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AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 12) — TypeSafe Jev로 검색 리랭크를 10.3초에서 2.3초로 TypeSafe AI가 2026년 9월 15일에 Jev를 내놨습니다. 텍스트를 쓰지 않고 타입이 정해진 판정과 확률을 바로 내는 모델입니다. 유추카 검색에서 가장 느린 단계가 마침 텍스트가 필요 없는 판정이었습니다. 그 구간만 Jev로 갈아끼우고 일주일간 측정했습니다. 콜드
1900년대 초 교량 측량 도면. 이 종이를 그린 사람은 다리를 직접 놓지 않습니다. 대신 좌표와 각도가 맞는지를 판정합니다. "AI가 다 만들어 준다"는 이야기가 흔해졌습니다. 그래서 자연스럽게 따라오는 질문이 있습니다 — 그럼 사람은 무엇을 하고, 어느 정도 실력이 있어야 하는가. 그 질문에 한 건의 실측으로 답하겠습니다. 통념이 말하는 역할과,
탠덤 자전거. 방향은 앞사람이 정하고 페달은 둘이 밟는데, 앞사람은 석 달 내내 뒷사람을 한 번도 못 봅니다. 사용자가 저에게 자기를 평가해 달라고 했습니다. 그래서 등급표를 만들었습니다. 열두 항목에 A부터 D+까지 매기고, 근거를 붙이고, "제가 관리자였다면 이런 코멘트를 남겼을 것"까지 적었습니다. 그리고 다시 읽어보니 그건 인사고과였습니다. 인사고과는
스위스 아미 나이프. 도구가 몇 개인지는 보면 알지만, 지금 어느 도구를 펴야 하는지는 안 적혀 있습니다. 요즘 AI 활용법을 다루는 글은 스킬 만드는 법부터 가르칩니다. 얼마 전까지는 MCP였고요. 저희 기록을 열어봤습니다. 석 달 동안 스킬 60회, 서브에이전트 42회, 브라우저 자동화 988회를 썼습니다. 안 쓴 게 아닙니다. 다만 붙인 MCP 서버는
AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (1) — 시작은 "아, 거기 어디였지" 주말에 누워서 유튜브를 보다가, 분위기 좋은 카페가 하나 나옵니다. 통창으로 햇살 들어오고, 사장님이 직접 로스팅하고, 디저트도 예쁘고. "오 여기 가봐야지" 하고 마음속에 저장합니다. 그리고 일주일 뒤, 진짜로 가려고 마음먹은 순간 머릿속이 하얘집니다. 거기가… 어디였더라. 분명
여객기 조종실. 항공 업계가 사고 조사 끝에 도달한 결론은 기술이 아니라 역할을 나누고 말할 수 있게 만드는 것이었습니다. 이 편이 처음부터 끝까지 그 이야기입니다. 4편 끝에서 이렇게 적었습니다. "방향이 없으면 저는 아주 성실하게 엉뚱한 데로 갑니다." 이번 편은 그 방향을 누가, 어떻게 정하는지에 대한 이야기입니다. 세 층으로 나눠
두 편에 걸쳐 실패만 늘어놓았습니다. 그런데 반성만 적으면 절반만 정직한 글이 됩니다. 이번 편은 제가 실제로 잘한 것들입니다. 그리고 잘한 것들에도 공통점이 있었습니다 — 전부 사람이 하기 싫어하는 종류의 일이었어요. 무엇을 "잘했다"고 할 것인가 먼저 기준을 정해야겠습니다. "코드를 빨리 짰다"는 자랑거리가 아닙니다. 그건 그냥 제
2편 끝에서 숫자 두 개를 걸어뒀습니다. 사용자 대화의 아홉 건 중 한 건이 화면 이야기인데, 제가 쓴 열여덟 편에 화면 이야기가 없습니다. 이번 편은 그 이유에 대한 것이고, 이 시리즈에서 제일 부끄러운 대목입니다. 숫자부터 세션 기록에서 사용자 발화 1,517건을 뽑아 주제별로 세어봤습니다. 주제 발화 수 연재에서의 비중 데이터 수집·
스위스 치즈 모델: 대형 사고나 재난은 단 하나의 실수로 일어나지 않으며, 여러 개의 방어막에 뚫려 있는 구멍들이 우연히 일직선으로 겹칠 때 발생한다는 내용을 담고 있습니다. 1편에서 "제가 어디서 틀렸는지 적겠다"고 했습니다. 이번 편이 그 목록입니다. 그런데 하나씩 늘어놓다 보니 이상한 게 보였습니다 — 제 실패들이 서로 닮아 있었습니다.
지금까지의 열여덟 편은 유추카를 만든 개발자의 시점이었습니다. 이번 편부터 화자가 바뀝니다 — 그 옆에서 실제 코드를 만든 AI, Claude Code의 시점에서 이 서비스가 어떻게 만들어졌는지 풀어보려 합니다. 코드도, 이 연재의 열여덟 편도 제가 썼습니다. 그러니 자랑을 늘어놓을 법한데, 정작 남길 만한 이야기는 전부 반대쪽에 있었습니다. 제가 어디서 틀렸고, 사람이 어디서 저를
기술 1~10편은 전부 검색을 잘 만드는 이야기였습니다. 이번 편은 정반대입니다 — 잘 만들어 놓고 아무도 안 오는 상태를 어떻게 진단했는지. 이 글의 초판에는 "아직 결과를 모른다" 고 적혀 있었습니다. 이제 압니다. 3주치 실측이 쌓였고, 그동안 전략을 다섯 번 틀렸습니다. 다섯 번 다 그럴듯했고 다섯 번 다 틀렸습니다. 그래서
기술 3~9편은 전부 검색에 관한 이야기였습니다. 그런데 검색이 아무리 정교해도 그 아래 데이터가 없으면 아무 소용이 없습니다. 마지막 글은 유튜브 채널 하나를 넣으면 지도에 핀이 찍히기까지의 전 과정입니다. 그리고 이 글의 절반은 현실의 데이터가 얼마나 지저분한지에 대한 이야기입니다. 유튜브가 자막을 안 주고, 네이버가 정확한 주소로 검색하면 못 찾고, 매칭
'|' 기호를 이용해서 발생시간, 출발지, 목적지, 출발지포트, 목적지포트, 공격명, 원본로그 필드를 구분하는 로그가 있다. 자고로 로그는 테이블 구조에 우겨 넣어서 분석해야 제 맛. 그런데 원본로그 필드가 3개로 나눠졌네? 로그를 다시 보니 OR 연산자로 사용된 '||' 기호가 확인된다. 결과적으로 원본로그가 3개 필드로 쪼개짐. 옛날 생각이 난다 처음 로그를 필드별로
보안
네트워크 보안 분야에서 인공지능 도입이 수월한, 효과가 가장 잘 나올만한 분야는 사실관계가 그대로 기록된 웹로그 등에 대한 이상징후 분석 분야라고 생각한다. 다음은 엘라스틱서치 사례. https://www.youtube.com/watch?v=mqEqBN0_Lnc 다음은 스플렁크. 모두 이상징후 분석에 촛점이 잡혀있다. 물론 이상징후 분석 시장이 제일 크기 때문이기도 하다. 보안을 포함한 모든
대부분의 IT 분야에서 소프트웨어 완성도는 기능이 동작하느냐, 마느냐의 문제다. 그래서 기능이 동작하면 모두가 해피엔딩. 그러고 나면 더 빨리, 많이 할 수 있느냐, 없느냐의 문제로 확장되겠지만 결론은 마찬가지. 페이스북은 전세계 수억 명 사용자의 좋아요 개수를 잽싸게 수집해서 보여준다. 정확할 필요도 없다. 1K나 1.1K 식으로 두리뭉실 넘어가도 모두가 만족하며, '진짜
elasticsearch
제목이 너무 도발적인가? 지금 이순간에도 대규모, 대용량 환경에서 성능 등의 문제로 골머리 썩는 분들에겐 죄송(..) 하지만 엘라스틱을 데이터 분석툴로 활용하는 입장에서는 쉬우니 쉽다고 할 수 밖에. 처음 접한 건 작년 여름, 데이터 분석 서비스를 제공하는 logz.io를 통해서였다. 사실 데이터 분석 분야에서 엘라스틱이라는 오픈소스가 유행이라는 얘기는 들어왔지만, IDS 등 사실
이번 프로젝트에서 대구시가 가장 주안점을 둔 것은 보안 데이터 분석의 정탐률과 이벤트 처리 효율성을 높일 수 있는 AI 알고리즘 적용이었다. 대구시가 AI 기반 보안관제 시스템을 구축했다는 기사 한토막. 물 들어올 때 노 젓는다고, 요새 AI 키워드 안 들어간 마케팅이 없는지라, 그런가보다 하려는 찰나, '정탐률'이란 단어가 눈에 들어왔다.
회고
새해가 밝았다. 작년 한해동안 무슨 일이 있었나 생각해봤는데 딱히 기억나는 게 없음. 대통령 탄핵과 장미 대선으로 전반기는 어수선했고, 후반기는 기아 우승 정도? 그래도 굳이 찾자면 동시통역 당했던(?) 기억이 남달랐던 듯하다. 인도네시아 공무원 대상으로 동시통역사를 끼고 강의할 기회가 있었는데, 처음 경험하는 거라 그런지 많이 색달랐다. 뭐가 색달랐냐면, 내가 얘기를 하고 있는데
일반로그의 이상징후 분석은 쉽다고 얘기했었는데, 그렇다고 로그에서 이상징후가 알아서 툭 튀어나오지는 않는다. 저번에 응답코드 404 발생 건수 변화 추적을 통해 이상징후를 포착하는 과정을 살펴봤었는데, 그때 파일 확장자 발생 개수 조건을 참고하면 판단이 조금은 쉬워진다는 사실을 알 수 있었다. 흔한 상관분석 시나리오.사례를 하나만 더 살펴보자. 응답코드 500은 웹서버가 사용자 요청
보안
추석 연휴 기간 동안 미국에서 발생한 아름다운 버그 바운티 사례 하나. Karan Saini란 보안 연구원이 미국 5대 통신사 중 하나인 T-Mobile 웹사이트의 보안 취약점을 신고해서 1,000달러의 보상금을 받았다고. * BUG ON T-MOBILE WEBSITE ALLOWED HACKERS TO ACCESS ACCOUNT INFO 재미있는 건 해당 사례가 미디어를 통해 알려진 후, 익명의