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C-0462026-08-31
실시간 데이터 파이프라인을 위한 메달리온 아키텍처
우아한형제들이 브론즈·실버·골드 레이어로 데이터 허브의 책임과 스키마 경계를 나누고, 변경 전파와 지점 상품 팬아웃을 줄인 사례를 설명한다. 의미 기반 변경 감지와 공통·지점 데이터 분리로 저장 공간, 쓰기 부하, 인프라 비용을 절감하는 설계 원리를 배울 수 있다.
#데이터 파이프라인#메달리온 아키텍처#데이터 허브#실시간 처리#팬아웃#Spring#Kafka#Redis
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- C-045LLM 텍스트 워터마킹의 원리와 한계LLM이 특정 토큰을 통계적으로 더 자주 선택하게 해 텍스트에 검출 가능한 신호를 남기는 원리와 키 기반 검출 방식을 설명한다. 짧은 글의 불확실성, 오탐, 정확도 저하와 후처리의 한계도 함께 다룬다.#LLM#AI 워터마킹#텍스트 생성2026-08-31
- C-044실행 가능성을 높이는 PARA 노트 정리법주제별 폴더 대신 실행도를 기준으로 노트를 프로젝트·영역·자원·아카이브에 배치하는 PARA의 원리와 운영법을 설명한다. 인박스 처리, 동적인 노트 이동, 노션 관계형 데이터베이스 활용법까지 다룬다.#PARA#노트 정리#세컨드 브레인2026-08-29
- C-043What is Tool Calling? Connecting LLMs to Your Data도구 호출이 LLM을 API·데이터베이스·코드와 연결하는 원리와 전통적 실행 루프를 설명한다. 라이브러리가 실행과 재시도를 맡는 임베디드 방식의 장점과, 별도 검증이 필요한 한계도 함께 다룬다.#LLM#tool-calling#function-calling2026-08-29
- C-042Claude Code·Obsidian·LLM 위키로 구축하는 AI 세컨드 브레인목적성 있는 수집을 기준으로 Claude Code와 Obsidian에 LLM 위키를 만들고, 웹 클리퍼·스킬·Graphify를 결합해 수집부터 관계 기반 검색까지 자동화하는 방법을 설명한다.#Claude Code#Obsidian#LLM Wiki2026-08-29
- C-041루프 엔지니어링: 스스로 반복하고 검증하는 에이전트 시스템사람이 매 단계마다 프롬프트를 입력하는 대신 에이전트의 발견·계획·실행·검증 주기를 설계하는 루프 엔지니어링을 설명한다. 안정적인 자동화의 핵심은 생성 모델보다 명확한 성공 조건과 독립적인 검증기에 있다.#loop-engineering#ai-agents#agentic-loop2026-08-28
- C-040LLM 위키와 Graphify를 결합한 로컬 지식 파이프라인LLM 위키의 풍부한 원문 맥락과 Graphify의 구조적 탐색을 결합하고, 결정론적 파싱과 AI 보강을 분리해 검색 비용과 환각을 줄이는 로컬 지식 관리 아키텍처를 설명한다.#LLM 위키#Graphify#지식 그래프2026-08-28
- C-039LangChain 도구 호출과 ReAct 루프 직접 구현하기`@tool`과 `bind_tools()`로 사내 업무 도구를 정의하고, 모델의 호출 요청을 실행 결과와 연결하는 수동 ReAct 루프를 구현한다. 복합 도구 호출의 흐름과 호출 ID, 검증·종료 조건 등 실무 안전장치도 함께 설명한다.#LangChain#ReAct#tool-calling2026-08-28
- C-038컨트롤러·서비스·리포지토리를 나누는 이유관심사 분리와 계층형 아키텍처를 바탕으로 컨트롤러, 서비스, 리포지토리의 책임과 단방향 의존성, DTO 경계를 설명한다. 계층화의 비용과 실무 안티 패턴까지 살펴본다.#관심사 분리#계층형 아키텍처#컨트롤러2026-08-28
- C-037파티셔닝과 샤딩: 대용량 데이터를 나누는 두 전략파티셔닝은 단일 DB 내부의 관리·조회 효율을 높이고, 샤딩은 여러 DB로 데이터를 분산해 물리적 한계를 넘는다. 두 방식의 차이와 선택 기준, 실무 설계 시 주의점을 정리한다.#database#partitioning#sharding2026-08-28
- C-036알아두면 좋은 디자인 패턴 (Design Pattern) [ 스프링 부트 (Spring Boot) ]반복되는 설계 문제를 해결하는 디자인 패턴의 의미와 장단점을 설명하고, GoF의 생성·구조·행동 패턴을 개괄한다. 스프링 부트 학습에 중요한 싱글톤과 상황에 맞는 패턴 선택 원칙도 함께 다룬다.#디자인 패턴#GoF#스프링 부트2026-08-28
- C-035슬랙봇으로 업무 흐름 자동화하기슬랙을 조직의 공통 업무 인터페이스로 삼아 반복 작업과 외부 시스템 연동을 자동화하는 방법을 설명한다. Incoming Webhook, Bolt, Slack SDK의 선택 기준부터 권한, 이벤트 구독, Socket Mode와 운영상 주의점까지 다룬다.#슬랙봇#Slack API#업무 자동화2026-08-28
- C-034개발자가 알아야 할 레이턴시 숫자와 시스템 설계 감각CPU·메모리·저장장치·네트워크의 레이턴시 차수를 익혀 캐시, 압축, 마이크로서비스 분리 같은 설계 선택을 구현 전에 정량적으로 판단하는 방법을 설명한다.#레이턴시#시스템 설계#성능 최적화2026-08-28
- C-033메모리 구조로 이해하는 프로세스와 스레드프로세스의 독립된 주소 공간과 스레드가 공유하는 코드·데이터·힙, 각자 소유하는 스택을 비교한다. 컨텍스트 스위칭, IPC, 동기화 문제를 바탕으로 두 실행 모델의 선택 기준도 설명한다.#운영체제#프로세스#스레드2026-08-28
- C-032ERP를 넘어 AI 에이전트 운영 체제로ERP와 주변 시스템의 데이터를 연결하고 전문 AI 에이전트와 사람의 검토 체계를 결합해, 기업 업무를 분석에서 실행까지 지능화하는 AX 전략을 설명한다. 핵심은 모델보다 데이터 패브릭, 프로세스·직무 재설계, 통제 가능한 멀티에이전트 운영에 있다.#AX#ERP#AI 에이전트2026-08-27
- C-031TypeScript 정적 타입 검사와 컴파일TypeScript가 JavaScript에 정적 타입 검사를 추가해 실행 전에 오류를 발견하는 방법을 설명한다. 타입 추론과 명시적 타입, 인터페이스, 배열 타입, `any`, `tsc` 컴파일 과정을 다룬다.#TypeScript#JavaScript#정적 타입 검사2026-08-25
- C-030중복 요청에 안전한 API 멱등성 설계멱등성 키, 응답 저장, 데이터베이스 고유 제약과 Redis 분산 제어를 조합해 결제·주문 API의 중복 실행을 막는 방법을 설명한다. 안전한 재시도를 위한 지수 백오프, 지터, TTL 설계도 함께 다룬다.#멱등성#API 설계#분산 시스템2026-08-25
- C-029Rust in 100 SecondsRust가 가비지 컬렉터 없이 소유권과 빌림, 컴파일 시점의 빌림 검사를 통해 메모리 안전성과 시스템 수준의 성능을 함께 확보하는 원리를 설명한다.#Rust#소유권#빌림2026-08-25
- C-028팔란티어와 온톨로지온톨로지는 현실의 객체·속성·관계를 컴퓨터가 이해할 수 있는 규칙으로 표현하며, 팔란티어는 이를 기업 데이터와 디지털 트윈에 적용한다. 명시적인 관계와 근거는 사람과 인공지능의 모호한 판단을 줄이고 객관적인 의사결정을 돕는다.#팔란티어#온톨로지#디지털 트윈2026-08-25
- C-027쿠버네티스 오케스트레이션 핵심 구조쿠버네티스가 컨트롤 플레인, 노드, 파드, 레플리카셋을 통해 컨테이너 워크로드를 배포하고 확장하며 장애에서 복구하는 원리를 설명한다.#kubernetes#containers#orchestration2026-08-25
- C-001Docker in 100 SecondsDocker가 애플리케이션과 의존성을 이미지로 패키징하고, 가상 머신보다 가벼운 컨테이너로 여러 환경에서 일관되게 실행되는 원리를 설명한다.#docker#containers#images2026-08-25
- C-025MCP 신규 스펙 해설: 세션에서 스테이트리스 프로토콜로MCP가 세션 기반에서 스테이트리스 요청-응답 구조로 바뀐 이유와 MRTR 방식을 정리한다.#mcp#modelcontextprotocol#statelessprotocol2026-08-13
- C-024DB 커넥션 풀 사이징 원리와 실무 함정물리 코어×2 공식부터 멀티 WAS 배분, 롱 트랜잭션·타임아웃 미스매치 함정까지 커넥션 풀 사이징의 핵심을 다룬다#postgresql#hikaricp#connection-pool2026-07-29
- C-023데이터베이스 선택 가이드: 유형별 특징과 사용 시나리오 총정리Redis·관계형·그래프·도큐먼트 등 6가지 DB 유형의 핵심 특징과 실전 선택 기준을 정리한다.#database#redis#mongodb2026-07-29
- C-026VoltAgent 퀵스타트 데모 — 첫 번째 AI 에이전트와 워크플로우 구축VoltAgent CLI로 AI 에이전트를 부트스트랩하고 VoltOps 관측 플랫폼으로 에이전트·워크플로우 상태를 실시간 모니터링하는 공식 퀵스타트 데모#ai-agent#workflow#human-in-the-loop2026-07-02
- C-022부동소수점과 실수 계산 오차의 원인컴퓨터의 2진법 기반 구조로 인해 10진 소수를 정확히 표현할 수 없어 0.1+0.2≠0.3 같은 오차가 발생하는 원리#floating-point#binary#ieee7542026-06-17
- C-021OpenViking: AI 에이전트의 컨텍스트 관리 혁신파일 시스템 패러다임으로 AI 에이전트의 분산된 정보를 체계적으로 관리하고 토큰 비용을 91% 절감하는 OpenViking의 원리와 작동 방식을 학습합니다.#context-management#ai-agents#llm-optimization2026-06-09
- C-020GraphRAG와 지식 그래프: RAG의 한계 극복하기RAG의 청킹 문제와 Top-K 검색 한계를 지식 그래프로 해결하는 GraphRAG의 원리와 Neo4j 구현법을 30분 안에 습득합니다.#graphrag#rag#knowledge-graph2026-06-08
- C-019프라이빗 AI의 LLM 최적화: 증류모델과 양자화 가이드오픈소스 LLM을 프라이빗 AI에 적용할 때 필수인 증류모델과 양자화의 원리, 메모리 계산, 실무 적용법을 다룬다.#llm#quantization#distillation2026-06-05
- C-018Redis가 싱글 스레드로도 수십만 QPS를 처리하는 이유싱글 스레드 Redis가 멀티스레드 필요 없이 극단적 성능을 내는 5가지 아키텍처 설계 원리를 분석합니다.#redis#architecture#ioMultiplexing2026-05-27
- C-017AI를 운영 체제로: AI 네이티브 조직의 설계 원리Y Combinator 파트너가 관찰한 고성장 스타트업의 공통점: AI를 도구가 아닌 운영 체제로 삼아 폐쇄 루프 시스템으로 조직 전체를 지능화하는 기업이 AI 시대의 승자다.#ai-native#team-strategy#organizational-design2026-05-27
- C-016클로드 디자인 디자인 시스템으로 고품질 UI 프로토타입 만들기디자인 시스템 세팅으로 클로드 디자인의 성능을 극대화하고, PRD 기반 워크플로우로 인터랙티브 프로토타입을 제작하는 완전한 실무 가이드#claude-design#design-system#ui-kit2026-05-22
- C-015GitFlow vs Trunk-based: 팀 협업 브랜칭 전략다중 개발자 환경에서 코드 안정성과 빠른 배포를 동시에 달성하기 위한 두 가지 Git 전략을 비교하고 프로젝트에 맞는 선택 기준을 제시한다.#gitflow#trunk-based#git2026-05-20
- C-014Claude Code의 /goal 기능: RAFL Loop 마스터하기목표만 설정하면 AI가 자동으로 반복 완성하는 /goal 기능의 개념, 구현 원리, 토큰 관리를 완전해석한다.#claudecode#raflloop#aiagents2026-05-19
- C-013AI 출력의 진화: HTML로의 전환마크다운의 한계를 극복하고 HTML을 AI 출력의 새로운 표준으로 삼는 이유와 실무 활용법을 설명한다.#html#markdown#claude2026-05-17
- C-012DOCX는 ZIP: Office 파일의 내부 구조와 활용.docx, .xlsx, .pptx는 ZIP 파일이고 XML로 저장돼 있어, 코드로 문서를 자동 처리하고 조작할 수 있다.#office#xml#automation2026-05-14
- C-011OpenCode: 어떤 LLM이든 쓸 수 있는 오픈소스 코딩 에이전트CLI 기반 오픈소스 코딩 에이전트 OpenCode로 Claude, GPT, Gemini 등 모든 LLM을 자유롭게 사용하고, Oh-My-OpenCode 플러그인으로 에이전트를 오케스트레이션하는 방법#opencode#coding-agent#llm2026-05-13
- C-010LoRA 파인튜닝: 저차원 행렬로 효율적으로 모델 조정하기전체 파라미터가 아닌 0.1~1% 저차원 행렬만 학습해 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 LoRA의 핵심 원리를 입문자 관점에서 설명한다.#lora#fine-tuning#parameter-efficiency2026-05-11
- C-009AI 시대의 SEO 진화: GEO(생성형 AI 최적화) 완벽 가이드ChatGPT, Perplexity 등 생성형 AI의 확산으로 변화하는 검색 환경에서 내 콘텐츠가 AI 답변에 인용되도록 하는 GEO(Generative Engine Optimization) 전략을 단계별로 학습한다.#geo#seo#생성형ai2026-05-08
- C-008MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드: 개념부터 직접 구현까지LLM의 할루시네이션 극복부터 MCP 표준 프로토콜 개념, 기존 MCP 연결, 직접 구현까지 AI와 외부 도구 통합의 모든 것#mcp#llm#fastmcp2026-05-07
- C-007AI 에이전트 제어의 핵심, 하네스 엔지니어링 완벽 가이드AI 모델의 반복적 실수를 구조적으로 차단하는 하네스 엔지니어링의 개념, 필요성, 3가지 핵심 요소와 실전 적용 방법을 완벽 해설#ai#harness-engineering#claude-code2026-05-03
- C-006옵저버 패턴 이해하기객체의 상태 변화를 자동으로 감지하고 관심 있는 여러 관찰자에게 알리는 디자인 패턴#design-pattern#observer#publisher-subscriber2026-05-03
- C-005깃헙 10만 스타 CLAUDE.md의 AI 협업 4원칙AI 어시스턴트의 성능을 극대화하는 단 65줄의 CLAUDE.md가 전 세계 개발자를 매료시킨 이유: 생각 먼저, 단순함, 정밀함, 검증#claude#ai#code-generation2026-05-03
- C-004Python에서 정책 패턴으로 조건문 복잡성 제거하기불린 플래그와 복잡한 조건문을 개별 정책 객체로 분리하여 확장 가능하고 테스트하기 좋은 Python 코드를 만드는 방법#python#design-patterns#policy-pattern2026-05-03
- C-003하네스 엔지니어링 | AI를 규칙 안에서 자율 작동하게 만드는 법프롬프트→컨텍스트→하네스 엔지니어링의 진화 과정과 OpenAI의 실제 5개월 프로젝트 사례를 통해 AI가 인간의 개입 없이 자율적으로 계획, 구현, 테스트, 디버깅하도록 제약과 검증 시스템을 구축하는 방법을 배운다.#하네스엔지니어링#프롬프트엔지니어링#컨텍스트엔지니어링2026-05-03
- C-002모듈로 편향으로 인한 게임 확률 버그C언어 rand() 함수의 모듈로 연산은 편향을 일으켜 게임의 드롭률을 왜곡시킨다.#modulo-bias#random-number-generation#probability2026-05-02