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생성형 AI를 활용하여 서비스 만들기
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아이리포에서 SQLD 자격증 책이 출간되면서 온라인 모의고사 문제풀이 기능이 필요하여 CBT(Computer Based Test) 시스템을 만들어보게 되었습니다. 일단 개발하면서 사용할 기술을 선택했어야했는데, 저는 기술스택이 백엔드쪽으로만 치중되어 있었기 때문에 웹 프론트를 만들어본적도 없고, 프론트에는 어떤 기술이 존재하는지조차 모르는 상태였습니다. 어떻게 만들어야하나 고민하던 … 더 보기
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아이리포(iLiFO) 동영상 이어보기 기능 개발 스토리
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이번 프로젝트는 학습 관리 시스템(LMS)에 동영상 이어보기 기능을 구현하는 것이었으며, 사용자가 동영상을 중단한 후, 마지막으로 시청한 지점에서부터 이어서 볼 수 있도록 하여 학습 경험을 개선하는 것이 목표였습니다. 개발은 시스템 구조 분석, 데이터베이스 최적화, UI 개선 등 다양한 기술적 과제가 포함되었습니다. … 더 보기
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Al기술을 활용한 품질관리 기법
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I. 서론 소프트웨어 품질관리는 오늘날 IT 산업에서 필수적인 요소이다. 신뢰성, 효율성, 유지보수성 등 다양한 품질 속성을 확보하기 위해서는 체계적이고 지속적인 관리가 중요한데, 이러한 상황에서 AI 기술의 발전은 소프트웨어 품질관리 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다 본 글에서는 AI를 활용한 소프트웨어 품질관리 기법에 … 더 보기
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빅재미 사례 중심의 국제표준 ISO/IEC 25023의 이해
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국내 소프트웨어(SW) 산업은 2023년 기준으로 SW생산은 약 91.3조원, SW수출은 약 183.3억 달러로 지속적인 SW의 산업이 발전하고 있다. 소프트웨어의 중요성, 품질에 대한 관심은 지속 증가하고 있어 소프트웨어의 품질에 필수적인 국제표준(ISO/IEC 25023)의 이해를 위해 사례중심으로 국제표준의 적용 방법 및 주요 활용 사례를 … 더 보기
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AI 기반 OCR의 기업 내 활용 및 구축
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본 원고는 최근 기업들이 AI를 업무에 도입하는 흐름에서 기업들의 OCR 도입 배경과 기존 Rule기반의 OCR과 AI기반 OCR의 차이점을 문자 인식 항목관점에서 설명한다. 이후 AI OCR을 기업에서 구축하기 위한 On-Premise 구축절차를 설명하고, 이를 기반으로한 AI OCR을 도입 및 구축한 기업에서의 사례를 … 더 보기
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기업의 전산실 환경에서 클라우드 네이티브 환경 전환 전략
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클라우드 네이티브 환경이 대중화되었지만, 아직도 많은 기업에서 조직 문화와 기술저항 등으로 인해 전산실 환경에서 클라우드 환경의 전환이 지연되고 있다. Rehosting, Replaforming, Rewriting과 같은 클라우드 네이티브 전환 전략을 단계적으로 수립하여 서비스 중요도에 따라 클라우드 네이티브를 전환 할 수 있을 것이다. 본 … 더 보기
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하이퍼스케일 데이터센터 구축/운영 트렌드
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데이터센터는 클라우드, 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 신기술 확대로 인한 대용량의 데이터를 관리하는 데 필수적인 인프라로 꼽힌다. 세계적으로 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글 등 글로벌 클라우드 기업 주도로 대규모의 하이퍼스케일 데이터센터가 크게 확산되고 있다. 그래서 기존의 기업고객의 저전력 장비를 유치하던 데이터센터의 구축 및 … 더 보기
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클라우드 네이티브 도입 전략 및 활용 시 고려사항
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주요 기업에서 클라우드 도입한 지도 꽤 오랜 시간이 흐른 것 같다. 주요 기업들은 이제 클라우드를 넘어 클라우드 네이티브를 기업 비즈니스를 위한 주요 기술 전략으로 선택을 하고 있다. 기업에서는 더 이상 클라우드의 도입을 미룰 수 없는 현실에 직면했으며 단순 인프라 기반의 … 더 보기
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Databricks Data Science and ML Workload
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1. Databricks와 Lakehouse Platform 2. Databricks Delta Lake 3. Databricks Unity Catalog 4. Databricks Data Engineering Workload 5. Databricks Data Warehousing Workload 6. Databricks Data Science and ML Workload Databricks의 마지막 소개 세션입니다. 오늘은 Data science와 machine learning에 대해서 소개하고자 … 더 보기
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Databricks Data Warehousing Workload
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1. Databricks와 Lakehouse Platform 2. Databricks Delta Lake 3. Databricks Unity Catalog 4. Databricks Data Engineering Workload 5. Databricks Data Warehousing Workload 6. Databricks Data Science and ML Workload 오늘은 Databricks 다섯 번째 시간으로 Databricks Data warehouse에 대해서 알아보겠습니다. Data … 더 보기