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최근 일주일간 올라온 새 글

CHATGPT 요약

2024-07-08

롯데ON 기술 블로그
롯데온의 코딩 파트너, GitHub Copilot 도입기

롯데ON 이상원님의 글에 따르면, 롯데ON에서는 최근 Github Copilot을 도입하여 업무에 활용하고 있습니다. Github
Copilot이 제공하는 주요 기능 중 Code Completion은 Ghost Text로 코드 제안을 해주고 Tab 키를 통해 제안된 코드를
쉽게 사용할 수 있어서 상당히 유용하게 활용되었습니다. 글에 포함된 예시 코드들은 Github Copilot을 통해 생성된 것으로, 채팅 기능을
통해 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있었던 사례가 포함되어 있습니다. 코드 작업부터 코드 리팩토링, 코드 리뷰 등 다양한 작업에서 Github
Copilot이 도움을 주었으며, 작성한 코드의 가독성과 유지보수성을 크게 향상시켰다고 합니다. 또한, 명령어를 통해 다양한 동작을 수행할 수
있으며 채팅으로 질문하는 것이 가장 좋은 응답을 얻을 수 있다고 언급되어 있습니다. Copilot을 활용하면 개발 속도를 높이고 코드 품질을
높일 수 있다는 결론을 이상원님의 글을 통해 알 수 있었습니다. 해당 내용은 롯데ON의 기술 블로그에 공유되었는데, Github Copilot
도입 사례를 소개한 좋은 기록이 되었습니다.

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tech.kakao.com – 카카오테크, 미래의 문턱을 낮추는 기술
주니어 FE 개발자의 색상 추출 라이브러리 개발기

주니어 FE 개발자인 이브가 카카오 광고 템플릿 프로젝트에서 색상 추출 라이브러리를 개발한 경험에 대해 소개하고 있습니다. 광고 프로젝트를
담당하던 이브는 광고 이미지에 어울리는 대표 색상을 추출하기 위해 K-means Clustering 알고리즘을 사용했고, 이를 사내 라이브러리로
개발하여 다른 팀들도 활용할 수 있도록 공유했습니다. 이후 A/B 테스트를 통해 광고 배경색의 효과를 확인하고, 광고주 플랫폼에 색상 추출
기능을 추가하여 광고 효과를 측정했습니다. 테스트 도구인 스토리북을 활용하여 디자이너와의 소통을 간편화하며, 라이브러리를 발전시켜 여러 부서의
니즈를 충족하는 데 기여했습니다. 이를 통해 이브는 다양한 역할을 경험하며 개발자로서 성장한 경험을 글에 담아 공유하고 있습니다. 협업과 경험을
통해 성장하는 과정을 흥미롭게 전달하고 있습니다.

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2024-07-05

Home | Smilegate.AI
2024년을 뒤흔든 생성 AI – Sora, Kling, Dream Machine, Gen-3 Alpha

주요한 내용을 간략하게 정리해보겠습니다: 1. **Kling.AI**: 중국의 기업 '콰이쇼우'에서 공개한 비디오 생성 AI 모델로, 최대 2분
길이, 1080p 해상도의 영상을 생성할 수 있으며 물리적 특성을 효과적으로 시뮬레이션하여 사실적인 영상을 만들어냅니다. 2. **Dream
Machine**: Luma AI에서 개발한 생성 AI 모델로, 멀티모달 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있으며 영상 내에 공간감과 카메라
모션을 표현하여 현실적인 영상을 생성합니다. 3. **Gen-3 Alpha**: Runway의 최신 생성 AI모델로, 이전 버전에 비해 세부
사항, 일관성, 움직임 표현 등이 향상되어 영화적인 요소와 감정을 현실적으로 표현하는 영상을 생성할 수 있습니다. 이러한 생성 AI 기술들은
최근 Sora를 활용한 광고와 같이 상용화되어 사용자들에게 쉽게 접근 가능하며, AI 기술을 즐기고 활용하는 방법이 다양해지고 있습니다.

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tech.kakao.com – 카카오테크, 미래의 문턱을 낮추는 기술
카카오의 스팸 메일 대응 전략: 문자열 변형 CASE STUDY / 제6회 Kakao Tech Meet

카카오의 AI 기술을 활용한 스팸 메일 대응 전략에 대한 인터뷰 내용을 간략하게 정리해보겠습니다: - **테크밋 참여 계기**: 발표자는 실제
사례를 통해 이야기하고 싶어서 발표자료를 준비하게 되었으며, 발표를 통해 외부 개발자들의 시선에서 자신의 아이디어와 대응 과정을 공유하고
싶었다고 말했습니다. - **참가자들의 반응**: 발표자는 참가자들이 진중한 태도로 청취해주어서 감사하다고 언급하며, 스팸 메일에 대한 관심을
표현한 참여자들의 수에 놀라워했습니다. - **앞으로의 도전**: 과거에 메일 카테고리 분류 모델 개발 관련 이야기를 나눠왔고, 스팸 도메인에서
모델을 개발 중이라고 소개했습니다. 외부에 이러한 모델을 알릴 기회를 갖고 싶어 한다고 밝혔습니다. 이렇게, 카카오의 스팸 메일 대응 전략과
AI 기술을 통한 해결 모델에 대한 발표자 laura의 소중한 인터뷰 내용을 요약했습니다.

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tech.kakao.com – 카카오테크, 미래의 문턱을 낮추는 기술
이미지 기반 스팸 대응을 위한 카카오의 AI 기술 활용 / 제6회 Kakao Tech Meet

이번 제6회 Kakao Tech Meet에서 발표된 "이미지 기반 스팸 대응을 위한 카카오의 AI 기술 활용"에 대한 인터뷰 내용을 간략하게
정리하겠습니다: - **발표 주제와 의도**: 발표자는 이미지 분류 모델을 중심으로 성인 이미지 분류 모델에 대한 경험을 공유하고,
머신러닝/딥러닝에서 중요한 것은 수학적 지식이나 기술적 기법보다는 끊임없는 시도와 도전이라는 메시지를 전달하고 싶다고 밝혔습니다. -
**앞으로의 테크밋에 기대하는 바**: 향후 테크밋에서는 외부 개발자들과 소통하는 기회를 더 많이 마련할 것과 발표 경험을 공유하는 것뿐만
아니라, 참여자들과 다양한 이야기를 나눌 수 있는 시간을 늘리기를 희망하고 있습니다. - **패널 토의 후기**: 청중들의 궁금증을 중심으로
질의응답을 진행하는 것이 처음 경험인데 낯설기도 했지만 매우 신선하게 느껴졌으며, 동료들과 함께 시간을 보내는 것이 신뢰감을 주었고 긴장을 덜
수 있었다고 소감을 전했습니다. 이렇게, Kakao의 AI 기술을 활용한 스팸 대응에 대한 발표와 인터뷰를 통해 머신러닝과 딥러닝에 대한 자신의
관점과 경험을 공유하고 향후 소통과 지식 공유에 대한 기대를 품고 있는 모습을 보여준 콘텐츠였습니다.

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tech.kakao.com – 카카오테크, 미래의 문턱을 낮추는 기술
스팸 콘텐츠 대응을 위한 카카오의 대규모 언어 모델(LLM) 도입 사례 / 제6회 Kakao Tech Meet

이번 제6회 Kakao Tech Meet에서 발표되었던 "스팸 콘텐츠 대응을 위한 카카오의 대규모 언어 모델(LLM) 도입 사례"에 대한 인터뷰
내용을 간단하게 정리하면 아래와 같아요: - **발표 주제 선정 과정**: 발표는 스팸 콘텐츠 대응을 위한 LLM 도입 사례를 주제로
선정되었는데, 주제를 선정한 이유는 스팸 분류 작업에서의 고민을 공유하고, LLM을 통한 문장 생성과 분류 문제 해결, 그리고 운영자들에게
도움을 주기 위한 활용 가능성을 보여주기 위함이었습니다. - **많은 고민을 한 부분**: 고민한 부분은 참석자의 LLM에 대한 이해도와 스팸
분야 자체를 어떻게 청자에게 전달할지였으며, 예시를 많이 사용하여 설명을 단순화하는 데 많은 노력을 기울였다고 합니다. - **테크밋 경험
소감**: 테크밋에 대한 소감으로는 처음으로 기술적인 주제로 발표할 때 긴장을 느꼈지만, 흥미로웠고, 참석자들의 집중력과 재미있는 패널 토의로
다가온 것을 인상 깊게 느꼈다고 합니다. - **헤맨 이야기**: 헤맨 부분은 '데이터의 개수가 얼마나 되어야 하는가?'에 대한 질문이었는데,
이에 대한 해답은 모델을 학습할 때의 기준과 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요하며, 정답이 없으며 상홨에 맞게 다양한 접근이 가능하다는 것을
강조했다고 합니다. 요약하자면, 카카오의 LLM 도입 사례를 통해 스팸 콘텐츠 대응을 다룬 이번 발표는 참석자들과의 상호작용을 통해 유익한
경험을 전달했고, 데이터 이해와 모델 학습의 중요성을 강조하는 계기가 되었습니다.

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여기어때 기술블로그
디자인 조직이 성장할수록 필요한 일

황다원(Shasha)님의 Design Ops 팀에 대한 소개 내용과 1기 및 2기 프로젝트에 대한 요약은 다음과 같아요: Design Ops팀은
UX 디자이너들의 작업 효율성을 높이기 위해 설계된 팀으로, 다양한 도메인을 담당하는 디자이너들이 일관성 있는 디자인을 유지하기 어렵다는 문제에
직면하고 있었어요. 디자인 산업 전반에서 중요성을 인정받는 Design Ops는 Design Operations을 통해 팀의 효율성을 높이는
프로세스와 도구를 지원하는 역할을 합니다. 1기 프로젝트에서는 피그마 파일 관리 개선과 프로젝트 진행 상황 대시보드 구축을 중점적으로
개선했어요. 이를 통해 피그마 내 파일 관리 규칙을 통일시키고 프로젝트 진행 상황을 쉽게 확인할 수 있는 환경을 조성했습니다. 2기
프로젝트에서는 업무 개선과 자동화, 그리고 디자이너들의 학습을 중심으로 진행되었습니다. 외부 강사 초청, AI 이미지 생성 학습, 디자인 스펙
가이드라인이 주요 활동으로 진행되었는데, 이를 통해 팀 내 스펙 작성의 효율성을 향상시키고 디자이너 간의 일관성 있는 업무 환경을 조성했어요.
Design Ops 팀은 지속적인 문제 도출과 해결을 위해 노력하고 있으며, 앞으로도 더 나은 환경과 문화를 만들기 위해 노력할 예정이에요.
이를 통해 디자이너들의 UX 설계에 보다 집중할 수 있는 환경과 효율적인 업무 문화를 구축할 계획이라고 합니다.

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IT 개발 이야기들 | 요즘IT
새로 산 맥북으로 쿠버네티스 클러스터 구축하기 (feat. arm64)

현재 arm64 아키텍처가 노트북 시장에서 사용되기 시작하여 쿠버네티스와 클라우드 사업에서도 arm64 기반의 컴퓨팅 인스턴스가 늘어나고
있습니다. 이에 맞춰 arm64 기반 쿠버네티스 클러스터를 구축하는 방법에 대한 가이드가 소개되었습니다. 주요 단계는 소프트웨어 설치, 클러스터
구성, 애플리케이션 배포 등으로 이뤄져 있습니다. 1. **arm64 기반 쿠버네티스 클러스터를 배포하기 위한 소프트웨어 설치하기**: VM웨어
퓨전, 베이그런트, 타비를 설치하는 과정을 거치며, 손쉽게 클러스터를 구성할 수 있습니다. VM웨어 퓨전은 특정 버전을 설치하고, 각종 유틸리티
및 플러그인을 설치해야 합니다. 2. **설치한 소프트웨어로 쿠버네티스 클러스터 구성하기**: 베이그런트를 이용해 VM웨어 퓨전으로 클러스터를
요청하고, 타비로 호스트 시스템과 통신하는 인터페이스를 추가하며, 터미널 프로그램을 통해 클러스터 상태를 확인하고 애플리케이션을 배포합니다.
3. **터미널 프로그램으로 구성된 쿠버네티스 클러스터를 확인하고, 간단한 애플리케이션 배포하기**: 타비를 사용해 클러스터에 접속하고,
쿠버네티스 명령어를 통해 클러스터 및 애플리케이션의 배포 상태를 확인할 수 있습니다. 로드밸런서도 확인하여 클러스터의 정상 동작 여부를
확인합니다. 이렇게 arm64 기반 쿠버네티스 클러스터를 구축하고, 해당 클러스터에서 애플리케이션을 배포하는 등의 과정을 통해 arm64
환경에서 쿠버네티스 클러스터 운영에 대한 실제 경험을 쌓을 수 있습니다. 이를 통해 arm64 기반의 클러스터 환경에 대한 이해를 넓힐 수
있습니다.

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2024-07-04

Home | Smilegate.AI
2024 스마일게이트 AI 위클리톤 참여자 모집 (~7/7)

AI 위클리톤은 AI 서비스를 만들고 싶은 현직 AI 개발자나 예비 AI 개발자, 비개발자를 대상으로하는 프로그램입니다. 참가자들은 새로운
아이디어를 검증하고, 비즈니스 가치를 만들어내는 AI 서비스를 만들 수 있으며, 총 상금 700만원과 AI 서비스 전문가의 지원도 받을 수
있습니다. 온보딩 프로그램, 해커톤, 결과 시연 등의 활동이 준비되어 있으며, 모집 기한은 2024년 7월 7일까지이고, 온보딩 프로그램은 7월
21일, 해커톤은 7월 26일부터 7월 27일까지 진행됩니다. 지원은 퓨처랩 홈페이지를 통해 제출하며, 참가자들은 창작지원금, AI 서비스
전문가 멘토링, 참여 인증서 등 다양한 혜택을 받을 수 있습니다.

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NAVER D2
infer, never만 보면 두려워지는 당신을 위한 타입 추론 - 기초 타입 이론

네이버 D2의 "infer, never만 보면 두려워지는 당신을 위한 타입 추론 - 기초 타입 이론" 글은 TypeScript의 기초적인 타입
이론에 대해 다루고 있습니다. 글에서는 TypeScript의 타입과 대소 관계, 특수 타입인 `never`, `unknown`, `any`,
`void` 등에 대해 설명하고 있습니다. 또한 함수 타입에서의 반환형과 인자형의 대소 관계, 키 타입(keyof)에 대한 내용도 포함되어
있습니다. 이 글은 TypeScript에 대한 깊은 이해를 위해 필수적인 기초 지식을 제공하고 있습니다.

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NAVER D2
infer, never만 보면 두려워지는 당신을 위한 타입 추론 - 고급 타입 추론

네이버 D2의 "infer, never만 보면 두려워지는 당신을 위한 타입 추론 - 고급 타입 추론" 글은 TypeScript에서 고급 타입
추론에 대해 다루고 있습니다. 타입 검사, 조건부 타입, 제네릭, 타입 인자 추론 등 다양한 개념에 대해 깊이 있게 설명하고 있습니다. 특히,
TypeScript가 어떻게 안전하지 않은 대입이나 참조를 잡아내는지에 대한 내용을 포함하고 있습니다. 이 글은 TypeScript를 깊이
이해하고자 하는 개발자들에게 유용한 정보를 제공하고 있습니다.

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NAVER D2
infer, never만 보면 두려워지는 당신을 위한 타입 추론 - 응용 문제

네이버 D2의 "infer, never만 보면 두려워지는 당신을 위한 타입 추론 - 응용 문제" 글에서는 TypeScript를 사용하여 타입
추론을 심도있게 다루고 있습니다. 주어진 재귀 함수를 활용하여 중첩된 객체를 평탄하게 만드는 함수를 작성하는 과정을 통해 복잡한
TypeScript 타입을 다루는 방법을 소개하고 있습니다. 타입 추론과 관련된 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, 타입스크립트의 강력한
기능을 활용하여 재귀적인 문제를 해결하는 방법을 제시하고 있습니다. 해당 글은 TypeScript와 타입 추론에 대해 깊이 있게 공부하고자 하는
개발자들에게 유용한 정보를 제공하고 있습니다.

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IT 개발 이야기들 | 요즘IT
애드테크는 어떻게 맞춤형 광고를 추천할까?

애드테크(Advertising Technology)는 온라인 광고의 구매, 판매, 전달, 및 최적화를 자동화하고 개선하기 위해 사용되는 IT
기술을 의미합니다. 애드테크는 광고주와 고객 사이의 광고 프로세스를 향상시키는 주요 기술 중 하나로, 디지털 광고 산업을 지원합니다. 주요 IT
컴포넌트로는 DSP(Demand Side Platform), DMP(Data Management Platform), SSP(Supply Side
Platform), Ad Exchange(광고 거래소) 등이 있으며, 이를 통해 극대화 된 광고 효과와 효율성을 달성할 수 있습니다. 온라인
광고 시장은 빠르게 성장 중이며, 애드테크 기술의 발전은 이 성장을 가속화하고 있습니다. 애드테크는 광고주와 소비자에게 이점을 제공하며, 디지털
광고의 중요성과 활용이 계속해서 확대될 전망입니다.

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2024-07-03

tech.kakao.com – 카카오테크, 미래의 문턱을 낮추는 기술
이미지 분류 모델 개발, 아직도 데이터만 기다려?

카카오맵의 리뷰 이미지 분류 모델 개발 프로젝트를 소개해드릴게요. 이미지 분류 모델 셀렉트, 학습 및 평가 데이터 구축, 모델 학습 단계 등
다양한 과정을 거쳐 ConvNext 모델을 선택하고 데이터를 선분류하여 모델을 학습했어요. EMA(Exponential Moving
Average)를 적용해 모델 안정성과 성능을 향상시키고 OOD(Out-of-Distribution) 필터링을 통해 스팸성 이미지를 식별했어요.
학습 데이터의 품질과 모델의 성능을 높이기 위한 다양한 전략을 사용하는 모델 개발 프로세스를 소개한 글이에요.

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IT 개발 이야기들 | 요즘IT
‘대체 불가 개발자’를 만드는 4가지 제미나이 활용법

AI를 활용한 소프트웨어 개발 방식에 대한 당신의 경험과 AI 도구인 제미나이에 대한 소개 및 활용 팁, 프로젝트 활용 사례, 장단점, 그리고
실무에서의 유의사항을 상세히 공유해주셨네요. 제미나이의 모델과 서비스 버전, 확장 프로그램 활용 방법, API 개발, 파일 분석 등 다양한
측면에서 소개하고 계시는데요. AI 도구를 적극적으로 활용하여 개발 생산성을 높이고 프로젝트를 보다 효율적으로 진행하는 것이 중요하다는 메시지가
잘 전달되는 내용이었습니다. 감사합니다.

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2024-07-02

카카오페이 기술 블로그
Google Cloud Next 2024 참관 후기 4편 - AI를 장착한 개발자의 파워풀한 퍼포먼스 내기

안녕하세요. 이번 글은 카카오페이 서버 개발자 썬의 Google Cloud Next 2024 참관 후기를 소개하고 있어요. 썬은 구글 AI 모델
Gemini를 개발자 관점에서 어떻게 활용하면 효과적인 성능을 낼 수 있는지 알아보는 과정을 소개하고 있어요. Gemini를 통해 코드 분석,
언어 변환, 테스트 코드 작성, 아키텍처 설계 등 다양한 방법으로 AI를 활용하는 과정을 소개하고 있습니다. 또한, Gemini Code
Assist에 대한 소개와 구글의 AI 사용에 대한 우려사항과 해결책도 제시하고 있습니다. AI를 활용한 개발자의 성능 향상에 대한 흥미로운
내용이 담겨 있습니다. 이번 Google Cloud Next 2024 참가를 통해 AI에 대한 관심을 높이고 활용하는 방법에 대해 고민하고 있는
썬의 이야기에 동참해보세요.

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여기어때 기술블로그
여기어때 버킷팩, 노홍철과 함께 떠나는 울릉도&독도 여행

여기어때의 오리지널 콘텐츠 시리즈인 '여기어때 버킷팩'이 소개되었습니다. 색다른 경험을 제공하기 위해 만들어진 이 콘텐츠는 여행 시 필요한 예약
서비스와 함께 특별한 경험을 결합한 제품입니다. 특히 '여기어때 콘서트팩'이 시작으로 여행과 콘서트를 결합한 콘텐츠가 성장하며 '여기어때
버킷팩'이 탄생했습니다. 이번에는 '울릉도\&독도'를 다녀온 노홍철과 함께하는 첫 버킷팩 여행이 소개되었는데, 참여자들은 버킷리스트를 채워가는
즐거운 경험을 했다고 전해졌습니다. 콘텐츠에는 버킷팩에서 받을 수 있는 한정 굿즈 및 가방, 플래너 키트 등이 소개되었고, 수많은 참여자들의
후기와 함께 멋진 추억을 남긴 것으로 나타났습니다. 앞으로도 다양한 버킷팩 여행 콘텐츠가 계속되며, 참가자들은 다음 시즌 함께 해보기를 기대하고
있는 것으로 보입니다. 이야기의 완성자인 Leica(라이카)가 작성한 글로 마무리되었다고 합니다.

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NAVER D2
시간은 금이다: LLM을 이용한 AI 코드 리뷰 도입기

이번 NAVER ENGINEERING DAY 행사에서 발표된 세션은 LLM을 이용한 자동 코드 리뷰 도구 개발에 대한 내용을 다루고 있습니다.
발표 내용은 AI 코드 리뷰를 도입한 계기, 기업 사례 분석, 아키텍처 및 시나리오, AI 코드 리뷰 도입기, What's Next 등으로
구성되어 있습니다. 이 세션은 오픈소스 LLM을 활용하고자 하는 분들이나 자동화된 코드 리뷰에 관심이 있는 분들을 대상으로 하고 있습니다.
NAVER ENGINEERING DAY는 네이버 사내 개발자들이 기술과 경험을 교류하며 성장하는 자리로, 매회 다양한 주제의 발표와 기술 개발
경험을 공유하고 있습니다. 해당 세션은 자동화된 코드 리뷰 도구를 효과적으로 활용하기 위한 방법을 소개하고 있습니다.

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IT 개발 이야기들 | 요즘IT
인공지능은 정말로 과대평가 되었을까

이번 글에서는 인공지능의 영향력에 대한 세 가지 가능성을 논의하고자 합니다. 첫째로, 인공지능이 과대평가되었을 가능성에 대해 다루고 있습니다.
인공지능은 단순히 데이터를 바탕으로 문장을 만들 뿐이며, "지능"이라는 용어를 혼동하고 있을 수 있다는 주장이 제시되고 있습니다. 둘째로,
인공지능의 혁신적인 요소에 대해 이야기하고 있으며, 생성형 AI가 창의적 작업을 대체하고 생산성을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.
마지막으로, 인공지능 발전으로 인한 부정적 영향이 더 클 수 있는 가능성을 다룹니다. 예를 들어, 실업 문제와 노동시장의 양극화 문제가 제기되고
있습니다. 이러한 측면을 고려할 때, 인공지능의 영향력을 적절히 이해하고 대응하는 것이 중요하다는 결론을 내립니다.

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