https://toda-i.blog/topics/use-cases/Recent content in Use-Cases on todaiHugoko-krSun, 01 Nov 2026 08:59:53 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-11-01-skt-ai-ax-2-0/Sun, 01 Nov 2026 08:59:53 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-11-01-skt-ai-ax-2-0/<p>요즘 회사에서 AI를 어떻게 써야 할지 고민 많으시죠? 개인적으로 가끔 쓰던 AI를 이제는 회사 전체의 일하는 방식으로 바꾸려는 움직임이 나오고 있어요. SKT에서 발표한 이번 소식을 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="개인을-넘어-조직으로-향하는-ax-혁신-20">개인을 넘어 조직으로 향하는 AX 혁신 2.0</h3> <ul> <li>SKT는 AI 전환을 한 단계 더 높이기 위해 AX 혁신 2.0을 본격화하고 있어요.</li> <li>이번 변화의 핵심은 개인이 단순히 편의를 위해 AI를 쓰는 것을 넘어, 조직 전체의 업무 방식을 AI 중심으로 재설계하는 것이에요.</li> <li>AI를 도입한 직후에 겪는 일시적인 효율 저하 시기를 지나 비약적인 생산성 상승을 이루겠다는 목표를 담고 있어요.</li> </ul> <h3 id="실행력을-높이는-세-가지-제도">실행력을 높이는 세 가지 제도</h3> <ul> <li>AX 이네이블러 TF는 AI 활용 과정에서 생기는 공통의 어려움을 해결하고 보안과 교육 등 인프라를 다지는 역할을 해요.</li> <li>AX 샌드박스는 기존 업무 방식을 AI 중심으로 처음부터 다시 설계하며 사람과 AI의 협업 방식을 실험하는 프로그램이에요.</li> <li>AX 카탈리스트는 현업에서 자발적으로 AI를 잘 활용하는 구성원들이 새로운 시도를 하고 경험을 전파할 수 있도록 지원하는 제도예요.</li> </ul> <h3 id="보안과-활용을-모두-잡는-기술적-시도">보안과 활용을 모두 잡는 기술적 시도</h3> <ul> <li>Z.E.Z 기술을 통해 개인정보 등 민감한 원본 데이터를 AI에 직접 노출하지 않고도 안전하게 업무를 처리할 수 있게 되었어요.</li> <li>데이터 데스크를 마련해 AI가 데이터의 업무적 맥락을 쉽게 파악하고 필요한 정보를 찾아 활용할 수 있도록 돕고 있어요.</li> <li>워크맵을 추진하여 기존 업무 흐름을 파악하고 사람과 AI가 함께 일하는 표준 절차를 만들어가고 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>우리 업무에 AI를 도입할 때 겪는 시행착오를 줄이는 방식으로 참고해 볼 수 있어요.</li> <li>민감한 보안 문제를 해결하면서 AI를 안전하게 업무에 녹여내는 방안을 고민해 보는 계기가 될 수 있죠.</li> <li>개인의 호기심에서 출발한 AI 활용을 조직 전체의 협업 방식으로 확장하는 방향성을 엿볼 수 있어요.</li> </ul> <p>여러분이라면 회사 업무를 AI와 함께 나눌 때 어떤 부분부터 먼저 맡겨보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-11-01-lakebase-branching-for-ci-cd-lessons-from-100-pr-databases/Sun, 01 Nov 2026 06:25:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-11-01-lakebase-branching-for-ci-cd-lessons-from-100-pr-databases/<p>안녕하세요 여러분! 개발을 하거나 코드를 수정할 때, &ldquo;진짜 실제 데이터로 테스트해 볼 수는 없을까?&rdquo; 하고 고민해 보신 적 있으신가요?</p> <p>매번 똑같은 데이터를 복사해서 쓰려니 시간이 너무 오래 걸리고, 그렇다고 대충 만든 가짜 데이터로 테스트하자니 실제 환경에서 에러가 터질까 봐 불안하죠. 오늘은 이런 고민을 시원하게 해결해 준 흥미로운 기술 적용 사례를 소개해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-20분-걸리던-데이터-복사가-단-몇-초-만에">1. 20분 걸리던 데이터 복사가 단 몇 초 만에?</h3> <ul> <li><strong>기존의 문제점</strong>: 스노클 AI 팀은 개발자들이 코드를 고치고 테스트할 때마다 실제 프로덕션(운영) 데이터베이스를 복사해 사용하고 싶어 했어요. 하지만 전체 데이터를 복사하는 데만 무려 20분이나 걸려서 개발 흐름이 뚝뚝 끊겼답니다.</li> <li><strong>레이크베이스의 등장</strong>: 데이터브릭스의 서버리스 Postgres 데이터베이스인 레이크베이스(Lakebase)는 깃(Git) 브랜치처럼 데이터베이스를 순식간에 복제할 수 있는 기능을 제공해요.</li> </ul> <h3 id="2-복사-없이-가볍게-쓰는-카피온라이트copy-on-write-기술">2. 복사 없이 가볍게 쓰는 카피온라이트(Copy-on-write) 기술</h3> <ul> <li>데이터를 통째로 복사하는 게 아니라, 원본을 그대로 둔 채 변경되는 부분만 따로 기록하는 방식을 사용해요.</li> <li>1테라바이트에 달하는 거대한 데이터베이스라도 단 몇 초 만에 독립된 나만의 테스트 공간을 만들 수 있죠.</li> <li>사용하지 않을 때는 컴퓨터 자원이 꺼지고, 저장 공간도 실제로 수정된 부분만 차지하기 때문에 비용 부담도 확 줄어듭니다.</li> </ul> <h3 id="3-알아서-척척-정리해-주는-자동-삭제-기능">3. 알아서 척척 정리해 주는 자동 삭제 기능</h3> <ul> <li>개발 테스트나 AI 작업이 끝나면 브랜치를 지워야 하는데요. 깜빡하고 삭제하지 않더라도 정해진 시간이 지나면 자동으로 사라지도록 설정(TTL)할 수 있어요.</li> <li>덕분에 쓰레기 데이터가 쌓이지 않고 깔끔하게 유지된답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>독립된 PR 테스트 환경 만들기</strong>: 개발자가 새로운 코드(Pull Request)를 열면 자동으로 메인 데이터베이스를 복제해 테스트 공간을 만들고, 테스트가 끝나면 싹 지워버리는 방식으로 활용할 수 있어요. 다른 테스트와 꼬일 일도 없고 실제 데이터로 안전하게 검증이 가능하죠.</li> <li><strong>AI 에이전트의 안전한 놀이터</strong>: 스스로 SQL을 짜고 데이터를 다루는 AI 에이전트에게 각각 독립된 브랜치를 쥐여주세요. 실수를 하더라도 원본 데이터는 안전하니까 안심하고 마음껏 실험을 시켜볼 수 있답니다.</li> </ul> <p>데이터를 통째로 복사하느라 소중한 시간을 날리던 시절은 이제 안녕이네요! 여러분이라면 이 순식간에 복제되는 데이터베이스 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-managing-amazon-bedrock-costs-end-to-end-a-playbook-for-fino/Sat, 31 Oct 2026 07:42:24 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-managing-amazon-bedrock-costs-end-to-end-a-playbook-for-fino/<p>생성형 AI를 쓰다 보면 비용이 얼마나 나올지 걱정되신 적 있으신가요? AI 모델을 호출하는 횟수가 늘어날수록 비용 관리도 점점 중요해지는데요. 오늘은 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 환경에서 비용을 꼼꼼하게 추적하고 관리하는 방법을 알기 쉽게 정리해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1단계-비용의-주인을-명확히-찾기-비용-귀속">1단계: 비용의 주인을 명확히 찾기 (비용 귀속)</h3> <ul> <li>AI 사용 비용이 정확히 누구에게, 어떤 팀에서 발생했는지 파악하는 것이 첫 번째 단계예요.</li> <li>아마존 베드록은 호출을 수행한 IAM 주체(사용자나 역할)를 자동으로 기록해서 비용을 나눠주기 때문에 별도의 복잡한 세팅 없이도 확인이 가능하답니다.</li> <li>여러 사람이 하나의 공용 역할을 쓸 때는 &lsquo;사용자 세션 관리&rsquo; 기능을 활용해 개인별로 정확한 책임을 나누는 것이 중요해요.</li> </ul> <h3 id="2단계-모든-요청을-기록하고-모니터링하기-관측-가능성">2단계: 모든 요청을 기록하고 모니터링하기 (관측 가능성)</h3> <ul> <li>비용 청구서만으로는 어떤 기능이나 작업 때문에 토큰이 많이 소모됐는지 알기 어려워요.</li> <li>모델 호출 로그를 클라우드워치(CloudWatch) 등에 남겨 실시간으로 사용량을 모니터링하고, 요청 메타데이터를 함께 기록해 어떤 워크로드에서 비용이 발생하는지 정확히 파악해야 해요.</li> </ul> <h3 id="3단계-예산-설정과-확실한-차단-예산-집행">3단계: 예산 설정과 확실한 차단 (예산 집행)</h3> <ul> <li>비용이 예산을 초과하지 않도록 3단계로 나누어 통제할 수 있어요.</li> <li>간단한 알림 기능부터, 사용량을 초과했을 때 자동으로 접근을 막아주는 시스템, 그리고 게이트웨이를 통해 실시간으로 차단하는 방식까지 상황에 맞게 선택해 보세요.</li> </ul> <h3 id="4단계-플랫폼-기본값-최적화로-낭비-줄이기">4단계: 플랫폼 기본값 최적화로 낭비 줄이기</h3> <ul> <li>개발자마다 일일이 조심하라고 요청하기보다, 플랫폼 자체의 기본값(모델 라우팅, 캐싱, 토큰 제한 등)을 최적화해 불필요한 낭비를 근본적으로 없애는 것이 효율적이에요.</li> </ul> <h3 id="5단계-정기적인-검토와-의사결정">5단계: 정기적인 검토와 의사결정</h3> <ul> <li>수집된 데이터를 바탕으로 팀 간 정기적인 리뷰를 진행해 비용 데이터를 실제 운영 의사결정에 활용하는 운영 루프를 완성해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>소규모 팀이라면:</strong> AWS 비용 계산기와 기본 예산 알림 기능을 먼저 적용해서 비용 흐름을 가볍게 모니터링해 보세요.</li> <li><strong>개발 조직이 크다면:</strong> 플랫폼 엔지니어링 팀과 협력하여 공용 게이트웨이나 SDK 래퍼를 통해 메타데이터를 표준화하고, 실시간 예산 초과 차단 시스템을 구축해 예기치 않은 비용 폭탄을 예방하는 것을 추천해요.</li> </ul> <p>비용 관리는 단순히 싼 모델을 찾는 것이 아니라, 우리 팀의 AI 사용 방식을 체계적으로 돌아보는 똑똑한 습관이랍니다. 여러분이라면 이 중에서 어떤 관리 방법을 가장 먼저 시도해 보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-preview-web-apps-live-as-your-coding-agent-builds-them-with/Sat, 31 Oct 2026 06:40:03 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-preview-web-apps-live-as-your-coding-agent-builds-them-with/<p>AI가 내가 원하는 웹사이트를 뚝뚝 만들어준다면 정말 신기하고 편하겠죠? 🤖</p> <p>그런데 AI가 만든 결과물을 확인하려고 할 때마다 이리저리 코드를 복사하고 배포하는 과정이 반복된다면, 기다리느라 지치기 쉽습니다. 코딩하는 동안 브라우저에서 바로바로 결과가 바뀐다면 얼마나 좋을까요?</p> <p>오늘은 아마존 베드락(Amazon Bedrock)의 새로운 기능으로, AI가 코딩하는 과정을 실시간으로 지켜보고 웹 화면까지 바로 확인할 수 있는 편리한 방법에 대해 이야기해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-실시간으로-웹-앱을-확인하는-세션-엔드포인트">1. 실시간으로 웹 앱을 확인하는 &lsquo;세션 엔드포인트&rsquo;</h3> <ul> <li>AI 코딩 에이전트는 대시보드나 제품 페이지 같은 웹 앱을 직접 척척 만들어냅니다.</li> <li><strong>아마존 베드락 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore) 런타임</strong>은 각 에이전트를 독립된 공간에서 실행해 주는데요.</li> <li>여기에 <strong>세션 엔드포인트</strong> 기능을 더하면, 내 브라우저에서 AI가 실시간으로 작업 중인 웹 앱 화면을 바로 열어볼 수 있답니다. 코드가 수정될 때마다 새로고침할 필요 없이 화면이 슥슥 바뀌는 걸 볼 수 있죠.</li> </ul> <h3 id="2-안전하고-똑똑한-연결-방식">2. 안전하고 똑똑한 연결 방식</h3> <ul> <li>세션 엔드포인트를 사용할 때는 보안도 꼼꼼하게 챙겨야겠죠?</li> <li>개발자가 허용한 특정 포트(예: 웹서버나 상태 확인용 포트)로만 접속할 수 있도록 설정할 수 있습니다.</li> <li>모든 요청은 철저한 인증 과정을 거치기 때문에 권한이 없는 사람은 접근할 수 없도록 안전하게 보호됩니다.</li> </ul> <h3 id="3-간단한-설정으로-시작하는-미리보기">3. 간단한 설정으로 시작하는 미리보기</h3> <ul> <li>복잡한 도커(Docker) 설정 없이, 준비된 샘플 코드와 간단한 배포 스크립트를 통해 에이전트와 웹사이트를 클라우드에 띄울 수 있습니다.</li> <li>내 컴퓨터의 로컬 주소와 클라우드의 세션 엔드포인트를 살짝 연결해 주면, 왼쪽에선 AI와 대화하고 오른쪽에선 실시간으로 변하는 웹사이트를 구경하는 멋진 작업 환경이 완성됩니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>기획자나 디자이너와의 협업:</strong> 개발 지식이 깊지 않아도 아이디어를 실시간으로 시각화하고, AI에게 &ldquo;여기를 초록색 버튼으로 바꿔줘&quot;라고 요청한 뒤 바로 결과를 눈으로 확인할 수 있습니다.</li> <li><strong>프로토타입 빠르게 검증하기:</strong> 새로운 웹 페이지 아이디어가 떠올랐을 때, 배포 과정을 기다릴 필요 없이 즉시 결과물을 테스트하고 수정하는 용도로 활용해 보세요. 작업 속도가 훨씬 빨라진답니다.</li> </ul> <p>결과물이 나올 때까지 기다릴 필요 없이, AI와 대화하며 실시간으로 웹사이트가 만들어지는 과정을 지켜보는 것만으로도 작업이 훨씬 즐거워질 것 같아요. 여러분이라면 이 신기한 기능을 어떤 아이디어를 실현하는 데 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-databricks-and-sap-unleash-end-to-end-data-ai-capabilities-t/Sat, 31 Oct 2026 06:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-databricks-and-sap-unleash-end-to-end-data-ai-capabilities-t/<p>요즘 AI 기술 정말 대단하지만, 막상 우리 회사 업무에 바로 쓰려고 하면 뭔가 아쉬운 적 없으셨나요? AI는 똑똑한데 우리 회사가 어떻게 돌아가는지는 잘 모르기 때문인데요. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 사용하는 SAP 시스템 속에 바로 그 알짜배기 비즈니스 데이터가 담겨 있답니다. 데이터브릭스와 SAP가 손을 잡고 이 문제를 시원하게 해결할 소식을 들고 왔어요! 🏢✨</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-sap-데이터와-ai의-만남">1. SAP 데이터와 AI의 만남</h3> <ul> <li>SAP와 데이터브릭스는 지난해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드에 데이터브릭스 플랫폼을 내장한 SAP 데이터브릭스를 선보였어요.</li> <li>아디다스, 잘란도 같은 글로벌 기업들이 이미 이 기능을 활용해 AI를 구축하고 있죠.</li> <li>이번에 발표된 차세대 협력을 통해 기업들은 SAP 데이터에 훨씬 더 쉽고 성능 좋게 접근할 수 있게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="2-복잡한-과정-없이-간편하게">2. 복잡한 과정 없이 간편하게</h3> <ul> <li>기존에는 SAP 데이터를 가져오려면 복잡한 추출 파이프라인을 따로 만들고 관리해야 했어요. 이 과정에서 데이터가 복사되거나 중요한 비즈니스 맥락이 사라지기도 했죠.</li> <li>새로 발표된 SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션을 이용하면 클라우드 환경에서 SAP 애플리케이션 데이터에 간편하게 접근할 수 있답니다.</li> <li>복잡한 구축 과정 없이도 주문 이력을 가져와 외부 데이터와 결합하고 수요 예측 모델 등을 만들 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-실제-기업들의-활용-사례">3. 실제 기업들의 활용 사례</h3> <ul> <li>트럭 및 버스 부품 제조사인 SAF-Holland는 이 기술을 활용해 1억 개가 넘는 고객 및 배송 데이터를 하나로 모았어요.</li> <li>머신러닝을 이용해 배송 일정의 신뢰도를 예측하고 있으며, 기존 방식보다 분석 속도를 5배나 빠르게 끌어올렸답니다.</li> <li>복잡한 SAP 데이터를 바탕으로 공급망 인사이트를 몇 주가 아니라 단 몇 분 만에 얻고 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>기존 데이터 파이프라인 정비하기</strong>: 기업의 중요한 데이터가 SAP에 담겨 있다면, 커스텀 추출 파이프라인을 유지하는 데 들어가는 수고를 줄이고 클라우드 기반의 통합 방안을 검토해 보세요.</li> <li><strong>AI에 업무 맥락 더하기</strong>: 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 회사의 실제 업무 흐름과 주문 이력 같은 비즈니스 데이터를 AI와 결합해 수요 예측이나 재무 마감 이상 감지 등에 활용할 수 있습니다.</li> <li><strong>전문가 팀과 상담하기</strong>: SAP나 데이터브릭스 계정 팀을 통해 새로운 SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션과 확장된 기능을 확인하고 우리 회사에 맞는 도입 경로를 계획해 보세요.</li> </ul> <p>기업의 핵심 데이터와 뛰어난 AI 플랫폼이 만났을 때 어떤 시너지가 날지 기대되지 않으시나요? 여러분이라면 이 기능을 회사의 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-telus-digital-cut-early-cancellations-by-more-than-half-with/Fri, 30 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-telus-digital-cut-early-cancellations-by-more-than-half-with/<p>새로운 인터넷 서비스를 가입했는데 첫 달 요금이 예상보다 많이 나와서 당황했던 경험, 혹시 있으신가요? 통신사 입장에서 이런 작은 오해나 불편함을 빠르게 해결해 주는 것이 정말 중요한데요. 캐나다의 대형 통신사 텔러스 디지털이 AI 음성 비서 덕분에 신규 고객의 해지율을 뚝 떨어뜨렸다고 해요. 어떤 일이 있었는지 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-신규-고객이-겪는-4가지-불편함">1. 신규 고객이 겪는 4가지 불편함</h3> <p>텔러스는 신규 홈 인터넷 고객들이 가입 후 90일 이내에 해지하는 경우가 많다는 점을 발견했어요. 조사해 보니 몇 가지 공통적인 원인이 있었죠.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-warm-transfer-vs-cold-transfer-choosing-the-right-call/Fri, 30 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-warm-transfer-vs-cold-transfer-choosing-the-right-call/<p>고객센터에 전화했을 때 상담원이 바뀔 때마다 똑같은 내용을 처음부터 다시 설명해야 한다면 정말 답답하시죠? 📞 오늘은 고객을 다른 담당자나 부서로 연결할 때 사용하는 두 가지 방식인 웜 트랜스(Warm transfer)와 콜드 트랜스(Cold transfer)에 대해 쉽게 알아볼게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="웜-트랜스와-콜드-트랜스의-핵심-차이">웜 트랜스와 콜드 트랜스의 핵심 차이</h3> <ul> <li><strong>웜 트랜스(Warm transfer)</strong>: 전화를 넘겨받는 사람에게 미리 고객의 상황과 배경(맥락)을 전달한 뒤 연결하는 방식이에요.</li> <li><strong>콜드 트랜스(Cold transfer)</strong>: 배경 설명 없이 곧바로 다른 부서나 담당자에게 전화를 연결하는 방식이에요. 속도는 빠르지만 고객이 상황을 다시 설명해야 할 수 있죠.</li> <li><strong>테피드 트랜스(Tepid transfer)</strong>: 두 방식의 중간 형태로, 사전 설명이나 회의 연결 없이 목적지에 전화를 걸어 연결만 해주는 방식이에요.</li> </ul> <h3 id="언제-어떤-방식을-써야-할까">언제 어떤 방식을 써야 할까?</h3> <ul> <li><strong>웜 트랜스를 써야 할 때</strong>: 결제 분쟁, 복잡한 기술 문제, 민감한 불만 접수 등 고객이 다시 설명하면 짜증이 나거나 실수가 생기면 안 되는 상황에 적합해요.</li> <li><strong>콜드 트랜스를 써야 할 때</strong>: 단순 부서 안내나 대기열(Queue)로 넘길 때, 또는 속도가 최우선이고 다음 상담원이 어차피 기본 질문을 다시 하는 대량 전화 응대 상황에 어울려요.</li> </ul> <h3 id="ai-음성-에이전트의-전화-연결-기능">AI 음성 에이전트의 전화 연결 기능</h3> <ul> <li>최신 AI 음성 에이전트 도구를 활용하면 사람처럼 자연스럽게 전화를 다른 곳으로 넘길 수 있어요.</li> <li>고객에게는 대기하는 동안 안심시키는 메시지를 들려주고, 받는 상담원에게는 고객의 문제 요약을 미리 전달하는 방식으로 웜 트랜스를 구현할 수 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>고객 응대 서비스를 운영 중이거나 자동화 툴을 도입할 계획이라면, 상황에 맞게 연결 방식을 선택해 보세요. 복잡한 불만 사항이나 고가 고객의 전화는 조금 시간이 걸리더라도 웜 트랜스를 적용해 고객이 두 번 말하지 않도록 배려하는 것이 좋아요. 반면 단순한 단순 부서 안내는 콜드 트랜스로 빠르게 처리하는 것이 효율적이랍니다. 전화를 받는 상대가 전화를 받지 않을 때를 대비해 미리 비상 대책(백업 큐나 음성 안내 등)을 마련해 두는 것도 잊지 마세요!</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-skt-ai/Fri, 30 Oct 2026 08:38:40 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-skt-ai/<p>안녕하세요 독자 여러분! 갑자기 산불 소식을 들으면 마음이 참 아프시죠? 산불이 지나간 자리를 사람이 직접 가서 복원하려면 위험하기도 하고 손이 많이 가는데요. 최근 첨단 기술이 이런 자연 회복을 돕는 든든한 조력자가 되고 있다고 해요. 과연 어떤 기술이 쓰였는지 함께 살펴볼까요? 🌳</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="안동-산불-피해지-복원-현황">안동 산불 피해지 복원 현황</h3> <ul> <li>SK텔레콤, 유한킴벌리, 평화의숲, 인베랩이 협력해 안동 산불 피해지에 안동 평화의 숲 조성사업을 진행했어요.</li> <li>지난 3월부터 4.4헥타르 규모의 피해지에 산벚나무, 헛개나무, 고로쇠나무 등 총 1만 그루의 나무를 심었습니다.</li> <li>두 기업은 지난해 MOU를 체결한 이후 숲 조성뿐만 아니라 자원순환, 생물 다양성 보전 등 다양한 환경 활동을 함께 이어오고 있어요.</li> </ul> <h3 id="ai와-드론을-활용한-똑똑한-숲-가꾸기">AI와 드론을 활용한 똑똑한 숲 가꾸기</h3> <ul> <li>사람이 직접 접근하기 힘든 가파른 경사지에는 인공지능과 드론 기술을 적극적으로 활용했어요.</li> <li>AI 공간분석 기술로 지형과 일사량 같은 환경 조건을 꼼꼼하게 분석했답니다.</li> <li>자생식물 종자와 토양, 영양분을 섞은 시드볼 1만 개를 드론으로 급경사지에 뿌렸어요.</li> </ul> <h3 id="지속적인-모니터링과-관리-체계">지속적인 모니터링과 관리 체계</h3> <ul> <li>드론과 AI를 이용해 산불 피해 지역의 식생 변화와 나무가 잘 자라는지 상태를 꾸준히 확인해요.</li> <li>추가로 나무를 심어야 하는 곳이나 생태를 해치는 식물이 자라는지도 파악하고 있습니다.</li> <li>앞으로도 객관적인 데이터에 바탕을 두고 숲을 더 체계적으로 관리할 계획이에요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 첨단 기술이 우리 일상을 넘어 자연환경을 지키는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 꼭 개발자가 아니더라도, 우리 주변의 환경 문제를 해결할 때 기술을 이렇게 창의적으로 접목할 수 있다는 점을 눈여겨볼 수 있죠. 드론이나 AI 같은 기술이 위험하고 힘든 일을 대신 맡아주면서 환경 보호의 손길이 닿지 않던 곳까지 넓어지고 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-how-the-uk-amazon-quick-user-group-grew-in-2026/Fri, 30 Oct 2026 05:16:40 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-how-the-uk-amazon-quick-user-group-grew-in-2026/<p>안녕하세요 여러분! 데이터나 IT 관련 소식 들리면 왠지 어렵고 멀게 느껴지셨죠?</p> <p>오늘은 영국의 아마존 퀵 사용자 모임이 1년 동안 어떤 활동을 해왔는지 가볍고 재미있게 살펴보려고 해요. 전문가들만 모여서 딱딱하게 회의하는 자리가 아니라, 직접 만져보고 실수를 나누며 함께 성장한 이야기랍니다. 궁금하지 않으신가요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-직접-만들고-배우는-실습-중심의-모임">1. 직접 만들고 배우는 실습 중심의 모임</h3> <p>올해 영국 아마존 퀵 사용자 그룹은 분기별로 총 세 번의 밋업을 열었어요. 슬라이드만 구경하는 자리가 아니라, 참석자들이 직접 노트북을 켜고 실습해 보는 시간으로 채워졌답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-building-intent-driven-ui-testing-with-amazon-nova-act/Fri, 30 Oct 2026 03:20:27 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-building-intent-driven-ui-testing-with-amazon-nova-act/<p>웹사이트나 앱을 만들다 보면 화면이 제대로 작동하는지 확인하는 테스트 과정이 참 번거롭고 손이 많이 가죠? 버튼 위치나 코드가 조금만 바뀌어도 기존 테스트가 쉽게 고장 나곤 하는데요. 오늘은 복잡한 화면 테스트를 자연어 기반으로 똑똑하게 해결한 흥미로운 사례를 들려드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-입실론의-새로운-화면-테스트-도전">1. 입실론의 새로운 화면 테스트 도전</h3> <ul> <li>글로벌 마케팅 기업인 입실론은 수많은 브랜드와 소비자 데이터를 다루는 곳이에요.</li> <li>기존에도 자동화 테스트를 잘 쓰고 있었지만, 화면이 바뀔 때마다 유지보수하는 부담을 줄이고 싶어 했죠.</li> <li>그래서 코드를 일일이 수정하는 대신, <strong>사람이 말하듯 자연어로 테스트를 지시하는 방식</strong>을 더하기로 했어요.</li> </ul> <h3 id="2-아마존-노바-액트와-관리형-브라우저의-만남">2. 아마존 노바 액트와 관리형 브라우저의 만남</h3> <ul> <li>입실론은 브라우저를 직접 관리하는 번거로움을 없애기 위해 <strong>아마존 노바 액트</strong>와 <strong>아마존 베드락 에이전트코어 브라우저 툴</strong>을 도입했어요.</li> <li>사용자가 &ldquo;스크롤을 내려서 이 버튼을 눌러줘&quot;라고 자연어로 입력하면, AI가 화면을 이해하고 알아서 행동해요.</li> <li>덕분에 개발자가 아니더라도 기획자나 품질 관리 담당자가 직접 테스트 과정을 쉽게 읽고 검토할 수 있게 되었답니다.</li> </ul> <h3 id="3-안정적이고-효율적인-시스템-구조">3. 안정적이고 효율적인 시스템 구조</h3> <ul> <li>테스트 작업은 여러 팀이 공용으로 쓰는 플랫폼 안에서 안전하게 실행돼요.</li> <li>성공한 테스트 기록은 저장해두었다가 다음 번에는 AI가 깊게 생각하는 과정을 건너뛰고 바로 실행할 수 있어요.</li> <li>이 덕분에 테스트 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 일석이조의 효과를 얻었답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>자연어 기반 시나리오 작성</strong>: 굳이 복잡한 코드를 몰라도 평소 쓰는 언어로 테스트 단계를 적어보세요. 화면 디자인이 조금 바뀌어도 AI가 유연하게 대처할 수 있어요.</li> <li><strong>인프라 관리 부담 줄이기</strong>: 브라우저 실행 환경이나 세션 관리를 직접 구축하려 하지 말고, 관리형 도구를 활용해 운영 노력을 아껴보세요.</li> <li><strong>권한 분리와 보안 챙기기</strong>: 여러 팀이 함께 쓰는 환경이라면 계정별로 권한을 나누어 안전하게 테스트를 운영하는 방식을 참고해 볼 수 있어요.</li> </ul> <p>여러분이라면 이렇게 사람 말로 척척 알아듣는 AI 테스트 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-build-a-repeatable-php-to-java-migration-engine-with-kiro/Fri, 30 Oct 2026 03:14:17 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-build-a-repeatable-php-to-java-migration-engine-with-kiro/<p>안녕하세요! 오랫동안 운영해 온 프로그램의 언어를 바꾸는 일, 상상만 해도 머리가 지끈지끈 아파오시죠? 라라벨(Laravel) 같은 PHP로 만든 오래된 프로그램을 자바(Java)로 옮기는 작업은 숨겨진 비즈니스 규칙과 구조 차이 때문에 그동안 개발자들에게 큰 도전이었어요.</p> <p>오늘은 AI 개발환경과 재사용 가능한 엔진을 활용해 이 복잡한 과정을 체계적이고 반복 가능한 작업으로 바꾸는 방법을 소개해 드릴게요. 갑자기 어려운 이야기 같아 보이시죠? 걱정 마세요. 아주 쉽게 차근차근 풀어드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-키로kiro와-ai-에이전트의-만남">1. 키로(Kiro)와 AI 에이전트의 만남</h3> <ul> <li>이번 방식의 핵심은 <strong>키로</strong>라는 AI 통합 개발환경(IDE)을 사용하는 거예요.</li> <li>개발자와 AI 에이전트가 함께 호흡을 맞추며 여러 단계의 엔지니어링 작업을 처리할 수 있죠.</li> <li>특히 AWS의 대규모 마이그레이션 서비스와도 연동되어, 똑같은 규칙 파일로 사람이 직접 개입하는 방식과 완전 자동화 방식 모두로 실행할 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="2-무작정-코딩-금지-정확한-스캐너부터-실행하기">2. 무작정 코딩 금지! 정확한 스캐너부터 실행하기</h3> <ul> <li>가장 중요한 철칙은 원본 코드를 대충 읽고 짐작해서 자바로 옮기지 않는 거예요.</li> <li>의존성 설치 없이도 작동하는 가벼운 스캐너 도구를 먼저 실행해서 PHP 코드 속 데이터 구조와 규칙을 완벽하게 읽어내야 해요.</li> <li>여기서 애매한 부분이 발견되면 AI가 억지로 추측하지 않고 사람이 직접 확인할 수 있도록 목록에 남겨둔답니다.</li> </ul> <h3 id="3-총-8단계로-이뤄지는-체계적인-마이그레이션">3. 총 8단계로 이뤄지는 체계적인 마이그레이션</h3> <ul> <li>준비 단계(스캐너 실행 및 인벤토리 구축)를 거쳐 총 8단계의 워크숍이 진행돼요.</li> <li>자바 코드를 쓰기 전에 <strong>패리티 하네스</strong>(원본과 결과물이 똑같이 작동하는지 검증하는 도구)를 먼저 만들어서 시험에 통과하는지 확인해요.</li> <li>그후 프로젝트 뼈대를 만들고, 데이터 모델과 화면 입출력 계층, 그리고 비즈니스 로직을 차례대로 변환해 나간답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>규칙을 파일로 관리하기</strong>: 이 방식의 장점은 마이그레이션 노하우가 특정 도구가 아니라 마크다운(Markdown) 같은 공유 파일에 담겨 있다는 점이에요. 규칙을 한 번 다듬어두면 다른 프로젝트를 할 때도 똑같이 재사용할 수 있죠.</li> <li><strong>수정이 필요할 때는 코드가 아니라 룰을 고치기</strong>: 번역된 자바 코드를 직접 일일이 수정하기보다, 변환 규칙이 담긴 룰북(Rulebook)을 수정하고 코드를 다시 생성하는 방식을 사용해요. 이렇게 하면 나중에 비슷한 작업을 할 때 훨씬 효율적이랍니다.</li> <li><strong>다양한 프레임워크 지원</strong>: 라라벨뿐만 아니라 심포니(Symfony)나 코드이그나이터(CodeIgniter) 같은 다양한 PHP 프레임워크에도 확장해서 적용할 수 있어요.</li> </ul> <p>시스템을 완전히 새로운 언어로 재작성하는 일은 늘 큰 모험처럼 느껴지죠. 하지만 AI 도구와 명확한 검증 단계를 거친다면 이제는 예측 가능하고 반복할 수 있는 작업이 될 수 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-lend-and-borrow-resources-across-teams-with-aws-batch-s-quot/Fri, 30 Oct 2026 01:58:57 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-lend-and-borrow-resources-across-teams-with-aws-batch-s-quot/<p>안녕하세요 여러분! 회사나 연구실에서 여러 팀이 GPU 같은 비싼 컴퓨팅 자원을 함께 쓰다 보면, &ldquo;우리 팀은 쓸 일이 없는데 남는 자원이 아깝네?&rdquo;, 혹은 &ldquo;급하게 쓸 일이 생겼는데 다른 팀이 다 쓰고 있네?&rdquo; 하는 고민 한 번쯤 해보셨죠?</p> <p>오늘은 여러 팀이 모여서 AI 모델 학습을 진행할 때, 복잡한 조율 없이도 자원을 똑똑하게 나누고 빌려 쓸 수 있는 아주 반가운 소식을 가지고 왔답니다!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-자원을-똑똑하게-나누는-할당량-관리-기능">1. 자원을 똑똑하게 나누는 할당량 관리 기능</h3> <ul> <li>AI 학습을 진행하다 보면 여러 팀이 한정된 그래픽 카드(GPU) 자원을 두고 경쟁하게 되죠. 관리자가 팀이나 프로젝트별로 자원 사용량을 미리 나누어 둘 수 있는 기능이 생겼어요.</li> <li>이 기능을 통해 남는 자원을 무駄(무다)로 버리지 않고 다른 팀에 자동으로 빌려주거나, 우리 팀에 꼭 필요할 때 우선적으로 가져다 쓸 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="2-상황에-맞게-고르는-자원-공유-전략">2. 상황에 맞게 고르는 자원 공유 전략</h3> <ul> <li><strong>RESERVE (예약)</strong>: 남는 자원을 남에게 빌려주지 않고 우리 팀이 쓸 수 있게 고스란히 아껴두는 방식이에요. 가장 안정적으로 자원을 확보하고 싶을 때 유용하죠.</li> <li><strong>LEND (대여)</strong>: 우리 팀이 쓰지 않고 남는 자원을 다른 팀이 쓸 수 있도록 빌려주는 방식이에요.</li> <li><strong>LEND_AND_BORROW (대여 및 차용)</strong>: 평소에 남는 자원은 빌려주고, 우리 팀에 일이 몰릴 때는 다른 곳에서 자원을 빌려와서 쓰는 가장 유연한 방식이랍니다.</li> </ul> <h3 id="3-알아서-척척-스마트한-우선순위-조절">3. 알아서 척척! 스마트한 우선순위 조절</h3> <ul> <li>자원을 빌려 쓰고 있는데 원래 주인이 자원을 쓰겠다고 나서면 어떻게 될까요? 시스템이 알아서 빌려준 자원을 회수해 가기 때문에 관리자가 일일이 신경 쓸 필요가 없어요.</li> <li>팀 내부에서도 중요한 작업이 먼저 실행될 수 있도록 우선순위에 따라 진행 중이던 작업을 잠시 멈추고 긴급 작업을 먼저 처리하는 기능도 지원해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>개발자가 아니더라도 이 기능이 왜 대단한지 감이 오시죠? 여러 프로젝트가 동시에 돌아가는 환경에서 인프라 관리자가 매번 팀별로 서버를 쪼개고 조율하느라 쏟던 시간을 획기적으로 줄여준답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-slice-into-gfn-thursday-phantom-blade-zero-launches-on-gefor/Thu, 29 Oct 2026 22:00:16 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-slice-into-gfn-thursday-phantom-blade-zero-launches-on-gefor/<p>안녕하세요 여러분! 혹시 게임을 하고 싶은데 용량이 부족하거나 설치 시간이 너무 길어서 지친 적 있으신가요? 갑자기 마음에 드는 신작이 나왔는데 내 컴퓨터 사양이 걱정될 때가 있죠?</p> <p>오늘은 기나긴 다운로드나 설치 없이도 최신 게임을 바로 즐길 수 있는 반가운 소식을 가져왔어요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="팬텀-블레이드-제로와-월드-오브-워크래프트-소식">팬텀 블레이드 제로와 월드 오브 워크래프트 소식</h3> <ul> <li>에스게임의 신작 팬텀 블레이드 제로가 클라우드에 출시되었어요. 무협과 펑크 판타지가 섞인 화려한 액션을 즐길 수 있답니다.</li> <li>언리얼 엔진 5 기반으로 제작되어 무술 액션과 독특한 세계관을 생생하게 경험할 수 있어요.</li> <li>월드 오브 워크래프트 포에버가 클라우드에 합류하며, 지포스 나우 멤버를 위한 출시 주간 이용 보상도 준비되어 있어요.</li> </ul> <h3 id="다양한-게임과-모드-지원-업데이트">다양한 게임과 모드 지원 업데이트</h3> <ul> <li>사이버펑크 2077과 위쳐 3 와일드 헌트 리마스터에 모드닷아이오 지원이 추가되어 더 색다르게 즐길 수 있게 되었어요.</li> <li>라이브러리에 여러 게임이 새롭게 추가되어 플레이할 수 있는 선택지가 더욱 넓어졌답니다.</li> <li>인도 지역 이용자들을 위한 4개월 성능 및 얼티밋 멤버십 가입 옵션도 새롭게 선보였어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 사양이 부족하거나 저장 공간이 모자란 분들에게 특히 유용해요. 컴퓨터나 맥, 모바일 기기나 브라우저를 통해 클라우드로 게임을 실행하면 되기 때문에 복잡한 다운로드나 설치 과정을 건너뛸 수 있답니다. 특히 얼티밋 멤버십을 이용하면 고성능 환경을 그대로 활용할 수 있어서, 기기 사양 걱정 없이 바로 게임 속으로 뛰어들 수 있어요. 평소 해보고 싶었던 게임이 있다면 이번 기회에 클라우드로 가볍게 시작해보세요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-we-use-elevenagents-to-save-1-200-hours-a-month-in-daily/Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-we-use-elevenagents-to-save-1-200-hours-a-month-in-daily/<p>일레븐랩스(ElevenLabs) 같은 유명 AI 기업에서는 사내 업무를 어떻게 처리하고 있는지 궁금하지 않으신가요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-사내-업무를-척척-해내는-ai-에이전트">1. 사내 업무를 척척 해내는 AI 에이전트</h3> <ul> <li>일레븐랩스에서는 내부 에이전트들이 일상적인 업무에서 한 달에 무려 1,200시간 이상을 아껴주고 있어요.</li> <li>매달 5,000개가 넘는 질문에 답할 뿐만 아니라, 고객 맞춤형 데모를 직접 만들고 150개 이상의 티켓을 생성하는 등 실제 행동까지 처리한답니다.</li> <li>처음에는 사내 메신저에서 사용자 유지 데이터나 문서 같은 내부 정보를 쉽게 찾기 위해 시작되었지만, 이제는 질문에 답하고 버그를 접수하는 등 직접 일까지 도맡아 하는 수준으로 발전했어요.</li> </ul> <h3 id="2-팀별-활용-사례">2. 팀별 활용 사례</h3> <ul> <li>영업팀: GTM 봇과 FDE 봇을 사용해 고객 질문에 답하고, 영국·프랑스·독일의 주요 고객 정보를 찾거나, prospects(잠재 고객)의 요구사항에 맞는 완전한 맞춤형 데모를 메시지 하나로 직접 조립해 만들어냅니다.</li> <li>지원 및 엔지니어링팀: 트리아지 봇을 통해 지난 한 달간 150개의 새로운 티켓을 자동으로 생성했어요. 기능을 요청하거나 버그를 찾을 때 기존 티켓과 중복되는지 확인하고, 적절한 우선순위를 매겨 올바른 팀으로 연결해 준답니다.</li> <li>제품 및 제품 마케팅팀: 특정 채널에서 데이터 관련 질문을 던지면 쓰레드 안에서 바로 분석 결과를 받아보고 추가 질문이나 토론을 이어갈 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-성공적인-운영을-위해-배운-점들">3. 성공적인 운영을 위해 배운 점들</h3> <ul> <li>신뢰성이 생명: 내부 에이전트는 처음부터 정확하고 믿을 수 있어야 팀원들이 계속 사용하게 됩니다.</li> <li>프롬프트보다 스키마 정리: 시스템 프롬프트를 복잡하게 수정하기보다, 불필요한 데이터 필드나 열을 제거해 모델이 헷갈릴 요소를 없애는 것이 답변 정확도 향상에 훨씬 큰 도움이 되었어요.</li> <li>선택지 제한: 세일즈포스의 거래 단계 같은 항목은 정해진 값만 고를 수 있도록 미리 정의해서, 모델이 존재하지 않는 가짜 값을 지어내는 실수를 막았습니다.</li> <li>작업 검증: 에이전트가 티켓을 만든 뒤 필드가 잘 설정되었는지, 올바른 팀으로 갔는지 스스로 검증하여 실수를 줄였습니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>반복적인 사내 문의나 데이터 검색 업무가 있다면 AI 에이전트를 도입해볼 수 있어요.</li> <li>개발 지식이 없더라도, AI에게 복잡한 설명 대신 꼭 필요한 핵심 데이터와 명확한 선택지만 제공하면 훨씬 정확한 답변과 업무 처리를 이끌어낼 수 있다는 점을 참고해 보세요.</li> <li>우리 팀의 반복 업무 중 어떤 부분을 에이전트에게 맡기면 좋을지 가볍게 고민해보는 것도 좋겠죠?</li> </ul> <p>여러분이라면 이 똑똑한 AI 에이전트를 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-what-is-turn-taking-in-conversational-ai-a-guide-to-natural/Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-what-is-turn-taking-in-conversational-ai-a-guide-to-natural/<p>음성봇과 통화할 때 말이 자주 겹치거나 어색한 침묵 때문에 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠? 🤖</p> <p>대화형 AI가 사람처럼 자연스럽게 대화하려면 언제 말을 시작하고 언제 멈춰야 할지 아는 것이 정말 중요한데요. 오늘은 일레븐랩스의 기술을 바탕으로 AI가 어떻게 자연스러운 대화를 주고받는지 함께 알아볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-턴테이킹이란-무엇인가요">1. 턴테이킹이란 무엇인가요?</h3> <ul> <li>AI가 사람과 대화할 때 말할 타이밍을 잡는 규칙 시스템을 말해요.</li> <li><strong>답변하기</strong>: 질문에 직접적인 답변을 제공해요.</li> <li><strong>발화 유지하기</strong>: 잠시 멈추더라도 아직 할 말이 남았음을 신호로 보내요.</li> <li><strong>경청 및 침묵</strong>: 상대방이 상황을 설명할 수 있도록 AI가 조용히 기다려요.</li> </ul> <h3 id="2-왜-자연스러운-턴테이킹이-필수적일까요">2. 왜 자연스러운 턴테이킹이 필수적일까요?</h3> <ul> <li>엉뚱한 타이밍에 말을 끊거나 너무 오래 침묵하면 고객이 쉽게 지치고 짜증을 느끼게 돼요.</li> <li>일레븐에이전트는 적응형 타이밍을 사용해 자연스러운 대화 리듬을 만들어 신뢰를 높여요.</li> <li>빠른 응답 속도를 통해 고객이 첫 번째 시도에 문제를 해결할 수 있도록 돕죠.</li> </ul> <h3 id="3-실시간으로-이루어지는-대화-조율">3. 실시간으로 이루어지는 대화 조율</h3> <ul> <li>음성 감지 기술을 통해 사용자가 말을 마쳤는지, 단순히 생각 중인지 의도를 파악해요.</li> <li>사람들의 대화 간격인 약 200밀리초 수준의 반응 속도를 맞춰 어색한 침묵을 줄여요.</li> <li>사용자가 끼어들거나 &ldquo;음&hellip;&rdquo; 같은 추임새를 넣을 때 진짜 끼어들기와 구별하여 유연하게 대처해요.</li> </ul> <h3 id="4-자주-발생하는-문제와-해결책">4. 자주 발생하는 문제와 해결책</h3> <ul> <li><strong>너무 빠른 응답</strong>: 침묵 시간이 짧아 사용자의 말을 중간에 끊어버리는 문제가 생길 수 있어요.</li> <li><strong>어색한 공백</strong>: 지나친 침묵은 고객을 답답하게 만들고 이탈률을 높여요.</li> <li><strong>잘못된 인식</strong>: 주변 소음이나 기침을 끼어들기로 오인해 멈추는 현상이 발생할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>상황에 맞는 설정 조절</strong>: 전화번호나 이메일처럼 민감한 정보를 입력받을 때는 AI의 성급함을 낮춰 천천히 기다리게 설정해 보세요.</li> <li><strong>속도가 중요한 상담</strong>: 고객 응대 서비스에서는 빠른 반응을 우선으로 설정해 답답함을 없애는 데 활용할 수 있어요.</li> <li><strong>추임새 관리</strong>: &ldquo;맞아요&rdquo; 같은 일상적인 단어는 중단 신호로 인식하지 않도록 설정해 대화가 끊기지 않게 다듬어 보세요.</li> </ul> <p>여러분이라면 이 자연스러운 음성 대화 기능을 어떤 서비스에 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-openkruise-sidecarset/Thu, 29 Oct 2026 17:13:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-openkruise-sidecarset/<p>여러분, 혹시 프로그램이나 서비스를 안정적으로 운영하는 일이 얼마나 손이 많이 가는지 아시나요? 메인 프로그램 옆에서 보조 역할을 하는 녀석들을 일일이 관리하느라 머리가 아프셨던 적, 한 번쯤 있으실 거예요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-쿠버네티스와-사이드카-컨테이너">1. 쿠버네티스와 사이드카 컨테이너</h3> <p>쿠버네티스 환경에서 서비스를 운영하다 보면 메인 컨테이너 옆에 사이드카 컨테이너를 함께 붙이는 일이 아주 흔해요. 이 사이드카에는 메인 기능은 아니지만 같은 공간 안에서 함께 실행되어야 하는 헬스 체크, 로그 수집, 메트릭 수집 같은 보조 기능들이 포함된답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-procore-is-powering-construction-analytics-with-openshar/Thu, 29 Oct 2026 09:29:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-procore-is-powering-construction-analytics-with-openshar/<p>건설 현장의 복잡한 데이터, 한눈에 파악하기 어렵고 흩어져 있어서 답답하셨던 적 있으신가요? 오늘은 전 세계 수많은 건설 현장을 하나로 연결하는 프로코어가 어떻게 데이터를 더 똑똑하게 나누고 있는지 그 이야기를 살짝 들려드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1세대-분석-시스템의-한계">1세대 분석 시스템의 한계</h3> <ul> <li>기존에는 SQL 서버와 공개 API를 활용해 데이터를 추출했어요.</li> <li>하지만 하루에 최대 3번까지만 데이터를 최신화할 수 있어서 실시간으로 변하는 건설 현장 상황을 반영하기엔 속도가 턱없이 부족했죠.</li> <li>복잡한 API 호출 방식 때문에 비용도 많이 들고 에러가 나기도 쉬웠답니다.</li> </ul> <h3 id="새로운-데이터-플랫폼의-탄생">새로운 데이터 플랫폼의 탄생</h3> <ul> <li>프로코어는 데이터브릭스의 오픈셰어링 기술을 도입해 새로운 분석 시스템을 구축했어요.</li> <li>데이터를 복잡하게 가공해서 넘기는 대신, 깔끔하게 정리된 데이터를 다양한 클라우드 환경에서 안전하게 공유할 수 있게 되었답니다.</li> <li>보안과 권한 관리가 철저해서 건축주와 시공사가 필요한 정보만 골라 볼 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="눈에-띄게-좋아진-점들">눈에 띄게 좋아진 점들</h3> <ul> <li>데이터 최신화 횟수 제한이 사라져서 현장 매니저들이 원하는 만큼 최신 데이터를 받아볼 수 있게 되었어요.</li> <li>기존보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 두 배나 빠르게 고객들에게 제공할 수 있게 되었죠.</li> <li>사내 데이터 팀도 복잡한 파이프라인을 하나로 합쳐서 훨씬 효율적으로 일할 수 있게 되었답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>내가 쓰는 업무 툴에서 건설 현장 데이터를 바로 확인하고 싶다면 이번 사례를 눈여겨보세요. 파워BI, 태블로 등 각자 익숙한 프로그램 그대로 프로코어의 데이터를 불러와서 쓸 수 있거든요. 복잡하게 파일을 옮길 필요 없이, 필요한 데이터만 쏙쏙 골라 엑셀이나 전용 대시보드에 띄워놓고 프로젝트 진행 상황을 실시간으로 점검해 볼 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-ai/Thu, 29 Oct 2026 08:29:27 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-ai/<p>안녕하세요 여러분! 요즘 일할 때 AI 정말 많이 쓰시죠? 그런데 갑자기 AI가 일자리를 바꾼다고 하니 어떻게 대처해야 할지 막막하게 느껴지실 때가 있을 거예요. 🤖</p> <p>오늘은 AI 시대에 우리가 일을 어떻게 나누고 어떤 역량을 키워야 하는지 가볍고 쉽게 정리해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-내-일을-흐름워크플로으로-쪼개기">1. 내 일을 ‘흐름(워크플로)’으로 쪼개기</h3> <ul> <li>예전에는 사람이 중심이고 AI는 단순한 도구였다면, 이제는 하나의 업무 안에서도 단계를 나누어 AI와 역할을 분담하게 됩니다.</li> <li>보고서 작성 하나를 예로 들더라도 문제를 정의하고, 자료를 모으고, 분석하고, 초안을 쓰는 등 여러 단계로 나눌 수 있죠.</li> <li>AI를 단순히 기존 업무에 끼워 넣는 것이 아니라, 일의 순서 자체를 다시 짜는 고성과 기업들이 훨씬 더 좋은 성과를 내고 있어요.</li> </ul> <h3 id="2-ai와-함께-일하는-세-가지-유형">2. AI와 함께 일하는 세 가지 유형</h3> <ul> <li><strong>사이보그형:</strong> 문제 해결의 모든 단계에 AI를 촘촘히 엮어 넣고 계속 대화를 주고받으며 일하는 방식입니다. 새로운 역량을 쌓기에 아주 좋아요.</li> <li><strong>켄타우로스형:</strong> 분석의 큰 줄기는 내가 쥐고, 정해둔 일부 단계에만 AI를 쏙쏙 골라 쓰는 방식입니다. 정확도가 높고 현실적인 출발점이 되죠.</li> <li><strong>셀프 오토메이터형:</strong> 일을 통째로 AI에 넘기고 검토도 대충 하는 방식인데요, 이 경우에는 내 실력도 AI 활용법도 늘지 않아 주의해야 해요.</li> </ul> <h3 id="3-ai-시대에-꼭-필요한-사람의-세-가지-역량">3. AI 시대에 꼭 필요한 사람의 세 가지 역량</h3> <ul> <li><strong>문제 정의:</strong> AI는 질문에 답할 뿐 스스로 질문을 만들지 못하므로, 처음 단추를 잘 꿰는 것이 중요합니다.</li> <li><strong>중간 점검:</strong> AI가 엉뚱한 방향으로 가고 있지 않은지 중간에 확인하고 피드백을 주는 과정이 필수적이에요.</li> <li><strong>결과 검증:</strong> AI가 그럴듯한 틀린 답을 내놓을 때 그대로 믿지 않고 마지막에 꼼꼼히 확인하고 책임지는 태도가 필요합니다.</li> </ul> <h3 id="4-생산성이-잠시-떨어지는-j커브의-골짜기">4. 생산성이 잠시 떨어지는 ‘J커브’의 골짜기</h3> <ul> <li>AI를 도입하면 처음부터 일사천리로 성과가 나는 것이 아니라, 오히려 생산성이 주춤했다가 가파르게 오르는 구간(J커브)을 거치게 됩니다.</li> <li>이 시행착오 시기를 단순한 낭비가 아니라 AI와 합을 맞추는 연습 기간으로 여겨야 해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>당장 내일부터 보고서나 이메일 초안을 쓸 때 모든 과정을 AI에게 통째로 맡기기보다, 자료 조사는 AI에게 시키고 뼈대 잡기와 최종 검토는 내가 직접 해보는 <strong>켄타우로스 방식</strong>을 시도해 보세요.</li> <li>AI가 내놓은 답이 그럴듯해 보여도 한 번 더 팩트를 체크하는 습관을 들여 보면 좋답니다.</li> </ul> <p>여러분이라면 앞으로 AI와 함께 어떤 일을 가장 먼저 다르게 해보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-accelerating-software-delivery-with-agentic-qa-automation-us/Thu, 29 Oct 2026 03:12:13 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-accelerating-software-delivery-with-agentic-qa-automation-us/<p>안녕하세요 여러분! 혹시 여러 팀이 함께 일할 때 테스트 결과가 뒤죽박죽 섞이거나, &ldquo;이 프로그램은 지금 상태가 괜찮은 걸까?&ldquo;라는 기본적인 질문에 답하기 어려웠던 적 있으신가요?</p> <p>소프트웨어 테스트 자동화를 도입하다 보면 테스트를 만드는 것보다 이를 체계적으로 정리하고 권한을 나누는 일이 더 큰 고민거리가 되곤 하죠. 오늘은 이런 고민을 시원하게 해결해 줄 QA 스튜디오의 새로운 기능들을 함께 살펴볼게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="애플리케이션으로-테스트-깔끔하게-정리하기">애플리케이션으로 테스트 깔끔하게 정리하기</h3> <ul> <li>QA 스튜디오는 테스트 대상이 되는 웹사이트나 서비스를 <strong>애플리케이션</strong>이라는 단위로 묶어서 관리해요.</li> <li>이제 수많은 테스트 목록을 한눈에 보기 쉽게 나누고, 어떤 서비스가 테스트를 통과했는지 명확하게 파악할 수 있답니다.</li> <li>테스트 결과는 자동으로 기록되어 성공률, 실패 횟수뿐만 아니라 점수 형태로 전체적인 건강 상태를 보여줘요.</li> </ul> <h3 id="한눈에-들어오는-지표와-실패-원인-분석">한눈에 들어오는 지표와 실패 원인 분석</h3> <ul> <li>대시보드를 통해 최근 7일 또는 30일 동안의 테스트 실행 추이를 그래프로 확인할 수 있어요.</li> <li>자주 성공과 실패를 반복하는 <strong>불안정한 테스트</strong>를 따로 모아 보여주기 때문에 문제가 커지기 전에 미리 대처할 수 있죠.</li> <li>실패한 테스트를 누르면 AI 에이전트가 당시 화면을 어떻게 보고 움직였는지 기록까지 바로 확인할 수 있어 원인 파악이 아주 빨라져요.</li> </ul> <h3 id="팀별-사용자-관리와-안전한-공유-기능">팀별 사용자 관리와 안전한 공유 기능</h3> <ul> <li>회사의 여러 팀이 안전하게 협업할 수 있도록 <strong>팀 기반 권한 관리</strong> 기능이 포함되어 있어요.</li> <li>관리자는 팀원마다 뷰어부터 관리자까지 역할을 부여할 수 있고, 권한은 애플리케이션 단위로 깔끔하게 적용되죠.</li> <li>다른 팀과 서비스를 공유할 때도 원래 가진 권한 범위를 넘지 못하도록 안전장치가 마련되어 있어 안심하고 협업할 수 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>체계적인 현황 파악:</strong> 개발 중인 서비스의 테스트 통과율과 건강 점수를 보며 현재 제품 상태가 출시하기에 안전한지 객관적으로 판단해 보세요.</li> <li><strong>역할에 맞는 협업:</strong> 개발팀, 플랫폼팀 등 여러 조직이 각자의 애플리케이션을 맡아 관리하고, 필요한 경우에만 안전하게 권한을 공유해 업무 효율을 높여보세요.</li> </ul> <p>여러분이라면 이렇게 체계적으로 관리되는 테스트 시스템을 어떤 프로젝트에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-voice-agents-are-here-context-turns-them-into-real-customer/Thu, 29 Oct 2026 03:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-voice-agents-are-here-context-turns-them-into-real-customer/<p>음성으로 기업과 소통하는 일이 점점 더 당연해지는 요즘, 갑자기 이런 기술 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠?</p> <p>오늘은 데이터브릭스가 소개한 <strong>스마트한 음성 에이전트 기술</strong>을 아주 쉽고 친근하게 정리해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-음성-에이전트의-핵심은-바로-문맥context이에요">1. 음성 에이전트의 핵심은 바로 문맥(Context)이에요</h3> <ul> <li>음성으로 대화하는 AI는 이제 쉽게 만들 수 있지만, 진짜 중요한 건 상대가 누구인지 아는 것이에요.</li> <li>고객이 전화했을 때 주문 내역이나 상황을 AI가 바로 알고 있어야 진짜 도움이 되는 대화가 가능해진답니다.</li> <li>데이터브릭스는 기업이 이미 가지고 있는 안전한 데이터와 AI를 연결해, 고객 맞춤형 대화를 실시간으로 만들어줘요.</li> </ul> <h3 id="2-대화를-듣는-귀와-생각을-하는-두뇌의-만남">2. 대화를 듣는 귀와 생각을 하는 두뇌의 만남</h3> <ul> <li>음성 에이전트는 크게 두 부분으로 나뉘어요. 음성을 인식하고 말해주는 &lsquo;대화 파트&rsquo;와 상황을 판단하는 &lsquo;두뇌 파트&rsquo;예요.</li> <li>데이터브릭스는 안전하게 보관된 기업 데이터를 바탕으로 AI가 올바른 판단을 내릴 수 있는 든든한 두뇌 역할을 맡아요.</li> <li>인터넷상의 일반적인 지식이 아니라, 우리 회사 규정과 고객 정보에 딱 맞는 답변만 골라서 해줄 수 있죠.</li> </ul> <h3 id="3-빠르고-똑똑한-판단과-철저한-보안">3. 빠르고 똑똑한 판단과 철저한 보안</h3> <ul> <li>AI는 찰나의 순간에 빠르게 결정을 내리는 빠른 생각과, 꼼꼼하게 고민하는 느린 생각을 동시에 활용해요.</li> <li>모든 대화와 결정 과정은 안전하게 기록되기 때문에 담당 팀이 나중에 품질을 검토하고 서비스를 개선하는 데 쓸 수 있어요.</li> <li>민감한 의료나 금융 관련 주제는 애초에 사람이 직접 응대하도록 안전장치도 마련되어 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>가장 자주 들어오는 반복 업무부터 시작해보세요</strong>: 주문 조회나 예약 변경처럼 매일 반복되는 단순한 전화 문의에 먼저 적용해보는 것이 좋아요.</li> <li><strong>사람에게 자연스럽게 넘겨주기</strong>: AI가 해결하기 어려운 복잡한 불만 사항이나 민감한 대화는 완벽한 대화 기록과 함께 상담원에게 부드럽게 연결할 수 있어요.</li> <li><strong>90일 파일럿 프로젝트 도전</strong>: 데이터브릭스가 제공하는 청사진을 바탕으로, 딱 하나의 팀과 하나의 채널에서 먼저 소규모로 테스트를 시작해보세요.</li> </ul> <p>에이전트가 내 정보를 찰떡같이 이해하고 반겨준다면 정말 편리할 것 같지 않나요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-conversational-ai-in-banking-use-cases-benefits-examples/Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-conversational-ai-in-banking-use-cases-benefits-examples/<p>은행 업무 보러 갈 때마다 운영 시간이 안 맞아서 답답하셨던 적 있으신가요? 🏦</p> <p>은행 업무 시간은 왜 항상 내 일하는 시간과 겹치는지 아쉽기만 한데요. 요즘은 인공지능 기술이 좋아지면서 언제 어디서나 편리하게 은행 업무를 볼 수 있는 변화가 일어나고 있어요. 은행에서 대화형 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 가볍게 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-대화형-인공지능이란-무엇인가요">1. 대화형 인공지능이란 무엇인가요?</h3> <ul> <li>기존의 단순한 챗봇은 정해진 답변만 할 수 있었지만, 요즘 기술은 자연스러운 언어를 이해하고 실제 계좌 상황까지 파악해요.</li> <li>사람이 직접 응대하는 것처럼 말이나 글로 소통하며 잔액 조회나 간단한 문의를 실시간으로 해결해 줘요.</li> <li>24시간 내내 운영되기 때문에 시간에 구애받지 않고 서비스를 이용할 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="2-은행에서-쓰는-인공지능의-종류">2. 은행에서 쓰는 인공지능의 종류</h3> <ul> <li>대화형 인공지능: 자연어 처리 기술을 바탕으로 실시간 음성 및 채팅 상담을 제공해요.</li> <li>생성형 인공지능: 복잡한 문서를 분석하고 내부 직원들의 업무 리포트 작성을 도와줘요.</li> <li>머신러닝: 과거 거래 기록을 분석해서 실시간으로 사기를 탐지하고 위험을 막아줘요.</li> </ul> <h3 id="3-음성-인공지능으로-전화-은행-업무-보기">3. 음성 인공지능으로 전화 은행 업무 보기</h3> <ul> <li>본인 확인: 걸려온 전화번호와 고객 정보를 바탕으로 안전하게 본인인증을 먼저 거쳐요.</li> <li>자연스러운 소통: 다양한 언어와 억양을 이해하며, 은행 전문 용어도 정확하게 발음해요.</li> <li>빠른 응답과 대처: 고객이 말을 끊거나 중간에 질문을 바꿔도 자연스럽게 대화 흐름을 이어가요.</li> <li>인간 상담사로 연결: 복잡한 불만이나 사기 관련 문제는 신속하게 사람 상담사에게 연결해 줘요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>24시간 상담 활용: 영업 시간이 끝난 야간이나 주말에도 계좌 관련 궁금증을 대화하듯 편하게 물어볼 수 있어요.</li> <li>대기 시간 줄이기: 간단한 본인 확인이나 결제 내역 확인 등은 인공지능을 통해 빠르게 처리해 보세요.</li> <li>자연스러운 전화 응대: ARS 버튼을 복잡하게 누를 필요 없이 평소 말하던 대로 편하게 음성으로 은행 업무를 처리할 수 있어요.</li> </ul> <p>여러분이라면 은행 업무를 도와주는 인공지능에게 어떤 질문을 가장 먼저 해보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-elevenlabs-and-adela-bring-free-voice-restoration-to-spain/Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-elevenlabs-and-adela-bring-free-voice-restoration-to-spain/<p>날씨가 선선해지면서 주변에 목소리를 자주 쓰는 분들이 더 눈에 띄는 요즘인데요. 만약 소중한 내 목소리를 잃어버리게 된다면 어떤 기분이 들까요? 오늘 전해드릴 소식은 기술이 어떻게 사람의 마음과 정체성을 지켜줄 수 있는지 보여주는 따뜻한 이야기랍니다.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="스페인-als-협회와-일레븐랩스의-만남">스페인 ALS 협회와 일레븐랩스의 만남</h3> <ul> <li>일레븐랩스가 스페인의 대표적인 루게릭병 환우 협회인 adELA와 손을 잡았어요.</li> <li>이번 협력은 일레븐랩스의 임팩트 프로그램의 일환으로 스페인에서 진행되는 첫 번째 프로젝트예요.</li> <li>스페인은 국가 환자 협회를 통해 이 기술이 제공되는 첫 번째 국가가 되었답니다.</li> </ul> <h3 id="목소리를-복원하는-두-가지-방법">목소리를 복원하는 두 가지 방법</h3> <ul> <li>루게릭병 진단을 받은 대상자는 전문가들과 함께 목소리를 다시 만들어갈 수 있어요.</li> <li>목소리 변화가 크지 않다면 새로운 음성 샘플을 직접 녹음할 수 있죠.</li> <li>이미 목소리에 변화가 생겼다면 과거에 녹음해 둔 오디오 파일을 업로드해 디지털 목소리를 만들 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="목소리가-지켜주는-정체성과-일상">목소리가 지켜주는 정체성과 일상</h3> <ul> <li>목소리는 단순한 소통 수단을 넘어 그 사람의 정체성과 깊게 연결되어 있어요.</li> <li>스페인에서는 약 4,000명에서 4,500명이 루게릭병을 앓고 있으며 이 중 많은 이들이 목소리를 잃게 돼요.</li> <li>목소리 복원 기술을 통해 환자들은 가족, 친구, 동료들과 자신의 진짜 목소리로 계속 소통할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 기술이 일상에서 어떻게 따뜻하게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 개발자가 아니더라도 우리 주변에서 목소리 보존의 중요성을 생각해 볼 수 있죠.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-lettuce-cuts-creative-ad-production-from-over-a-week-to-unde/Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-lettuce-cuts-creative-ad-production-from-over-a-week-to-unde/<p>평소에 광고 보면서 &ldquo;이거 하나 만드는데 얼마나 걸렸을까?&rdquo; 궁금증 가져보신 적 있으신가요?</p> <p>광고를 하나 만들려면 기획부터 디자이너 손을 거쳐 일주일 넘게 걸리는 게 보통이었죠. 그런데 최근 일레븐랩스의 기술을 활용해 단 1분 만에 광고를 척척 만들어내는 곳이 있다고 해요. 마케팅 현장이 어떻게 바뀌고 있는지 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1인-사업자를-위한-핀테크-레투스의-광고-고민">1인 사업자를 위한 핀테크, 레투스의 광고 고민</h3> <ul> <li>레투스는 회계, 세금, 은퇴 설계 등을 한 번에 해결해 주는 핀테크 플랫폼이에요.</li> <li>고객을 모으는 주력 채널로 메타(Meta)를 활용하고 있지만, 다양한 광고 시안을 계속 만들어내는 과정이 큰 숙제였죠.</li> <li>기존 방식대로라면 기획부터 완성까지 일주일 이상이 걸려 트렌드 변화에 빠르게 대처하기가 어려웠어요.</li> </ul> <h3 id="1분-만에-끝내는-광고-제작과-비용-절감">1분 만에 끝내는 광고 제작과 비용 절감</h3> <ul> <li>레투스는 일레븐랩스의 광고 엔진을 도입해 기존 광고를 불러와 새로운 버전으로 빠르게 변환하고 있어요.</li> <li>간단한 문장 입력만으로 45초 만에 새로운 광고 시안이 뚝딱 만들어진답니다.</li> <li>그 결과 크리에이티브 제작 비용이 약 75% 줄어들었고, 리드당 비용도 40%에서 60%까지 낮아지는 성과를 거두었어요.</li> </ul> <h3 id="사람의-손길과-인공지능의-협업">사람의 손길과 인공지능의 협업</h3> <ul> <li>인공지능이 모든 것을 무작정 만드는 것은 아니에요.</li> <li>브랜드의 일관성을 유지하기 위해 크리에이티브 디렉터와 마케터가 최종 검토와 승인을 거친 뒤에야 광고가 집행되죠.</li> <li>디자이너들은 단순 반복 작업에서 벗어나 브랜드 방향성을 고민하고 어떤 아이디어를 테스트할지 결정하는 데 집중할 수 있게 되었어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>빠른 테스트와 반복(Iteration) 도입하기:</strong> 마케팅이나 콘텐츠 제작을 할 때, 완벽한 하나를 오래 준비하기보다는 작은 아이디어를 빠르게 여러 개 테스트해보세요.</li> <li><strong>업무 도구 간소화하기:</strong> 여러 프로그램을 오가지 않고 한곳에서 데이터를 가져오고 수정까지 완료할 수 있는 워크플로우를 구축하면 불필요한 시간 낭비를 크게 줄일 수 있답니다.</li> </ul> <p>광고 제작이 더 이상 아이디어의 발목을 잡지 않게 된 셈이죠. 여러분이라면 이렇게 빨라진 제작 속도를 활용해 어떤 재밌는 시도를 해보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-voice-ai-for-karnataka/Wed, 28 Oct 2026 20:30:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-voice-ai-for-karnataka/<p>요즘 AI 목소리 기술 정말 신기하고 발전 속도 빠르죠? 혹시 이런 첨단 기술이 우리가 쓰는 서비스뿐만 아니라 정부의 공공 서비스에도 쓰인다면 어떨지 상상해보신 적 있으신가요? 오늘은 AI 음성 전문 기업 일레븐랩스가 인도 정부와 함께 추진하는 흥미로운 소식을 소개해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="인도-카르나츠카주와의-업무협약">인도 카르나츠카주와의 업무협약</h3> <ul> <li>인도에서 처음 열린 일레븐랩스 서밋에서 회사는 카르나츠카주 정부와 업무협약을 맺었어요.</li> <li>이번 협약을 통해 주정부의 공공 서비스에 목소리 AI 기술을 도입하는 방안을 함께 추진하기로 했답니다.</li> <li>일레븐랩스는 그동안 영국, 그리스, 브라질 등 세계 여러 정부 기관과 협력해 온 경험을 바탕으로 이번 프로젝트를 진행해요.</li> </ul> <h3 id="공공-서비스와-안전-기술-도입">공공 서비스와 안전 기술 도입</h3> <ul> <li><strong>민원 서비스 혁신</strong>: 민원 접수, 공공 헬프라인, 복지 혜택 안내 등에 음성 AI를 시범 도입할 계획이에요.</li> <li><strong>다양한 언어 지원</strong>: 칸나다어를 포함해 인도 내 14개의 공식 언어로 공공 정보를 더욱 쉽게 접할 수 있도록 돕는 것이 목표예요.</li> <li><strong>안전 장치 마련</strong>: 딥페이크 탐지, 워터마킹, 무단 복제 제한, 사기 방지 등 책임감 있는 AI 사용을 위한 안전 프레임워크도 함께 구축할 예정이에요.</li> </ul> <h3 id="목소리를-잃은-이들을-위한-지원">목소리를 잃은 이들을 위한 지원</h3> <ul> <li><strong>원 밀리언 보이스 프로그램</strong>: 질병이나 신경 질환 등으로 목소리를 잃은 카르나츠카주 주민들을 지원해요.</li> <li><strong>AI 목소리 복원</strong>: 구강암, 인후암, 루게릭병 등으로 말하기 어려워진 주민들에게 AI로 자신의 원래 목소리를 되찾아주는 평생 무료 라이선스를 제공합니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 기술이 사람들의 일상을 얼마나 따뜻하게 바꿀 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 개발자가 아니더라도 우리 주변의 공공 서비스에 음성 기술이 어떻게 녹아들 수 있을지 지켜보면 좋은데요. 특히 글이나 복잡한 서류 대신 익숙한 내 모국어로 편하게 민원을 해결하고 안내를 받을 수 있는 환경이 어떻게 만들어지는지 주목해보세요. 목소리를 잃어버린 분들에게 AI가 다시 소통할 수 있는 힘을 선물하는 것처럼, 기술이 꼭 필요한 곳에 다정하게 쓰이는 모습을 눈여겨보는 것도 좋겠죠?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-ai/Wed, 28 Oct 2026 10:58:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-ai/<p>안녕하세요. AI와 데이터를 다루는 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 나와는 먼 이야기처럼 느껴지시죠?</p> <p>오늘 소개해 드릴 이야기는 카카오의 추천팀이 AI를 업무에 똑똑하게 쓰기 위해 어떤 노력을 기울였는지에 대한 생생한 후기랍니다. 여러 사람이 AI를 쓰다 보니 같은 데이터도 다르게 해석되는 문제가 생겼다고 하는데요. 팀원 모두가 신뢰할 수 있는 분석 환경을 만들기 위해 어떤 방식을 도입했는지 함께 가볍게 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-데이터-분석에서-발생한-뜻밖의-혼란">1. 데이터 분석에서 발생한 뜻밖의 혼란</h3> <ul> <li><strong>서로 다른 기준</strong>: 개발자마다 각자의 AI 에이전트를 이용해 분석을 진행하면서, 같은 &lsquo;재생수&rsquo;를 조회했는데도 수치가 서로 다르게 나오는 일이 발생했어요.</li> <li><strong>암묵지의 문제</strong>: 어떤 로그 데이터를 선택하고 어떤 기준으로 집계해야 하는지가 문서로 정리되어 있지 않고, 담당자의 경험이나 머릿속에만 남아 있었기 때문이에요.</li> <li><strong>분석 방식과 배경의 차이</strong>: 사용하는 AI 모델이나 과제의 목적에 따라 리포트의 형태와 중요하게 보는 지표가 제각각 달라지는 한계가 있었답니다.</li> </ul> <h3 id="2-팀-분석-자동화를-위한-3가지-핵심-컨텍스트">2. 팀 분석 자동화를 위한 3가지 핵심 컨텍스트</h3> <ul> <li><strong>데이터 카탈로그 (What)</strong>: 테이블을 사용할 때 헷갈리기 쉬운 점과 집계 규칙 등 데이터의 &lsquo;암묵지&rsquo;를 명확하게 문서화했어요.</li> <li><strong>분석가 페르소나 (How)</strong>: 누가 분석하더라도 일관된 검증 절차와 리포트 작성 원칙을 따르도록 분석 패턴을 지침으로 통일했어요.</li> <li><strong>과제 맥락 (Why)</strong>: 과제가 왜 시작되었고 지금 어떤 단계인지, 다음에 무엇을 판단해야 하는지 등 작업 배경을 에이전트가 미리 파악할 수 있도록 브리핑 역할을 부여했어요.</li> </ul> <h3 id="3-일관된-기준으로-바뀐-업무-결과">3. 일관된 기준으로 바뀐 업무 결과</h3> <ul> <li><strong>동일한 출발점</strong>: 세 가지 기준을 갖추게 되면서, 누가 분석을 요청하더라도 똑같은 로그와 규칙, 검증 절차를 거치게 되었어요.</li> <li><strong>명확한 의사결정</strong>: 실험 결과가 손해인지 이득인지, 그리고 다음 단계로 나아가야 할지를 객관적인 지표를 바탕으로 함께 논의할 수 있게 되었답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>체계적인 문서화 도입하기</strong>: 업무를 진행할 때 나만 알고 있는 노하우나 기준이 있다면, 팀원이나 AI가 쉽게 읽을 수 있도록 간단한 가이드 문서 형태로 기록해 보세요.</li> <li><strong>역할과 목적 명확히 하기</strong>: AI나 동료에게 업무를 부탁할 때 &lsquo;무엇을(데이터)&rsquo;, &lsquo;어떻게(방법)&rsquo;, &lsquo;왜(배경)&rsquo; 하는지 명확하게 전달하면 훨씬 더 정확하고 만족스러운 결과물을 얻을 수 있답니다.</li> </ul> <p>이오난사 데이터를 다룰 때 기준이 명확하지 않아 곤란했던 적 있으신가요? 여러분이라면 우리 팀만의 일관된 분석 기준을 만들기 위해 어떤 방식을 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-6-dr/Wed, 28 Oct 2026 09:00:50 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-6-dr/<p>갑자기 대규모 시스템 장애 소식을 들리면 왠지 우리 일상까지 멈춰버릴 것 같아 아찔해지시죠?</p> <p>특히 공공기관의 서비스는 국민의 안전이나 행정과 직결되기 때문에 장애가 나면 큰 혼란이 생기곤 해요. 그래서 요즘은 단순히 데이터를 백업해 두는 것에서 한 걸음 더 나아간 똑똑한 재해복구 전략이 주목받고 있답니다.</p> <p>오늘 이야기, 어렵지 않으니 편하게 따라와 보세요! 😊</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="백업만-해두면-정말-안전할까요">백업만 해두면 정말 안전할까요?</h3> <ul> <li>과거에는 서버를 이중화하고 원격지에 백업만 해두면 안심하곤 했어요.</li> <li>하지만 막상 장애가 나면 데이터뿐만 아니라 애플리케이션, 네트워크, 인증 시스템까지 함께 정상 작동해야 비로소 서비스가 살아난답니다.</li> <li>즉, 단순한 보험용 백업이 아니라 평상시에도 상시 운영되는 디지털 핵심 인프라 관점으로 공공 재해복구를 바라봐야 해요.</li> </ul> <h3 id="시스템-등급에-맞춘-똑똑한-비용-설계">시스템 등급에 맞춘 똑똑한 비용 설계</h3> <ul> <li>모든 시스템에 똑같이 최고 사양의 복구 시스템을 적용하면 비용 부담이 너무 크겠죠?</li> <li>행정안전부의 A1부터 A4까지의 시스템 등급에 따라 맞춤형 아키텍처를 구성하는 것이 중요해요.</li> <li>평소에는 최소한의 자원으로 트래픽을 나누어 처리하다가, 장애 시 자동으로 자원을 확장하는 등 비용 효율적인 설계를 고민해야 한답니다.</li> </ul> <h3 id="철저한-훈련과-ai-시대의-새로운-과제">철저한 훈련과 AI 시대의 새로운 과제</h3> <ul> <li>재해복구 센터의 서버가 잘 켜지는지 확인하는 것뿐만 아니라, 서비스를 원래 상태로 되돌리는 원복 과정까지 꼼꼼히 검증해야 해요.</li> <li>최근 늘어난 AI 서비스의 경우, 데이터뿐만 아니라 학습 체크포인트와 GPU 자원까지 함께 보호해야 진정한 복구가 가능해진답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 개발자뿐만 아니라 공공 서비스나 IT 인프라를 고민하는 분들이 꼭 눈여겨봐야 할 포인트를 담고 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-ai-for-science-expands-to-foundations-and-institutions/Wed, 28 Oct 2026 09:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-ai-for-science-expands-to-foundations-and-institutions/<p>새로운 기술 소식이 들려오면 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 전 세계 과학자들이 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 가볍고 재미있는 소식을 준비해 봤어요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="과학-연구를-돕는-ai-프로그램-확장">과학 연구를 돕는 AI 프로그램 확장</h3> <p>앤스로픽은 인공지능이 과학 연구 속도를 크게 높여줄 것이라는 믿음으로 AI for Science 프로그램을 시작했어요. 이번에 전 세계의 20개 과학 재단, 연구 기관, 그리고 연구 그룹과 손을 잡고 이 프로그램을 대폭 확대하기로 했답니다. 연구원들이 생물학, 의학, 물리학, 화학, 기후 과학 등 다양한 분야에서 더 깊이 있는 연구를 할 수 있도록 무료 크레딧을 지원하고 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-aws-named-a-leader-in-the-2026-gartner-magic-quadrant-for-co/Wed, 28 Oct 2026 03:03:12 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-aws-named-a-leader-in-the-2026-gartner-magic-quadrant-for-co/<p>평소에 기업 고객센터에 전화했을 때, 내가 누구인지 설명했는데 또 다른 부서로 연결되어서 똑같은 이야기를 반복했던 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?</p> <p>고객센터와의 통화가 조금 더 매끄럽고 편안해졌으면 좋겠다고 생각하셨다면, 오늘 전해드릴 소식이 반가우실 거예요. 글로벌 시장에서 고객센터 시스템의 우수성을 인정받은 반가운 소식이 도착했답니다. 🏆</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="4년-연속-인정받은-고객센터-솔루션">4년 연속 인정받은 고객센터 솔루션</h3> <ul> <li>아마존 웹서비스의 아마존 커넥트가 2026 가트너 매직 쿼드런트 고객센터 서비스 부문에서 4년 연속 리더로 선정되었어요.</li> <li>개인화되면서도 효율성과 유연성을 갖춘 고객 경험을 제공하기 위해 오랜 기간 노력해 온 결과랍니다.</li> </ul> <h3 id="고객을-먼저-알아보고-이해하는-방식">고객을 먼저 알아보고 이해하는 방식</h3> <ul> <li>고객이 누구이고 어떤 상황인지, 무엇이 필요한지 보여주는 생생한 정보를 바탕으로 소통해요.</li> <li>고객이 여러 채널을 거치며 똑같은 말을 반복하지 않고, 첫 마디를 나누기 전부터 이미 나를 잘 알고 있는 듯한 경험을 제공합니다.</li> </ul> <h3 id="복잡한-문제-해결과-인공지능의-활용">복잡한 문제 해결과 인공지능의 활용</h3> <ul> <li>단순하게 사람과의 연결을 피하는 것이 아니라, 복잡하고 까다로운 문제 해결까지 끝까지 책임지는 방향으로 만들어졌어요.</li> <li>인공지능이 고객의 필요를 이해하고 직접 행동을 도와주며, 필요할 때는 사람이 직접 개입해 확실하게 마무리할 수 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 직접 코드를 다루는 개발자가 아니더라도, 우리 주변에서 쓰이는 고객 응대 서비스가 어떻게 발전하고 있는지 가늠해 볼 수 있는 좋은 지표예요. 기업의 규모와 상관없이 고객 개개인을 기억하고, 복잡한 문제를 끝까지 해결해 주는 서비스가 앞으로의 기준이 될 텐데요. 우리가 이용하는 다양한 서비스의 고객센터 품질이 앞으로 얼마나 더 자연스럽고 친절해질지 기대해 보셔도 좋겠습니다. 💡</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-from-spot-fixes-to-measured-gains-improving-document-extract/Wed, 28 Oct 2026 03:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-from-spot-fixes-to-measured-gains-improving-document-extract/<p>문서에서 필요한 정보를 척척 뽑아주는 AI 기능, 써보신 적 있으신가요? 📄 가끔은 한 군데를 고치면 엉뚱한 곳에서 오류가 나거나, 전체 정확도가 오히려 떨어져서 당황스러울 때가 있죠.</p> <p>오늘은 AI 문서 추출 기능을 더 똑똑하고 안정적으로 활용할 수 있는 체계적인 관리 방법을 소개해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-스키마와-프롬프트의-역할-나누기">1. 스키마와 프롬프트의 역할 나누기</h3> <ul> <li>필드별 규칙(예: 특정 형식의 값이나 허용된 목록)은 <strong>스키마</strong>에 담아두는 것이 좋아요.</li> <li>문서 전체에 적용되는 공통 규칙(예: 무시해야 할 영역 지정 등)은 <strong>글로벌 프롬프트</strong>에 작성하세요.</li> <li>역할에 맞게 구분해 두면 수정하기도 편하고 오류도 줄어든답니다.</li> </ul> <h3 id="2-버전-관리와-체계적인-평가">2. 버전 관리와 체계적인 평가</h3> <ul> <li>프롬프트와 스키마를 코드 안에 직접 넣어두면 작은 수정에도 전체 코드를 다시 배포해야 해서 번거로워요.</li> <li>레지스트리를 활용해 버전을 따로 관리하면 코드 수정 없이도 안전하게 업데이트나 원래대로 되돌리기가 가능해요.</li> <li>실제 검토된 데이터를 기준으로 테스트 그룹을 만들고, 정확도뿐만 아니라 빠진 데이터가 없는지(커버리지) 함께 꼼꼼히 확인해 보세요.</li> </ul> <h3 id="3-ai-도구를-활용한-자동화">3. AI 도구를 활용한 자동화</h3> <ul> <li>지니 코드 같은 자동화 도구를 활용하면 어떤 필드가 가장 약한지 분석하고, 스키마와 지침을 반복해서 개선할 수 있어요.</li> <li>사람이 직접 일일이 수정하기 번거로운 과정을 도구의 도움을 받아 훨씬 효율적으로 처리할 수 있죠.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>실무에서 문서를 대량으로 처리해야 할 때 이 방식을 적용해 볼 수 있어요. 예를 들어, 거래명세서나 주문서 같은 다양한 양식의 PDF에서 데이터를 추출할 때 무작정 수정하기보다는 기존에 검토 완료된 문서들을 모아 &lsquo;테스트 세트&rsquo;를 먼저 만들어 보세요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-fix-evaluation-bias-to-unlock-better-models-on-amazon-bedroc/Wed, 28 Oct 2026 01:53:02 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-fix-evaluation-bias-to-unlock-better-models-on-amazon-bedroc/<p>안녕하세요 독자님! 혹시 새로운 AI 모델을 도입하려고 성능을 비교해 본 적 있으신가요? 갑자기 기존 모델보다 성능이 떨어진다는 결과가 나오면 당황스럽기 마련이죠.</p> <p>실제 부동산 앱을 운영하는 한 기업에서도 비슷한 고민을 겪었다고 해요. 오늘은 이들이 어떻게 평가 방법의 문제를 발견하고 더 뛰어난 AI 모델을 합리적인 비용으로 도입할 수 있었는지 살펴볼게요. 🛠️</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-968의-함정-왜-ai-비교가-잘못되었을까">1. 96.8%의 함정, 왜 AI 비교가 잘못되었을까?</h3> <ul> <li>프롭 파인더라는 부동산 앱 팀은 AI로 하루에 수만 장의 매물 사진을 평가하고 있었어요.</li> <li>성능을 비교하기 위해 모아둔 정답 데이터의 96.8%가 사실은 전문가가 직접 검증한 게 아니라, 기존에 쓰던 AI 모델의 예측값을 그대로 가져다 쓴 것이었죠.</li> <li>이러다 보니 기존 모델과 비슷한 결과를 내는 대안만 좋은 점수를 받게 되는 공정하지 못한 상황이 발생했어요.</li> </ul> <h3 id="2-사람-전문가의-손길로-정답-데이터-새로-만들기">2. 사람 전문가의 손길로 정답 데이터 새로 만들기</h3> <ul> <li>잘못된 답안지를 버리고, 진짜 부동산 전문가들이 직접 새로운 사진 356장을 완전히 새롭게 검증하고 라벨을 붙였어요.</li> <li>문 열린 공간 뒤로 보이는 방처럼, 사진 하나에 여러 방의 특징이 담긴 경우 기존에는 하나만 골라야 해서 혼란이 컸는데요.</li> <li>여러 개의 정답을 허용하는 다중 라벨 방식을 도입해 AI가 더 유연하고 정확하게 판단할 수 있도록 바꿨답니다.</li> </ul> <h3 id="3-프롬프트-다듬기와-비용-절감의-성공">3. 프롬프트 다듬기와 비용 절감의 성공</h3> <ul> <li>공정한 평가 기준이 생기니 AI 성능을 제대로 끌어올릴 수 있었어요.</li> <li>시행착오를 거쳐 프롬프트를 차근차근 수정하고 최적화한 결과, 새로운 오픈소스 모델로 교체하면서 정확도는 높이고 비용은 무려 86%나 아낄 수 있게 되었죠.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>새로운 기술이나 AI를 도입할 때 무조건 최신 모델부터 찾기보다는, 우리가 지금 쓰고 있는 &lsquo;평가 기준&rsquo;이 정말 공정한지 먼저 돌아보는 것이 중요해요. 혹시 기존 시스템의 방식을 그대로 정답으로 믿고 있는 것은 아닌지 점검해보세요. 명확하고 공정한 기준을 세우는 것만으로도 비용을 크게 아끼고 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-exowatt-beats-frontier-models-on-accuracy-with-sagemaker-ser/Wed, 28 Oct 2026 01:50:55 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-exowatt-beats-frontier-models-on-accuracy-with-sagemaker-ser/<p>안녕하세요! 최신 기술 소식을 쉽고 재미있게 전해드리는 에디터입니다. 😊</p> <p>혹시 거대한 AI 모델이 항상 작은 모델보다 무조건 더 똑똑할 거라고 생각하고 계셨나요? 오늘은 똑똑한 거대 모델마저 뛰어넘은 작지만 강한 AI 활용 비결을 소개해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-작지만-똑똑한-ai-모델의-탄생">1. 작지만 똑똑한 AI 모델의 탄생</h3> <ul> <li>태양광 에너지 시스템을 만드는 엑소와트는 현장 상황을 실시간으로 파악할 인공지능이 필요했어요.</li> <li>하지만 기존의 거대 AI 모델은 비용이 많이 들고 속도가 느려 현장에 바로 쓰기 어려웠죠.</li> <li>이에 아마존 세이지메이커 AI를 활용해 몸집은 작지만 특정 업무에 찰떡같이 맞춘 모델을 직접 만들어냈답니다.</li> </ul> <h3 id="2-서버리스-기술로-빠르게-실험하기">2. 서버리스 기술로 빠르게 실험하기</h3> <ul> <li>AI를 맞춤 제작(파인튜닝)하려면 원래는 복잡한 서버 설정을 하고 빈 GPU를 기다려야 해서 시간이 오래 걸려요.</li> <li>하지만 서버리스 방식을 쓰면 기다림 없이 필요할 때 곧바로 AI 학습 실험을 여러 개 돌릴 수 있답니다.</li> <li>덕분에 개발 팀은 며칠 만에 원하는 성능의 모델을 뚝딱 만들어낼 수 있었어요.</li> </ul> <h3 id="3-현장과-클라우드를-모두-잡다">3. 현장과 클라우드를 모두 잡다</h3> <ul> <li>인터넷이 잘 안 터지는 태양광 발전소 현장에서는 인터넷 없이도 CPU만으로 가동되는 가벼운 1.7B 모델을 사용해요.</li> <li>반대로 클라우드에서는 전력 시장 데이터를 분석하기 위해 조금 더 큰 14B 모델을 활용해 복잡한 시장 상황을 척척 분석해 낸답니다.</li> <li>결과적으로 거대 모델보다 비용은 수십 배 아끼면서도 정확도는 훨씬 더 뛰어난 결과를 보여줬어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 사례에서 우리가 눈여겨봐야 할 점은 바로 우리 업무에 딱 맞는 맞춤형 AI의 가치예요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-how-ai-is-changing-the-pace-of-discovery-for-millions-living/Wed, 28 Oct 2026 00:00:20 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-28-how-ai-is-changing-the-pace-of-discovery-for-millions-living/<p>안녕하세요! 혹시 주변에서 치매나 알츠하이머로 고생하시는 분들의 이야기를 들으며 안타까웠던 적 있으신가요?</p> <p>전 세계 수많은 연구원들이 이 병을 막기 위해 애쓰고 있지만, 안타깝게도 아직 확실한 치료법은 찾지 못한 상태인데요. 그 이유는 노력이 부족해서가 아니라, 연구해야 할 데이터가 너무 많고 이를 분석할 전문가와 속도가 턱없이 부족하기 때문이라고 해요.</p> <p>갑자기 이런 어려운 이야기가 나오니 낯설게 느껴지시죠? 하지만 인공지능이 이 문제를 어떻게 풀어나가고 있는지 함께 살펴보면 금방 이해되실 거예요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="치매-연구의-발목을-잡는-숨겨진-데이터">치매 연구의 발목을 잡는 숨겨진 데이터</h3> <ul> <li>전 세계적으로 5,700만 명이 넘는 사람들이 치매를 앓고 있으며, 매년 1,000만 명 이상의 새로운 환자가 발생하고 있어요.</li> <li>연구 예산은 크게 늘었지만 여전히 병을 막거나 되돌릴 치료법이 없는 이유는, 연구 결과가 기관마다 흩어져 있고 데이터가 너무 많아 분석 속도가 따라가지 못하기 때문이에요.</li> <li>C-BRAIN이라는 연구 컨소시엄은 그동안 AI나 연구원들이 접근하기 어려웠던 미공개 연구 결과와 비공개 데이터, 즉 &lsquo;숨겨진 데이터&rsquo;를 활용해 이 문제를 해결하려고 해요.</li> </ul> <h3 id="환자-프라이버시를-지키는-안전한-ai-활용">환자 프라이버시를 지키는 안전한 AI 활용</h3> <ul> <li>C-BRAIN은 환자의 개인정보나 기관의 보안을 지키면서 데이터를 활용하기 위해 독특한 방식을 사용해요.</li> <li>데이터가 원래 있던 곳 밖으로 유출되지 않도록 하면서, AI가 각 기관의 데이터로부터 학습할 수 있는 방식을 적용한 것이죠.</li> <li>이를 위해 엔비디아의 고성능 시스템과 소프트웨어 기술을 활용해 복잡하고 방대한 연구 데이터를 원활하게 분석하고 있어요.</li> </ul> <h3 id="이미-개발된-놀라운-연구-도구들">이미 개발된 놀라운 연구 도구들</h3> <ul> <li>C-BRAIN 연구진은 이미 두 가지 유용한 도구를 만들어냈어요.</li> <li>첫 번째는 연구자의 질문과 데이터로 가설을 세우고 분석을 도와주는 오픈소스 AI 도구인 OpenScientist예요. 이 도구는 몇 주에서 몇 달 걸리던 분석을 단 몇 분 만에 끝내기도 했답니다.</li> <li>두 번째는 논문과 데이터를 바탕으로 가설을 검증하고, 오류나 실수를 미리 확인해 주는 InsightEngine이라는 플랫폼이에요.</li> <li>앞으로는 뇌 영상, 임상 기록 등 다양한 데이터를 학습한 생물학적 기초 모델을 만들어 뇌 노화와 치매의 원인을 더 빠르게 찾아낼 계획이라고 해요.</li> </ul> <h2 id="주목해야-할-점">주목해야 할 점</h2> <p>이번 소식은 꼭 개발자나 의사처럼 전문적인 지식이 없더라도, 인공지능이 우리 삶의 가장 어려운 문제를 해결하는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. AI가 단순히 글을 써주는 것을 넘어, 사람이 수개월 동안 해야 할 복잡한 분석을 몇 분 만에 끝내준다는 점이 참 놀랍지 않나요? 기술이 발전하면서 우리 사회의 골머리를 앓게 하는 난제들을 풀 수 있는 가능성이 점점 커지고 있다는 것을 엿볼 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-how-to-build-an-ai-voice-assistant-brand-aligned-voice-ai/Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-how-to-build-an-ai-voice-assistant-brand-aligned-voice-ai/<p>안녕하세요! 쇼핑몰에 전화했을 때 사람처럼 자연스럽게 응대해 주는 AI를 만나보신 적 있으신가요? 갑자기 이런 소식 들리면 왠지 어렵게 느껴지시죠?</p> <p>요즘은 영화 속에서나 보던 똑똑한 AI 음성 비서가 실제 고객 응대 현장에서 활약하고 있답니다. 복잡한 질문도 척척 알아듣고 사람처럼 자연스럽게 대화하는 AI 음성 비서를 과연 어떻게 만들 수 있는지, 그 과정을 함께 살펴볼까요? 🎙️</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="ai-음성-비서란-무엇인가요">AI 음성 비서란 무엇인가요?</h3> <ul> <li>사용자의 말(음성)을 이해하고 연결된 시스템과 상호작용하는 소프트웨어예요.</li> <li>음성을 텍스트로 바꾸고, AI 모델이 생각을 거친 뒤, 다시 자연스러운 목소리로 변환하는 과정을 거쳐요.</li> <li>단순한 명령만 알아듣던 기존의 ARS와 달리, 고객의 의도를 정확히 파악해 업무를 직접 처리해 준답니다.</li> </ul> <h3 id="ai-음성-비서를-만드는-핵심-단계">AI 음성 비서를 만드는 핵심 단계</h3> <ul> <li><strong>목표 설정하기</strong>: 음성 에이전트가 고객 지원, 영업, 인사 등 어떤 업무를 맡을지 명확하게 정해야 해요.</li> <li><strong>도구 선택하기</strong>: 처음부터 끝까지 직접 코딩하며 제어할 수도 있고, 다양한 기능이 모여 있는 관리형 플랫폼을 활용해 손쉽게 시작할 수도 있어요.</li> <li><strong>아키텍처 구성하기</strong>: 음성을 인식하는 모델, 생각을 담당하는 AI 엔진, 그리고 목소리를 만들어내는 모델을 서로 연결해요.</li> <li><strong>규칙과 예외 상황 만들기</strong>: 대화가 자연스럽게 이어지도록 발화 타이밍을 잡고, AI가 해결하기 어려운 복잡한 상황이나 불만 고객은 사람 상담사에게 연결하는 안전장치를 마련해요.</li> </ul> <h2 id="-이용-방법--활용-방안">## 이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이 기술은 꼭 개발자나 대기업만 쓸 수 있는 것은 아니에요. 내 사업이나 업무에 적용해 보고 싶다면 이렇게 활용해 볼 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-what-shoppers-choose-once-they-ve-tried-a-retail-ai-agent/Tue, 27 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-what-shoppers-choose-once-they-ve-tried-a-retail-ai-agent/<p>온라인 쇼핑을 하다가 궁금한 점이 생겼을 때, 글을 읽는 것보다 말로 편하게 물어볼 수 있다면 어떨까요? 갑자기 이런 소식 들리면 기술이 너무 복잡하게 느껴지시죠? 최근 쇼핑몰에서 흔히 볼 수 있는 AI 상담사, 즉 쇼핑 에이전트를 실제로 써본 사람들은 과연 어떤 방식을 가장 선호했을까요? 일레븐랩스가 전 세계 쇼핑객들을 대상으로 진행한 흥미로운 조사 결과를 함께 살펴볼게요. 🛍️</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-직접-써보니-글보다-말하는-걸-더-좋아해요">1. 직접 써보니 글보다 말하는 걸 더 좋아해요</h3> <p>글로 채팅창에 타이핑하는 것과 음성으로 대화하는 것, 과연 사람들은 어떤 걸 더 선호할까요? 설문조사만 했을 때는 타이핑을 선호한다는 의견이 많았지만, 실제로 음성 AI 에이전트를 직접 써본 사람들의 생각은 완전히 달랐어요. 선물을 고르거나 상품을 찾는 등 다양한 쇼핑 과제를 수행할 때, 무려 10명 중 8명꼴로 글을 치는 것보다 말로 소통하는 방식을 선택했답니다. 다만 두 상품을 꼼꼼히 비교할 때만큼은 말과 글을 함께 제공하는 편이 좋다는 의견이 고르게 나왔어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-ai-2/Tue, 27 Oct 2026 11:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-ai-2/<p>여러분, 요즘 AI가 워낙 핫하다 보니 개발자를 꿈꾸는 분들은 걱정이 많으실 것 같아요. 내가 지금 공부하는 방향이 맞는지, 옛날 정보만 보게 되는 건 아닌지 불안하지 않으시나요? 오늘은 8년이라는 시간 동안 얼마나 많은 변화가 있었는지, 학생 개발자들의 진짜 고민을 다룬 이야기를 함께 살펴볼게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="8년-만에-돌아온-학생-개발자-이야기">8년 만에 돌아온 학생 개발자 이야기</h3> <ul> <li>2018년에 작성했던 백엔드 개발자 지망생을 위한 글의 후속편이에요.</li> <li>당시 학생들과 만난 자리에서 오갔던 질문과 답변을 정리해 공유했었죠.</li> <li>하지만 그동안 기술 환경이 엄청나게 바뀌었기 때문에, 옛날 정보만으로는 현재를 대비하기 어렵다는 걱정에서 다시 글을 쓰게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="현장의-목소리를-담은-후속편">현장의 목소리를 담은 후속편</h3> <ul> <li>2025년 말에 직접 설문조사를 진행해 학생들의 진짜 질문들을 모았어요.</li> <li>오랜 시간이 흐른 만큼, 지금 시대에 딱 맞는 현실적인 고민과 조언들을 담아내려 노력했답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>새로운 기술이나 변화를 마주했을 때, 나 혼자만 고민하는 것 같아 막막할 때가 많죠. 그럴 때는 이미 이 길을 걸어본 선배들의 경험이나 요즘 학생들은 어떤 고민을 하고 있는지 생생한 설문 결과를 살펴보는 것이 큰 도움이 된답니다. 나만 뒤처지는 게 아닐까 불안해하기보다, 다른 사람들은 어떤 준비를 하는지 가볍게 참고해보세요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-ai/Tue, 27 Oct 2026 09:00:57 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-ai/<p>갑자기 데이터센터에 AI가 쏙 들어간다는 소식 들리면, 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?</p> <p>요즘 데이터센터는 점점 더 복잡해지고 있어서 똑똑한 AI의 힘을 빌리려는 시도가 한창인데요. 실제 현장에서는 AI를 얼마나 반기고 있고, 또 어떤 고민을 하고 있는지 궁금하지 않으신가요? 설문 결과를 바탕으로 그 속마음을 살짝 들여다볼게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="데이터센터-현장의-가장-큰-고민">데이터센터 현장의 가장 큰 고민</h3> <ul> <li><strong>장애 대응과 에너지 관리</strong>: 운영하면서 가장 골치 아픈 일은 단연 &lsquo;장애 원인 파악 및 신속한 대응(49.2%)&lsquo;이었고, 그 뒤를 이어 &lsquo;전력 및 에너지 효율 관리(40.2%)&lsquo;가 꼽혔어요.</li> <li><strong>쌓여만 가는 데이터</strong>: 온갖 정보가 쏟아지지만, 절반 이상의 응답자가 데이터를 사후 분석용으로만 쓰거나 거의 활용하지 못하고 있다고 답했어요.</li> <li><strong>흩어진 정보</strong>: 설계, 시공, 운영 단계별로 정보가 따로 노는데다 데이터 형식까지 달라서 한눈에 모아보기 어렵다는 점도 큰 숙제랍니다.</li> </ul> <h3 id="ai-도입과-앞으로의-바람">AI 도입과 앞으로의 바람</h3> <ul> <li><strong>이미 시작된 변화</strong>: 응답자의 약 3분의 1은 이미 일부 업무에 AI를 쓰거나 본격적으로 활용하고 있었고, 도입을 검토 중인 곳도 34.1%에 달했어요.</li> <li><strong>가장 기대하는 분야</strong>: 현장에서 가장 어려워하는 일인 만큼, &lsquo;장애 원인 분석 및 대응 지원(45.8%)&lsquo;에 AI가 척척 도움을 주기를 가장 바라고 있었죠.</li> <li><strong>넘어야 할 산</strong>: 비용보다도 &lsquo;보안 및 데이터 유출 위험(57.0%)&lsquo;과 &lsquo;분석 결과의 정확성 및 신뢰성(52.5%)&lsquo;을 훨씬 더 걱정하는 목소리가 컸어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>데이터센터 같은 거대한 시설뿐만 아니라 우리 일상이나 업무에서도 배울 점이 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-how-to-teach-with-databricks-free-edition/Tue, 27 Oct 2026 04:40:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-how-to-teach-with-databricks-free-edition/<p>안녕하세요, 여러분! 혹시 데이터나 AI 관련 공부를 하거나 수업을 들으면서 비싼 프로그램 비용이나 복잡한 설치 과정 때문에 머리가 아팠던 적 있으신가요?</p> <p>학교에서 배우는 툴과 실제 회사가 쓰는 툴이 달라서 막막하셨다면, 오늘 이 이야기를 주목해 주세요! 비용 부담 없이 브라우저로 바로 쓸 수 있는 특별한 교육용 플랫폼 소식을 준비했답니다.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="데이타브릭스-무료-버전이란">데이타브릭스 무료 버전이란?</h3> <ul> <li>학생과 교육자, 그리고 데이터 공부를 하는 누구나 평생 무료로 쓸 수 있는 플랫폼이에요.</li> <li>신용카드 등록이나 복잡한 클라우드 계약 없이, 웹 브라우저만 켜면 바로 시작할 수 있어서 복잡한 서버 설정이 필요 없답니다.</li> <li>실제 기업들이 현업에서 쓰는 플랫폼과 똑같기 때문에, 공부한 기술이 사회에 나가서도 그대로 이어져요.</li> </ul> <h3 id="수업과-과제는-어떻게-진행할까요">수업과 과제는 어떻게 진행할까요?</h3> <ul> <li>교수자나 학생은 기존에 쓰던 학습 관리 시스템이나 깃허브를 통해 과제 파일을 쉽게 나눠줄 수 있어요.</li> <li>학생들이 각자의 작업 공간에서 과제를 끝내고 제출하거나, 여러 명이 실시간으로 동시에 접속해 그룹 과제를 함께 할 수도 있죠.</li> <li>용량이 큰 데이터는 클라우드 저장소나 오픈 공유 기능, 그리고 무료 마켓플레이스를 통해 간편하게 연결할 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="이용할-때-알아두어야-할-점">이용할 때 알아두어야 할 점</h3> <ul> <li>이 무료 버전은 학습용으로 만들어져서 하루 동안 쓸 수 있는 컴퓨팅 자원에 제한이 있어요.</li> <li>혹시라도 하루 허용량을 넘기면 그날은 잠시 멈췄다가 다음 날 다시 시작되니 걱정하지 않으셔도 돼요.</li> <li>1년에 세 번까지 이용 한도를 늘릴 수 있는 찬스가 있으니, 시험 기간이나 마감 직전에도 안심하고 과제를 이어갈 수 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>수업에 바로 적용해 보기</strong>: 기존에 클라우드 기반 메모장 환경을 쓰던 수업이라면 어디든 이 플랫폼을 붙여볼 수 있어요. 통계 실습이나 데이터베이스, 비즈니스 분석, AI 프로젝트까지 여러 과목에서 하나의 툴로 통일해서 쓸 수 있답니다.</li> <li><strong>실전 감각 키우기</strong>: 학생들이 복잡한 코딩을 할 때 인공지능 도우미의 도움을 받아 코드를 만들고 오류를 고칠 수 있어요. 진짜 실무 환경을 미리 경험해 보는 셈이죠.</li> <li><strong>먼저 체험해 보기</strong>: 선생님이라면 먼저 직접 무료 계정을 만들고 기초 과정을 수료해 보세요. 내가 먼저 편해져야 학생들에게도 더 자신 있게 추천해 줄 수 있으니까요!</li> </ul> <p>데이터나 AI 기술은 눈 깜짝할 사이에 변하고 있는데, 학교 수업은 따라가기 벅차셨죠? 돈 한 푼 들이지 않고 진짜 현업 기술을 배울 수 있는 이런 방법, 여러분이라면 수업이나 스터디에 어떻게 활용해 보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-fleet-wide-computer-vision-lifecycle-at-the-edge-with-sagema/Tue, 27 Oct 2026 02:56:58 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-fleet-wide-computer-vision-lifecycle-at-the-edge-with-sagema/<p>안녕하세요, 독자 여러분! 공장이나 현장에 카메라를 설치해서 불량을 잡아내는 시스템을 상상해 보신 적 있으신가요?</p> <p>카메라 한 대일 때는 모든 게 잘 작동하지만, 수십 개 혹은 수천 개의 카메라로 늘어나면 각기 다른 각도와 조명 때문에 머리가 아파지기 시작해요. &ldquo;이 많은 카메라마다 모델을 다르게 학습시키고 관리해야 한다면 어떨까요?&rdquo; 오늘은 아마존 세이지메이커 최신 버전을 이용해 이 복잡한 과정을 똑똑하게 자동화하는 방법을 가볍게 살펴보려고 해요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-카메라별-맞춤형-모델-학습과-철저한-검증">1. 카메라별 맞춤형 모델 학습과 철저한 검증</h3> <ul> <li>공장의 카메라마다 환경이 다르기 때문에 하나의 모델로는 한계가 있어요. 이 시스템은 각 카메라별로 이상 감지 모델과 결함 분류 모델을 따로 학습시켜요.</li> <li>학습이 끝나면 그냥 등록하는 게 아니라, 품질 검사 단계(Quality Gate)를 거쳐 성능이 기준을 통과한 모델만 살아남는답니다.</li> <li>불량품 데이터가 정상품보다 훨씬 적은 현실을 고려해, 편향되지 않은 정확도를 꼼꼼하게 따져서 검증해요.</li> </ul> <h3 id="2-대규모-기기를-위한-스마트한-조율과-최적화">2. 대규모 기기를 위한 스마트한 조율과 최적화</h3> <ul> <li>수많은 카메라에서 동시에 재학습 요청이 오면 서버가 버틸 수 없겠죠? 대기열(Queue)과 제어 장치를 통해 한 번에 처리하는 양을 조절해요.</li> <li>검증을 통과한 모델은 세이지메이커 네오(Neo)를 통해 실제 사용할 기기(라즈베리파이나 젯슨 등)에 딱 맞춰 최적화돼요.</li> <li>기기에서 바로 실행될 수 있는 최적화된 파일 형태로 변환되기 때문에, 나중에 현장에 배포하기도 훨씬 수월해져요.</li> </ul> <h3 id="3-세이지메이커-sdk-v3의-새로운-변화">3. 세이지메이커 SDK v3의 새로운 변화</h3> <ul> <li>최신 SDK v3는 기능별로 패키지가 깔끔하게 나누어져 있어서 개발할 때 훨씬 정돈된 느낌을 줘요.</li> <li>파이프라인을 만들 때 권한이나 역할(Role) 설정 과정에서 몇 가지 주의할 점이 있지만, 가이드에 맞춰 두 단계로 배포하면 큰 무리 없이 설정할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>제조 현장의 품질 관리 자동화</strong>: 수많은 CCTV나 검사 카메라가 있는 제조 현장에서 불량품 검출 모델을 일일이 수동으로 업데이트하기 어려울 때 이 자동화 패턴을 참고할 수 있어요.</li> <li><strong>엣지 디바이스 배포 시 참고</strong>: 라즈베리파이 같은 소형 기기에서도 모델이 잘 돌아가도록 미리 최적화하고 검증하는 단계를 실무에 응용해 볼 수 있죠.</li> </ul> <p>결국 이 시스템은 수천 개의 AI 모델을 사람이 일일이 손대지 않고도 알아서 학습시키고 검증해 주는 든든한 비서 같은 역할을 해요. 여러분이라면 이렇게 자동화된 AI 관리 시스템을 어떤 현장에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-build-agentic-retrieval-on-a-managed-amazon-bedrock-knowledg/Tue, 27 Oct 2026 02:15:14 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-build-agentic-retrieval-on-a-managed-amazon-bedrock-knowledg/<p>안개 낀 길을 운전할 때, 앞이 잘 보이지 않으면 불안하고 답답하죠? IT 기술을 접할 때도 비슷한 느낌을 받으실 때가 많을 거예요.</p> <p>갑자기 복잡한 인공지능 전문 용어가 쏟아지면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 우리가 흔히 쓰는 인공지능 검색 방식을 한 단계 더 업그레이드해서, 스스로 생각하고 필요한 정보를 찾아내는 똑똑한 시스템을 아주 쉽게 만드는 방법을 이야기해 보려고 해요. 어렵지 않으니 편하게 따라오세요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-기존-검색-방식의-아쉬운-점">1. 기존 검색 방식의 아쉬운 점</h3> <ul> <li>우리가 흔히 쓰는 방식은 질문을 던지면 딱 한 번 문서를 찾아 모델에게 전달하는 방식이에요.</li> <li>질문의 답이 여러 문서에 흩어져 있거나, 상황에 따라 다른 곳을 봐야 할 때는 엉뚱하거나 반쪽짜리 답변이 나오기 쉽답니다.</li> </ul> <h3 id="2-스스로-생각하는-에이전트-검색의-등장">2. 스스로 생각하는 에이전트 검색의 등장</h3> <ul> <li>이번에 소개하는 시스템은 똑똑한 추론 에이전트를 도입해 이 문제를 해결해요.</li> <li>에이전트가 직접 질문을 분석하고, 어떤 지식 창고를 참고해야 할지 판단하며, 필요하다면 여러 번 반복해서 정확한 정보를 찾아낸 뒤 답변을 완성한답니다.</li> </ul> <h3 id="3-복잡한-설정은-줄이고-관리는-편하게">3. 복잡한 설정은 줄이고 관리는 편하게</h3> <ul> <li>아마존 베드락의 관리형 지식 기반을 활용하면 문서 저장소나 복잡한 색인 작업을 직접 관리할 필요가 없어요.</li> <li>파이썬 기반의 AWS CDK 도구를 사용하면 여러 개의 클라우드 구성 요소와 연결 관계를 명령어 한 번으로 깔끔하게 배포할 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="4-꼼꼼한-모니터링과-평가-기능">4. 꼼꼼한 모니터링과 평가 기능</h3> <ul> <li>스스로 판단하고 움직이는 시스템일수록 실제로 잘 작동하는지 눈으로 확인하는 것이 중요하겠죠?</li> <li>이 시스템은 에이전트가 어떤 경로로 답변을 찾았는지, 속도는 어땠는지 한눈에 볼 수 있는 대시보드와 평가 기능을 기본으로 함께 제공해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>나만의 데이터로 맞춤형 정보 창고 만들기</strong>: 제공된 예시 데이터 대신 내 업무 파일이나 자주 보는 문서를 업로드해 두면, 에이전트가 척척 찾아내 답변해 주는 사내 도우미로 활용할 수 있어요.</li> <li><strong>복잡한 분야별로 똑똑하게 분류하기</strong>: 금융이나 날씨처럼 성격이 다른 정보들을 각각 분리된 지식 기반으로 등록해 두면, 에이전트가 질문에 맞춰 알맞은 도구를 정확하게 골라 쓰는 똑똑한 모습을 확인할 수 있답니다.</li> </ul> <p>오늘 살펴본 에이전트 검색 시스템처럼, 여러분이라면 이 똑똑한 기능을 일상이나 업무 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-our-newest-ai-quest-mapping-the-human-brain/Tue, 27 Oct 2026 01:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-27-our-newest-ai-quest-mapping-the-human-brain/<p>안녕하세요! 평소에 AI가 세상을 어떻게 바꾸고 있는지 궁금하셨던 적 있으시죠? 🧠</p> <p>오늘은 구글이 스탠퍼드 학습 가속화 센터와 함께 만든 특별한 교육 프로그램 소식을 가져왔어요. 11세에서 14세 사이의 학생들이 직접 AI 연구원이 되어 다양한 문제를 해결해 보는 프로그램인데요. 지금까지 전 세계에서 40만 건 이상 참여했을 만큼 반응이 뜨겁다고 해요. 이번에 새롭게 선보인 세 번째 이야기, 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="뇌를-지도처럼-그리는-세-번째-퀘스트">뇌를 지도처럼 그리는 세 번째 퀘스트</h3> <p>이번에 새로 공개된 <strong>폴라 피크</strong> 퀘스트는 학생들이 뇌 과학의 최전선으로 떠나는 여 이에요. 게임 속 캐릭터의 기억 상실 원인을 찾기 위해 학생들은 뇌 속의 신경 세포를 스캔하고 지도처럼 그리는 작업을 하게 되죠. 데이터 정리나 모델 테스트 같은 실제 연구 과정을 직접 경험하면서, AI가 과학 연구를 얼마나 빠르게 도와주는지 눈으로 확인할 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-the-media-industry-is-becoming-a-prediction-economy/Mon, 26 Oct 2026 22:36:46 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-the-media-industry-is-becoming-a-prediction-economy/<p>미디어와 마케팅 업계에서 이제는 &ldquo;누가 광고를 봤는지&quot;를 세는 것보다 <strong>&ldquo;그 광고가 무엇을 바꾸었는지&rdquo;</strong> 그 결과를 증명하는 것이 훨씬 중요해지고 있어요. 📊 광고와 마케팅의 중심이 단순한 관심도 측정에서 실질적인 성과 예측으로 이동하는 이 흐름을 업계에서는 <strong>예측 경제</strong>라고 부른답니다.</p> <p>갑자기 이런 변화가 찾아오니 조금 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정하지 마세요. 핵심 내용만 알기 쉽게 정리해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-관심도-경제에서-예측-경제로의-전환">1. 관심도 경제에서 예측 경제로의 전환</h3> <ul> <li>과거의 광고는 노출 횟수나 클릭 수처럼 단순한 관심을 측정하는 데 집중했어요.</li> <li>하지만 이제는 마케팅 비용을 쓰기 전에 고객이 무엇을 원할지 미리 예측하고 그 가치를 증명하는 능력이 중요해졌습니다.</li> <li>많은 기업의 마케팅 책임자(CMO)들은 흩어져 있는 데이터 때문에 마케팅 성과를 제대로 증명하기 어렵다고 말해요.</li> </ul> <h3 id="2-똑똑한-ai-에이전트와-데이터의-역할">2. 똑똑한 AI 에이전트와 데이터의 역할</h3> <ul> <li>최근 각광받는 AI 에이전트는 믿을 수 있고 잘 정리된 데이터가 뒷받침되지 않으면 제대로 작동하기 어렵습니다.</li> <li>실제로 한 대형 반려동물용품 소매업체는 고객 데이터를 활용해 개인화된 메시지를 보낸 결과, 예약과 자동 주문 건수가 눈에 띄게 늘어나는 성과를 거두었어요.</li> <li>이는 단순히 더 똑똑한 AI 모델을 썼기 때문이 아니라, 흩어져 있던 데이터가 하나로 잘 모였기 때문이랍니다.</li> </ul> <h3 id="3-예측-경제를-위한-네-가지-핵심-요소">3. 예측 경제를 위한 네 가지 핵심 요소</h3> <ul> <li><strong>맥락(Context)</strong>: AI와 에이전트가 고객과 비즈니스를 정확하게 이해할 수 있도록 전체 데이터를 하나로 모으는 것</li> <li><strong>통제(Control)</strong>: 사람뿐만 아니라 AI 에이전트도 안전하게 데이터를 다룰 수 있도록 철저한 보안과 기준을 세우는 것</li> <li><strong>비용(Cost)</strong>: AI를 사용할 때 무조건 토큰을 많이 쓰는 것이 아니라, 비즈니스 가치에 맞춰 합리적으로 예산을 관리하는 것</li> <li><strong>선택(Choice)</strong>: 특정 기술에 묶이지 않고 상황에 맞는 다양한 AI 모델과 오픈 포맷을 자유롭게 활용할 수 있는 것</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>작은 성공 사례부터 시작해 보세요</strong>: 모든 문제를 한 번에 해결하려고 하기보다, 휴면 고객 깨우기나 타겟 고객 설정처럼 명확한 목표를 하나 정해 AI와 데이터를 적용해 보는 것이 좋아요.</li> <li><strong>데이터를 한곳으로 모으는 것부터</strong>: 마케팅 팀과 데이터 팀이 따로 노는 대신, 고객 정보를 한눈에 볼 수 있는 통일된 기반을 마련해 보세요.</li> <li><strong>비즈니스와 기술의 조화</strong>: 비즈니스를 잘 아는 사람은 기술에 조금 더 관심을 갖고, 기술을 아는 사람은 비즈니스 목표에 집중하면서 차근차근 데이터 활용 범위를 넓혀가면 됩니다.</li> </ul> <p>결국 성공적인 마케팅과 광고의 미래는 잘 정리된 데이터 위에서 올바른 예측을 해내는 것에 달려 있어요. 여러분이라면 이 똑똑한 데이터 예측 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-how-text-to-speech-technology-works-from-text-to-natural-voi/Mon, 26 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-how-text-to-speech-technology-works-from-text-to-natural-voi/<p>글을 읽다가 눈이 피로하거나, 귀로 듣는 콘텐츠가 더 편하다고 느낀 적 있으신가요? 🎧 요즘은 글자를 자연스러운 사람 목소리로 바꿔주는 기술이 정말 친숙해졌죠. 오늘은 텍스트를 음성으로 만들어주는 기술인 TTS의 원리가 어떻게 되는지 쉽고 재미있게 알아볼게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-tts텍스트-음성-변환란-무엇인가요">1. TTS(텍스트 음성 변환)란 무엇인가요?</h3> <ul> <li>글자를 소리 내어 읽어주는 기술로, 크게 **프론트엔드(텍스트 분석)**와 <strong>백엔드(음성 생성)</strong> 두 단계로 나뉘어요.</li> <li>컴퓨터가 이해할 수 있도록 글자를 쪼개고 수학적 데이터로 바꾼 뒤, 이를 종합해 사람의 목소리 파형으로 만들어낸답니다.</li> <li>예를 들어 &ldquo;$11&quot;이라는 글자를 만나면 그대로 읽는 게 아니라 &ldquo;일레븐 달러(eleven dollars)&ldquo;처럼 소리 내야 하는 형태로 똑똑하게 바꿔줘요.</li> </ul> <h3 id="2-로봇-목소리에서-자연스러운-목소리로의-진화">2. 로봇 목소리에서 자연스러운 목소리로의 진화</h3> <ul> <li>과거의 음성 합성 기술은 기계적이고 단조로운 로봇 소리에 가까웠어요.</li> <li>90년대부터는 실제 사람의 목소리 조각을 이어 붙이는 방식을 썼지만, 약간 부자연스러운 느낌이 있었죠.</li> <li>최근에는 인공지능(AI)을 활용한 신경망 기술이 도입되면서, 억양과 감정까지 담아낸 아주 자연스러운 사람 목소리를 구현해 내고 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-발음과-억양을-다듬는-방법">3. 발음과 억양을 다듬는 방법</h3> <ul> <li>사람이 쓰는 언어는 단어의 생김새가 같아도 문맥에 따라 발음이 달라지는 등 복잡한 부분이 많죠.</li> <li>이를 해결하기 위해 특수 발음 사전이나 음성 기호를 활용해 AI가 고유 명사나 전문 용어를 정확하게 발음하도록 세심하게 조정할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>콘텐츠 제작:</strong> 오디오북이나 영상 내레이션, 게임 캐릭터 대사 등을 만들 때 스튜디오 녹음 비용과 시간을 크게 아낄 수 있어요.</li> <li><strong>학습과 접근성 향상:</strong> 화면 읽기 기능이나 난독증 지원 등을 통해 긴 글을 눈으로 읽기 힘든 이들이 귀로 쉽게 정보를 접할 수 있게 도와줘요.</li> <li><strong>고객 응대 서비스:</strong> 단순한 버튼 누르기 방식의 ARS에서 벗어나, 고객과 자연스럽게 대화하며 질문에 답해주는 음성 상담 서비스로 활용할 수 있어요.</li> </ul> <p>여러분이라면 이 자연스러운 목소리 기술을 일상 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-ai-fde/Mon, 26 Oct 2026 14:41:14 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-ai-fde/<p>AI에게 업무를 맡기면 척척 해낼 것 같지만, 막상 일상 업무나 회사의 현장에 도입해보면 생각만큼 쉽지 않죠? 사내 데이터가 여기저기 흩어져 있거나 부서마다 부르는 용어가 다르고, 외부와 차단된 안전한 망을 써야 하는 등 다양한 벽에 부딪히게 돼요.</p> <p>좋은 AI 모델이 있어도 우리 회사의 진짜 업무 환경에 맞게 조율하는 과정이 꼭 필요한데요. 네이버클라우드에서 바로 이 역할을 맡아 뛰고 있는 사람들을 FDE라고 부른답니다. 오늘은 이 엔지니어들이 현장에서 어떻게 AI를 우리 편으로 만들고 있는지 살짝 들여다볼까요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-gharp-real-time-gaussian-head-animation-from-large-scale-rec/Mon, 26 Oct 2026 09:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-26-gharp-real-time-gaussian-head-animation-from-large-scale-rec/<p>여러분, 내가 직접 움직이는 3D 아바타를 만들고 싶다는 생각 해보신 적 있으신가요? 갑자기 이런 기술 이야기를 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?</p> <p>오늘은 몇 장의 사진만으로 생생한 3D 얼굴 아바타를 실시간으로 움직이게 만들어주는 기술인 <strong>GHARP</strong>에 대해 아주 쉽게 이야기해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-두-단계로-똑똑하게-나누어-처리하기">1. 두 단계로 똑똑하게 나누어 처리하기</h3> <ul> <li>이 기술은 복잡한 작업을 두 단계로 나누어 처리해요.</li> <li>먼저 얼굴의 생김새를 미리 꼼꼼하게 만들어두는 &lsquo;얼굴 분석 단계&rsquo;를 거친 뒤, 실제로 움직일 때는 가벼운 프로그램으로 빠르게 표정을 따라 하게 만들죠.</li> <li>이렇게 나누어 놓으니 스마트폰에서도 척척 돌아갈 정도로 속도가 아주 빨라졌답니다.</li> </ul> <h3 id="2-여러-사진을-하나로-척척-합치기">2. 여러 사진을 하나로 척척 합치기</h3> <ul> <li>여러 각도에서 찍은 사진들을 바탕으로 흔들림 없이 탄탄한 3D 얼굴 모양을 완성해요.</li> <li>표정이 바뀔 때도 얼굴의 전체적인 구조는 그대로 유지되면서 움직이는 부분만 자연스럽게 살려내기 때문에 훨씬 더 진짜 같은 모습을 보여줍니다.</li> </ul> <h3 id="3-몸과-옷의-떨림까지-깔끔하게-잡기">3. 몸과 옷의 떨림까지 깔끔하게 잡기</h3> <ul> <li>기존의 아바타 기술들은 얼굴 표정만 신경 쓰다 보니 몸이나 옷 위치가 헷갈려 화면이 흐려지거나 떨리는 문제가 있었어요.</li> <li>이번 기술에는 목표 이미지와 참고 이미지의 몸을 착 딱 맞춰주는 똑똑한 보조 프로그램이 포함되어 있어서, 흐림 현상 없이 깔끔한 영상을 만들어 낸답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>나만의 실시간 3D 아바타 만들기</strong>: 스마트폰이나 일반 컴퓨터로 내 얼굴 사진 몇 장만 입력하면, 화상 통화나 게임 속에서 나를 대신해 실시간으로 표정을 짓는 3D 아바타를 손쉽게 구현할 수 있어요.</li> <li><strong>모바일 환경에서의 가벼운 구동</strong>: 무거운 장비 없이도 모바일 기기에서 원활하게 작동하기 때문에, 일상적인 앱 서비스나 메신저에 바로 적용하기에 아주 실용적이랍니다.</li> </ul> <p>오늘 살펴본 기술 어떠셨나요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-how-finance-cut-forecasting-to-hours-with-ai/Sat, 24 Oct 2026 05:58:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-how-finance-cut-forecasting-to-hours-with-ai/<p>사내 업무에서 매번 반복되는 보고서 작성이나 자료 취합 때문에 지친 적 있으신가요? 엑셀과 씨름하며 밤을 지새우던 업무가 AI를 만나 순식간에 끝난다면 믿어지시나요? 오늘은 스노우플레이크 재무팀이 AI를 활용해 업무 속도를 획기적으로 단축한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="ai에게-우리-회사만의-상식-알려주기">AI에게 우리 회사만의 상식 알려주기</h3> <ul> <li>스노우플레이크 재무팀은 AI에게 데이터와 전문 용어, 업무 흐름을 미리 알려주는 프로필 기반을 만들었어요.</li> <li>이 배경지식 덕분에 AI가 매번 헤매지 않고 곧바로 정답을 찾아내어, 답변을 얻기까지 거치는 단계가 절반 이하로 줄어들었답니다.</li> <li>그 결과 월간 실적 예측과 분석에 일주일 이상 걸리던 작업이 몇 시간 만에 척척 끝나게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="출장비-보고서부터-예약-관리까지-척척">출장비 보고서부터 예약 관리까지 척척</h3> <ul> <li>영업 사원의 출장 경비 분석이나 지출 변동 내역을 정리하는 복잡한 과정이 이제 단 15분 만에 끝납니다.</li> <li>예약 현황과 실적을 비교하는 업무 역시 간단한 명령어 입력만으로 몇 분 만에 완료할 수 있어요.</li> <li>믿을 수 있는 공식 데이터 소스만을 활용하기 때문에 정확성도 탄탄하게 챙겼답니다.</li> </ul> <h3 id="전문가가-아니어도-직접-만드는-ai-도구">전문가가 아니어도 직접 만드는 AI 도구</h3> <ul> <li>복잡한 코딩을 몰라도 현업 분석가들이 직접 자신만의 업무 도구를 만들 수 있는 환경이 조성되었어요.</li> <li>두 달 만에 3가지였던 기능이 36가지로 늘어났고, 처음 도입한 직원 중 87퍼센트가 지금도 매일 이 AI를 활용하고 있답니다.</li> <li>내가 가장 잘 아는 업무를 내 손으로 직접 AI에 맞춰 도구로 만드니 활용도가 훨씬 높아진 것이죠.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>기본 배경지식 먼저 챙기기:</strong> AI를 도입할 때 우리 회사만의 용어나 데이터 규칙을 먼저 학습시키는 것이 핵심이에요. 밑바탕이 튼튼해야 AI가 엉뚱한 소리를 하지 않고 진짜 도움이 되는 답변을 줍니다.</li> <li><strong>현업 담당자가 직접 도구 만들기:</strong> 개발자에게 일일이 부탁하기보다, 실제 업무를 가장 잘 아는 실무자가 직접 AI 활용 기능을 만드는 방식을 시도해 보세요. 업무 효율이 눈에 띄게 좋아질 거예요.</li> </ul> <p>여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 비서에게 가장 먼저 어떤 업무를 시켜보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-real-time-energy-trading-and-analytics-on-databricks/Sat, 24 Oct 2026 04:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-real-time-energy-trading-and-analytics-on-databricks/<p>전기나 가스 같은 에너지를 사고파는 시장, 상상해보신 적 있나요? 가격이 시시각각 변하고 1초가 아니라 밀리초 단위로 결정을 내려야 하는 숨 가쁜 곳이죠. 최근에는 거래 단위까지 더 촘촘해지면서 다뤄야 할 데이터가 어마어마하게 늘어났다고 해요.</p> <p>갑자기 이런 복잡한 소식을 들으면 어렵게 느껴지시죠? 데이터가 늦게 반영되면 과거 데이터로 위험을 계산하게 되어 큰 손실로 이어질 수 있거든요. 그래서 오늘은 실시간 거래와 AI 분석을 하나의 플랫폼에서 척척 해내는 똑똑한 방식에 대해 쉽게 이야기해 볼게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-실시간-거래와-분석을-하나로-묶는-이유">1. 실시간 거래와 분석을 하나로 묶는 이유</h3> <ul> <li>에너지 거래 시장은 가격 변동이 심하고 거래 주기가 짧아 속도가 생명이에요.</li> <li>보통은 실시간 거래용 시스템과 분석용 시스템을 따로 쓰지만, 이러면 데이터가 어긋나거나 복잡해지는 문제가 생겨요.</li> <li>하나의 통합된 플랫폼을 쓰면 실시간 데이터와 과거 데이터가 같은 곳을 바라보게 되어 훨씬 효율적이랍니다.</li> </ul> <h3 id="2-핵심-기술과-작동-방식">2. 핵심 기술과 작동 방식</h3> <ul> <li>실시간 스트리밍 기술이 시장 데이터를 빠르게 받아오고, 데이터베이스 역할을 하는 공간에 착착 쌓아줘요.</li> <li>이 데이터를 바탕으로 실시간 거래 화면을 보여주기 때문에 위험 감지나 가격 변동을 즉시 눈으로 확인할 수 있어요.</li> <li>머신러닝 모델도 같은 데이터를 바로 쓰기 때문에, 따로 모델을 옮기는 복잡한 과정 없이 정확한 예측 결과를 화면에 띄울 수 있죠.</li> </ul> <h3 id="3-보안과-관리를-한-번에-해결하는-거버넌스">3. 보안과 관리를 한 번에 해결하는 거버넌스</h3> <ul> <li>데이터의 권한과 이력을 관리하는 기능이 전체 시스템에 공통으로 적용돼요.</li> <li>대시보드를 보든, AI 분석을 하든, 실시간 거래를 하든 모두 같은 기준의 보안과 관리를 받기 때문에 따로 설정할 번거로움이 없어요.</li> <li>자연어로 질문하면 답변해주는 기능도 있어서 분석가들이 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>복잡한 시스템 이야기를 들으니 우리 일상과는 거리가 멀어 보이시죠? 하지만 핵심은 서로 다른 일을 할 때 데이터를 따로 두지 않고 하나로 모으는 효율성에 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-orchestrating-sagemaker-ai-endpoint-auto-scaling-with-aws-cd/Sat, 24 Oct 2026 01:30:10 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-orchestrating-sagemaker-ai-endpoint-auto-scaling-with-aws-cd/<p>AWS에서 인공신경망 모델을 서비스할 때 자동으로 서버 용량을 조절해 주는 기능, 자주 쓰시죠? 그런데 갑자기 이런 설정을 바꾸려고 할 때 배포가 실패하거나 오류가 나서 당황스러웠던 적 없으신가요?</p> <p>인공지능 엔드포인트를 업데이트할 때 기존 방식대로 하면 시스템이 서로 꼬이면서 에러가 발생하거나, 심한 경우 복구하기 힘든 상태가 되기도 해요. 오늘은 이 문제를 깔끔하게 해결하는 방법을 소개해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="엔드포인트-업데이트의-숨은-함정">엔드포인트 업데이트의 숨은 함정</h3> <ul> <li>AWS의 배포 도구로 인공지능 엔드포인트의 사양이나 환경 변수를 바꾸려고 하면, 자동 확장 기능과 충돌이 일어납니다.</li> <li>시스템이 자동 확장 대상을 등록 해제하지 않은 채 업데이트를 시도하기 때문에 배포가 거부되거나 에러가 발생해요.</li> <li>수동으로 해결하려다 보면 자동 확장 기능이 풀려버리거나 롤백마저 실패해 복구가 어려워질 수 있습니다.</li> </ul> <h3 id="재사용-가능한-cdk-구조로-해결하기">재사용 가능한 CDK 구조로 해결하기</h3> <ul> <li>AWS CDK의 커스텀 리소스를 활용해 엔드포인트 업데이트 전후로 자동 확장 대상의 등록 해제와 재등록을 자동으로 조율합니다.</li> <li>명시적인 순서 지정을 통해 엔드포인트가 완전히 준비된 상태에서만 안전하게 자동 확장이 다시 연결되도록 만들어요.</li> <li>설정값이 바뀔 때만 작동하는 해시 값을 이용해 수동 개입 없이 한 번에 배포를 완료할 수 있습니다.</li> </ul> <h3 id="백그라운드에서-안전하게-진행되는-과정">백그라운드에서 안전하게 진행되는 과정</h3> <ul> <li>비동기 완료 패턴을 사용해 긴 시간 동안 대기해야 하는 작업도 타임아웃 걱정 없이 안정적으로 처리합니다.</li> <li>스택을 삭제할 때도 자동 확장 대상과 정책이 깔끔하게 정리되어 불필요한 리소스가 남지 않아요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>새로운 프로젝트를 시작할 때</strong>: 제공되는 예제 스택을 그대로 가져와서 안전한 자동 확장 환경을 구축해 보세요.</li> <li><strong>기존 프로젝트에 적용할 때</strong>: 관련 디렉토리 구조를 프로젝트에 복사해 넣는 것만으로도 기존 엔드포인트 리소스와 쉽게 결합할 수 있습니다.</li> <li><strong>설정 파일 관리하기</strong>: 엔드포인트 사양과 자동 확장 설정을 하나의 설정 파일에서 함께 관리하면 변경 사항이 생겼을 때 전체 흐름이 자연스럽게 연동됩니다.</li> </ul> <p>오늘 준비한 내용은 여기까지예요. 여러분은 인공지능 배포 자동화를 하면서 어떤 점이 가장 까다로우셨나요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-visualize-points-and-routes-with-geojson-in-amazon-quick-sig/Sat, 24 Oct 2026 01:24:55 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-visualize-points-and-routes-with-geojson-in-amazon-quick-sig/<p>안녕하세요! 지도 데이터를 활용해 업무 보고서를 만들거나 매출을 분석할 때, 좀 더 생생하게 위치 정보를 보여주고 싶었던 적 있으신가요?</p> <p>데이터 분석 도구인 아마존 퀵사이트의 레이어 맵 기능이 한층 더 업그레이드되었다는 반가운 소식이에요. 기존에는 구역을 나누는 면 형태만 다룰 수 있었지만, 이제는 특정 장소를 콕 집어주는 점과 이동 경로를 나타내는 선까지 지도 위에 자유롭게 그려낼 수 있게 되었답니다. 복잡한 지리 정보 시각화, 어떻게 활용할 수 있는지 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-점과-선으로-더-다양해진-지도-표현">1. 점과 선으로 더 다양해진 지도 표현</h3> <ul> <li><strong>점(Point) 기능</strong>: 매장 위치나 시설처럼 특정 장소를 정확하게 짚어서 보여줄 수 있어요.</li> <li><strong>선(LineString) 기능</strong>: 비행기 이동 경로, 배송 경로, 파이프라인처럼 장소와 장소를 잇는 선을 그릴 수 있죠.</li> <li><strong>데이터 연결 방식</strong>: 지도 모양을 담은 파일과 실제 매출 같은 지표가 담긴 데이터셋을 공통 키값으로 연결해 작동해요.</li> </ul> <h3 id="2-레이어-맵-점-기능과-기본-점-맵의-차이점">2. 레이어 맵 점 기능과 기본 점 맵의 차이점</h3> <ul> <li>기존 기본 점 맵은 주소를 자동으로 인식하고 데이터 변화에 맞춰 유연하게 움직여요.</li> <li>새로 추가된 레이어 맵의 점 기능은 좌표를 직접 입력해야 하지만, 지도의 확대·축소를 고정해 항상 일정한 구역을 보여줄 수 있는 장점이 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-화면-제어와-여러-층-겹치기-기술">3. 화면 제어와 여러 층 겹치기 기술</h3> <ul> <li><strong>뷰포트 고정</strong>: 사용자가 엉뚱한 지역으로 지도를 확대·축소하지 못하도록 특정 화면 범위를 딱 고정할 수 있어요.</li> <li><strong>레이어 겹치기</strong>: 구역(면), 매장(점), 배송 경로(선) 등 여러 요소를 겹쳐서 하나의 입체적인 지도로 만들 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="4-지도-모양지오존-파일-업데이트-방법">4. 지도 모양(지오존 파일) 업데이트 방법</h3> <ul> <li>데이터는 자동으로 최신화되지만, 새로운 매장이나 경로처럼 지도 모양 자체가 바뀔 때는 파일 교체가 필요해요.</li> <li>콘솔에서 직접 파일을 새로 업로드하거나, 자동화 도구를 연동해 필요할 때마다 간편하게 업데이트할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번에 업데이트된 기능은 개발자가 아니더라도 우리 주변의 다양한 업무에 아주 유용하게 쓸 수 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-how-bayer-crop-science-built-an-agentic-decision-engine-on-a/Sat, 24 Oct 2026 01:21:36 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-24-how-bayer-crop-science-built-an-agentic-decision-engine-on-a/<p>안녕하세요 독자 여러분! 🌾 혹시 방대한 양의 데이터를 다루며 원인을 찾느라 골머리를 앓아본 적 있으신가요? 오늘은 농업 과학 분야에서 복잡한 데이터 분석 과정을 획기적으로 바꾼 흥미로운 기술 이야기를 들려드릴게요. 복잡한 시스템 앞에서도 당황하지 않도록 아주 쉽게 풀어드릴 테니 편하게 따라오세요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-복잡한-데이터-분석을-쉽게-바꾸기">1. 복잡한 데이터 분석을 쉽게 바꾸기</h3> <ul> <li>바이엘 크롭사이언스는 방대한 농업 데이터를 다루기 위해 머신러닝 워크플로우 관리 시스템인 CDE를 운영해 왔어요.</li> <li>하지만 시스템이 커질수록 결과가 왜 이렇게 나왔는지, 왜 실패했는지 그 이유를 찾는 일이 오히려 더 큰 숙제가 되었답니다.</li> <li>이 문제를 해결하기 위해 누구나 일상 언어로 질문하면 답을 찾아주는 AI 에이전트 기반의 시스템인 ADE를 개발하게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="2-똑똑한-비서들의-협업-구조">2. 똑똑한 비서들의 협업 구조</h3> <ul> <li>ADE는 여러 전문 AI 에이전트들이 힘을 합쳐 움직이는 구조로 만들어졌어요.</li> <li>예를 들어 사용자가 &ldquo;어제 왜 작업이 실패했지?&ldquo;라고 물어보면, 총괄 관리 역할을 하는 슈퍼바이저 에이전트가 질문의 의도를 파악해 알맞은 전문가 에이전트에게 일을 맡겨요.</li> <li>문제 해결을 담당하는 에이전트가 로그와 상태를 직접 확인하고 진단 결과를 전달해주기 때문에, 사용자가 직접 복잡한 시스템을 뒤질 필요가 없어진답니다.</li> </ul> <h3 id="3-안정적인-운영과-비용-관리의-비밀">3. 안정적인 운영과 비용 관리의 비밀</h3> <ul> <li>이 시스템은 아마존 베드락의 에이전트 기능을 활용해 안전하고 독립된 환경에서 실행돼요.</li> <li>도구와 권한을 깔끔하게 나누어 보안을 지키고, 비용이 어디서 얼마나 쓰이는지 꼼꼼하게 추적할 수 있도록 설계되었어요.</li> <li>그 결과, 단순한 오류 진단에 1시간 넘게 걸리던 작업이 이제는 10분 아래로 뚝딱 해결되게 되었답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>직접 개발자가 아니더라도 이 사례에서 배울 수 있는 실용적인 포인트가 있어요. 복잡한 시스템이나 수많은 문서 속에서 정답을 찾아야 하는 업무가 있다면, AI를 하나의 거대한 덩어리가 아니라 역할별 전문가들로 나누어 협업하게 만드는 방식을 고민해보세요. 질문을 던지면 알아서 알맞은 도구를 찾아 척척 답을 내놓는 방식을 도입하면, 일상적인 업무 시간과 수고를 엄청나게 줄일 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-how-immobiliare-it-went-from-one-conversational-agent-to-an/Fri, 23 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-how-immobiliare-it-went-from-one-conversational-agent-to-an/<p>집 구하기나 부동산 매물 알아보실 때, 궁금한 건 바로바로 해결하고 싶은데 막상 전화 통화나 문의는 번거롭게 느껴진 적 있으시죠?</p> <p>이탈리아의 아주 유명한 부동산 플랫폼인 &lsquo;이모빌리아레(Immobiliare.it)&lsquo;가 바로 이 고민을 해결하기 위해 인공지능 음성 상담사를 도입했다고 해요. 하나뿐이던 AI 상담사가 어떻게 여러 개가 힘을 합치는 네트워크로 발전하게 되었는지, 그 흥미로운 이야기를 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-첫-번째-ai-상담사의-탄생">1. 첫 번째 AI 상담사의 탄생</h3> <ul> <li>이탈리아 최대 부동산 플랫폼인 이모빌리아레는 고객들의 질문에 빠르고 친절하게 답하기 위해 인공지능 음성 상담사를 도입했어요.</li> <li>특히 이탈리아어와 남유럽 지역의 자연스러운 현지 억양과 목소리를 구현하는 것이 중요했는데, 일레븐랩스의 기술을 통해 이 문제를 훌쩍 해결했답니다.</li> <li>이 AI 상담사는 밤낮없이 걸려오는 전화를 받아 구매자의 질문에 답하고, 판매자에게는 관심 있는 고객의 정보를 깔끔하게 요약해 전달했어요.</li> </ul> <h3 id="2-놀라운-성과와-고객-반응">2. 놀라운 성과와 고객 반응</h3> <ul> <li>실제로 이 AI 상담사를 도입한 결과, 매물 판매자의 70% 이상이 이 기능을 적극적으로 선택했어요.</li> <li>구매자들도 문자로 대화하는 것보다 음성으로 소통하는 것을 더 편안하게 여겨, 전화번호 같은 개인 정보를 공유하는 비율이 74%나 껑충 뛰었습니다.</li> <li>고객들의 긍정적인 평가가 80%에 달할 정도로 반응이 아주 뜨거웠다고 해요.</li> </ul> <h3 id="3-하나의-상담사에서-에이전트-네트워크로">3. 하나의 상담사에서 에이전트 네트워크로</h3> <ul> <li>첫 번째 성공에 힘입어, 회사는 개인 판매자 전용 상담사, 매물 품질 관리 상담사, 고객 지원 및 대화형 검색 기능까지 여러 AI 상담사를 확장했어요.</li> <li>이 상담사들은 각자 맡은 전문적인 역할(하위 에이전트)이 있어서, 복잡한 일도 뒤에서 착착 나눠서 처리한답니다.</li> <li>사용자는 마치 한 사람과 대화하는 것처럼 자연스럽고 편안하게 서비스를 이용할 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="4-안전하고-믿을-수-있는-시스템">4. 안전하고 믿을 수 있는 시스템</h3> <ul> <li>시스템이 커질수록 보안과 안전성도 중요해지겠죠?</li> <li>플랫폼이 제공하는 기본적인 안전 장치들과 철저한 기준 덕분에, 개발팀은 안심하고 빠르고 안전하게 서비스를 키워나갈 수 있었습니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>복잡한 업무를 작은 단위로 쪼개기</strong>: 꼭 개발자가 아니더라도, 우리가 일상이나 업무에서 여러 가지 일을 한 번에 처리하기 벅찰 때가 있죠? AI 시스템처럼 큰일을 작은 역할로 나누어 순서대로 처리하는 방식을 참고해보세요.</li> <li><strong>고객과의 소통 방식 돌아보기</strong>: 텍스트보다 음성이나 직관적인 대화가 더 편할 때가 많은 것처럼, 서비스나 소통을 기획할 때 사용자가 정말로 편하게 느끼는 지점이 어디인지 고민해보면 좋답니다.</li> </ul> <p>인공지능이 혼자가 아니라 여러 명이 팀을 이뤄 일하는 모습, 상상만 해도 정말 든든하지 않나요? 여러분이라면 이렇게 똑똑하게 일하는 AI 상담사 네트워크를 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-how-to-measure-ai-value-beyond-adoption-metrics-snowflake/Fri, 23 Oct 2026 19:07:13 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-how-to-measure-ai-value-beyond-adoption-metrics-snowflake/<p>갑자기 &ldquo;우리 회사 AI 도입률이 35%예요&quot;라는 소식을 들으면, 이게 잘하고 있는 건지 감이 잘 안 오시죠?</p> <p>AI를 얼마나 많이 쓰는지 단순한 숫자만 세는 시대는 이제 지나갔어요. 오늘은 스노우플래크가 AI의 진짜 가치를 측정하고 실제로 업무에 활용했던 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="숫자가-아닌-진짜-업무를-측정하기">숫자가 아닌 진짜 업무를 측정하기</h3> <ul> <li>단순히 AI를 켜본 횟수나 질문을 던진 횟수만 세면, 단순한 검색을 하는 것과 복잡한 업무를 자동화하는 것을 구분할 수 없어요.</li> <li>AI가 진짜로 시간에 여유를 만들어주고 있는지 확인하려면, AI가 단순 답변을 넘어 실제 업무(파이프라인 구축, 오류 진단 등)를 얼마나 처리하고 있는지 살펴봐야 합니다.</li> <li>업계 동료들과 비교하는 벤치마크를 통해 우리 회사의 AI 활용 수준이 걸음마 단계인지, 선도적인 단계인지 객관적으로 파악할 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="사내-개발-팀과-마케팅-팀의-놀라운-변화">사내 개발 팀과 마케팅 팀의 놀라운 변화</h3> <ul> <li>데이터 엔지니어링 팀은 매달 수백 시간 걸리던 파이프라인 진단 업무를 AI 에이전트(CoCo)에게 맡겨 큰 효율을 얻었어요. 사람이 직접 하던 검토와 승인 절차는 그대로 유지하면서 손이 많이 가던 진단 과정을 자동화했답니다.</li> <li>마케팅 팀에서는 SQL 문법을 잘 모르는 직원들도 적극적으로 AI를 활용하기 시작했어요. 캠페인 자동화부터 후보자 발굴까지 다양한 업무에 AI를 적용해 주간 사용률이 70%까지 훌쩍 뛰어올랐죠.</li> </ul> <h3 id="ai-측정의-5단계-시퀀스">AI 측정의 5단계 시퀀스</h3> <ul> <li>사용(Usage), 이해(Understanding), 벤치마킹(Benchmarking), 행동(Action), 영향(Impact)으로 이어지는 5단계를 거쳐야 AI가 진짜 업무 성과로 이어지는지 정확히 알 수 있어요.</li> <li>결국 핵심은 &lsquo;남들이 얼마나 쓰느냐&rsquo;가 아니라, 우리 팀만의 반복적이고 잘 정리된 업무 프로세스를 AI와 함께 어떻게 발전시키느냐에 달렸답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>우리 팀의 반복 업무 찾아보기</strong>: 개발자가 아니더라도 괜찮아요. 여러분이 매일 혹은 매주 반복하고 있는 문서 정리나 데이터 확인 업무 중 하나를 골라보세요.</li> <li><strong>매뉴얼을 AI에게 건넬 준비하기</strong>: 신입사원에게 업무를 인수인계할 때 쓸 수 있을 정도로 절차가 명확한 업무라면, AI에게 그 역할을 맡겨볼 수 있는 좋은 후보예요.</li> <li><strong>최종 검토는 사람이 직접 하기</strong>: AI가 일을 다 처리하더라도, 결과물을 최종적으로 확인하고 승인하는 &lsquo;사람의 눈&rsquo;은 반드시 거치도록 업무를 설계해보세요.</li> </ul> <p>여러분이라면 이 똑똑한 AI 기능을 여러분의 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-ibm-supports-award-winning-projects-in-nedo-challenge/Fri, 23 Oct 2026 13:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-ibm-supports-award-winning-projects-in-nedo-challenge/<p>여러분, 요즘 양자 컴퓨터라는 말 한 번쯤 들어보셨죠? 뭔가 복잡하고 우리 일상과는 멀게 느껴지실 텐데요. 갑자기 이런 최신 기술 소식이 들리면 어렵게 느껴지시죠?</p> <p>일본에서 열린 한 특별한 기술 경진대회에서 수상한 모든 팀이 바로 이 IBM의 양자 컴퓨터를 활용해 놀라운 성과를 거두었다고 해요. 과연 어떤 이야기인지 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-nedo-퀀텀-챌린지와-ibm의-만남">1. NEDO 퀀텀 챌린지와 IBM의 만남</h3> <ul> <li>일본의 신에너지·산업기술종합개발기관(NEDO)이 차세대 양자 컴퓨터로 사회적 문제를 해결하기 위해 대회를 개최했어요.</li> <li>참가한 80개 팀 중 81%에 달하는 65개 팀이 IBM의 양자 컴퓨터 플랫폼을 선택해 연구를 진행했답니다.</li> <li>수상한 9개 팀 모두 연구 과정에서 IBM 양자 컴퓨터를 사용했고, 그중 6개 팀은 오직 IBM 시스템만을 이용했어요.</li> </ul> <h3 id="2-세상을-바꾸는-다양한-분야의-도전">2. 세상을 바꾸는 다양한 분야의 도전</h3> <ul> <li>이번 대회는 사회 5.0, 삶의 질, 쿨 재팬 등 세 가지 분야로 나뉘어 진행되었어요.</li> <li>사회 5.0 분야에서는 인프라 안전, 재난 방지, 안전한 거래, 자동차 경량화 등의 프로젝트가 다뤄졌어요.</li> <li>쿨 재팬 분야에서는 음악 제작, 만화 및 애니메이션 제작, 저탄소 화학 소재 연구 등이 진행되었고, 실제로 이 과정에서 두 개의 팀이 창업까지 성공했답니다.</li> <li>삶의 질 분야에서는 신약 개발과 장내 미생물 분석, 다제내성 감염병 대응 등 건강과 직결된 연구가 활발히 이루어졌어요.</li> </ul> <h3 id="3-ibm의-든든한-지원">3. IBM의 든든한 지원</h3> <ul> <li>IBM은 참가자들에게 최신 프로세서가 탑재된 5대의 양자 컴퓨터 환경을 무료로 제공했어요.</li> <li>컴퓨터 이용 권한뿐만 아니라 교육, 프로그래밍 세션, 맞춤형 상담과 기술 지원도 아낌없이 지원했답니다.</li> <li>일부 팀에는 IBM 전문가들이 직접 알고리즘 조언을 건네거나 공동 연구원으로 참여하기도 했어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식에서 주목해야 할 점은 양자 컴퓨터가 더 이상 이론 속에만 머무르는 기술이 아니라는 거예요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-the-fraud-analyst-ai-coworker-detecting-telecom-fraud-in-rea/Fri, 23 Oct 2026 03:30:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-the-fraud-analyst-ai-coworker-detecting-telecom-fraud-in-rea/<p>요즘 스마트폰 하나로 은행 업무부터 본인 인증까지 다 해결하시죠? 그런데 내 스마트폰 번호가 해커들의 타겟이 된다면 어떨까요?</p> <p>통신 사기 피해 규모가 매년 엄청나게 불어나고 있어요. 범죄자들은 몇 분 만에 순식간에 계정을 가로채는데, 정작 사기를 막아야 하는 보안 시스템은 어젯밤에 돌린 작업 결과만 기다리느라 한 박자씩 늦는 경우가 많답니다.</p> <p>사기는더 교묘해지는데 시스템은 따라가지 못하는 답답한 상황, 과연 어떻게 해결할 수 있을까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-진화하는-통신-사기와-기존-시스템의-한계">1. 진화하는 통신 사기와 기존 시스템의 한계</h3> <ul> <li>통신 사기 피해 금액이 전 세계적으로 수십억 달러에 달하며 계속 커지고 있어요.</li> <li>유심(SIM) 바꿔치기나 계정 탈취 같은 사기는 단 몇 분 만에 벌어지지만, 기존의 탐지 시스템은 하루 전 데이터를 바탕으로 움직여 실시간 대응이 어려워요.</li> <li>사기꾼들은 계속 수법을 바꾸는데, 시스템이 이를 따라가지 못해 진짜 위협을 놓치기 쉽답니다.</li> </ul> <h3 id="2-데이터가-쪼개져-있어서-생기는-문제">2. 데이터가 쪼개져 있어서 생기는 문제</h3> <ul> <li>통신사들은 고객 정보, 요금, 네트워크 기록 등 방대한 데이터를 가지고 있어요.</li> <li>하지만 이 데이터들이 여러 시스템에 나뉘어 있어서 사기 징후를 한눈에 파악하기가 아주 어렵답니다.</li> <li>실시간으로 거래를 처리하는 시스템과 과거 데이터를 분석하는 시스템이 따로 놀다 보니, 중요한 순간에 정보가 제때 전달되지 못하는 거예요.</li> </ul> <h3 id="3-하나의-플랫폼에서-해결하는-데이터브릭스의-접근법">3. 하나의 플랫폼에서 해결하는 데이터브릭스의 접근법</h3> <ul> <li>데이터브릭스는 실시간 거래 처리와 데이터 분석 기능을 하나의 플랫폼으로 합쳤어요.</li> <li>복잡한 데이터 복사 과정 없이 실시간으로 위험을 감지하고, AI 에이전트가 분석가의 업무를 도와 사기 패턴 변화에 즉시 대응할 수 있게 만들었죠.</li> <li>통신사들이 사기를 더 빠르고 정확하게 막을 수 있도록 데이터 수집부터 분석, 대시보드까지 전 과정을 지원하는 솔루션을 제공해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>실시간 탐지 시스템 구축하기</strong>: 복잡한 데이터 동기화 과정 없이, 실시간으로 들어오는 거래 정보를 빠르게 분석해 이상 징후를 즉시 차단하는 데 활용할 수 있어요.</li> <li><strong>AI를 활용한 보안 분석</strong>: AI 기술을 더해 보안 담당자들이 과거의 사고 기록을 쉽게 분석하고, 수많은 가짜 경고 속에서 진짜 위협을 빠르게 골라내도록 도울 수 있답니다.</li> </ul> <p>오늘 소식은 보안과 데이터 처리가 얼마나 긴밀하게 맞물려 있어야 하는지 잘 보여주는 것 같아요. 여러분이라면 이런 스마트한 기술을 어디에 먼저 적용해보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-amazon-polly-delivers-a-major-upgrade-to-its-generative-engi/Fri, 23 Oct 2026 03:06:35 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-amazon-polly-delivers-a-major-upgrade-to-its-generative-engi/<p>텍스트를 자연스러운 사람 목소리로 바꿔주는 기술, 다들 한 번쯤 접해보셨죠? 최근 아마존 폴리의 생성형 엔진에 큰 업그레이드가 있었다고 해요.</p> <p>갑자기 이런 소식 들리면 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 걱정 마세요. 오늘 바뀐 점들을 아주 쉽게 정리해 드릴게요. 🎙️</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-더-자연스럽고-풍부해진-목소리">1. 더 자연스럽고 풍부해진 목소리</h3> <ul> <li>이번 업그레이드로 음성이 훨씬 더 자연스럽고 정확해졌어요.</li> <li>9개 지역에서 14개의 새로운 목소리가 추가되었는데요. 핀란드어와 힌디어 생성형 목소리도 이번에 처음으로 정식 지원되기 시작했답니다.</li> <li>기존 생성형 목소리를 쓰던 분들이라면 따로 코드를 수정할 필요 없이 자동으로 업그레이드가 적용돼요.</li> </ul> <h3 id="2-비용-부담-없는-그대로의-가격">2. 비용 부담 없는 그대로의 가격</h3> <ul> <li>목소리 품질은 훨씬 좋아졌지만, 가격은 기존과 똑같이 이용할 수 있어요.</li> <li>사용한 만큼만 내는 요금제 그대로 유지되며, 비용 인상이나 새로운 복잡한 요금 체계가 추가되지 않았답니다.</li> <li>정적 프롬프트를 미리 저장해두고 재생하는 기능도 추가 비용 없이 그대로 쓸 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-실시간-소통과-다양한-활용성">3. 실시간 소통과 다양한 활용성</h3> <ul> <li>실시간으로 텍스트를 보내고 음성을 받아볼 수 있는 스트리밍 기능이 있어서 실시간 대화형 서비스에 아주 적합해요.</li> <li>고객센터 안내, 인공지능 대화 에이전트, 미디어 더빙, 온라인 강의, 화면 읽기 같은 접근성 서비스 등 다양한 분야에서 활용할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번에 업그레이드된 기능은 개발자가 아니더라도 다양한 방식으로 우리 삶에 적용될 수 있어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-public-sector-data-modernization-for-ai-readiness/Thu, 22 Oct 2026 23:59:59 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-public-sector-data-modernization-for-ai-readiness/<p>평소에 공공기관이나 정부 시스템 이용할 때 &ldquo;왜 이렇게 부서마다 데이터가 따로 노는 것 같지?&rdquo; 하고 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠?</p> <p>데이터를 잘 모아서 AI 기술까지 제대로 쓰려면 기술뿐만 아니라 일하는 방식 자체를 바꿔야 한다는 이야기가 나오고 있어요. 샌프란시스코와 오리건주 멀트넘마 카운티 같은 곳들이 어떻게 이 문제를 풀어나가고 있는지 함께 살펴볼까요? 🏢🤖</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="공공기관의-낡은-시스템과-데이터-장벽">공공기관의 낡은 시스템과 데이터 장벽</h3> <ul> <li>낡은 데이터 시스템은 단순한 IT의 문제가 아니라, 시민들에게 제대로 된 서비스를 제공하지 못하게 막는 업무상의 큰 걸림돌이에요.</li> <li>부서마다 데이터를 따로 관리하면서 생긴 &lsquo;정보의 섬(사일로)&rsquo; 현상 때문에, 부서 간 협업이나 AI 기술 도입이 구조적으로 불가능한 상태였답니다.</li> <li>전문가들은 제대로 된 데이터 전략 없이는 올바른 AI 전략도 나올 수 없다고 강조하고 있어요.</li> </ul> <h3 id="ai-기술을-활용한-성공적인-마이그레이션-사례">AI 기술을 활용한 성공적인 마이그레이션 사례</h3> <ul> <li>미국 오리건주의 멀트넘마 카운티는 10년 넘게 쓰던 오래된 SQL 서버 환경에서 벗어나기 위해 스노우플레이크의 AI 기술을 활용했어요.</li> <li>코드를 일일이 수동으로 고치는 대신, AI의 도움을 받아 복잡한 코드 수정과 테스트 케이스 생성을 처리했죠.</li> <li>그 결과 공공 보건, 공공 안전, 도서관 시스템 등 흩어져 있던 업무 라인을 단 5개월 만에 성공적으로 통합하고 라이선스 비용도 줄일 수 있었어요.</li> </ul> <h3 id="기술보다-중요한-문화와-소통의-변화">기술보다 중요한 문화와 소통의 변화</h3> <ul> <li>샌프란시스코의 데이터 책임자는 단순히 기술 스택을 바꾸는 것뿐만 아니라, 부서 간의 신뢰와 공통된 기준을 만드는 것이 먼저라고 말해요.</li> <li>기술 도입 자체를 일회성 프로젝트로 끝내는 것이 아니라, 데이터를 전략적 자산으로 여기는 근본적인 업무 방식의 변화로 바라봐야 한답니다.</li> <li>성공적인 데이터 현대화는 결국 데이터 기반을 탄탄히 다진 뒤, 이를 바탕으로 예측 분석이나 AI 서비스까지 나아가는 발판이 됩니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>이번 사례에서 짚어볼 점은 단순히 시스템을 최신 버전으로 업그레이드하는 데 그치지 않는다는 점이에요.</li> <li>조직의 데이터를 정리할 때는 무조건 전부 옮기려고 하기보다, 무엇을 남기고 보관하며 버릴지 미리 꼼꼼히 평가해 비용과 수고를 줄여야 해요.</li> <li>또한 코드 변환 작업 자체보다 검증하고 테스트하는 과정에 훨씬 더 많은 시간과 노력이 든다는 점을 기억하고, 여유 있는 일정 계획을 세우는 것이 중요합니다.</li> </ul> <p>데이터를 단순히 뒤로 미뤄두는 업무가 아니라, 우리 조직의 핵심 미션으로 바라보는 태도가 무엇보다 필요한 때예요. 여러분이라면 우리 주변의 흩어진 데이터를 어떻게 한곳으로 모으고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-beyond-tree-cover-mapping-the-world-s-forest-types/Thu, 22 Oct 2026 23:30:24 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-beyond-tree-cover-mapping-the-world-s-forest-types/<p>우주에서 내려다보면 원시림과 인공 나무 농장이 모두 똑같은 초록색으로 보인다는 사실, 알고 계셨나요?</p> <p>갑자기 이런 소식 들리면 조금 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 우리가 보호해야 할 숲이 어떤 상태인지 정밀하게 파악할 수 있는 아주 유용한 기술 소식이 도착했답니다. 구글 딥마인드와 연구소들이 힘을 합쳐 전 세계의 숲 지형을 세밀하게 나눈 지도를 공개했다고 해요. 함께 자세히 살펴볼까요? 🌲</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="10미터-단위로-숲을-쪼개서-보다">10미터 단위로 숲을 쪼개서 보다</h3> <ul> <li><strong>나무의 종류와 상태 파악</strong>: 전 세계의 땅을 10바이오10미터 크기로 나누어 6가지 유형으로 분류한 지도인 ForTy 2020이 공개되었어요.</li> <li><strong>6가지 세부 분류</strong>: 원시림부터 자연적으로 다시 자라난 숲, 사람이 심은 조림지, 단일종 나무 농장(플랜테이션), 고무나 야자나무 같은 나무 작물 농장, 그리고 그 외의 땅까지 꼼꼼하게 구분합니다.</li> <li><strong>단순한 초록색이 아니에요</strong>: 기존의 지도들은 단순히 &lsquo;나무가 있는지 없는지&rsquo;만 알려주었지만, 이제는 숲의 역사와 생태적 가치까지 구별할 수 있게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="시간에-따라-변하는-숲의-역사-추적하기">시간에 따라 변하는 숲의 역사 추적하기</h3> <ul> <li><strong>2017년부터 2025년까지의 기록</strong>: 2020년 한 해의 모습뿐만 아니라, 매년 숲이 어떻게 바뀌었는지 추적하는 연도별 데이터도 함께 제공됩니다.</li> <li><strong>숨겨진 변화 포착</strong>: 원시림이 벌목된 뒤 나무 농장으로 바뀌면 우주에서는 금방 다시 초록색으로 보여서 변화를 알아차리기 힘들죠. 이 시계열 데이터는 자연림이 농장으로 바뀌었는지 등의 숨겨진 변화를 낱낱이 보여줍니다.</li> </ul> <h3 id="믿을-수-있는-정확도와-활용성">믿을 수 있는 정확도와 활용성</h3> <ul> <li><strong>전문가들의 검증</strong>: 전 세계 9,000곳이 넘는 장소를 전문가들이 직접 분석해 검증한 결과, 숲의 종류를 90%의 정확도로 맞추었다고 해요.</li> <li><strong>다양한 기준 적용</strong>: 단순히 정답을 하나만 주는 것이 아니라 확률 점수를 제공하기 때문에, 규제를 확인하는 기업이나 연구를 하는 과학자 등 목적에 맞게 활용도를 조절할 수 있습니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>친환경 공급망 구축과 규제 대응</strong>: 커피나 카카오, 팜유 등을 다루는 기업들은 제품이 2020년 이후 벌목된 숲에서 생산되지 않았음을 증명해야 해요. 이 지도를 활용하면 원칙을 지키는지 투명하게 확인할 수 있답니다.</li> <li><strong>효과적인 환경 보호와 연구</strong>: 정부나 환경 단체들이 자원을 어디에 집중해야 할지, 어떤 숲을 꼭 지켜야 할지 정확한 근거를 바탕으로 결정할 수 있어요. 일반 연구자들도 오픈 데이터로 제공되는 자료를 활용해 지구의 변화를 더 깊이 연구할 수 있죠.</li> </ul> <hr> <p>오늘은 구글 딥마인드가 공개한 정밀한 숲 지도에 대해 알아보았는데요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-cloud-deployment-incoming-call-of-duty-modern-warfare-4-arri/Thu, 22 Oct 2026 22:00:20 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-cloud-deployment-incoming-call-of-duty-modern-warfare-4-arri/<p>안녕하세요, 여러분! 🎮 좋아하는 게임을 하려는데 컴퓨터 용량이 부족하거나 설치 시간이 너무 오래 걸려 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠?</p> <p>오늘은 클라우드 게임 서비스인 지포스 나우에 찾아온 반가운 소식을 준비했어요. 고사양 게임을 내 기기 성능 걱정 없이 간편하게 즐길 수 있는 방법, 지금부터 차근차근 알아볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="콜-오브-듀티-모던-워페어-4-출시와-업그레이드">콜 오브 듀티 모던 워페어 4 출시와 업그레이드</h3> <ul> <li>콜 오브 듀티 모던 워페어 4가 출시와 동시에 지포스 나우에 합류했어요.</li> <li>캠페인, 멀티플레이어, DMZ 탈출 모드를 다양한 지원 기기에서 바로 즐길 수 있답니다.</li> <li>얼티밋 멤버십 회원은 고성능 성능을 바탕으로 클라우드 환경에서도 빛 반사 효과를 실감 나게 구현하는 레이트레이싱 기능을 누릴 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="간편해진-이용권-구매와-다양한-신작">간편해진 이용권 구매와 다양한 신작</h3> <ul> <li>파이어 TV 스틱 사용자라면 아마존을 통해 1개월 성능 또는 얼티밋 멤버십을 바로 구매할 수 있어 가입 절차가 더 편리해졌어요.</li> <li>픽셀 아트와 전략 전투가 특징인 스퀘어 에닉스의 파이널 판타지 레조넌스도 클라우드에 새롭게 합류했답니다.</li> <li>엘더스크롤 온라인의 에코즈 오브 스카이림 시즌도 지포스 나우를 통해 스트리밍으로 만나볼 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>기기 용량 걱정 없이 플레이하기</strong>: 클라우드 게임 서비스는 기기에 직접 게임을 내려받고 설치할 필요가 없어요. 복잡한 업데이트나 패치 대기 시간 없이 바로 게임을 시작할 수 있답니다.</li> <li><strong>TV를 대형 게임기로 활용하기</strong>: 지원되는 파이어 TV 스틱 사용자는 아마존 계정을 통해 간편하게 멤버십을 구입하고 거실 TV 화면으로 고성능 게임을 스트리밍할 수 있어요.</li> <li><strong>체험 후 결정하기</strong>: 성능이 고민된다면 일일 이용권을 먼저 써보고, 이를 첫 달 멤버십 비용으로 전환해 부담 없이 시작해 볼 수도 있습니다.</li> </ul> <p>컴퓨터 사양이나 설치 용량 때문에 하고 싶었던 게임을 망설였다면, 클라우드 게임이라는 새로운 방식을 통해 가볍게 즐겨보는 건 어떨까요? 여러분이라면 이번 주에 추가된 게임 중 어떤 것을 먼저 해보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-agentic-analytics-building-a-data-foundation-for-ai-agents/Thu, 22 Oct 2026 21:58:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-agentic-analytics-building-a-data-foundation-for-ai-agents/<p>여러분, AI가 알아서 사내 데이터를 분석하고 해결책까지 찾아준다면 어떨 것 같으세요? 갑자기 쏟아지는 데이터 속에서 원하는 정보를 찾느라 지치셨던 분들이라면 주목해 보실 만한 최신 소식이 있어요. 오늘은 스노우플레이크가 선보인 AI 분석 기술인 &lsquo;에이전틱 애널리틱스&rsquo;에 대해 차근차근 알아볼게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-ai-에이전트가-이끄는-분석의-변화">1. AI 에이전트가 이끄는 분석의 변화</h3> <ul> <li>과거에는 사람이 직접 데이터를 분석하고 대시보드를 확인해야 했어요.</li> <li>최근 생성형 AI가 요약과 설명을 돕는 것을 넘어, 이제는 AI 에이전트가 스스로 질문을 던지고 데이터를 조사하는 단계로 나아가고 있어요.</li> <li>예를 들어 고객 이탈 원인을 찾을 때, 에이전트가 여러 요인을 스스로 비교하고 검증하며 답을 찾아낼 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="2-신뢰할-수-있는-기반-마련하기-ground">2. 신뢰할 수 있는 기반 마련하기 (Ground)</h3> <ul> <li>AI가 올바른 분석을 하려면 믿을 수 있는 데이터와 기준이 필요해요.</li> <li>스노우플레이크는 기업의 비즈니스 정의, 메트릭, 데이터 품질 정보를 한데 모아 에이전트가 정확한 맥락을 파악할 수 있도록 돕고 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-유연하고-빠른-분석-실행-analyze">3. 유연하고 빠른 분석 실행 (Analyze)</h3> <ul> <li>에이전트의 분석 과정은 예측하기 어렵기 때문에, 상황에 맞게 쿼리를 최적화하고 처리하는 능력이 중요해요.</li> <li>복잡하고 반복적인 데이터 분석 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 다양한 컴퓨팅 자원과 최적화 기능을 지원한답니다.</li> </ul> <h3 id="4-결과-도출과-안전한-실행-act--assure">4. 결과 도출과 안전한 실행 (Act &amp; Assure)</h3> <ul> <li>분석을 마친 에이전트는 추천 결과와 근거를 제시하고, 사람이 최종 승인하거나 정해진 규칙에 따라 업무에 반영할 수 있어요.</li> <li>모든 과정에서 데이터 접근 권한을 엄격하게 관리하고, 비용 한도를 설정하며, 활동 기록을 남겨 안전성을 높였답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>영업, 재무, 개발 등 다양한 부서에서 각자의 AI 어시스턴트를 활용할 때 이 공통된 데이터 기반을 이용할 수 있어요.</li> <li>에이전트가 스스로 분석한 결과를 바탕으로 추천안을 제시하면, 담당자는 근거를 검토한 뒤 최종 승인 여부를 결정하는 방식으로 협업할 수 있답니다.</li> <li>모든 과정을 사람이 정한 규칙과 보안 한계 안에서 안전하게 실행되도록 통제할 수 있어요.</li> </ul> <p>데이터 분석부터 실행까지 AI가 똑똑하게 도와주는 미래, 여러분이라면 이 기능을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-what-is-voice-over-definition-examples-and-how-it-works/Thu, 22 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-what-is-voice-over-definition-examples-and-how-it-works/<p>영상을 보다가 화면 속 사람의 모습은 안 나오고 목소리만 흘러나오는 걸 들어본 적 있으신가요?</p> <p>갑자기 이런 소식이나 영상 기법을 들리면 어렵게 느껴지시죠? 사실 영화나 유튜브, 광고에서 정말 흔하게 쓰이는 <strong>보이스오버</strong>라는 기술인데요. 오늘은 이 보이스오버가 무엇인지, 그리고 요즘은 어떻게 만들 수 있는지 아주 쉽게 이야기해 드릴게요! 🎬</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-보이스오버란-무엇인가요-">1. 보이스오버란 무엇인가요? 🎙️</h3> <ul> <li>보이스오버는 화면에 직접 등장하지 않는 사람의 목소리를 영상 위에 덧입히는 영상 제작 기법이에요.</li> <li>영화, TV, 광고, 소셜 미디어, 교육용 콘텐츠 등 다양한 곳에서 상황을 설명하거나 이야기를 전달할 때 쓰이죠.</li> <li>꼭 사람이 직접 녹음하지 않아도, 최근에는 AI 기술을 활용해 쉽고 자연스럽게 만들 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="2-비슷한-기술들과는-어떻게-다를까요">2. 비슷한 기술들과는 어떻게 다를까요?</h3> <ul> <li><strong>보이스오버</strong>: 화면에 안 나오는 목소리로 전체적인 상황을 설명하거나 광고 멘트를 할 때 주로 쓰여요.</li> <li><strong>보이스 액팅(성기 연기)</strong>: 애니메이션이나 게임처럼, 화자가 뚜렷한 캐릭터를 맡아 다양한 감정을 표현하는 것이에요.</li> <li><strong>내레이션</strong>: 화면 밖의 목소리가 이야기를 들려준다는 점에서 보이스오버와 비슷하지만, 보통 다큐멘터리나 오디오북에서 이야기를 이끌어가는 데 쓰여요.</li> <li><strong>더빙</strong>: 기존에 있던 오디오를 새로운 언어나 음성으로 완전히 교체하는 작업을 뜻해요.</li> </ul> <h3 id="3-어디에-어떻게-활용될까요">3. 어디에 어떻게 활용될까요?</h3> <ul> <li>영화와 TV 쇼에서는 애니메이션 캐릭터의 목소리나 실사 영화의 내레이션으로 꼭 필요해요.</li> <li>비디오 게임에서는 몰입감을 높여주는 대사와 컷신에 쓰이고, 광고에서는 브랜드 메시지를 전달하는 역할을 하죠.</li> <li>예산이나 일정이 빠듯할 때 AI를 활용하면 다양한 목소리와 언어로 빠르게 보이스오버를 만들어 테스트해 볼 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="-이용-방법--활용-방안">## 이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>직접 영상을 만들거나 유튜브 콘텐츠, 온라인 강의를 준비하고 계신가요? 꼭 전문 성우를 쓰지 않아도 AI를 활용하면 나만의 보이스오버를 손쉽게 만들 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-how-brilliant-earth-drives-data-democratization-snowflake/Thu, 22 Oct 2026 18:00:48 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-how-brilliant-earth-drives-data-democratization-snowflake/<p>안녕하세요! 데이터 분석이나 업무 도구 바꿀 때마다 복잡해서 머리 아프셨던 적 있으신가요? 💡 오늘은 유명 파인 주얼리 기업인 &lsquo;브릴리언트 어스&rsquo;가 어떻게 똑똑하게 데이터를 활용하고 있는지 재미있는 이야기를 들려드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-데이터-활용을-가로막던-벽을-허물다">1. 데이터 활용을 가로막던 벽을 허물다</h3> <ul> <li>브릴리언트는 매일 다이아몬드 가격을 자동으로 책정하는 시스템을 스노우플레이크 환경에서 운영하며 데이터의 중요성을 일찍 깨달았어요.</li> <li>하지만 회사가 빠르게 성장하면서 기존의 주간 보고서나 정적인 방식으로는 임직원들의 다양한 데이터 갈증을 채워주기 어려워졌죠.</li> <li>이에 데이터 과학 팀의 전문 지식을 전사적으로 공유하고, 누구나 쉽게 믿을 수 있는 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들기로 했어요.</li> </ul> <h3 id="2-보안과-편의성을-모두-잡은-똑똑한-시스템">2. 보안과 편의성을 모두 잡은 똑똑한 시스템</h3> <ul> <li>여러 부서가 제각각 도구를 쓰면 IT 부서만 골치가 아파지기 마련인데요, 브릴리언트는 포시트 팀(Posit Team)을 스노우플레이크 내부에 네이티브 앱으로 쏙 집어넣었어요.</li> <li>별도의 서버를 따로 관리할 필요 없이, 기존 스노우플레이크의 보안 권한과 싱글 사인온(SSO) 시스템이 알아서 사용자 권한을 통제해 준답니다.</li> <li>IT 팀은 관리하기 편하고, 임직원들은 사내 승인 시스템을 통해 클릭 한 번으로 안전하게 권한을 얻을 수 있게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="3-코딩을-몰라도-직접-만져보는-분석-도구">3. 코딩을 몰라도 직접 만져보는 분석 도구</h3> <ul> <li>예전에는 복잡한 마케팅 분석 모델 결과를 데이터 팀이 엑셀이나 파워포인트로 전달해야만 했어요.</li> <li>하지만 이제는 성장팀이 직접 인터페이스 화면을 통해 예산을 시뮬레이션하고 예상 매출을 척척 확인해 볼 수 있게 되었답니다.</li> <li>쇼룸 매니저들도 복잡한 필터를 누를 필요 없이 자연스러운 일상 언어로 질문하면 필요한 예약 성과를 척척 찾아내요.</li> </ul> <h3 id="4-ai와-검증된-데이터의-완벽한-만주">4. AI와 검증된 데이터의 완벽한 만주</h3> <ul> <li>숫자를 계산하는 정밀한 작업은 파이썬과 R 코드가 맡고, 텍스트로 트렌드를 요약하는 일은 언어 모델(LLM)에 맡기는 역할 분담을 철저히 했어요.</li> <li>덕분에 정확한 수학적 계산을 유지하면서도 보기 편한 보고서를 빠르게 만들어낼 수 있게 되었죠.</li> <li>미리 준비된 탄탄한 데이터 기반 위에 AI 도구를 얹었기 때문에 엉뚱한 결과물이 나오는 혼란을 사전에 멋지게 방지할 수 있었답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>셀프 서비스 분석 환경 구축하기</strong>: 복잡한 대시보드를 매번 만들어달라고 요청하기보다, 현업 담당자가 직접 필요한 시나리오를 돌려보고 의사결정에 활용하는 방식을 고민해 보세요.</li> <li><strong>믿을 수 있는 데이터 기반 다지기</strong>: AI나 새로운 분석 도구를 도입하기 전에, 먼저 우리 회사의 데이터가 안전하고 정확하게 정리되어 있는지 점검하는 것이 우선이에요.</li> <li><strong>단순 복제가 아닌 맞춤형 해결책 만들기</strong>: 기존에 쓰던 방식을 무조건 똑같이 따라 하기보다는, 실제 일하는 사람들이 2년 뒤에도 정말 쓰고 싶어 할 편리한 맞춤형 도구를 고민해 보세요.</li> </ul> <p>여러분이라면 회사에서 다루는 데이터를 직접 쉽게 조회할 수 있게 된다면, 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-mo/Thu, 22 Oct 2026 17:26:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-23-mo/<p>해외 여행이나 직구를 할 때 문자로 본인인증을 해야 하는데, &ldquo;문자를 보냈는데 왜 오지 않지?&rdquo; 하고 답답했던 적 있으신가요?</p> <p>국내와 달리 해외에서는 문자 메시지가 통신망 어딘가에서 사라져도 어디서 끊겼는지 알 수 없는 &lsquo;깜깜이&rsquo; 상태였다고 해요. 카카오의 메시지 전송 시스템 팀이 이 답답한 문제를 어떻게 해결했는지 함께 살펴볼까요? 🚀</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-해외-문자-인증이-까다로운-이유">1. 해외 문자 인증이 까다로운 이유</h3> <ul> <li><strong>추적 불가능:</strong> 메시지가 전송 도중 사라져도 서버에는 아무런 신호가 오지 않아 어디서 유실되었는지 알 수 없었어요.</li> <li><strong>우회 불가:</strong> 중간 통신망에 문제가 생겨도 사용자가 지정한 번호로 전송되는 구조라 임의로 경로를 바꿀 수 없었죠.</li> </ul> <h3 id="2-생각의-전환-선할당-후관측-구조">2. 생각의 전환, 선할당 후관측 구조</h3> <ul> <li>메시지가 들어오기만을 기다리던 기존 방식을 바꿨어요.</li> <li>번호를 사용자에게 먼저 할당(분모 확보)하고, 이후 메시지가 도착하면 대조(분자 확보)하는 방식을 도입했습니다.</li> <li>이 구조 덕분에 눈으로 볼 수 없었던 국제 문자 성공률을 정확하게 측정할 수 있게 되었어요.</li> </ul> <h3 id="3-똑똑한-번호-선택-시스템">3. 똑똑한 번호 선택 시스템</h3> <ul> <li><strong>동적 룩백 윈도우:</strong> 데이터가 적은 국가에서 일시적인 실패 때문에 정상적인 번호가 제외되는 통계적 착시를 방지했어요.</li> <li><strong>개인화 라우팅:</strong> 성공했던 경로를 유지하고 실패한 번호는 빠르게 제외하며, 사용자가 비싼 해외 문자 요금을 내지 않도록 자국 번호를 우선 배치했습니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li>개발자가 아니더라도 우리가 서비스를 이용할 때 겪는 사소한 불편함을 기술이 어떻게 해결하는지 엿볼 수 있어요.</li> <li>눈에 보이지 않는 문제 앞에서 포기하지 않고 &ldquo;측정 가능한 구조&quot;로 생각을 바꾸면, 복잡한 난제도 실마리를 찾을 수 있다는 점을 배울 수 있답니다. 💡</li> </ul> <p>글로벌 통신망의 한계를 시스템 구조 개선으로 극복해 낸 카카오의 이야기, 재미있으셨나요? 여러분이라면 일상 속에서 답답했던 어떤 기술적 불편함을 가장 먼저 고쳐보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-ai-summit-26-ai/Thu, 22 Oct 2026 13:45:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-ai-summit-26-ai/<p>안녕하세요! 혹시 지난 9월에 부산에서 열렸던 행사에 가고 싶었지만 아쉽게 놓치셨나요? ⛵</p> <p>요즘 주변을 보면 온통 인공지능 이야기뿐이라 신기하기도 하고, 한편으로는 이걸 어떻게 내 삶이나 일에 써야 할지 막막하게 느껴지기도 하죠. 다행히도 현장의 뜨거운 열정을 그대로 담은 영상이 드디어 공개되었다고 해요. 어떤 이야기들이 담겨 있는지 가볍게 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="연구와-창업-이야기">연구와 창업 이야기</h3> <ul> <li><strong>AI 돛 성과 공유</strong>: 카카오인베스트먼트와 에이니브리지, 루키 캠프, 테크포임팩트의 사례로 창업 지원과 지역사회 문제 해결 활동을 소개해요.</li> <li><strong>에스오에스랩 정지성</strong>: 지스트에서 시작해 세계로 뻗어 나가는 멋진 창업 스토리를 전해요.</li> <li><strong>창업가 패널 토론</strong>: 리셀, 플립션, 씨위드, 엔비젠 창업가들이 학업과 연구, 그리고 창업 사이에서 균형을 잡는 고민을 진솔하게 나눠요.</li> </ul> <h3 id="인프라와-개발-환경">인프라와 개발 환경</h3> <ul> <li><strong>리벨리온 박성현</strong>: 소버린 AI 시대에 꼭 필요한 한국형 AI 인프라의 방향성을 짚어줘요.</li> <li><strong>OpenAI 김성민</strong>: 코덱스 하네스 엔지니어링을 통해 최신 AI 개발 환경을 보여줘요.</li> <li><strong>AMD 송성운</strong>: 록스 스택을 소개하며 AI 추론을 직접 배포하는 데모를 펼쳐줘요.</li> </ul> <h3 id="개발자의-성장과-변화">개발자의 성장과 변화</h3> <ul> <li><strong>카카오 임희섭</strong>: 기술 변화로 직군의 경계가 허물어지는 시대에 개발자의 역할이 어떻게 바뀌는지 이야기해요.</li> <li><strong>카카오 정윤성</strong>: 변화의 시기에 기존의 지식과 기술을 어떻게 다루면 좋을지 팁을 줘요.</li> <li><strong>카카오 마태일</strong>: AI 코딩 환경에 공통 표준을 적용하는 재미있는 접근 방식을 소개해요.</li> <li><strong>카카오 권해용</strong>: 두 번째로 마주하는 AI의 거대한 물결에 대한 생각을 나눠요.</li> <li><strong>AWS 최용호</strong>: AI 시대에 발맞춰 개발자로서 올바르게 성장하기 위한 마인드셋을 이야기해요.</li> </ul> <h3 id="서비스-속-ai-적용-사례">서비스 속 AI 적용 사례</h3> <ul> <li><strong>카카오모빌리티 박창수</strong>: 자율주행 기술을 중심으로 AI가 바꾸는 일상의 이동 모습을 그려줘요.</li> <li><strong>카카오뱅크 김미래와 김수빈</strong>: 금융 데이터셋을 구축하며 정답을 찾아가는 과정과 시스템 관점의 안전성을 고민해요.</li> <li><strong>카카오페이 박진훈</strong>: 단순한 검색 기능을 넘어 코칭으로 확장되는 금융 서비스를 소개해요.</li> <li><strong>카카오페이손해보험 배성율</strong>: AI의 분석과 사람의 판단을 조화롭게 엮어내는 보상 심사 재설계 경험을 공유해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번에 공개된 영상들은 개발자뿐만 아니라 AI 기술이 실제 비즈니스나 서비스에 어떻게 쓰이는지 궁금한 분들에게 좋은 참고 자료가 돼요. 모빌리티, 금융, 보험처럼 우리 생활과 가까운 분야에서 AI를 어떤 방식으로 고민하고 적용했는지 엿볼 수 있답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-before-the-ambulance-arrives-how-ai-is-helping-the-nhs-rethi/Thu, 22 Oct 2026 01:24:40 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-22-before-the-ambulance-arrives-how-ai-is-helping-the-nhs-rethi/<p>구급차가 환자에게 도착하기까지, 우리가 눈으로 보는 것보다 훨씬 더 많은 준비와 계획이 필요하다는 사실 알고 계셨나요? 🚑</p> <p>영국의 국민보건서비스인 NHS는 의료진과 지원 스태프들이 겪는 복잡한 서류 작업과 행정 부담을 줄이기 위해 인공지능을 도입하기 시작했어요. 막막하게만 느껴지는 의료 현장의 디지털 변화, 어떤 이야기인지 함께 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-현장-의료진에게-날개를-달아준-ai">1. 현장 의료진에게 날개를 달아준 AI</h3> <ul> <li>NHS는 3만 명 규모의 사전 테스트를 거친 후, 2026년 6월부터 최대 50만 명 이상의 직원에게 마이크로소프트 코파일럿을 도입하기로 발표했어요.</li> <li>테스트에 참여했던 직원들은 하루 평균 43분, 일 년으로 치면 약 5주에 달하는 시간을 아낄 수 있었다고 해요.</li> <li>AI는 환자를 직접 치료하는 용도가 아니라, 복잡한 보고서 작성이나 이메일 정리 같은 <strong>행정 업무 지원</strong>에만 엄격하게 사용되고 있답니다.</li> </ul> <h3 id="2-업무-속-서류-더미에서-길을-찾다">2. 업무 속 서류 더미에서 길을 찾다</h3> <ul> <li>요크셔 구급대의 운영 매니저인 톰 스미스는 난독증이 있어 긴 보고서나 이메일 작성에 시간이 오래 걸렸지만, AI 덕분에 업무 부담을 크게 덜었어요.</li> <li>코파일럿은 결정을 직접 내려주는 대신, 복잡한 정보를 한눈에 알아보기 쉬운 형태로 정리해 준답니다.</li> <li>사내의 방대한 데이터를 분석하고 공통된 주제를 찾아내는 데 걸리는 시간을 몇 시간에서 순식간으로 줄여주어, 직원들이 서로 소통하고 업무 방향을 잡는 데 큰 도움을 주고 있어요.</li> </ul> <h3 id="3-환자에게-더-알맞은-치료-연결하기">3. 환자에게 더 알맞은 치료 연결하기</h3> <ul> <li>NHS는 응급실로 향하는 환자의 비율을 줄이고, 집에서 안전하게 치료를 받거나 알맞은 지역사회 서비스로 연결하는 방안을 추진하고 있어요.</li> <li>코파일럿을 통해 데이터를 분석하고 공유한 덕분에, 응급실 이송률을 기존 60%에서 56%까지 낮추는 성과를 거두기도 했답니다.</li> <li>결국 AI의 목표는 사람을 대체하는 것이 아니라, 의료진이 행정 업무에서 벗어나 환자와의 소통과 치료에 온전히 집중할 수 있도록 돕는 것이에요. 💡</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 꼭 병원이 아니더라도, 평소 방대한 서류와 이메일, 데이터 정리에 지쳐 있는 우리 일상에 힌트를 줍니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-how-to-integrate-text-to-speech-into-your-applications/Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-how-to-integrate-text-to-speech-into-your-applications/<p>텍스트를 자연스러운 목소리로 읽어주는 기능, 요즘은 다양한 곳에서 쉽게 볼 수 있죠?</p> <p>갑자기 이런 기술을 내 프로그램에 넣으라고 하면 어렵게 느껴지시죠? 복잡하게 서버를 직접 구축할 필요 없이, 이미 만들어진 음성 변환 도구를 활용하면 생각보다 아주 간단하게 해결할 수 있답니다. 오늘은 프로그램에 사람 목소리를 입히는 과정을 차근차근 살펴볼게요. 🔊</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-음성-변환-api란-무엇인가요">1. 음성 변환 API란 무엇인가요?</h3> <ul> <li>글자를 자연스러운 음성 파일로 바꿔주는 편리한 도구예요.</li> <li>개발자가 직접 복잡한 음성 모델을 만들거나 서버에 둘 필요 없이, 글을 보내고 소리 파일을 받아오기만 하면 끝이랍니다.</li> <li>목소리의 종류나 감정 표현, 그리고 한 번에 처리할지 실시간으로 처리할지 등을 입맛에 맞게 고를 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="2-시작하기-전-준비물과-기본-설정">2. 시작하기 전 준비물과 기본 설정</h3> <ul> <li>계정을 만들고 나면, 프로그램에서 인증받을 때 쓸 열쇠인 API 키를 발급받아야 해요. 이 열쇠는 보안을 위해 코드에 직접 적지 않고 안전한 곳에 숨겨두어야 합니다.</li> <li>파이썬이나 노드이에스 같은 개발 도구와 코드를 작성할 편집기가 필요해요.</li> <li>준비가 끝나면 필요한 도구 모음을 설치하고, 음성 ID, 바꿀 텍스트, 사용할 모델, 오디오 형식 등 네 가지 핵심 값을 정해 첫 요청을 보내면 됩니다.</li> </ul> <h3 id="3-알아두면-좋은-에러-대처법과-장점">3. 알아두면 좋은 에러 대처법과 장점</h3> <ul> <li>만약 요청이 실패했다면 상태 코드를 확인해 보세요. 잘못된 목소리 ID나 텍스트 길이를 썼다면 400번대 에러가, 키나 잔액에 문제가 있다면 인증 관련 에러가 발생할 수 있어요.</li> <li>음성 기능을 더하면 시각 장애가 있는 분들도 쉽게 이용할 수 있고, 다른 일을 하면서 귀로 콘텐츠를 소비할 수 있어 서비스가 훨씬 친근해져요.</li> <li>90개 이상의 언어를 지원하므로 전 세계 사용자들과 소통할 수 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>앱 안에서 글 읽어주기 기능 만들기</strong>: 뉴스나 긴 글을 화면으로만 보여주는 대신, 버튼을 누르면 차례대로 소리 내어 읽어주는 기능을 붙여보세요.</li> <li><strong>챗봇과 대화하기</strong>: 텍스트로만 답하던 챗봇에 음성 변환 기능을 연결하면, 음성으로 친근하게 답변하는 더 생생한 대화형 서비스를 만들 수 있어요.</li> <li><strong>전화 상담 시스템 구축</strong>: 전화 안내 음성이 필요할 때는 알맞은 오디오 출력 형식을 골라 통신 시스템에 연동해 활용할 수 있습니다.</li> </ul> <p>목소리가 들어간 서비스, 생각보다 어렵지 않게 시작할 수 있겠죠? 여러분이라면 이 음성 기능을 어떤 아이디어에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-webinar-recap-reaching-at-risk-patients-when-minutes-matter/Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-webinar-recap-reaching-at-risk-patients-when-minutes-matter/<p>집에서 건강 상태를 확인하는 원격 모니터링 기기, 요즘 주변에서 꽤 자주 보이죠? 혹시 내 건강에 이상 신호가 왔을 때 누군가 바로 연락을 준다면 얼마나 안심이 될까요? 오늘은 환자의 위험 신호를 놓치지 않고 빠르게 소통하는 기술에 대한 이야기를 해보려고 해요. 🩺</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="환자와-연락하는-시간을-확-줄인-음성-에이전트">환자와 연락하는 시간을 확 줄인 음성 에이전트</h3> <ul> <li>원격 모니터링 기기에서 위험한 수치가 감지되면 속도가 결과를 좌우해요.</li> <li>캐디스(Cadence)라는 팀은 일레븐에이전트(ElevenAgents)를 도입해 환자 연락 소요 시간을 기존 평균 1시간 48분에서 3.5분으로 크게 단축했어요.</li> <li>빠른 연락 덕분에 응급 상황에 신속히 대처할 수 있었고, 환자의 전화 응답률도 사람에게 직접 걸려올 때보다 훨씬 높아졌답니다.</li> </ul> <h3 id="환자의-안전을-최우선으로-설계하는-방법">환자의 안전을 최우선으로 설계하는 방법</h3> <ul> <li>에이전트가 완벽하지 않을 수 있다는 점을 전제로 두고 시스템을 설계해야 해요.</li> <li>애매한 답변은 &lsquo;확인되지 않음&rsquo;으로 처리하여 알림을 해결하지 않고, 위험을 놓치기보다는 간호사에게 곧바로 연결하는 편이 안전해요.</li> <li>에이전트는 본인 확인과 증상 체크를 거친 뒤 필요할 때 의료진에게 인계하며, 대화 내용 분석과 시뮬레이션 테스트를 통해 성능을 꾸준히 검증해요.</li> </ul> <h3 id="의료-현장을-돕는-현명한-활용법">의료 현장을 돕는 현명한 활용법</h3> <ul> <li>음성 에이전트가 첫 연락과 간단한 증상 조사를 맡아주기 때문에, 간호사들은 더 중요한 의료 업무에 집중할 수 있어요.</li> <li>실제 통화 경험을 바탕으로 에이전트의 실수를 테스트 케이스로 추가하고, 반복되는 예외 상황을 보완하며 완성도를 높여가고 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>반복적이고 구조화된 업무에 먼저 적용하기</strong>: 의료 분야뿐만 아니라 고객 응대나 안내처럼 정해진 프로토콜이 있는 업무에 에이전트를 먼저 도입해 보세요.</li> <li><strong>철저한 예외 처리와 안전장치 두기</strong>: 시스템이 불확실한 판단을 내렸을 때는 무리하게 처리하지 않고 사람(담당자)에게 넘기도록 설계하는 것이 중요해요.</li> <li><strong>작은 피드백을 모아 시스템 개선하기</strong>: 실제 이용 과정에서 발생하는 사소한 오류나 미스들을 그냥 넘기지 말고, 테스트 항목으로 추가해 서비스를 계속 다듬어보세요.</li> </ul> <p>건강을 지키는 일에서 &lsquo;시간&rsquo;은 정말 중요하죠. 여러분이라면 이처럼 빠르게 소통하는 음성 기술을 일상 속 어떤 곳에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-deploy-rfd4-proteina-on-databricks/Wed, 21 Oct 2026 13:42:46 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-deploy-rfd4-proteina-on-databricks/<p>생명과학 연구를 하거나 단백질 디자인에 관심이 있으신가요? 갑자기 신약 개발이나 AI 모델 이야기 들리면 너무 복잡하게 느껴지시죠?</p> <p>오늘은 데이타브릭스 환경에서 엔비디아와 워싱턴 대학교 단백질 디자인 연구소가 함께 만든 오픈 모델을 어떻게 활용할 수 있는지 알기 쉽게 정리해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="단백질-디자인-모델의-도입과-특징">단백질 디자인 모델의 도입과 특징</h3> <ul> <li><strong>RFD4-Proteina 소개</strong>: 엔비디아 BioNeMo 오픈 모델로, 유용한 단백질 디자인 아이디어를 실제 테스트 가능한 구조로 바꾸는 데 도움을 줘요.</li> <li><strong>동시 생성 방식</strong>: 아미노산 서열과 전체 원자 구조를 한 번에 생성하며, 안정성이나 결합력 같은 필요한 속성에 맞춰 디자인을 유도할 수 있어요.</li> <li><strong>연구 데이터와의 연결</strong>: 데이타브릭스의 제네시스 워크벤치(Genesis Workbench)를 통해 연구 데이터를 단백질 디자인 워크플로우와 연결할 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="인프라-부담을-줄여주는-실행-환경">인프라 부담을 줄여주는 실행 환경</h3> <ul> <li><strong>서버리스 GPU 연산</strong>: 데이타브릭스 AI 런타임(AIR)을 통해 복잡한 GPU 클러스터 구축 없이 엔비디아 가속 기능을 편리하게 쓸 수 있어요.</li> <li><strong>보안과 거버넌스</strong>: 민감한 연구 데이터를 외부로 유출하지 않고 안전한 환경에서 모델을 실행하고 실험 데이터를 관리할 수 있죠.</li> <li><strong>다양한 워크벤치 예시</strong>: 항체 디자인과 백신 디자인 등 미리 구축된 워크플로우를 참고해 시작할 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="자연어로-쉽게-다루는-개발-도구">자연어로 쉽게 다루는 개발 도구</h3> <ul> <li><strong>데이타브릭스 지니 코드</strong>: 자연어 프롬프트를 이용해 데이터 및 머신러닝 워크플로우를 만들고 디버깅할 수 있어요.</li> <li><strong>에이전트 툴킷</strong>: 생물학적 모델과 과학 도구를 위한 전문적인 지침과 스크립트를 제공해 복잡한 과정을 도와줘요.</li> <li><strong>실험 관리 기능</strong>: 모델 버전과 설정, 평가 결과를 MLflow와 유니티 카탈로그를 통해 안전하게 추적하고 재사용할 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>작은 규모로 먼저 시작하기</strong>: 제네시스 워크벤치 저장소를 탐색하고, 하나의 타겟과 명확한 디자인 목표를 정해 작은 규모의 실험부터 시작해 보세요.</li> <li><strong>자연어 활용하기</strong>: 복잡한 코딩 대신 일상적인 영어 프롬프트를 활용해 노트북을 만들고 원하는 디자인 조건을 테스트해 볼 수 있어요.</li> <li><strong>보안 유지하며 실험하기</strong>: 보유하고 있는 연구 데이터와 모델을 안전한 환경에서 연결하여 실험 결과와 평가 기록을 체계적으로 비교해 보세요.</li> </ul> <p>연구를 진행할 때 여러분이라면 이 단백질 디자인 기능을 어떤 실험에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-southeast-asia-s-digital-economy-to-hit-368-billion/Wed, 21 Oct 2026 13:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-southeast-asia-s-digital-economy-to-hit-368-billion/<p>요즘 일상에서 인공지능, 즉 AI를 만나는 일이 정말 자연스러워졌죠? 갑자기 AI가 우리의 삶을 얼마나 빠르게 바꾸고 있는지 듣게 되면 신기하기도 하고 낯설게 느껴지기도 하실 거예요.</p> <p>구글과 테마섹, 베인앤컴퍼니가 함께 발표한 최신 보고서에 따르면, 지금 동남아시아 지역에서는 AI가 그야말로 폭발적으로 일상에 스며들고 있다고 해요. 모바일 인터넷이 보급되던 속도보다 무려 4배나 빠르다고 하니 정말 대단하지 않나요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-모든-분야에서-이어지는-ai의-활약">1. 모든 분야에서 이어지는 AI의 활약</h3> <ul> <li><strong>쇼핑과 여행</strong>: 온라인 쇼핑에서는 AI 비서가 맞춤형 추천을 해주어 구매로 이어지는 비율이 뚝뚝 올라가고 있어요. 여행을 계획할 때도 생성형 AI가 소셜미디어보다 더 많이 쓰이고 있답니다.</li> <li><strong>미디어와 배달</strong>: 콘텐츠나 광고가 개인 취향에 맞게 똑똑해졌고, 이동 및 음식 배달 서비스에서는 똑똑한 경로 안내와 예측 기능 덕분에 시간을 아낄 수 있게 되었어요.</li> <li><strong>금융 서비스</strong>: 실시간으로 사기를 막아주고 대출이나 자산 관리를 더 쉽게 도와주는 든든한 조력자 역할을 하고 있어요.</li> </ul> <h3 id="2-스스로-일까지-처리하는-ai-시대의-눈앞">2. 스스로 일까지 처리하는 AI 시대의 눈앞</h3> <ul> <li><strong>소비자 신뢰 상승</strong>: 동남아 사용자들의 72%가 이미 가격 추적 같은 일상적인 자동화 기능을 편하게 쓰고 있어요.</li> <li><strong>자율 거래의 가능성</strong>: 소비자의 75%는 AI가 알아서 가격을 비교하고 결제까지 대신해 주는 편리한 방식을 이용할 의향이 있다고 답했어요.</li> <li><strong>필요한 안전장치</strong>: 다만 안심하고 사용하기 위해서는 철저한 개인정보 보호와 AI가 할 수 있는 일에 대한 투명한 설명이 뒷받침되어야 한다고 생각해요.</li> </ul> <h3 id="3-앞으로-ai-성장을-위해-필요한-4가지-조건">3. 앞으로 AI 성장을 위해 필요한 4가지 조건</h3> <ul> <li><strong>비즈니스와 경제성</strong>: 단순한 질문 답변을 넘어 여러 단계의 복잡한 업무를 스스로 처리하는 방향으로 진화해야 하며, 비용도 합리적이어야 해요.</li> <li><strong>인프라 확충</strong>: 치솟는 수요를 감당하기 위해 데이터 센터 같은 물리적 기반 시설이 앞으로 5년 동안 약 3배는 커져야 한답니다.</li> <li><strong>에너지 효율</strong>: 늘어나는 전력 수요를 감당하기 위해 친환경 에너지 사용과 엄격한 효율 기준이 필요해요.</li> <li><strong>지역 통합 규정</strong>: 아세안의 디지털 경제 프레임워크 협정 등을 통해 지역 전체를 아우르는 통일된 규칙이 마련될 예정이에요.</li> </ul> <h2 id="주목해야-할-점">주목해야 할 점</h2> <p>이번 소식은 꼭 개발자가 아니더라도 우리 일상과 밀접하게 연관되어 있어요. 기술이 단순히 화면 속에서 글을 써주는 것을 넘어, 앞으로는 알아서 예약을 하고 쇼핑 결제까지 대신해 주는 편리한 비서 역할로 진화하고 있다는 뜻이거든요. 다만 기술이 커질수록 안전장치나 개인정보 보호가 얼마나 중요한지 함께 고민해 보는 시각이 필요하답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-2026-javascript-javascript/Wed, 21 Oct 2026 12:38:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-2026-javascript-javascript/<p>안녕하세요! 평소에 웹서핑 하실 때 자바스크립트라는 이름, 한 번쯤 들어보셨나요?</p> <p>웹사이트를 움직이는 기술로만 알고 계셨던 분들이 많을 텐데요. 갑자기 &ldquo;브라우저 밖으로 나온 자바스크립트&quot;라는 소식을 들으면 좀 낯설고 어렵게 느껴지시죠? 2019년까지만 해도 Node.js가 주를 이루고 새로운 도전자들이 나타나던 이 세계가, 지난 7년 동안 어떻게 달라졌는지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-2019년의-자바스크립트-생태계">1. 2019년의 자바스크립트 생태계</h3> <ul> <li>당시에는 Node.js 12 버전이 중심이었고, 이제 막 1년이 지난 Deno라는 새로운 기술이 등장했던 시기였어요.</li> <li>패키지 관리자 분야는 npm이 독점하고 있었으며, npm의 불확실한 미래에 대비해 Entropic, Open-Registry, GitHub Package Registry 같은 여러 도전자들이 나타나 경쟁하던 때였습니다.</li> </ul> <h3 id="2-그리고-흘러간-7년의-시간">2. 그리고 흘러간 7년의 시간</h3> <ul> <li>2019년부터 지금까지 무려 7년이라는 시간이 흘렀어요.</li> <li>그동안 브라우저 안에서만 쓰이던 자바스크립트가 브라우저 바깥 세상에서 얼마나 더 넓게 쓰이고 있는지, 그동안 어떤 변화들이 있었는지 주목해 볼 필요가 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용--활용-방안">이용 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 개발자만을 위한 이야기가 아니에요. 우리가 평소에 쓰는 다양한 디지털 도구와 서비스들의 기반 기술이 어떻게 단단해지고 있는지 엿볼 수 있는 기회랍니다. 새로운 기술이 우리 눈에 띄지 않게 뒤에서 어떻게 발전하고 있는지 가벼운 마음으로 흐름을 지켜보시면 좋겠어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-skt/Wed, 21 Oct 2026 08:49:10 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-skt/<p>선선한 가을바람을 느끼며 달리기에 푹 빠져계신 분들 많으시죠? 갑자기 운동을 시작하려니 내 자세가 올바른지, 페이스는 적당한지 궁금증이 드셨을 텐데요. 오늘은 러너분들이 반가워할 만한 특별한 체험 공간 소식을 들고 왔답니다. 🏃‍♂️</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="ai로-분석하는-나의-달리기-자세">AI로 분석하는 나의 달리기 자세</h3> <ul> <li>SKT는 가을 러닝 시즌을 맞아 11월 1일까지 성수에 위치한 T 팩토리에서 런메이트 캠프를 운영해요.</li> <li>러닝 분석 전문 기업 메저러블과 협업해 신체 균형과 안정성 점검, AI 기반 러닝 자세 분석, 전문 코칭을 한 자리에서 제공합니다.</li> <li>사전 예약제로 운영되며 SKT 고객은 본인 포함 최대 5인까지 무료로 참여할 수 있고, 타 통신사 고객은 3만 5,000원에 이용 가능해요.</li> </ul> <h3 id="최신-러닝-기기-체험과-할인-혜택">최신 러닝 기기 체험과 할인 혜택</h3> <ul> <li>글로벌 GPS 스마트기기 브랜드 가민과 오픈형 이어폰 브랜드 샥즈의 제품을 직접 써볼 수 있는 체험 공간이 마련되어 있어요.</li> <li>베스트 Max 등 특정 요금제를 이용하는 고객이 선택할 수 있는 스마트기기 할부금 할인 혜택도 함께 안내받을 수 있답니다.</li> <li>체험존은 별도의 사전 예약 없이 누구나 편하게 방문해서 이용할 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="앞으로의-러닝-관련-소식">앞으로의 러닝 관련 소식</h3> <ul> <li>SKT는 오는 11월 15일에 고양종합운동장에서 열리는 2026 가민런코리아 행사에 참여해요.</li> <li>참가자들의 완주 메달에 개인별 기록을 각인해주는 부스를 운영하는 등 러너들과의 만남을 이어갈 계획이라고 합니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 런메이트 캠프는 평소 내 달리기 자세가 궁금했거나 기록을 조금 더 끌어올리고 싶었던 분들에게 아주 유용한 기회예요. 특히 AI를 활용한 자세 분석과 전문 코칭을 통해 내 몸의 상태를 객관적으로 점검해 볼 수 있죠. 전문가의 조언이 필요했다면 사전 예약을 통해 알차게 프로그램을 즐겨보세요. 꼭 예약하지 않더라도 가민이나 샥즈 같은 인기 러닝 기기들을 직접 만져보고 체험존을 둘러볼 수 있으니, 가을을 맞아 가볍게 방문해 보는 것도 좋겠습니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-how-3-java-champions-are-using-github-copilot-for-increased/Wed, 21 Oct 2026 01:05:03 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-21-how-3-java-champions-are-using-github-copilot-for-increased/<p>여러분, 혹시 AI가 알아서 척척 코드를 짜준다는 뉴스 볼 때마다 &lsquo;개발자들은 이제 뭘 하지?&lsquo;라는 생각 해보신 적 있으신가요? 🤖</p> <p>갑자기 이런 소식 들리면 조금 멀게 느껴지시죠? 하지만 실제 베테랑 개발자들은 AI를 단순히 속도만 빠른 도구가 아니라, 함께 고민하고 일하는 든든한 동료로 활용하고 있답니다. 오랜 경력을 가진 자바 전문가들이 깃허브 코파일럿을 어떻게 쓰고 있는지 그 비법을 살짝 엿볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-단순한-자동완성을-넘어선-맞춤형-활용">1. 단순한 자동완성을 넘어선 맞춤형 활용</h3> <ul> <li><strong>내 문체 학습시키기</strong>: 내가 쓴 글이나 기존 코드의 스타일을 AI에게 학습시키면, 결과물이 남이 쓴 것 마냥 낯설지 않고 내가 직접 쓴 것처럼 자연스럽게 나와요.</li> <li><strong>작업 크기에 따른 모델 선택</strong>: 깊은 고민이 필요할 때는 똑똑한 고성능 모델을 쓰고, 단순한 보고서나 문서 확인에는 가벼운 모델을 골라 쓰면 효율적이랍니다.</li> </ul> <h3 id="2-반복-작업은-줄이고-결과물은-꼼꼼히-검증하기">2. 반복 작업은 줄이고, 결과물은 꼼꼼히 검증하기</h3> <ul> <li><strong>지루한 마이그레이션 해결</strong>: 방대한 양의 교육 자료나 슬라이드를 다른 형식으로 바꿀 때 AI의 도움을 받으면 몇 주 걸릴 일이 단 몇 시간 만에 끝나기도 해요.</li> <li><strong>책임은 내가 지기</strong>: AI가 일을 대신해 주더라도, 최종 결과물과 방향성이 맞는지 확인하는 것은 온전히 사람의 몫이에요. &ldquo;실행은 맡기되, 책임은 내가 진다&quot;는 마음가짐이 중요하죠.</li> </ul> <h3 id="3-아이디어를-다듬는-최고의-스파링-파트너">3. 아이디어를 다듬는 최고의 스파링 파트너</h3> <ul> <li><strong>방향성 점검하기</strong>: 무작정 코드를 짜달라고 하기 전에, AI에게 거꾸로 나를 인터뷰해달라고 해보세요. 내가 놓치고 있던 숨은 가정이나 문제점을 미리 찾아낼 수 있거든요.</li> <li><strong>작은 프로젝트의 탄생</strong>: 아이디어를 구체화하고 학습용 앱을 만드는 과정에서 AI와 토론을 거치며 완성도를 훌쩍 높일 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>단순 명령 대신 대화부터 시작해보기</strong>: AI에게 무작정 &ldquo;이거 만들어줘&quot;라고 하기보다, 내 프로젝트의 상황과 목적을 먼저 설명하고 조언을 구해보세요.</li> <li><strong>반복 업무에 시도해보기</strong>: 평소 번거롭고 시간이 오래 걸렸지만 미뤄두었던 문서 정리나 자잘한 반복 작업에 먼저 적용해 보면 시간을 크게 아낄 수 있답니다.</li> <li><strong>결과물 검증 습관들이기</strong>: AI가 만들어준 결과물이 정말 제대로 작동하는지, 내 의도와 일치하는지 꼼꼼히 살펴보는 눈을 길러보세요.</li> </ul> <p>AI는 우리를 대체하는 것이 아니라, 일하는 방식을 완전히 새롭게 바꿔주는 멋진 도구라는 생각이 드네요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-a-concrete-vision-saint-gobain-and-microsoft-discovery-build/Tue, 20 Oct 2026 21:28:37 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-a-concrete-vision-saint-gobain-and-microsoft-discovery-build/<p>세상에 오래된 기업들이 새로운 기술을 만나면 어떤 일이 벌어질까요? 17세기 프랑스 루이 14세 시절부터 유리 거울을 만들던 유서 깊은 기업 <strong>생고뱅</strong>이 최근 <strong>마이크로소프트</strong>와 손을 잡고 완전히 새로운 미래를 준비하고 있어요.</p> <p>거대한 건축 자재 기업이 최첨단 기술을 통해 어떻게 지구를 지키는 연구를 하고 있는지, 지금부터 차근차근 살펴볼까요?</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="시멘트-제조-과정의-탄소-배출을-줄이는-인공지능">시멘트 제조 과정의 탄소 배출을 줄이는 인공지능</h3> <ul> <li>시멘트를 만들 때 사용되는 클링커라는 성분은 막대한 열을 필요로 해 전 세계 이산화탄소 배출량의 약 7퍼센트를 차지해요.</li> <li>생고뱅 연구진은 마이크로소프트의 인공지능 플랫폼을 활용해 수많은 특허와 문헌을 순식간에 분석하고, 친환경적인 새로운 시멘트 첨가제 후보 물질을 찾아냈어요.</li> <li>원래라면 연구진이 일 년 넘게 걸려 만들었어야 할 방대한 지식 기반을 단 몇 시간 만에 구축하고, 약 6주 만에 새로운 가설을 세울 수 있었답니다.</li> </ul> <h3 id="자원-낭비를-막는-현장-맞춤형-시스템">자원 낭비를 막는 현장 맞춤형 시스템</h3> <ul> <li>건축 현장에서 쓰이고 버려지던 자재 낭비를 줄이기 위해 맞춤형 재단 시스템을 도입했어요.</li> <li>건물 정보 모델을 바탕으로 필요한 만큼만 잘라서 공급하기 때문에 매립지로 가는 폐기물이 사라졌고, 설치 시간도 삼십 퍼센트나 단축되었어요.</li> <li>기술을 도입해 환경도 지키고 시간과 비용도 아끼는 일석이조의 효과를 거두고 있는 셈이죠.</li> </ul> <h3 id="새로운-시대를-여는-최고인공지능책임자-임명">새로운 시대를 여는 최고인공지능책임자 임명</h3> <ul> <li>생고뱅은 인공지능을 단순한 유행이 아니라 성장을 위한 도구로 활용하기 위해 최초의 최고인공지능책임자를 임명했어요.</li> <li>프랑스 유럽 혁신 허브를 비롯한 전 세계 연구소에서는 연구진이 더 방대한 데이터를 쉽게 다루고 멋진 발견을 이어갈 수 있도록 지원을 아끼지 않고 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식에서 주목할 점은 <strong>기술 그 자체보다 기술을 왜, 어떻게 쓰느냐가 더 중요하다는 태도</strong>예요. 생고뱅은 무작정 신기술을 도입한 것이 아니라, 시멘트 생산 과정의 탄소 배출과 현장의 자재 낭비라는 구체적인 문제를 해결하기 위해 디지털 도구를 영리하게 활용했어요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-how-to-transcribe-a-podcast-a-step-by-step-guide/Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-how-to-transcribe-a-podcast-a-step-by-step-guide/<p>평소에 팟캐스트 즐겨 들으시나요? 긴 이야기를 귀로만 듣다 보면 특정 대목을 다시 찾고 싶거나 텍스트로 편하게 읽고 싶을 때가 있죠?</p> <p>갑자기 이런 텍스트 변환 작업이 어렵게 느껴지시죠? 사실 AI 기술을 활용하면 팟캐스트 내용을 순식간에 글자로 바꿀 수 있답니다. 오늘은 오디오를 텍스트로 바꾸는 과정부터 실제 활용 팁까지 알기 쉽게 정리해 드릴게요.</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="팟캐스트-텍스트-변환이란">팟캐스트 텍스트 변환이란?</h3> <ul> <li>오디오 파일을 말하는 사람의 이름(화자)과 시간(타임스탬프)이 포함된 텍스트로 바꾸는 작업이에요.</li> <li>청취자의 접근성을 높이고, 검색 엔진에 잘 노출되도록 도와주며, 블로그나 뉴스레터 등 다른 콘텐츠로 재가공하기에 아주 좋습니다.</li> </ul> <h3 id="오디오를-글로-바꾸는-5단계-과정">오디오를 글로 바꾸는 5단계 과정</h3> <ul> <li>1단계: 마스터 파일이나 녹음 소프트웨어에서 가장 품질이 좋은 오디오 파일을 준비해 내보내기 해요.</li> <li>2단계: AI 변환 방식을 쓸지, 사람이 직접 검토할지 상황에 맞춰 선택해요. AI를 활용하면 90개 이상의 언어로 몇 분 만에 변환할 수 있어요.</li> <li>3단계: 파일 형식에 맞춰 업로드하고 언어 설정, 화자 구분, 고유 명사 힌트 입력 등 필요한 옵션을 설정해요.</li> <li>4단계: 변환된 결과물을 에디터로 열어 오디오를 들어가며 틀린 이름이나 어색한 부분을 수정해요.</li> <li>5단계: 웹사이트용 HTML, 팟캐스트 플랫폼용 SRT나 VTT 등 목적에 맞는 형식으로 최종 파일을 내보내요.</li> </ul> <h3 id="정확도를-높이고-보기-좋게-꾸미는-팁">정확도를 높이고 보기 좋게 꾸미는 팁</h3> <ul> <li>말하는 사람마다 마이크를 따로 쓰고 동시에 말하지 않는 것이 깔끔한 변환에 도움이 돼요.</li> <li>반복되는 브랜드 이름이나 게스트 이름을 미리 등록해 두면 오타를 줄일 수 있어요.</li> <li>읽기 편한 깔끔한 텍스트(Clean)와 실제 말을 그대로 살린 텍스트(Verbatim) 중 목적에 맞게 선택해 활용해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>직접 팟캐스트를 만드는 크리에이터가 아니더라도 이 기술을 눈여겨볼 만해요. 내가 좋아하는 팟캐스트 에피소드의 핵심 내용을 텍스트로 뽑아 블로그 글이나 요약본을 만들 때 아주 유용하거든요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-trinity-logistics-gets-25-higher-margins-on-shipments-booked/Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-trinity-logistics-gets-25-higher-margins-on-shipments-booked/<p>물류 회사가 AI를 도입해서 업무를 척척 해내고 있다는 소식, 혹시 들어보셨나요? 복잡한 물류 시스템 이야기를 들으면 왠지 머리가 아프고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정하지 마세요. 오늘 전해드릴 이야기는 기술적인 내용보다 우리 일상과 일하는 방식의 변화에 더 가깝답니다. 함께 가볍게 살펴볼까요? 🚚</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="사람-중심의-철학을-지키는-물류-회사">사람 중심의 철학을 지키는 물류 회사</h3> <p>미국의 물류 회사인 트리니티 로지스틱스는 사람과의 관계를 무엇보다 중요하게 생각하는 곳이에요. 화물 운송을 연결하는 과정에서 따뜻한 소통을 강조해왔죠. 그런데 최근 늘어나는 전화 문의를 감당하기 위해 일레븐랩스의 인공지능 솔루션인 일레븐에이전트를 도입했어요. 전화 상담을 자동화하여 운송사들이 대기 시간 없이 바로 예약을 마칠 수 있도록 시스템을 바꿨답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-how-to-continue-a-github-copilot-app-session-in-vs-code/Tue, 20 Oct 2026 03:47:22 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-20-how-to-continue-a-github-copilot-app-session-in-vs-code/<p>안녕하세요 여러분! 🤖 AI 도구로 코딩하다가 세부적인 수정을 위해 편집기로 넘어갈 때, 대화 내용을 처음부터 다시 설명해야 해서 번거로우셨던 적 있으신가요? 오늘은 깃허브 코파일럿 앱에서 하던 작업을 비주얼 스튜디오 코드로 끊김 없이 가져와서 이어하는 아주 유용한 방법을 소개해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-코파일럿-앱에서-vs-code로-세션-열기">1. 코파일럿 앱에서 VS Code로 세션 열기</h3> <ul> <li>코파일럿 앱에서 작업이 끝나면 대화 내용과 수정된 파일, 작업 계획까지 그대로 유지된 상태를 확인합니다.</li> <li>세션 메뉴에서 <strong>VS Code에서 열기</strong>를 선택하면, 연결된 프로젝트가 VS Code에서 바로 열리며 사이드바에 기존 세션이 그대로 나타납니다.</li> <li>처음부터 다시 대화를 시작하거나 기록을 복사할 필요가 없어 매우 편리해요.</li> </ul> <h3 id="2-코드-변경-사항-검토와-추가-대화">2. 코드 변경 사항 검토와 추가 대화</h3> <ul> <li>VS Code의 소스 제어 뷰에서 변경된 파일들을 줄 단위로 꼼꼼하게 살펴봅니다.</li> <li>코파일럿이 왜 이런 방식을 선택했는지 궁금하다면 사이드바에서 <strong>이유를 물어볼 수 있어요</strong>.</li> <li>맥락이 유지되기 때문에 처음부터 다시 설명할 필요 없이 바로 추가 수정이나 질문을 이어갈 수 있습니다.</li> </ul> <h3 id="3-직접-수정-및-로컬-테스트">3. 직접 수정 및 로컬 테스트</h3> <ul> <li>손으로 직접 수정하는 게 더 빠른 부분은 VS Code에서 바로 편집할 수 있습니다.</li> <li>통합 터미널을 열어 테스트를 실행하고, 로컬 서버를 통해 브라우저에서 결과를 직접 눈으로 확인해 보세요.</li> <li>UI 변경 사항이나 에러 상태 등을 꼼꼼하게 체크한 뒤, 필요하다면 코파일럿에게 추가 테스트 작성을 부탁할 수도 있답니다.</li> </ul> <h3 id="4-최종-마무리와-푸시">4. 최종 마무리와 푸시</h3> <ul> <li>모든 작업이 완료되면 최종 변경 사항을 다시 한번 꼼꼼하게 검토합니다.</li> <li>소스 제어 뷰나 터미널을 이용해 커밋하고 푸시하면, 기존에 연결되어 있던 풀 리퀘스트에 바로 반영됩니다.</li> <li>파일을 다른 폴더로 복사하거나 브랜치를 수동으로 연결할 필요가 없어서 작업 흐름이 아주 깔끔해요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>역할 분담으로 효율 높이기</strong>: 반복적이거나 큰 규모의 작업은 코파일럿 앱에 맡겨두고, 꼼꼼한 코드 검토와 미세 조정, 로컬 테스트는 익숙한 편집기인 VS Code로 넘어와서 직접 진행해 보세요.</li> <li><strong>번거로운 반복 작업 줄이기</strong>: 앱과 편집기를 오갈 때 맥락이 끊기지 않기 때문에, AI가 해둔 작업을 바탕으로 곧바로 이어서 세부적인 마무리를 할 수 있습니다.</li> </ul> <p>여러분이라면 코파일럿 앱에서 작업하던 내용을 가져와서 어떤 프로젝트를 가장 먼저 완성해보고 싶으신가요?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-16-skt/Fri, 16 Oct 2026 08:37:21 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-16-skt/<p>새로운 스마트폰 출시 소식 들리면 왠지 설레고 관심이 가시죠? 이번에 애플에서 첫 폴더블 스마트폰을 선보인다고 하는데요. SKT에서 이를 기념해 엄청난 혜택을 꽉 채운 사전예약 소식을 들고 왔답니다. 과연 어떤 내용들이 있는지 함께 가볍게 살펴볼까요? 📱✨</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="아이폰-듀오-제품-특징과-사전예약-일정">아이폰 듀오 제품 특징과 사전예약 일정</h3> <ul> <li>펼치면 7.6인치의 대화면으로 영상 감상이나 멀티태스킹에 딱 좋고, 접으면 5.4인치로 주머니에 쏙 들어가는 크기예요.</li> <li>색상은 스타 화이트와 나이트 스카이 2가지이며, 용량은 256GB부터 최대 2TB까지 4종으로 출시됩니다.</li> <li>사전예약은 16일 오후 9시부터 10월 23일 오전 7시 50분까지 T다이렉트샵 또는 T월드 오프라인 매장에서 진행되고, 정식 출시는 10월 23일 오전 8시예요.</li> <li>10월 20일 낮 12시까지 1차 예약을 마치면 출시 첫날 빠르게 받아볼 수 있는 특별 배송이 진행됩니다.</li> </ul> <h3 id="t다이렉트샵의-든든한-구매-부담-낮추기-혜택">T다이렉트샵의 든든한 구매 부담 낮추기 혜택</h3> <ul> <li>럭키 룰렛 이벤트를 통해 최대 30만 원의 T다이렉트샵 이용권을 랜덤으로 받을 수 있어요.</li> <li>쓰던 휴대폰을 반납하는 T안심보상과 제휴카드 할부를 함께 쓰면 최대 221만 원까지 혜택을 챙길 수 있습니다. (선착순 추가 보상 및 카카오 채널 3만 원 할인 쿠폰도 있어요!)</li> <li>힌지 보호 패키지, 인기 브랜드 상품권, 커피 쿠폰 등 다양한 T 기프트와 멤버십 혜택도 준비되어 있답니다.</li> </ul> <h3 id="개통-고객을-위한-구독-및-한정판-경품-이벤트">개통 고객을 위한 구독 및 한정판 경품 이벤트</h3> <ul> <li>개통 고객 전원에게는 구글 AI Plus(400GB) 2개월과 티빙 광고형 스탠다드 6개월 무료 구독권이 주어져요.</li> <li>외식 쿠폰, 이모티콘 및 배달 앱 구독권 등 다양한 혜택이 제공되며, 추첨을 통해 야구선수 친필 사인볼, 레트로 감성 케이스, T1 스페셜 에디션 케이스 등의 한정판 경품도 받을 수 있어요.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>새로운 스마트폰으로 기기 변경을 고민 중이시라면 이번 사전예약 기간을 똑똑하게 활용해 보세요. 특히 기존에 쓰던 스마트폰을 반납하고 제휴카드를 활용하면 가격 부담을 크게 낮출 수 있답니다. 여기에 평소에 쓰던 OTT나 AI 구독 서비스까지 무료로 챙길 수 있으니, 구매를 계획하셨던 분들이라면 첫날 배송 혜택까지 놓치지 말고 꼼꼼히 살펴보시길 추천해 드려요!</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-16-iphone-duo-skt/Fri, 16 Oct 2026 08:29:56 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-16-iphone-duo-skt/<p>안녕하세요! 여러분 혹시 새로운 스마트폰 소식 들릴 때마다 &lsquo;이번엔 또 뭐가 달라졌을까?&rsquo; 하고 설레시나요? 📱</p> <p>기다리던 애플의 첫 폴더블 스마트폰, &lsquo;iPhone Duo&rsquo;가 드디어 베일을 벗었어요. 갑자기 폴더블폰 소식이 들리니 신기하기도 하고, &lsquo;나한테는 어떻게 좋을까?&rsquo; 궁금해지시죠? 그래서 오늘은 SK텔레콤에서 준비한 특별한 일정과 혜택들을 알기 쉽게 싹 정리해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-드디어-등장한-애플의-첫-폴더블-폰">1. 드디어 등장한 애플의 첫 폴더블 폰</h3> <ul> <li>애플이 새롭게 선보이는 첫 번째 폴더블 스마트폰인 &lsquo;iPhone Duo&rsquo;가 드디어 공개되었어요.</li> <li>가장 큰 특징은 역시 화면이 더 넓어졌다는 점인데요, 넓어진 화면 덕분에 일상 속에서 콘텐츠를 즐기는 방식이 한층 더 편리해질 예정이랍니다.</li> </ul> <h3 id="2-skt-사전예약-일정-확인하기">2. SKT 사전예약 일정 확인하기</h3> <ul> <li>가장 빨리 만나보고 싶으신 분들을 위해 SK텔레콤이 사전예약 일정을 공개했어요.</li> <li><strong>예약 시작 일시:</strong> 10월 16일 오후 9시</li> <li><strong>예약 종료 일시:</strong> 10월 23일 오전 7시 50분</li> <li>이 시간 동안 SKT를 통해 사전예약을 진행하실 수 있으니, 관심 있으신 분들은 일정을 꼭 기억해 두세요!</li> </ul> <h3 id="3-풍성해진-skt만의-혜택">3. 풍성해진 SKT만의 혜택</h3> <ul> <li>SK텔레콤에서 iPhone Duo를 구매하시면 다양한 혜택들을 함께 만나보실 수 있어요.</li> <li>넓어진 화면을 온전히 활용할 수 있도록 든든하게 뒷받침해 주는 실속 있는 구성들이 준비되어 있답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>새로운 폰으로 바꿀 때 가장 기대되는 건 역시 내 일상이 어떻게 더 편해질까 하는 점이겠죠?</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-10-how-postman-runs-agent-mode-for-40-million-developers-on-ama/Sat, 10 Oct 2026 00:35:02 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-10-how-postman-runs-agent-mode-for-40-million-developers-on-ama/<p>API 테스트나 문서 작업할 때 정말 유용하게 쓰이는 포스트맨(Postman), 다들 한 번쯤 들어보셨죠?</p> <p>오랫동안 개발자들의 필수 도구였던 이 포스트맨이 무려 4000만 명의 사용자를 위한 AI 기능인 **&lsquo;에이전트 모드(Agent Mode)&rsquo;**를 도입했다고 해요. 🤖</p> <p>데모용 AI를 만드는 것과 전 세계 수천만 명이 쓰는 실서비스에 AI를 적용하는 것은 하늘과 땅 차이일 텐데요. 오늘 포스트맨이 아마존 베드락(Amazon Bedrock)을 활용해 이 거대한 기술적 허들을 어떻게 넘었는지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!</p> <hr> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-화면-대신-데이터를-이해하게-만들기">1. 화면 대신 &lsquo;데이터&rsquo;를 이해하게 만들기</h3> <p>포스트맨은 지난 11년 동안 사람이 마우스로 탭을 열고 사이드바를 누르며 쓰는 인터페이스였어요. 하지만 AI 에이전트는 화면을 보는 게 아니라 데이터를 기반으로 생각해야 하죠. 그래서 팀은 AI가 화면 조작을 흉내 내지 않고, 백그라운드에서 직접 API를 다룰 수 있도록 구조를 바꾸었답니다.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-09-100-skt-2026/Fri, 09 Oct 2026 08:28:01 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-09-100-skt-2026/<p>안녕하세요 이웃님들! 혹시 100년 전에 우리말을 지키기 위해 사람들이 전국을 누비며 사전을 만들었던 &lsquo;말모이&rsquo; 이야기, 다들 한 번쯤 들어보셨죠?</p> <p>요즘은 인공지능이 눈부시게 발전하고 있는 시대인데요. 이번에 SK텔레콤에서 한글날을 맞아 아주 뜻깊은 캠페인 영상을 공개했다고 해요. 옛날의 소중한 기록과 최신 기술이 만났다고 하니 왠지 호기심이 생기지 않으시나요? 오늘 그 소식을 알기 쉽게 쏙쏙 정리해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-100년-전의-기록과-인공지능의-만남">1. 100년 전의 기록과 인공지능의 만남</h3> <ul> <li>이번 SK텔레콤의 한글날 캠페인 영상 제목은 **‘2026 말모이’**예요.</li> <li>100년 전 사람들이 손으로 직접 모았던 우리말의 소중한 기록들을, 현대의 인공지능 기술이 이어받아 다시 펼쳐낸다는 내용을 담고 있어요.</li> <li>옛날의 아날로그 감성과 최신 기술이 어떻게 조화를 이루었는지 영상 속에서 확인할 수 있답니다.</li> </ul> <h3 id="2-특별한-글꼴로-완성된-콘텐츠">2. 특별한 글꼴로 완성된 콘텐츠</h3> <ul> <li>이번 캠페인 소개 글은 SKT의 인공지능 모델인 &lsquo;A.X K2&rsquo;로 개발된 **&lsquo;말모이체&rsquo;**를 사용해 작성되었어요.</li> <li>기술이 단순히 편리함을 주는 것을 넘어, 우리말의 역사와 가치를 되새기는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 대목이죠.</li> </ul> <h2 id="이용--활용-방안">이용 / 활용 방안</h2> <p>이번 소식은 꼭 개발자가 아니더라도 우리말과 한글날의 의미를 색다르게 돌아볼 수 있는 좋은 계기가 돼요.</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-09-into-the-omniverse-how-developers-turn-ideas-into-simulation/Fri, 09 Oct 2026 06:06:35 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-09-into-the-omniverse-how-developers-turn-ideas-into-simulation/<p>복잡한 아이디어를 가상 세계로 뚝딱 만들어내는 이야기, 평소에 상상만 해보셨나요? 🤖</p> <p>갑자기 이런 기술 소식을 들리면 왠지 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. AI와 가상현실 기술이 어떻게 우리의 상상을 현실로 만들어가고 있는지, 아주 쉽고 재미있게 정리해 드릴게요!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="-ai와-말로-소통하며-만드는-시뮬레이션">### AI와 말로 소통하며 만드는 시뮬레이션</h3> <ul> <li>개발자들은 이제 말로 지시하는 AI 에이전트와 엔비디아의 기술(옴니버스 라이브러리)을 함께 활용해 가상 공간을 만들고 있어요.</li> <li>복잡한 코딩을 길게 칠 필요 없이, 자연어로 수정 방향을 알려주면 AI가 척척 결과물을 만들어낸답니다.</li> </ul> <h3 id="-로봇과-자율주행-테스트를-더-똑똑하게">### 로봇과 자율주행 테스트를 더 똑똑하게</h3> <ul> <li><strong>휴머노이드 로봇:</strong> AI의 도움으로 창고 작업을 수행하는 로봇이나, 장애물을 넘는 스포츠 로봇의 움직임을 가상으로 미리 테스트해 볼 수 있어요.</li> <li><strong>자율주행과 센서 검증:</strong> 샌프란시스코 도로를 본뜬 가상 환경에서 날씨나 조명을 바꿔가며 자율주행 모델을 시험하고, 실제 센서 데이터와 얼마나 일치하는지 꼼꼼하게 비교합니다.</li> </ul> <h3 id="-우주정거장부터-자동차-부품까지-실시간-구현">### 우주정거장부터 자동차 부품까지 실시간 구현</h3> <ul> <li>우주정거장 3D 모델에 실시간 데이터를 연결해 웹브라우저로 보거나, 자동차 부품을 분해할 수 있는 로봇용 공구를 가상으로 설계할 수 있어요.</li> <li>카메라로 찍은 방 안의 모습을 편집 가능한 가상 스튜디오로 뚝딱 바꿔서 문이나 서랍이 잘 열리는지 테스트하기도 한답니다.</li> </ul> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <ul> <li><strong>실제 업무와 아이디어 검증에 활용하기:</strong> 꼭 개발자가 아니더라도, 머릿속에만 있던 아이디어를 가상 공간에서 먼저 실험해보고 싶을 때 이 기술을 참고할 수 있어요.</li> <li><strong>시행착오 줄이기:</strong> 제품을 직접 만들거나 로봇을 현장에 배치하기 전에, 가상 시뮬레이션을 통해 미리 문제점을 발견하고 수정 비용을 아끼는 방안으로 활용된답니다.</li> </ul> <hr> <p>여러분은 AI와 함께 가상 세계를 만드는 이런 기술을 보니 어떤 생각이 드시나요? 신기하기도 하고 내 일상엔 어떻게 다가올지 궁금해지기도 하죠? 😊</p>https://toda-i.blog/posts/2026-10-08-rally-up-gears-of-war-e-day-launches-on-geforce-now/Thu, 08 Oct 2026 22:00:46 +0900https://toda-i.blog/posts/2026-10-08-rally-up-gears-of-war-e-day-launches-on-geforce-now/<p>안녕하세요 여러분! 평소에 고사양 게임 좋아하시나요? 🎮 게임을 하려면 컴퓨터 용량이 부족하거나 그래픽 카드가 비싸서 망설여진 적, 다들 한 번쯤 있으실 거예요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 하지만 이제 걱정 끝이랍니다!</p> <h2 id="전체-글-정리">전체 글 정리</h2> <h3 id="1-클라우드로-즐기는-대작-게임-기어즈-오브-워-e-데이-출시">1. 클라우드로 즐기는 대작 게임, &lsquo;기어즈 오브 워: E-데이&rsquo; 출시</h3> <ul> <li>인기 시리즈의 프리퀄(이전 이야기)인 **‘기어즈 오브 워: E-데이’**가 지포스 나우(Geoforce NOW) 클라우드에 합류했어요.</li> <li>마커스 페닉스와 돔 산티아고가 로커스트 호드에 맞서는 첫 전투를 고성능 그래픽으로 만날 수 있답니다.</li> <li>고사양 컴퓨터나 거대한 설치 파일 없이도 노트북이나 맥, 모바일 기기 등 다양한 기기에서 바로 스트리밍으로 즐길 수 있어요.</li> </ul> <h3 id="2-아마존-파이어-tv에서-더-간편해진-이용-방법">2. 아마존 파이어 TV에서 더 간편해진 이용 방법</h3> <ul> <li>아마존 파이어 TV 사용자라면 앞으로 아마존을 통해 지포스 나우 멤버십을 직접 구매할 수 있게 돼요.</li> <li>기기 설정부터 게임 플레이까지 훨씬 매끄럽고 편리한 길이 열린답니다. (앞으로 몇 주 내로 제공될 예정이에요!)</li> </ul> <h3 id="3-총-10개의-게임과-데이-패스day-pass-활용-팁">3. 총 10개의 게임과 데이 패스(Day Pass) 활용 팁</h3> <ul> <li>이번 주 지포스 나우를 통해 신규 출시작 7개를 포함해 총 10개의 게임이 클라우드에 찾아왔어요.</li> <li>유료 멤버십 가입이 망설여진다면 **&lsquo;데이 패스&rsquo;**로 먼저 가성비 있게 체험해 볼 수 있답니다.</li> <li>데이 패스 이용 금액은 첫 월간 멤버십 가입 시 차감 적용받을 수도 있어서 부담이 적어요.</li> </ul> <hr> <h2 id="이용-방법--활용-방안">이용 방법 / 활용 방안</h2> <p>집에 고사양 게이밍 PC가 없거나, 비싼 그래픽 카드를 구매하기 부담스러우셨나요? 지포스 나우를 활용하면 스마트폰, 태블릿, 혹은 사양이 낮은 오래된 노트북으로도 최신 대작 게임을 마음껏 즐길 수 있어요. 특히 이번에 도입되는 &lsquo;데이 패스&rsquo;를 통해 주말 동안 가볍게 체험해 보고 나에게 잘 맞는지 확인해 보는 것도 아주 좋은 방법이랍니다. 아마존 파이어 TV를 사용 중이시라면 곧 더 간편해질 결제 시스템도 꼭 활용해 보세요!</p>