2025년은 정말 많은 일이 있었다.회고록을 작성할 때는 작년에 어떤 회고를 했는지 보고 작성하는데 24년도 다사다난했지만 25년도는 그닥 만족스럽지 못한 1년이었던 것 같다. 작년을 반면교사 삼고 더 성장하고 나아가기 위해 자신을 다잡기 위해 회고를 작성해보려고 한다.인턴(탈락)25년도 처음 입사하는 회사, 정말 두근두근했지만 극 내향형인 필자로써는 새로운 환경에서 모르는 사람들과 회사생활을 해야한다는데 부담감도 느꼈고 두려움도 많았다고 생각한다.들어가기 전까지는 분명히 인턴 기간동안 많은 부분을 보완할 수 있으니까, 그리고 살아남을 수 있을 거라고 생각했으니까 열심히 지원했고, 합격했을 때는 당연히 기뻤다. 그리고 인턴에 합격하기 위해서 설날에도 쉬지않고 계속해서 과제를 진행하면서 살아남기 위해 많은..
25년 2월 28일 인턴십에서 떨어졌다는 결과를 받고 겉으로는 괜찮은 척을 했지만 속으로는 어떻게 살아가야 할지 매우 막막했다.그 후 6개월 정도가 지난 지금, 감사하게도 정규직 입사를 할 수 있는 기회를 얻었다.시간상의 취준은 24년도 1월부터니까 1년 8개월 정도를 한 것이다. 부족한 점도 많았지만 요즘 불경기라는 말을 너무 많이 들어서 인턴 하는 기간동안 설마 했었는데 떨어졌을 때는 내가 다시 일어날 수 있을까라는 마음이 컸던 것 같다. 준비하는 기간 중에도 심적으로 많이 힘들었던 것 같다.준비를 한다고는 하는데 뭐가 잘 되고 있는지도 막막하고, 이것저것 따지다 보면 해야할 일이 너무 많아지고, 점점 뭔가 눌리는 느낌이 들어서 그냥 있는데도 숨이 막히는 기분이 들었다.면접도 솔직히 잘 봤다는 느낌은..
1. Reddit + ChatGPT로 5만 클릭 유도한 실전 사례"광고비 0원, 자동화로 트래픽 끌어모은 비결"1️⃣ [🧠 기획 배경: Reddit에서 시작된 아이디어]프로젝트명: CiteThis (인용 생성기 사이트)출발점: Reddit에서 사람들이 기존 인용 생성기(EasyBib 등)에 불만을 토로하던 걸 보고 기획Reddit이란?: 미국 기반의 커뮤니티 중심 소셜 플랫폼으로, 주제별 포럼(Subreddit)에서 실사용자들이 질문과 경험을 나누는 공간. SEO(검색 최적화)에도 강력한 영향력을 가짐.기회 포착: r/college, r/GradSchool, r/AskAcademia 같은 서브레딧에서 과제 제출 마감 직전 불편함을 호소하는 사용자들이 많았음기존 도구(EasyBib)의 문제:UI/UX가 ..
1. MCP 개념 및 LINE Messaging API를 활용한 MCP 서버 구축 사례 소개1️⃣ [🔍 MCP란? 외부 기능을 쓰는 AI를 위한 '프로토콜']MCP (Model Context Protocol)→ Claude 같은 LLM이 외부 API·도구를 직접 호출할 수 있게 도와주는 통신 규약Anthropic이 2024년 말에 발표누구나 사용할 수 있는 오픈 프로토콜기존 LLM처럼 추론만 하는 게 아니라, 진짜 API 요청까지 날릴 수 있음🧠 왜 필요한가?예: Claude에게 “Armeria에서 특정 기능 찾아줘”라고 하면,기존 LLM은 이미 학습한 지식으로만 답함 → 정보가 틀릴 수도 있음 (할루시네이션)MCP가 연결된 GitHub MCP 서버가 있다면, Claude가 진짜로 GitHub API..
1. [AI는 지금] 美·中선 추론이 대세인데…한국은 어디에?세계 3번째 LLM 개발국 ‘한국’, 왜 주도권을 잃었나?1️⃣ [“추론 전쟁 본격화”... 美·中은 모델 공개 봇물, 한국은 '정체']AI 업계 경쟁은 이제 단순 생성형 모델 → 고차원 추론 모델로 무게중심 이동미국 OpenAI, Anthropic, Google, 중국 DeepSeek, 바이두, 알리바바 등은 고성능 추론 모델 잇따라 공개반면, 한국은 LG를 제외하고는 추론형 AI 모델 부재업계 평 : “전 세계에서 세 번째로 LLM을 개발한 국가지만, 기술 주도권 경쟁에선 뒤처지고 있다”🧠 배경 해설→ 생성형 AI는 주어진 데이터를 바탕으로 확률 높은 응답을 생성→ 추론형 AI는 정보 조합·분석·사고 기능이 강화된 고도화 모델 → AGI(..
1. JDK 25 Java 문자열(String) 성능 향상String::hashCode()의 상수화 최적화와 그 파급력Java에서 String은 거의 모든 애플리케이션에서 필수적인 데이터 타입이다. 특히 Map에서 key로 사용될 때가 많고, 이 과정에서 String::hashCode()는 핵심 역할을 담당한다.(HashSet, HashMap 등에서) 그런데, JDK 25에서는 String::hashCode() 호출 자체가 훨씬 빨라졌다. 이유는 단 하나. JVM이 이 함수를 “상수처럼 다룰 수 있게” 바뀌었기 때문이다.📌 먼저, hashCode()는 뭘까?Java의 hashCode()는 객체를 빠르게 비교하거나 찾기 위해 정수값으로 요약하는 메서드다.String s1 = new String(“bana..
1. GPT-4.1 Prompting Guide: 활용 전략1️⃣ [GPT-4.1 = 지시 따라하기 + 도구 사용 + 초장문 처리까지 강화된 버전]GPT-4.1은 이전 버전(GPT-4o) 대비 프롬프트 이해도, 명령 수행력, 장문 맥락 처리 능력에서 모든 측면이 개선된 최신 모델특히 에이전트형 사용 시나리오(agentic workflows) 에 최적화되어 있음내부 테스트 기준 SWE-bench Verified 점수 20% 향상: 문제 해결 정확도 대폭 상승💠 배경 해설→ GPT-4.1은 정확한 지시문이 들어오면, 그에 매우 충실하게 행동하도록 훈련되었습니다. 이전 모델보다 암묵적인 추론보다는 명시적 명령을 더 잘 따르며, 툴 활용 능력 또한 강화되었습니다.2️⃣ [🛠️ 에이전트 설계 핵심: 명확하고 ..
1. 생성형 AI 시대, 늘어나는 오픈소스 SW 도입…"보안·거버넌스 마련해야"1️⃣ 생성형 AI와 오픈소스 도입의 연관성생성형 인공지능(AI) 기술이 발전하면서, 기업은 이를 활용할 수 있는 클라우드 네이티브 인프라를 빠르게 구축하려 하고 있습니다.이 인프라의 핵심 구성요소 중 하나가 바로 오픈소스 소프트웨어(SW)에 있습니다.📌 즉, 생성형 AI의 도입은 오픈소스 생태계 확장으로 이어지고 있으며, 이는 단순 기술 트렌드가 아닌 인프라 전략의 근간이 되고 있습니다.2️⃣ 오픈소스 SW 사용 현황과 확산 속도글로벌 IT 전문가 433명을 대상으로 한 설문에서 무려 95%가 오픈소스를 사용하고 있다고 응답했습니다. 사실상 오픈소스는 기업 IT 환경에서 표준이 되었다고 봐도 무방합니다.클라우드 네이티브 환..
1. 코딩 에이전트 구축을 위해 LangGraph를 선택한 이유📌 배경: 초기 구조화된 워크플로우에서 동적인 시스템으로GPT-3 시절부터 AI 코딩 보조 도구를 개발해오던 Qodo는,초기에는 테스트 생성, 코드 리뷰, 코드 개선 등을 정해진 흐름 (rigid workflow) 으로 처리.당시 LLM의 한계로 인해, 명확한 플로우와 도메인 지식 내장이 중요했음.하지만,Claude Sonnet 3.5 출시 이후 LLM의 능력이 비약적으로 향상되며,정해진 흐름 대신 유연하게 사용자 요청을 처리하는 에이전트형 시스템의 가능성이 열림.👉 목표: 유연하면서도 Qodo의 코드 품질 기준을 유지할 수 있는 시스템 구축✅ 코딩 에이전트(Coding Agent)란?🔹 개념코딩 에이전트는 GPT-4 같은 대규모 언어 ..
하반기 시행 앞둔 '국가망보안체계'…클라우드 업계·공공기관 혼란 지속요약하반기 시행될 ‘N²SF(국가망보안체계)’가 기존 클라우드 보안 인증(CSAP)과 충돌하거나 중복된다는 우려로 업계와 공공기관 모두 혼란에 빠져 있다. 제도 간 조율과 명확한 기준 정비가 시급하다.1️⃣ 제도 배경: N²SF란 무엇인가?국가정보원(국정원)이 주도하는 보안 정책N²SF = Next National Security Framework의 약자공공부문에서 생성형 AI·클라우드 등 신기술을 활용할 수 있도록 보안 체계를 정비하려는 시도2025년 7월 정식 가이드라인 배포 및 본격 시행 예정✅ N²SF 핵심 변화20여 년간 유지된 ‘물리적 망분리’ 규제를 완화기존: 인터넷망과 업무망을 완전히 분리 (USB 사용 금지, 인터넷 사용..
