정보처리기사, SQLD, ADsP, CKA, AWS 자격증 등 IT분야에는 수많은 자격증이 있습니다. 시작은 어렵지만 대체로 3개월 이내에 자격을 취득할 수 있습니다. 반면에, 자격 취득에만 2년 이상 걸릴 것을 생각하고 도전하는 자격도 있습니다. 바로 대한민국 최고의 국가 기술 자격증 “기술사”입니다. 어쩌면 기술사 자격증에는 이런 이미지가 있을지도 모르겠습니다. 누군가에게는 다소 생소할 수도 있는 자격증, 누군가에게는 ROI가 현저히 떨어지는 자격증. 응시 자격조차 채우지 못했던 주니어 개발자인 제가 어쩌다 이러한 기술사 자격을 얻게 되었을까요? 준비하게 된 계기부터 실제 자격을 취득하기까지, 경험을 기반으로 정보관리 기술사에 대해 정리해 보았습니다.

여러분은 매일 코드 작성과 디버깅에 얼마나 많은 시간을 소비하나요? 지금부터 소개해 드릴 AI와 자동화 툴 5가지만 제대로 활용해도 그 시간을 절반으로 줄일 수 있습니다. 개발자의 하루는 해결해야 할 문제로 가득하니까요. 코드 작성을 도와주는 GitHub Copilot부터 코드 품질을 한눈에 개선해 주는 SonarQube까지. 이 툴들은 어떻게 여러분의 개발 생산성과 코드 품질을 끌어올려 줄까요?

언제부턴가 우리들 마음속 한편을 불편하게 만드는 것이 있습니다. 바로 오늘의 주인공 ‘양자컴퓨터’입니다. AI에 이어 차세대 기술로 주목받고 있지만, 그 복잡한 개념 때문에 이해를 포기하는 분들이 많은데요. 그래도 이제 더 이상 양자컴퓨터 공부를 미룰 수 없습니다. 세계 각국의 기업들과 연구기관들이 양자컴퓨터 개발에 총력을 기울이며, 작지만 의미 있는 성과들도 하나둘 나타나고 있기 때문입니다. 오늘은 아직까지 양자컴퓨터가 생소하신 분들을 위해 최대한 쉽고 간단하게 그 개념을 설명해 드리고자 합니다.

버추얼 아이돌(Virtual Idol)은 디지털 기술로 만들어져 음악, 소통, 공연 등 실제 아이돌처럼 활동하는 가상 캐릭터입니다. 현재 버추얼 아이돌은 막연한 미래 기술이 아니라, 구체적인 현실이 되었습니다. 3D 모델링, 리깅, 페이셜 트래킹 등 다양한 기술이 결합되어 만들어진 버추얼 아이돌은 현재 전 세계적인 팬덤을 형성하며, 아이돌 산업에서 새로운 가능성을 보여주고 있습니다. 미디어 전문 연구소 다이렉트미디어랩에 따르면, 버추얼 프로덕션 시장은 2023년 약 29억 8,000만 달러에서 2024년 약 33억 8,000만 달러로 성장세를 보일 것이라고 하는데요. 이번 글에서는 이러한 버추얼 아이돌 제작에 활용되는 주요 IT 기술과 성공 사례를 살펴보고자 합니다.

피그마는 이제 UX/UI 디자인의 필수 도구가 되었다. 현재 피그마의 독주 체제는 생각보다 더 강력하다. 나름 대항마로 등장했던 스케치와 어도비 XD는 처참할 정도로 시장 점유율을 빼앗긴 상태고, 개발자와 디자이너를 연결해 주던 다른 서비스도 피그마에 밀려 쇠락하거나 문을 닫았다. 물론 피그마가 UI 디자인 환경에 대격변을 가져온 것은 부정할 수 없다. 그만큼 피그마는 실용적이고, 디자이너의 업무 효율성을 높여주고 있다. 하지만 피그마를 실제로 사용하다 보면 아쉬운 점이 생각보다 많다. 이런저런 기능이 더 있으면 좋겠다는 수준을 넘어서, 도구 자체가 가진 한계에 더 가까운 것들이다. 이번 글에서는 필자가 직접 사용하면서 느낀 피그마의 개선점, 한계점을 공유해 보고자 한다.

손 놓고 있던 영어 공부, 다시 시작하려면 어떻게 해야 할까요? 막막한 개발자들을 위해 지난 10년간 다국적 IT 기업에서 고군분투하며 얻은 경험과 깨달음을 공유합니다. 우선 우리가 매번 영어 공부를 하다 마는 이유가 무엇인지 살펴보려고 합니다. 다음으로 영어 공부를 다시 시작하기 전, 스스로 생각해 봐야 할 질문도 가져왔습니다. 반드시 이 질문에 대한 답을 내려보기 바랍니다. 여기까지 확인했다면 마지막, 영어 잘하는 개발자로 거듭나기 위해 유념해야 할 중요한 공부 원칙 3가지를 준비했습니다.

ChatGPT나 Claude로 간단한 프로토타입을 만들어보던 순간의 깨달음을 잊을 수 없습니다. 시스템 프롬프트(System Prompt)만 잘 짜면 복잡한 코드 없이도 꽤 그럴듯한 서비스를 만들 수 있겠다는 가능성이 보였죠. 처음엔 모든 게 완벽해 보였습니다. AI는 정확히 의도한 대로 동작했고, 마치 잘 짜인 코드처럼 일관된 결과를 보여줬으니까요. 하지만 대화가 조금만 길어져도 문제가 시작됐습니다. 제가 속한 LLAMI팀에서도 똑같은 문제를 겪었습니다. 하지만 우리는 흥미로운 가능성을 발견했습니다. 그것도 우리가 매일 사용하는 프로그래밍 패러다임에서요. 복잡한 프로그램을 모듈로 나누듯, 시스템 프롬프트도 여러 개의 특화된 에이전트로 분할하면 어떨까? 하고 말이죠. 이번 글에서는 시스템 프롬프트를 여러 AI 에이전트가 분산 처리하는 아키텍처를 소개해 보려고 합니다.

지난 10월에 출시된 파이썬 3.13은 최근 릴리스 중에서도 성능 향상에 가장 큰 중점을 둔 버전입니다. 릴리스 노트를 살펴보면 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 주요 변경 사항들이 눈에 띕니다. 이 글에서는 free-threaded 모드를 중점적으로 살펴보고, 이러한 변화가 파이썬 애플리케이션의 성능에 미치는 영향을 측정해 볼 예정입니다.

LLM 애플리케이션을 개발할 때 유용한 툴을 소개하려고 합니다. 질 좋은 프롬프트를 모아둔 랭체인 허브(LangChain Hub), 텍스트 분할 작업을 도와줄 텍스트 스플리터 플레이그라운드(Text Splitter Playground)는 LLM 애플리케이션 개발 시간을 크게 단축해 줄 아주 유용한 툴입니다. 마지막으로는 랭체인과 비슷한 역할의 프레임워크, 라마 인덱스도 가볍게 살펴볼게요. 그럼 시작하겠습니다.