개발 인사이트
개발 준비부터 기술 구현까지
견적·개발사 선정 가이드와 기술·운영 노트를 모았습니다. 필요한 목적과 분야를 선택해 보세요.
분야별 최신 콘텐츠
HealthKit과 Health Connect 연동: 공통 화면과 다른 권한 흐름
iOS·Android 건강 데이터 연동에서 플랫폼별 준비와 앱 공통 데이터 구조를 나눕니다.
RAG와 긴 컨텍스트 비교: 사내 문서를 AI에 전달하는 방식 선택
문서를 검색해서 전달할지, 관련 자료 전체를 한 번에 넣을지 비교합니다. 데이터 규모, 갱신 주기, 권한과 질문 유형에 따른 선택 기준입니다.
IoT 관제 알림 줄이기: 임계치보다 먼저 정할 운영 규칙
반복 알림, 일시적 변동과 미확인 경보를 운영자의 대응 업무에 연결합니다.
건강 측정값을 FHIR Observation으로 매핑할 때 확인할 것
숫자뿐 아니라 코드·단위·측정 시각·출처를 연결해 건강 데이터의 의미를 보존합니다.
AI 에이전트 메모리 설계: 기억할 정보와 잊어야 할 정보
에이전트가 과거 작업을 활용하면서 오래된 규칙을 반복하지 않게 만드는 방법입니다. 작업 상태, 장기 지식, 근거와 삭제·갱신 정책을 구분합니다.
센서 데이터의 시간 품질: 측정 시각과 수신 시각을 나누세요
시계 오차와 늦게 도착한 데이터가 그래프·알림·집계에 미치는 영향을 다룹니다.
FHIR 준수는 어디까지인가: 버전·프로파일·검증 범위 정하기
FHIR을 사용한다는 설명을 검수 가능한 연동 범위로 바꾸고 인증·규제 대응과 구분합니다.
구조화 출력 실무: AI가 만든 JSON을 업무 데이터로 쓰기 전 검증
Structured Outputs로 형식을 맞춰도 값의 정확성은 따로 확인해야 합니다. 스키마, 업무 규칙, 원문 근거와 실패 처리로 이어지는 검증 구조를 설명합니다.
게이트웨이 오프라인 저장: 끊긴 데이터의 재전송 기준
현장 통신이 끊겼을 때 저장 용량, 재전송 순서와 중복 처리를 함께 설계하는 방법입니다.
LLM 비용 최적화: 프롬프트 캐싱이 효과 있는 요청 구조
반복되는 지침과 문서를 캐시할 때 확인할 입력 구조, 적중률과 갱신 정책입니다. 모델 호출 단가 대신 성공한 업무 한 건의 비용으로 효과를 비교합니다.
원격 제어 앱의 ‘성공’: 접수·전달·실행 결과를 구분하는 법
앱의 버튼 클릭과 실제 기기 동작 사이에서 필요한 명령 상태, 만료와 확인 절차를 정리합니다.
AI 모델 라우팅: 모든 요청에 같은 모델이 필요할까?
단순 분류와 복잡한 판단에 서로 다른 모델·추론 설정을 적용하는 기준입니다. 품질 평가, 상위 모델 전환과 장애 대체 경로를 함께 설계합니다.