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  • 경량 언어모델의 종류와 장점, 한계

    경량 언어모델의 종류와 장점, 한계

    2026-10-27

    by

    진소영

    최근 생성형 AI가 다양한 업무 영역에 적용되면서 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)의 활용 범위도 빠르게 확대되고 있다. 일반적으로 모델의 규모가 커질수록 복잡한 문맥 이해와 추론 능력이 향상되는 경향이 있지만, 실제 서비스나 업무 환경에서는 성능만으로 모델을 선택하기 어렵다. 화학물질 민원 분석 … 더 보기

    Gemma LLM Qwen SLM 경량언어모델 로컬LLM 양자화 온디바이스AI
  • LangGraph와 Gemini로 만든 회의록 자동화 에이전트: 도구 호출(Tool Calling) 신뢰성 확보 사례

    LangGraph와 Gemini로 만든 회의록 자동화 에이전트: 도구 호출(Tool Calling) 신뢰성 확보 사례

    2026-10-27

    by

    이수빈

    1. 기술 개요 데이터 분석 사업을 여러 건 동시에 진행하다 보면 회의록 작성이 큰 부담이 됩니다. 올해 진행 중인 경기도 분석 사업만 해도 분석 과제가 23건이고, 과제마다 방향성 회의, 진행 상황 보고 회의, 결과 보고 회의를 한 번씩만 해도 69번의 … 더 보기

    AI에이전트 Gemini LangGraph LLM ToolCalling 생성형AI 업무자동화 프롬프트엔지니어링 회의록자동화
  • DB 트랜잭션 동시성 제어: Lock, MVCC 그리고 Oracle Restart Mechanism

    DB 트랜잭션 동시성 제어: Lock, MVCC 그리고 Oracle Restart Mechanism

    2026-10-26

    by

    박찬규

    I. 서론 현대의 데이터베이스 환경에서는 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터를 읽고 변경하는 상황이 일상적으로 발생한다. 인터넷과 모바일 서비스의 확산, 비동기 처리 증가, 분산 시스템과 MSA 환경의 확대로 인해 하나의 업무가 여러 트랜잭션에서 동시에 처리되는 경우도 많아졌다. 이러한 환경에서 적절한 동시성 … 더 보기

    DB트랜잭션 Lock MVCC OracleRestart 격리수준 동시성제어 동시성제어전략
  • 폐쇄망 환경에서 대용량 데이터를 Python과 SQLite로 결합하기

    폐쇄망 환경에서 대용량 데이터를 Python과 SQLite로 결합하기

    2026-10-14

    by

    강정민

    1. 들어가며 인터넷이 없는 분석실에서 약 19.8억 행을 하나로 붙여야 했습니다. 건강보험공단 청구자료로 4개 시·군 거주자 약 161만 명의 10년간(2015~2024년) 의료 이용 현황을 분석하는 과제였습니다. 분석은 외부와 차단된 원격 가상 분석실에서만 할 수 있었습니다. 새 도구를 설치하거나 외부 데이터를 들여올 … 더 보기

    #Python #SQLite #대용량데이터 #데이터결합 #데이터전처리 #인덱스 #폐쇄망
  • 하네스 엔지니어링: 모델을 바꾸지 않고 에이전트를 개선하는 방법

    하네스 엔지니어링: 모델을 바꾸지 않고 에이전트를 개선하는 방법

    2026-09-29

    by

    정다현

    1. 들어가며 같은 모델을 쓰는데 결과가 다릅니다. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 에이전트를 만들어본 조직이라면 한 번쯤 겪는 상황입니다. 데모에서는 잘 돌던 에이전트가 실제 업무에 붙이면 엉뚱한 도구를 호출하고 몇 턴이 지나면 처음 지시를 잊고 스무 단계짜리 작업의 열두 … 더 보기

    AI에이전트 AI엔지니어링 LLM 에이전트아키텍처 컨텍스트엔지니어링 하네스엔지니어링
  • Ansible을 활용한 IaC 기반 서버 구성 자동화

    Ansible을 활용한 IaC 기반 서버 구성 자동화

    2026-09-15

    by

    천인우

    Ansible을 활용한 IaC 기반 서버 구성 자동화 개요 여러 서버를 직접 관리하다 보면 같은 패키지 설치, 설정 파일 배포, 서비스 재시작 작업이 반복된다. 서버 수가 늘어날수록 수동 작업은 누락, 순서 오류, 환경 차이, 작업 이력 부재 같은 문제를 만들기 쉽다. … 더 보기

    Ansible DevOps IaC 서버관리 서버자동화 인프라자동화
  • AI 에이전트, 거창한 인프라 대신 노션(Notion)과 DAG로 시작하는 법

    AI 에이전트, 거창한 인프라 대신 노션(Notion)과 DAG로 시작하는 법

    2026-09-14

    by

    임창현

    LLM 에이전트 도구 호출 다이어그램 인트로 사내 챗봇은 단순한 질문에 답할 뿐, 스스로 판단하여 보고서를 쓰거나 신청서를 검토하는 ‘자율형 에이전트’의 역할을 대신할 수 없다. 많은 조직이 에이전트를 도입하고자 거대한 데이터 인프라 구축부터 시작하지만, 가시적인 성과 없이 예산과 인내심만 소진하기 일쑤이다.  … 더 보기

    AI에이전트 DAG GoogleWorkspace HeadlessCMS Notion 업무자동화 에이전틱AI 오피스도구 워크플로우 자가수정
  • EKS 네트워크 보안: NetworkPolicy와 SGP로 구현하는 파드 트래픽 격리

    EKS 네트워크 보안: NetworkPolicy와 SGP로 구현하는 파드 트래픽 격리

    2026-08-28

    by

    이승진

    1. 들어가며 “클러스터 안에서는 NetworkPolicy, 클러스터 밖 AWS 리소스에는 SecurityGroupPolicy” EKS 환경에서 애플리케이션을 운영하다 보면 자연스럽게 네트워크 통신 제어와 보안에 대한 고민이 생깁니다. “Frontend 파드에서 Backend 파드로의 접근만 허용하고, 미승인 파드는 차단하려면 어떻게 해야 할까?” “특정 백엔드 파드만 AWS RDS에 … 더 보기

    eks k8s Kubernetes NetworkPolicy SecurityGroupPolicy
  • 의도 분류에서 근거 생성까지, 기업형 챗봇 대화 설계의 전환

    의도 분류에서 근거 생성까지, 기업형 챗봇 대화 설계의 전환

    2026-08-10

    by

    박나희

    서론 지난 몇 년간 제 업무의 대부분은 챗봇 플랫폼 안에서 이루어졌습니다. 사용자의 발화를 어떤 의도로 분류할지 정하고, 학습 발화를 등록하고, 필요한 값을 슬롯으로 받은 뒤, 조건에 따라 다음 노드를 연결했습니다. 문구 하나를 고치는 일도 단순한 텍스트 수정으로 끝나지 않았습니다. 앞뒤 … 더 보기

    Chatbot NLU nocode Prompt RAG UXWriting 대화모델
  • MSA 아키텍처에서 CQRS 패턴: 개념부터 실전 적용까지

    MSA 아키텍처에서 CQRS 패턴: 개념부터 실전 적용까지

    2026-07-10

    by

    전영길

    I. 서론 기업들이 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)로 전환하면서, 데이터 관리에 대한 근본적인 재고가 필요해지고 있다. MSA에서는 각 서비스가 독립된 데이터베이스를 보유하므로(Database per Service), 여러 서비스에 걸친 데이터 조회가 복잡해지고 읽기/쓰기 워크로드의 독립적 확장이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 … 더 보기

    CQRS DDD Event Sourcing MSA Saga 패턴 마이크로서비스 분산 시스템
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