품질 관점에서 보는 휴리스틱 평가 10원칙
이 글은 제이콥 닐슨의 ‘휴리스틱 평가 10원칙’을 기반으로 QA 관점에서 사용성 검증 방식을 설명합니다. 기존 기능 테스트를 넘어, 사용자 경험 품질을 테스트 케이스로 구조화하고 적용하는 방법을 다룹니다. 마지막으로, 실무 적용 사례와 함께 QA가 경험 품질을 다루는 이유를 강조합니다.
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멀티모달 VLM 기술 동향
이 글은 멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 기술의 개념과 발전 배경, 활용 분야, 아키텍처, 최신 동향 및 주요 기업들의 기술 경쟁 상황을 종합적으로 다룹니다. VLM은 이미지와 텍스트를 통합적으로 이해하고 처리하는 모델로, 문서 인식, 이미지 설명, 질의응답 등 다양한 작업에 활용되며, LLM의 한계를 보완하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 최신 아키텍처 설계 방식, 파인튜닝 전략, 한계점에 대한 분석과 함께 OpenAI, Google, Anthropic, 네이버 등의 개발 사례를 소개하며, 오픈소스와 상용 VLM 모델의 비교와 기업 활용 현황도 함께 조망합니다.
한/글 문서 파일 형식: Python을 통한 HWPX 포맷 파싱하기 (1)
이 글은 HWPX 문서 포맷의 내부 구조를 “한/글 문서 파일 형식 : HWPX 포맷 구조 살펴보기”와 KS X 6101 표준 문서를 바탕으로 이해하고, 이를 통해 문서의 일부 데이터를 추출하여 Python 객체(Document)로 구조화하는 과정을 실제 문서와 예제 코드를 통해 살펴봅니다. ZIP 기반 XML 파일에서 메타정보, 커서 위치, 폰트 정보, 바이너리 데이터 목록 등을 추출하는 방법을 상세히 설명하며, HWPX 문서 내부 구조 분석의 기초를 제공합니다.
한/글 문서 파일 형식: Python을 통한 HWP 포맷 파싱하기 (1)
이 글은 HWP 포맷의 실제 예제 분석을 통해 문서 구조와 데이터 파싱 방식을 설명합니다. HWP 파일의 주요 구조 요소인 DocInfo와 BinData를 중심으로, 레코드 기반 저장 방식과 데이터 추출 절차를 Python 코드와 함께 상세히 다룹니다. 각 레코드의 헤더 해석, 문서 속성 파싱, ID 매핑 및 바이너리 데이터 처리 방식 등을 예제를 통해 구체적으로 설명하며, HWP 문서 내부 데이터를 효과적으로 읽는 방법을 소개합니다.
K8s Tips & Tricks – 실전 쿠버네티스 핵심 꿀팁
이 글은 클라우드 네이티브 환경에서 Kubernetes를 직접 운영하며 경험한 실용적인 팁들을 공유합니다. Namespace 기본값 설정부터 명령어 별칭(alias) 활용, YAML Manifest 자동 생성, ConfigMap 관리까지, 반복적인 작업을 줄이고 일상적인 운영 효율성을 높일 수 있는 방법들을 상세히 다룹니다. 실무에서 마주하는 다양한 상황에 적용할 수 있는 기본적이면서도 유용한 Kubernetes 활용법을 구체적으로 안내합니다.
MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동
이 글은 지식 그래프에 대해 간단히 설명하고, MCP를 통해 LLM이 지식 그래프를 활용하는 MCP 서버 또는 호스트로서의 연동 방안을 소개합니다. 또한, LLM이 지식 그래프를 기반으로 추론하는 방법 중 하나인 Think-on-Graph를 설명하고, 지식 그래프를 탐색하여 정답을 도출하는 과정을 보여줍니다.
소프트웨어 접근성과 한컴오피스
접근성의 개념과 OS별 접근성 프레임워크를 이해하고, 한컴오피스의 현황 및 개선 방향까지 살펴보며, 모든 사용자에게 평등한 디지털 경험을 제공하는 방안을 제시합니다.
MCP란 무엇인가: LLM Agent 동작 흐름으로 이해하는 MCP
이 글은 LLM Agent 개발을 위한 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 구조, 동작 방식을 자세히 다룹니다. 기존 에이전트 프레임워크의 파편화를 해결하고자 등장한 MCP는 Host, Client, Server로 구성되어 있으며, 다양한 외부 툴과 리소스를 연결해 에이전트의 유연성과 확장성을 높입니다. MCP를 통해 단순한 대화부터 복잡한 API 호출까지 다양한 작업을 자동화할 수 있으며, 글에서는 실제 예시와 함께 작동 흐름을 설명합니다. 또한 MCP의 현재 한계점과 향후 표준화, 생태계 확장 가능성에 대해서도 통찰을 제공합니다.
QA 업무 개선하기 (feat. 불편함을 줄이고 효율성을 높이다)
이 글은 응용기술검증팀의 QA 업무 프로세스를 소개하고, AI 검증을 포함한 효율성 개선 방법을 다룹니다. LLM as a Judge 평가 방식을 활용해 AI 제품의 품질 검증을 고도화했으며, 마인드맵 도구를 도입해 테스트케이스 작성 시간을 단축했습니다. 또한, Summary-TC를 활용해 검증 범위를 표준화하고, Katalon Studio를 이용한 자동화를 통해 반복 작업을 최적화했습니다. 마지막으로, 이슈의 중요도 및 보류 처리 기준을 명확히 정리하여 QA 프로세스를 더욱 체계적으로 개선한 방법을 설명합니다.