AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
SK플래닛·
SK플래닛·ARHIS: 음향 기반 도로 노면 검지 솔루션
문제블랙 아이스 같은 보이지 않는 도로 노면 상태를 실시간으로 감지할 방법이 필요했다.
접근차량 주행 시 발생하는 음향을 MFCC 특성으로 추출하고 다중분류·이상탐지 2단계 AI 모델로 건조·습윤·결빙 상태를 판정했다. 500개 이상 라벨링된 음원을 학습해 1분 단위로 최종 판단한다.
결과약 100대 디바이스 기준 정검지율 98%를 달성했고, 야간·안개·미세먼지 환경에서도 100~200m 거리 검지가 가능하다.
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LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
#llm-app#mcp#observability+2