게 작동하는지 실용적 가이드를 제공합니다.

뷰저블

·AI/ML·

IndexNow, Bing Webmaster, Google

뷰저블의 GEO 포스트는 IndexNow와 Bing Webmaster를 활용해 새 페이지의 색인 지연 문제를 단축하는 방법과 배경을 다룹니다. IndexNow가 색인 대기 시간을 분 단위로 단축시키는 메커니즘과 Bing, Google, Naver 간의 인덱스 차이를 설명합니다. 실무자는 페이지 제출 주기와 검색 엔진 파이프라인의 상호 작용을 이해하고, 페이지 배포와 크로스 엔진 최적화에 참고할 수 있습니다.