테크

패스키를 열쇠와 자물쇠 비유로 쉽게 설명하고, 휴대폰 분실·기기 변경·계정 잠김에 대비한 현실적인 복구 설계와 안전한 전환 순서를 안내합니다.

프롬프트 인젝션과 간접 프롬프트 인젝션이 AI 에이전트에서 실제 행동으로 이어지는 과정을 사고 타임라인으로 설명하고, 최소 권한·승인·격리·로그 설계를 쉽게 정리합니다.

바이브 코딩으로 만든 앱을 실제 사용자에게 공개하기 전에 무엇을 확인해야 하는지, 예약 앱 사례를 따라 로그인·권한·결제·개인정보·비용·롤백 기준까지 쉽게 설명합니다.

AI 에이전트 벤치마크를 골든셋, 결정적 검사, LLM 심사, 사람 검토, 비용·지연·안전성 릴리스 기준으로 설계하는 방법을 설명합니다.

AI 에이전트의 토큰·도구·재시도·사람 검토 비용을 측정하고 캐시, 모델 라우팅, 조기 종료, 호출 상한으로 비용과 지연을 줄이는 방법을 설명합니다.

기업용 AI 에이전트를 과업 성공률, 비용, 지연, 안전성, 복구력으로 평가하는 실전 지표와 릴리스 기준을 정리합니다.

AI 에이전트의 간접 프롬프트 인젝션, 과도한 권한, 데이터 유출, 위험한 도구 호출을 시스템 수준에서 줄이는 보안 설계와 점검표를 정리합니다.

LLM을 자동 심사자로 사용할 때 루브릭, 점수 방식, 위치·길이·자기 선호 편향, 사람 기준셋, 신뢰도와 비용을 검증하는 실전 절차를 정리합니다.

디지털 치료제 시장의 규제, 임상 근거, 수익 모델, 보험 적용 조건을 비즈니스 관점에서 분석합니다.

AI 반도체 경쟁에서 전력, 냉각, 데이터센터 입지가 왜 핵심 병목이 되었는지 경제 관점으로 분석합니다.

온디바이스 LLM의 장점과 한계, 개인정보 보호, 비용, 업무 적용 시나리오를 실무 기준으로 설명합니다.

AI 검색 최적화 GEO의 원리, 콘텐츠 구조, 인용 가능성, 내부 링크 전략을 실무 관점에서 정리합니다.

자율형 AI 에이전트가 기업 업무에 들어올 때 기대할 수 있는 효과와 실제 도입 전 확인해야 할 데이터, 권한, 보안, 평가 지표를 정리합니다.

디지털 치료기기(DTx)와 수면 테크를 과장 없이 살펴보고, 임상 근거·규제 승인·사용 지속성·의료진 연계가 왜 중요한지 정리합니다.

얼굴 검출·신원 인식·표정 분석·감정 추론을 구분하고, 페이스테크를 서비스와 안전 영역에 적용할 때 필요한 정확도 검증, 동의, 인권 보호 기준을 정리합니다.

Astro 5와 Tailwind CSS v4로 시작한 프로젝트를 2026년 Astro 6 환경에서도 안전하게 구축·업그레이드하는 실전 절차를 정리합니다.