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IT 기업 기술 블로그 모음

Access public data insights faster: Data Commons MCP is now hosted on Google Cloud 섬네일
Access public data insights faster: Data Commons MCP is now hosted on Google Cloud
구글 favicon구글
·Cloud·
Model Context Protocol, Google Cloud, Gemini CLI, Data Commons

구글이 Data Commons의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서비스를 Google Cloud에서 무료로 호스팅하는 새로운 옵션을 공식 발표했습니다. 이로써 사용자는 로컬 서버 설치를 번거롭게 관리할 필요가 없으며, 데이터에 직접 질의하고 AI 에이전트를 연결할 수 있습니다. 또한 Gemini CLI와 AI 에이전트 연결이 간소화되며, 보안·업데이트·자원 관리는 Google이 처리하고 사용자는 데이터를 네이티브 쿼리로 조회합니다.

2026년 02월 09일·0
질풍노도의 AI(Claude)에게 엄격한 선생님 장착하기
무신사 favicon무신사
·Architecture·
Spring Boot, Java, Gradle, ArchUnit, JPA

무신사 물류플랫폼팀은 Claude가 생성한 코드의 아키텍처 위반을 빌드 단계에서 자동으로 검증하도록 ArchUnit을 도입했고, 규칙 준수를 사전 차단하는 체계를 구축했다. 레이어 의존성, 패키지 구조, 도메인 순수성, 의존성 역전 원칙(DIP) 등 규칙을 ArchUnit 테스트로 구체화하고, 위반이 발견되면 AI가 스스로 코드를 수정하도록 연결했다. 이로써 코드 리뷰가 비즈니스 로직에 집중되게 되었고, 향후 더 세밀한 규칙 추가와 다른 프로젝트로의 확산이 계획된다.

2026년 02월 09일·1
[기능 활용] #1 방문 시간대별 고객 특징을 알고 싶다면? “일별 시간 세그먼트” 기능 소개편 섬네일
[기능 활용] #1 방문 시간대별 고객 특징을 알고 싶다면? “일별 시간 세그먼트” 기능 소개편
뷰저블 favicon뷰저블
·Data·
UX Heatmap, Time Segmentation, Feature Introduction

뷰저블이 제공하는 UX Heatmap 플러스의 일별 시간 세그먼트 기능을 통해 방문 시간대에 따른 사용자 특징을 파악합니다. 일별 시간 세그먼트로 특정 시간대의 페이지 방문 데이터를 세분화하고, 활용 방법과 적용 지점을 실무적으로 제시합니다. 뷰저블의 이 기능은 UX 분석의 심층 인사이트를 확보해 마케터와 운영팀이 실무에 전략적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.

2026년 02월 09일·0
AI 시대, 누구보다 빠르게 데이터 속 숨겨진 보석을 찾는 방법 섬네일
AI 시대, 누구보다 빠르게 데이터 속 숨겨진 보석을 찾는 방법
뷰저블 favicon뷰저블
·AI/ML·
Agile

뷰저블이 AI 시대에 데이터 속 숨겨진 보석을 빠르게 찾는 방법을 다룹니다. Agile 기반의 가설 검증과 데이터 정제 및 패턴 탐색의 실무적 관점을 통해, 기업의 의사결정 속도를 높이는 구체적 방향성을 제시합니다.

2026년 02월 09일·0
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
여기어때 favicon여기어때
·Mobile·
Strategy, Company Culture, Team Building

여기어때가 2주 배포 주기에 맞춰 App 업데이트 QA를 체계적으로 운영하는 방법과 핵심 요소를 현장 사례와 함께 소개합니다. 1 Pager와 Detailed AC, Figma 가이드를 바탕으로 테스트 케이스를 설계하고 TestRail로 관리하며, 내부 및 관계자 리뷰를 거쳐 3단계 검증과 점진적 배포를 수행합니다. 이 과정은 탐색적/Ad-Hoc 테스트를 병행하여 리스크를 조기에 확인하고 배포 품질과 운영 효율성을 높이는 데 기여합니다.

2026년 02월 09일·0
기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화 섬네일
기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화
삼성전자 favicon삼성전자
·AI/ML·
AI, On Site Training, Inference Acceleration, Radio Access Network, Base Station

삼성전자 삼성리서치 차세대통신연구센터는 AI-RAN 시대를 준비하기 위해 기지국 내 모델 추론 가속화와 On-Site Training 기술을 체계적으로 연구합니다. 글은 Radio Access Network의 환경 특성 및 제약을 설명하고, 이를 해결한 경험을 바탕으로 실무 적용 포인트를 제시합니다. 또한 실제 현장 적용 사례를 통해 기지국 운영의 효율 향상과 지연 최소화에 기여하는 실무 인사이트를 제공합니다.

2026년 02월 09일·0
Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1:  AI-DLC 방법론과 유용한 도구들 섬네일
Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들
AWS faviconAWS
·AI/ML·
Claude Code, Terraform, Amazon Bedrock, AgentCore Runtime, Kiro

AWS의 Agentic AI 기반 플랫폼 구축 사례를 소개하며, MCP와 Bedrock Knowledge Base를 연결해 엔드투엔드 배포를 달성한 구성을 다룹니다. 2주 기획, 2주 문서 기반 협의의 AI-DLC 프로세스와 Kiro, Claude Code, Linear 등 도구의 조합으로 생산성을 크게 향상시켰습니다. 향후 시리즈에서 MCP 및 AgentCore, Strands Agents 등 기술 요소를 기술적으로 더 자세히 다룰 예정이며, 실무 적용 가이드를 제공합니다.

2026년 02월 09일·0
“에이전트 6명을 고용했습니다” — 영업담당자의 B2B CRM 구축기
마이리얼트립 favicon마이리얼트립
·AI/ML·
Cursor, Google Cloud, DART API

마이리얼트립은 제휴사업팀의 B2B 영업 자동화를 위해 Cursor의 AI 코드 에디터로 다중 에이전트 기반 MVP를 직접 운영 가능한 상태로 구축했습니다. PM/BE/FE/QA/Ops/Ask의 6개 에이전트를 병렬로 배치하고, 공통 룰북과 인박스 요약 등 관리 체계를 도입해 프롬프트 길이 문제와 루프를 효과적으로 통제했습니다. 현재 Phase 1 완료를 바탕으로 Phase 2의 예약 운영 관리 및 결제 자동화 확대를 추진하고, Phase 3에서 다른 B2B 영역으로 확장을 모색합니다.

2026년 02월 09일·2
AWS Transform Custom을 활용한 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 변환하기 섬네일
AWS Transform Custom을 활용한 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 변환하기
AWS faviconAWS
·Architecture·
Git, CICD, Microservices, AWS Transform Custom, Asp Net Mvc

AWS Transform Custom를 활용해 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 분해하는 엔드-투-엔드 워크플로우를 소개합니다, 설계 방향과 실행 절차를 포함합니다. 주요 기능으로는 Java→.NET 언어 변환, API/SDK 업그레이드, 코드 리팩토링, 아키텍처 변환이 자동으로 수행되며, Transformation Definition 작성과 로컬 소스 연결이 수반됩니다. 또한 CI/CD 파이프라인과의 연계가 가능하고 Git 히스토리로 변경 이력 관리가 가능하며, 대규모 레거시 환경의 현대화를 가속하는 선택지로 제시됩니다.

2026년 02월 09일·0
워드 문서 파일 형식: DOCX 포맷의 구조와 이해 (1) 섬네일
워드 문서 파일 형식: DOCX 포맷의 구조와 이해 (1)
한글과컴퓨터 favicon한글과컴퓨터
·Data·
WordprocessingML, Office Open XML, DrawingML, Office MathML

한글과컴퓨터가 다루는 DOCX 포맷의 구조와 이해는 OOXML 기반 파일 구조를 통해 편집 프로그램 간 호환 원리를 설명합니다. ZIP 기반의 XML 묶음인 DOCX 내부의 document.xml, styles.xml, numbering.xml, media 등 핵심 요소와 WordprocessingML의 스트림 기반 설계, p–r–t 계층, Twip/EMU 단위를 체계적으로 정리합니다. 이해는 문서 자동화와 대량 처리, 커스텀 문서 생성에 실무적 활용 가이드를 제공하며, 다양한 편집기에서의 렌더링 일관성의 근거를 제시합니다.

2026년 02월 09일·0
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