JEV의 판정 계약을 사내 LLM에 적용하기
분류와 등급 산정까지 채팅 모델에 텍스트로 요청하면 파싱과 재시도 같은 추가 작업이 발생합니다. 본 글에서는 이러한 문제를 해결하고자 JEV의 질문과 답 형식을 LLM Gateway의 판정 API로 구현하여 사내 소형 LLM에 짧은 결정을 맡긴 경험을 공유합니다. 출력 간소화 실험을 통해 항목당 지연 시간을 1,534ms에서 804ms로 단축한 과정과, C…
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CLI 에이전트를 API 뒤에 세우기 — Claude Code와 Codex를 앱에서 안전하게 활용하기 위한 세 가지 장치
Claude Code와 Codex CLI는 모델이 아니라 파일을 읽고, 도구를 실행하며, 권한을 묻는 에이전트입니다. OpenAI 호환 중계기(LLM Gateway) 뒤에서 이들을 안전하게 사용하려면 이러한 에이전트 성질을 다스려야 합니다. 본 글에서는 에이전트 능력을 끄고 결정적인 LLM 백엔드로 활용하는 '격리된 채팅', 등록된 폴더 안에서 코딩 어시스…
AI가 과거 근거를 확인한 44일, 그리고 달라진 결론들
여러 채널에 분산되어 있던 업무 이력을 출처가 유지되는 Wiki로 연결하여, AI가 중요한 설계 및 구현 판단 전에 과거의 근거를 확인하도록 했습니다. 과거 근거가 현재 상태와 충돌할 경우, AI가 실행 전 차이점과 선택지를 제시하고 사용자 확인을 거치게 했습니다. 44일간 60개의 실무 중 47개 업무에서 Wiki를 836회 조회했으며, 이를 활용한 업무…
LLM 하나만 믿지 마세요 — 모든 LLM을 관점별로 싸우게 한 코드리뷰, Code Review War
같은 PR도 어떤 LLM에 어떤 프롬프트로 맡기느냐에 따라 결함이 잡히기도 하고 그냥 묻히기도 합니다. Code Review War는 쓸 수 있는 모든 LLM을 워커로 동원하고 8개 리뷰 관점(페르소나)을 실행 단위로 얹어 PR을 병렬 리뷰한 뒤, 심판 모델의 검증과 결정적 병합을 거쳐 한 장의 라인 단위 리뷰로 만드는 시스템입니다. 이 글에서는 결함을 매…
몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기
몇 달 전에 똑같은 문제를 풀었는데 원인이 무엇이었는지 기억나지 않아, 오전을 통째로 써서 처음부터 다시 찾아야 했습니다. AI에게 묻는 비용이 사실상 0에 가까워지면서 하루에도 수십 번씩 묻게 되었지만, 그 답변과 "그래서 어떻게 하기로 했는지"라는 판단은 대화창을 닫는 순간 함께 사라졌기 때문입니다. 이 글은 AI 도구의 실행 생명주기 훅(Hook)에…
구독만 하던 Codex와 Claude, LLM 서버로 바꿔 쓰기
사내에서 사용할 수 있는 LLM은 많지만 웹, 앱, CLI 등 서로 다른 껍데기에 갇혀 있어 내 시스템 안에 넣어 쓰기 어렵습니다. 이 글에서는 Codex와 Claude의 CLI를 서버로 감싸 사내 LLM·Gauss와 함께 하나의 OpenAI 호환 API로 묶는 중계기 'LLM Gateway'를 만든 과정을 소개합니다. base URL 한 줄만 바꾸면 어떤…
AI에게 분석을 맡기기 전에, '분석할 수 없음' 부터 가르치세요 — Wear OS 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기
Galaxy Watch 검증 단계에서 등록되는 Crash·ANR·화면 흑화 이슈의 초도 분석을 자동화한 WOA(Wear OS Analysis) Agent의 개발 과정을 소개합니다. 덤프 수집부터 로그 복호화, 난독화 해제, RAG 기반 유사 이슈 검색과 담당자 추천까지 사람이 반복하던 30분의 준비 작업을 어떻게 이벤트 기반 자동 분석으로 전환했는지 다루며…
한 명의 개발자가 여러 전문가와 일하는 방법: 역할형 AI 에이전트로 AWS 인프라 포털 만들기
여러 AWS 콘솔과 CLI 결과를 오가며 인프라 관계를 확인하던 문제를 '읽기 전용 Snapshot 기반 웹 포털'로 풀었습니다. 이 글에서는 단일 만능 프롬프트 대신 업무 분석·설계·UI·프론트엔드·테스트 역할을 나누고, 프로젝트 지식·도구·안전 규칙·검증 게이트를 에이전트에 넣은 과정을 소개합니다. 나아가 PoC 작업 기록 기준으로 4~6주가 예상되던…
LLM에게 수백 MB 로그를 통째로 주지 마세요 — 근거를 "검증"할 수 있는 AI 이슈 분석 에이전트 개발기
개발자는 이슈를 해결하기 전에 이슈를 찾고 읽으며 수백 MB의 로그를 뒤지는 데 하루의 상당 시간을 씁니다. 이 글은 그 시간을 되찾기 위해 만든 AI 이슈 분석 에이전트의 개발기입니다. 로그를 LLM에 통째로 넣었다가 실패한 이야기부터 결정적 전처리 파이프라인, 환각을 구조적으로 차단하는 인용 규율, 빌드가 지키는 아키텍처까지 개발 과정의 실패와 결정을…
LLM에게 계산을 시키지 마세요 — 숫자를 '신뢰'할 수 있는 AI 데이터 애널리스트 개발기
형식이 제각각인 수천만 행 시장 데이터를 활용해, 자연어 질문에 검증된 수치로 답하는 사내 AI 애널리스트 플랫폼을 만든 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 담당하고 수치 계산은 결정적 코드가 수행하는 아키텍처부터, 결정적 프리파서가 LLM 추출을 덮어쓰는 하이브리드 설계, 정답표를 코드로 고정하는 이중 평가 체계(오라클 테스트 + 골드 평가 하니스)까지…
전문가를 넘어선 AI – 5G vRAN 추론 코드 자동 생성을 위한 Multi-Agent 컴파일러
5G vRAN의 각 계층에 들어가는 AI 모델은 마이크로초 단위의 실시간 제약을 만족해야 하며, 이를 위해 전문가가 수주에 걸쳐 SIMD 최적화 C++ 코드를 수동으로 작성해 왔습니다. 이 과정을 자동화하기 위해 LLM 기반의 전문화된 Agent들이 분석, 전략 수립, 코드 생성 및 검증을 수행하는 Multi-Agent 컴파일러를 개발했습니다. 이 블로그에…
가전제품 MCU 펌웨어, AI가 100% 개발하는 시나리오 가능한가
삼성전자 가전제품 펌웨어 개발에 ‘하네스 엔지니어링’을 적용하여, AI 에이전트가 100% 스스로 소프트웨어를 개발할 수 있는지 확인하는 프로젝트를 진행했습니다. 사람은 ‘무엇을 만들지’와 ‘어떻게 확인할지’만 설계하고, AI가 계획·구현·검증을 자율적으로 반복하도록 한 과정과 그 결과를 공유합니다.
AI 저작권 소송 – 美 법원의 판단 기준
챗GPT 등장 이후 미국에서만 60건이 넘는 AI 저작권 침해 소송이 제기되었습니다. 미국 외에도 캐나다, 영국, 네덜란드, 프랑스, 독일, 중국, 인도, 우리나라를 포함해 전 세계적으로 소송이 벌어지고 있습니다. 이 글에서는 미국의 주요 판례를 중심으로 AI 저작권 소송의 쟁점이 무엇인지, 그리고 법원이 이러한 사안을 어떤 기준으로 어떻게 판단하고 있는지…
6G를 위한 AI/ML 물리계층 – JSCM 기반 오디오 전송
이 글은 모든 비트를 완벽하게 지키는 것보다 사람이 자연스럽게 듣고 이해할 수 있도록 하는 것에 집중하는 오디오 전송 방식을 다룹니다. 이를 위해 AI를 활용하여 압축과 전송을 하나로 설계한 JSCM 기반 오디오 전송 방식을 소개하고, 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 입증된 성능 우위를 공유합니다. 검증 결과, 제안 방식은 기존 대비 열악한 무선 환경에서…
당신의 모바일폰 영상이 ‘영화’가 되는 순간… APV 코덱으로 현실이 되다
삼성전자가 8K 초고화질 영상을 화질 손상 없이 실시간으로 편집할 수 있는 차세대 APV 코덱을 개발하여 모바일 영상 제작의 새로운 지평을 열었습니다. 이번 기술은 정교한 색감과 디테일을 완벽히 보존하는 동시에, 글로벌 표준 제정 및 오픈소스 공개를 통해 누구나 활용 가능한 창작 생태계를 구축했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 갤럭시 S26 울트라에 최초…
Stereoscopy의 이해: 무안경 3D 게임 개발 방법론
무안경 3D 기술은 안경 3D 시스템의 한계를 넘어 초기 시차 격벽 기반의 무안경 하드웨어를 거쳐 현재와 같은 지능형 기술로 진화했습니다. 이 글에서는 무안경 3D 기술의 개요와 오디세이 3D 모니터를 활용한 게임 개발 방법론에 대해 알아봅니다.
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
현대 이동통신 네트워크는 초고속, 초저지연을 지향하는 6G를 향해 급격히 진화하고 있습니다. 그러나 네트워크 고도화는 필연적으로 운영 복잡도의 폭발적 증가를 야기합니다. 삼성리서치는 이러한 난제를 해결하기 위해 AI를 RAN(Radio Access Network)의 핵심부로 이식한 ‘AI for RAN’ 기술을 선보였습니다. 단순한 자동화를 넘어 전문가의…
코드 없이 이해하는 '단일책임원칙(SRP)' 이야기
SW 설계의 핵심인 '단일책임원칙'을 어려운 코드 대신 인체 장기와 일상 사물의 비유로 쉽게 풀어낸 가이드입니다. 책임과 기능의 명확한 구분부터 설계의 트레이드오프까지, 복잡한 공학 원리를 직관적인 통찰로 이해할 수 있게 돕습니다.
생성형 AI 기술로 고전 드라마 화질을 4K급으로 개선
저화질 영상을 고화질로 변환하는 초해상도 영상 복원 기술의 발전 과정을 살펴보고, 생성형 AI 기반 해상도 복원 기술의 서비스 적용 시 겪은 어려움과 이를 극복한 경험을 공유합니다.
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들
삼성전자 사내 지식 검색을 위해 다양한 RAG 실험 끝에 Agentic Search구조를 선택하게 된 이유와 이를 구현하기 위해 설계 시 고려한 점에 대한 경험을 공유합니다. Agent Flow, Tool 설계, Runtime환경까지 실제 구축 과정에서 중요했던 설계 포인트를 정리해보았습니다.
인간과 AI, 함께 데이터를 탐험하다 - BDA 2.0 서비스의 탄생, 현재 그리고 미래
자연어-SQL 변환 정확도가 높은 LLM 에이전트를 서비스하기 위해 기존에는 도메인 전문가의 지식을 바탕으로 각 도메인에 특화된 에이전트를 만드는 전문가-개발자 협업 과정이 필요했습니다. 하지만 이 방법은 하나의 에이전트 개발에도 많은 인력과 시간을 투입해야 하며, 데이터 변동에 대응하는 데 비효율적입니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 간의 에이전트…
RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
RAG 기술이 단순 검색을 넘어서 사용자의 파편화된 개인 데이터와 실시간 컨텍스트를 통합하는 Personal Context RAG로 진화하고 있음을 설명합니다. 또한 이를 실현하기 위해 온디바이스 중심의 하이브리드 아키텍처, 개인화된 지식 그래프, 개인정보 보호 기술이 필수적으로 요구된다는 점을 알아봅니다.
기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화
Samsung Research 차세대통신연구센터에서는 AI-RAN 시대를 준비하기 위해 기지국 내 모델 추론 가속화 및 On-Site Training 기술을 연구하고 있습니다. 이 글에서는 Radio Access Network의 환경 특성과 제약사항을 설명하고 이를 해결한 경험을 소개합니다.
생성형 AI와 빅데이터의 만남: 에이전틱 AI로 진화하는 Big Data Assistant
삼성전자의 사내 데이터 분석 서비스인 Big Data Assistant(BDA)에서 어떻게 LLM을 활용해 자연어 기반 분석 서비스를 구축했는지 소개하고, BDA를 에이전틱 AI로 진화시키며 겪은 기술적 고민과 해결책을 나눕니다.
AI Cyber Challenge 우승 시스템을 삼성에 적용하기까지
DARPA는 산업적으로 중요한 기술의 발전을 촉진해야 할 때 Grand Challenge를 개최하며, 2024년부터 2025년에 걸쳐 AI를 활용한 혁신적 보안 시스템의 개발을 목표로 AI Cyber Challenge 기술대회를 열었습니다. 삼성 연합 팀인 Team Atlanta에서 개발한 보안 시스템 Atlantis는 이 대회에서 압도적인 성능으로 우승을…
업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스
삼성리서치에서 개발 중인 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스인 ‘DeepDive’의 아키텍처와 기술적 고도화 여정을 소개합니다. 긴 문서에서 핵심만 빠르게 추출하는 방법부터 멀티 에이전트 협업으로 다중 문서를 분석하는 방식까지 업무 효율을 높이는 Agentic AI 기술을 실제로 개발하는 과정에서 마주한 문제와 해결책을 담았습니다.
파인튜닝으로 LLM 편향 개선하기
LLM은 여러 가지 기술을 비교할 때 기술적 차별성보다 비즈니스적 가치를 더 중시하는 경향을 보입니다. 이 글에서는 이러한 편향이 실제로 존재하는지 확인하고 QLoRA 기반 파인튜닝을 통해 편향을 완화하는 방법을 소개합니다.
VPC Flow Logs로 내부망 통신 상태를 자동으로 진단한 이야기
Public Cloud 시대에 접어들면서 사람들은 클릭 몇 번만 하면 네트워크 구축을 손쉽게 할 수 있는 시대가 되었습니다. 그래서 네트워크 통신은, 예전에도 그랬지만, 이젠 ‘당연히 되어야 하는 것’이 되었습니다. 그러면 이 당연한 것이 갑자기 안되면 어떻게 해야할까요? 예전엔 서버실에 가서 직접 Packet을 까보면 되었지만, 지금은 직접 갈 수 있는…
Agentic AI는 어떻게 ‘생각하는 동료’가 되었나?
단순히 지시를 수행하던 AI가 이제 스스로 계획을 세우고 도구를 선택하며 문제를 해결하는 단계로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기술이 어떻게 발전했는지 살펴보고, Agentic AI를 실제 적용한 사례를 통해 그 이점을 소개하려 합니다.
A Calm Technology Architecture for Self-Healing IoT Connectivity: Enabling Autonomous Recovery via Stationary Devices
스마트홈 기기가 오프라인이 될 때마다 불편하셨죠? Calm Technology의 철학을 바탕으로 기기가 조용히 스스로 연결을 복구하는 ‘자가 치유 IoT 아키텍처’를 소개합니다. TV나 허브 같은 고정형 디바이스가 주변 기기를 알아서 모니터링하고 연결 문제를 감지하면 자동으로 복구합니다. 이에 따라, 사용자는 더 이상 복잡한 설정을 다시 하지 않아도 되고…