NAVER D2

·Frontend·

React, Server Side Rendering, Lit, Web Components, Declarative Shadow DOM

NAVER D2의 FE 뉴스는 MDN의 새로운 프런트엔드 아키텍처 전환과 Web Components/Lit 기반 도입을 다룹니다. 동적 감지되는 <mdn-*> 태그의 Lazy-load, Declarative Shadow DOM, SSR 무결성 확보, 그리고 Rspack으로의 빌드 전환이 핵심 개선점으로 제시됩니다. 또한 접근성 가이드, React Server Components의 페이지 캐싱, Cursor TypeScript SDK의 공개 베타 출시 소식까지 함께 다루어 독자들이 현장 적용에 참고할 수 있습니다.

마이리얼트립

·AI/ML·

Strategy, Innovation, Growth, Event, Leadership

마이리얼트립과 자회사 AICX는 CS 자동화와 운영 자동화를 통해 월 75,000건의 CS 인입을 효율적으로 관리하는 운영 모델을 제시합니다. 채널 통합과 시트 업무 자동화의 구성으로 사람과 AI의 핸드오프를 최적화하고, 단순 문의는 AI가, 복잡 케이스는 상담사가 처리하도록 설계했다. 또한 자동화 도입으로 24시간 무중단 운영이 가능해졌고, 인력 규모 대비 비용 효율성과 응대 품질이 지속적으로 개선되었습니다.

구글코리아

·AI/ML·

AI

구글코리아가 주최한 현장에서 알파고의 아버지 데미스 하사비스가 한국은 AI 혁신의 모든 재료를 갖춘 나라라고 평가한 이유를 정리합니다. 한국의 AI 허브로 부상하는 구글 AI 캠퍼스와 로봇 개 스팟 같은 현장 사례를 자세히 소개합니다.

구글코리아

·Else·

Strategy, Innovation, Event, Industry Trends

구글코리아가 에그이즈커밍의 나영석 PD와 돌고래유괴단 신우석 감독의 특별 대담 영상을 통해 유튜브 생태계의 방향을 제시합니다. 또한 브랜드의 비즈니스 기회에 대한 인사이트를 다루며 참석자들의 관점을 엮은 내용으로 다룹니다.

뷰저블

·Data·

Strategy, Innovation, Growth

뷰저블의 흐름 속에서 변화를 발견하는 방법, 필름 스트립은 랜딩 페이지 개편의 효과를 사용자의 행동 변화로 분석하는 프레임을 제시합니다. 개편 효과를 확인하려면 사용자의 스크롤 위치와 이탈 구간을 스크롤 히트맵으로 파악하고, 전후 일주일 데이터를 비교하면 총 14개의 히트맵을 확인해야 하는 번거로움이 설명됩니다. 실무에서 흐름 변화 판단에 활용할 수 있는 관점과 인사이트를 제공합니다.

라인

·AI/ML·

Machine Learning, Vector Database, Retrieval Augmented Generation

라인이 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템을 만드는 주제를 다룹니다. 라인의 맥락에서 벡터 DB와 에이전트 스킬의 활용 가능성과 기대 효과에 대한 경험을 공유합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Kubernetes, Docker, MLOps

슈퍼브에아이의 AI Tech 2026 사례는 제조·물류·건설 현장에서 AX(AI 전환)를 실전 적용한 비전 AI 사례를 다룹니다. SOP 기반 운영과 컴플라이언스 점검, MLOps 파이프라인을 통한 참조 구현과 현장 적용 방법을 구체적으로 제시합니다. 실무자에게는 생산성과 안전성 향상, 규정 준수 강화, 데이터 거버넌스 체계 구축 등 구체적 이익이 예상됩니다.

AWS

·Architecture·

Amazon Bedrock, LlamaIndex, Knowledge Graph, GraphRAG Toolkit, Lexical Graph

AWS의 GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱을 통해 문서의 주장과 관계를 계층적으로 연결하는 방법과 설계 원칙을 소개합니다. 그래프노드의 라인계보와 요약, 그리고 개체-관계 구성으로 구성된 세 가지 계층 구조의 연결 원리와 목적을 자세히 다룹니다. 두 단계 추출과 구축 파이프라인으로 문서를 로딩하고 청크화한 뒤 명제·주제·사실 정보를 추출하고 그래프와 벡터 임베딩을 구축합니다.

구글코리아

·Else·

Innovation

구글코리아가 오늘 서울대학교 민기복 교수의 지열 에너지 상용화에 필요한 지하 열 경로 예측 연구를 소개합니다. 이번 글은 지하 열 경로 예측의 핵심 아이디어와 연구 방법론, 상용화로 이어질 수 있는 가능성을 다룹니다. 지열 에너지 개발의 실용적 활용 가능성과 향후 연구 방향에 대한 시사점을 산업계와 학계에 제공합니다.

구글코리아

·AI/ML·

Machine Learning, AI, Physics Based Modeling, Geothermal, Research

구글코리아가 KAIST 조계춘 교수의 물리 기반 모델과 AI를 결합한 지하 예측 기술과 그 연구 의의에 대해 소개합니다. 이 기술은 지하 구조를 예측하는 물리 모델과 기계 학습을 함께 활용하는 접근 방식에 관한 핵심 내용을 다룹니다. 향후 지열 에너지의 미래를 열 수 있는 가능성과 연구 방향에 대한 논의를 통해 실무 적용 가능성을 모색합니다.