AI·머신러닝
AI 이론, 머신러닝·딥러닝 개념
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컨텍스트 예산 설계와 선별 주입 아키텍처
AI 에이전트의 컨텍스트 예산, 선별 주입, 중복 제거, 압축, 만료와 주입 이력을 설계하는 방법을 정리한다.
2026-09-05
AI 에이전트 컨텍스트 예산을 배분하는 통합 아키텍처
지시·검색·메모리·도구가 공유하는 컨텍스트 창에서 예산을 배분하고, 충돌·축소·지표 귀속을 운영하는 설계를 다룬다.
2026-09-01
컨텍스트 예산과 선택적 적재로 에이전트 세션 설계하기
컨텍스트 예산, 적시 적재, 요약 계층화, 턴 압축을 결합해 AI 에이전트 세션의 비용과 품질을 관리하는 설계 방법
2026-08-31
Chain-of-Evidence로 AI 산출물의 근거 무결성 검증하기
Chain-of-Evidence 기반으로 주장과 코드·데이터·문헌을 연결해 AI 산출물의 근거 누락과 인용 오류를 검증하는 아키텍처
2026-08-04
Code as Agent Harness로 설계하는 실행·검증·상태 보존 에이전트
코드를 에이전트의 실행 기반으로 삼는 Code as Agent Harness의 구조와 상태 관리, 검증 게이트, 도구 통합 및 적용 기준을 다룬다.
2026-08-02
에이전트 시대의 컨텍스트 엔지니어링 아키텍처
프롬프트 최적화를 넘어 도구·메모리·RAG·대화 이력을 조달하고 조합하는 컨텍스트 엔지니어링 아키텍처와 운영 전략을 다룬다.
2026-08-02
AI 에이전트 성능을 좌우하는 컨텍스트 엔지니어링 설계
컨텍스트 로트와 토큰 낭비를 줄이기 위해 검색, 메모리, 툴, 인스트럭션을 설계하는 AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링 가이드
2026-08-02
AI 에이전트 설계의 중심, 컨텍스트 엔지니어링
컨텍스트 엔지니어링의 JIT 조합, RAG-MCP 파이프라인, 멀티에이전트 격리와 품질 관리 체계를 정리한다.
2026-08-02
컨텍스트 엔지니어링으로 설계하는 엔터프라이즈 AI 정보 흐름
컨텍스트 엔지니어링의 JIT 조합, RAG-MCP 파이프라인, 예산 관리와 품질 평가 구조를 정리한다.
2026-08-02
컨텍스트 엔지니어링이 바꾸는 AI 시스템 설계
프롬프트를 넘어 RAG·메모리·MCP를 호출 시점에 조합하고, 토큰 예산과 컨텍스트 품질을 관리하는 설계 방식을 다룬다.
2026-08-02
커넥터 기반 지식 통합과 연합 검색 계층 설계
Slack·코드 저장소·문서·이슈 트래커를 원본 그대로 연결하는 커넥터 기반 지식 통합의 권한 매핑, 삭제 전파, 신선도 관리 설계
2026-07-28
컨텍스트 조립 설계: 정보 선별과 배치로 AI 응답 품질 관리하기
컨텍스트 예산, 관련성 랭킹, 중복 제거, 이력 요약을 조합해 AI 모델에 전달할 정보를 선별하고 배치하는 운영 기준을 정리한다.
2026-07-28
Claude Science와 생명과학 연구 자동화의 하니스 전략
Claude Science의 연구 하니스 구조와 생명과학 R&D 자동화, 검증·재현성·거버넌스 설계 쟁점을 정리한다.
2026-07-24
Claude의 모델·언어별 가치 표출 차이와 다국어 정렬 거버넌스
Claude의 모델과 언어에 따른 가치 표출 편차를 분석하고, 다국어 LLM 정렬·프라이버시 보존 로그 분석·회귀 테스트의 거버넌스 기준을 정리한다.
2026-07-20
컨텍스트 엔지니어링 설계: JIT 어셈블리로 RAG·MCP·파인튜닝 통합하기
컨텍스트 엔지니어링이 프롬프트, RAG, MCP, 파인튜닝을 JIT 어셈블리와 토큰 예산 관리로 통합하는 방식과 거버넌스를 설명한다.
2026-06-10
컨텍스트 엔지니어링으로 설계하는 RAG·MCP·파인튜닝
컨텍스트 엔지니어링의 개념과 JIT 어셈블리, RAG·MCP·파인튜닝의 역할, 토큰 예산과 거버넌스 설계를 다룬다.
2026-05-24
CLIP부터 VLM까지 — 멀티모달 AI 결합 전략과 실무 선택 기준
CLIP 대조학습, Tensor Fusion, Cross-Modal Attention, Vision-Language Model의 구조·학습·서빙 방식을 비교하고 실무 적용 코드를 정리한다
2025-12-11
CNN·RNN/LSTM·Transformer: 딥러닝 아키텍처 선택 기준
CNN(ResNet, EfficientNet)·RNN/LSTM·Transformer(BERT, GPT)의 구조 차이와 데이터·비용 기준 선택 전략을 정리한다.
2025-12-09
분류 모델: 레이블 예측부터 운영 거버넌스까지
분류 모델의 레이블 예측, 데이터 전처리, 모델 선택, 임계값 설정과 MLOps 운영 원칙을 정리한다.
2025-10-14
분류 모델 평가에서 교차검증과 ROC/AUC를 함께 쓰는 법
교차검증, ROC/AUC, 혼동행렬, F1 Score를 활용해 분류 모델의 일반화 성능과 운영 임계값을 검증하는 방법
2025-10-14
클러스터탐지로 데이터 군집 구조 해석하기
클러스터탐지의 전처리, 거리 설계, 알고리즘 선택, 군집 평가와 대표값 기반 프로파일링 방법을 정리한다.
2025-10-14
분류 결정 임계값을 어디에 둘 것인가 — 비용과 불균형의 의사결정
분류 모델의 기본 임계값 0.5가 왜 항상 최적이 아닌지, 임계값 조정이 정밀도·재현율에 미치는 영향과 산업별 결정 기준을 정리한다.
2025-05-23
군집분석, 레이블 없이 데이터의 구조를 찾는 법
군집분석이 유사성과 거리를 기준으로 데이터를 그룹화하는 원리, 계층적·K-평균·DBSCAN·GMM의 차이, 타당성 평가 지표와 실제 응용 사례를 정리한다.
2025-05-23
CNN의 합성곱·풀링 구조와 아키텍처 계보
컨벌루션 신경망의 합성곱·풀링·완전연결 레이어 구조와 LeNet부터 ResNet까지 아키텍처 발전, 실제 응용과 한계를 정리한다.
2025-05-23
코워드 분석: 단어의 동시 출현으로 텍스트 뭉치 속 지식구조 읽어내기
코워드 분석의 동시출현행렬·근접성 지수 계산 원리, 학술·특허·소셜미디어 분야 응용 사례와 도구, 방법론적 한계를 정리한다.
2025-05-23
협업 필터링, 비슷한 취향의 사용자로 추천을 만드는 법
협업 필터링이 사용자·아이템 유사도로 추천을 만드는 원리와 구현 절차, 냉시동·희소성 문제 해결법, 아마존·넷플릭스·스포티파이의 실제 구현 사례를 정리한다.
2025-05-23
컴퓨터 비전과 머신 비전: 기계에 시각을 부여하는 기술의 원리와 적용
컴퓨터 비전의 이미지 처리·딥러닝 기반 기술 원리와 제조·의료·자율주행·보안 적용 사례, 최신 기술 동향과 남은 과제를 정리한다
2025-05-23
혼동행렬로 분류 모델이 어디서 틀리는지 뜯어보기
TP·FP·FN·TN 네 칸으로 분류 모델의 예측 결과를 나누고, 여기서 파생되는 정확도·정밀도·재현율·F1·특이도 지표와 불균형 데이터에서의 함정을 정리한다.
2025-05-23
CNN 이미지 분석: ResNet·VGG와 YOLO·Faster R-CNN 선택
CNN 이미지 분석에서 VGG·ResNet 분류 모델과 YOLO·Faster R-CNN 객체 탐지 모델의 구조, 성능, 배포 운영 기준을 정리한다.
2024-04-29
조건부 생성부터 스타일 제어까지, GAN 변형 모델의 선택 기준
Conditional GAN, CycleGAN, StyleGAN의 구조와 손실 함수, 훈련 안정화 기법, 활용 영역을 실무 관점에서 비교한다.
2024-04-29