개발 인사이트
개발 준비부터 기술 구현까지
견적·개발사 선정 가이드와 기술·운영 노트를 모았습니다. 필요한 목적과 분야를 선택해 보세요.
분야별 최신 콘텐츠
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.
게이트웨이 오프라인 저장: 끊긴 데이터의 재전송 기준
현장 통신이 끊겼을 때 저장 용량, 재전송 순서와 중복 처리를 함께 설계하는 방법입니다.
실시간 음성 AI 개발: 대화 지연·끼어들기·업무 실행 설계
음성 AI를 상담이나 예약 서비스에 연결할 때 필요한 대화 상태와 운영 조건입니다. 연결 방식, 발화 중단, 확인 절차와 상담원 이관을 정리합니다.
원격 제어 앱의 ‘성공’: 접수·전달·실행 결과를 구분하는 법
앱의 버튼 클릭과 실제 기기 동작 사이에서 필요한 명령 상태, 만료와 확인 절차를 정리합니다.
멀티모달 문서 AI: PDF·표·이미지를 업무 데이터로 바꾸는 방법
문서 AI를 발주서·점검표·보고서 처리에 적용할 때 필요한 원문 보존, 필드 추출과 검수 흐름입니다. 읽어낸 값과 확정된 데이터를 구분합니다.
MQTT QoS와 업무 중복 처리: 메시지 수신 이후를 설계하기
전송 보장과 실제 업무 처리의 차이를 이해하고 중복 메시지로 알림·작업이 반복되지 않도록 설계합니다.
로컬 LLM 도입 기준: 외부 API와 운영 비용·성능 비교하기
Ollama 같은 로컬 실행 도구를 검토할 때 모델 성능 외에 필요한 자원, 동시 요청과 운영 책임을 살펴봅니다. 외부 API와 비교할 실무 평가 항목입니다.
IoT 기기 등록과 소유권 이전: QR 코드 다음에 필요한 설계
등록 코드 복제, 중고 양도와 기기 교체를 고려해 사용자·기기·인증 정보의 관계를 설계합니다.
AI 서비스 운영 모니터링: 답변 품질·지연·비용을 함께 추적하기
LLM 서비스의 실패를 찾으려면 HTTP 성공 여부만으로는 부족합니다. 요청별 실행 흐름, 업무 성공률, 사용자 피드백과 회귀 평가를 연결하는 운영 기준입니다.
IoT 제품 개발 프로세스: PoC부터 앱·관제·운영까지
IoT 제품 개발의 단계별 산출물, 제조사와 개발사의 담당 범위, 연결 PoC와 현장 검수 기준을 정리합니다.
AI 업무 자동화를 적용하기 좋은 사내 업무
문서 검색, 분류, 반복 보고 등 AI 자동화에 적합한 업무와 도입 전 리스크입니다.