즐거운 사람과 컴퓨터 즐거운 사람과 컴퓨터

1. 들어가며: "모든 데이터가 벡터 DB에 들어갈 필요는 없다"우리가 개발하는 AI 에이전트가 "기억력이 좋다"라고 말하려면 어떤 조건이 필요할까요? 단순히 과거 대화 내역(History)을 길게 넣어주는 것만으로는 부족합니다. 인간은 친구와의 사적인 대화(일화)와 전공 서적의 지식(의미)을 각기 다른 뇌 영역에서, 다른 방식으로 처리하고 저장합니다.저는 현재 개발 중인 Memento 프로젝트에서 이 '인간다운 기억 처리'를 구현하기 위해 고민했고, 그 해답을 MIRIX (Multimodal Information Retrieval & Indexing eXperience) 아키텍처에서 찾았습니다. 오늘은 왜 Memento가 기존의 평면적인 RAG 방식을 버리고 MIRIX의 6가지 메모리 계층 구조를 도입..

최근 "모노레포 절망편, 14개 레포로 부활하기까지 걸린 1년"이라는 글을 봤습니다. (링크)한 기업이 비대해진 모노레포의 복잡성을 감당하지 못하고, 14개의 폴리레포(Polyrepo)로 서비스를 분리하며 안정성을 되찾았다는 일종의 '탈출기'입니다. 많은 분들이 이 글을 보고 "역시 모노레포는 어렵구나", "우리도 나누는 게 답인가?"라고 생각하셨을지 모릅니다.하지만 저는 이 사례를 조금 다른 시각, 아니 더 본질적인 엔지니어링 관점에서 바라보고 싶습니다.과연 그들이 겪은 고통의 원인이 '모노레포라는 아키텍처' 때문이었을까요? 제가 보기엔 '테스트와 경계(Boundary)라는 기본기의 부재'가 진짜 원인으로 보입니다.1. "Product Stock Checker"가 말해주는 진실원문에 등장하는 실패 사례..

Memento의 탄생 이야기AI를 개발에 활용하면서, 이상한 공백을 느꼈다.어제 했던 일을 오늘은 모른다.같은 대화를 반복해도, AI는 마치 처음 듣는 사람처럼 반응했다.그제서야 깨달았다.AI는 ‘지능’을 가지고 있지만, 기억은 없다는 사실을.조금 더 들여다보니 이유는 단순했다.LLM — Large Language Model.이름 그대로 언어를 다루는 모델이지, 기억을 위한 모델은 아니었다.언어는 이어지지만, 맥락은 이어지지 않았다.그때 생각이 들었다.“AI에게 기억을 만들어주면 어떨까?”AI가 스스로의 경험을 저장하고, 되짚을 수 있다면그건 단순히 똑똑한 도구를 넘어서**‘함께 일하는 존재’**로 발전할 수 있지 않을까.기억이란, 나의 흔적이다기억은 단순한 데이터가 아니다.내가 한 행위의 기록, 그 자..

코엑스에서 열린 MongoDB.local 2025 컨퍼런스의 A 트랙 에서 진행한 내용을 정리했습니다. 요약MongoDB 는 단순한 NoSQL 데이터베이스를 넘어 AI 시대의 통합 데이터 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 특히 AI 애플리케이션 구축, 레거시 시스템 현대화, 개발 생산성 극대화, 실시간 데이터 처리 등 현대적인 개발 요구사항에 대한 포괄적인 해결책을 제시하고 있습니다.주요 내용은 다음과 같습니다.AI 시대를 위한 최적의 데이터 저장소MongoDB 의 유연한 도큐먼트 모델은 RAG(Retrieval Argumented Generation), Agenric AI 등 AI 시스템에 필요한 정형/비정형 데이터를 현실 세계의 최소 왜곡 표현 으로 저장벡터 검색 및 풀텍스트 검색을 통합 제공하여 AI의..

연계정보(CI)의 법적 성격을 개인정보보호법으로 풀어보기업무중에 CI만 존재하는 경우에는 개인정보로 보지 않아도 되지 않아? 라고 물어 보는 사람이 있어서 찾아본 내용을 정리했습니다.서론 — CI가 뭔데 이렇게 중요할까?휴대전화 본인인증이나 PASS앱을 쓰다 보면 ‘CI(Connecting Information)’라는 용어를 스치듯 본 적이 있을 거예요. CI는 주민등록번호를 1 : 1로 변환해 만든 온라인 전용 식별자입니다. 주민등록번호처럼 사람이 읽을 수 있는 정보는 아니지만, 한 사람에게 하나가 고정으로 부여돼 여러 서비스의 계정을 손쉽게 묶어낼 수 있습니다. “그 숫자만 봐선 누군지 모르니 개인정보가 아니지 않을까?”라는 질문이 나오는 이유가 여기 있습니다. ('CI'(Connecting Info..

미국의 ‘민감국가’ 지정과 한국‘민감국가’의 정의와 미국의 관련 법규("단순 보안 문제로 '민감국가' 지정되는 일 없어"...미국 일격에 석연찮은 정부 대응) 미국 **에너지부(DOE)**는 자국의 안보와 핵 비확산 등 정책적 이유로 특별히 고려가 필요한 국가들을 *‘민감국가 및 기타 지정국가 목록’(Sensitive and Other Designated Countries List, SCL)*으로 지정해 관리합니다 ([사설] 미국 ‘민감국가’ 지정에서 드러난 정부 대응 허점). 이는 미국 연방 법률에도 근거가 있으며, 에너지부 장관이 정하는 “민감국가 목록”으로 정의되어 있습니다 (Definition: sensitive countries list from 50 USC § 2652(c)(2) | LII /..

AI 시대 직업의 미래 🌐서론인공지능(AI)의 발전은 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 일으키고 있습니다. 특히 업무 자동화와 지능화로 인해 화이트컬러와 블루컬러 직종 모두 심각한 영향을 받고 있죠. 그럼, 과연 AI 시대를 맞아 화이트컬러와 블루컬러 직종의 미래는 어떻게 달라질까요? 이번 글에서는 각 직종의 미래 전망과 이에 대한 대응 전략을 자세히 살펴보겠습니다.본론1️⃣ 화이트컬러 직종의 변화 📌화이트컬러 직종은 주로 사무직이나 전문직으로 대표됩니다. AI가 급격히 발전하면서 법률, 금융, 회계, 인사 등 정형화된 사무 업무가 빠르게 자동화될 전망입니다.자동화 가능성 높은 업무회계 및 세무 관련 서류 업무일반 행정 업무 및 문서 처리데이터 분석 및 보고서 작성인간의 역할이 커질 업무창의력 및 전략 수..

AI가 바꿀 미래 📌서론 🌐AI(인공지능)는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다. 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡으며 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있죠. 스마트폰부터 자율주행차, 의료 진단에 이르기까지 AI는 우리 사회의 다양한 분야에서 빠르게 성장하고 있습니다. 그렇다면 앞으로 AI는 어떤 변화를 가져올까요? 이 글에서는 AI가 바꿀 미래를 7가지로 예측하고 그 의미를 살펴보겠습니다.본론 📖1. 직업의 재편과 새로운 일자리 등장 🛠️AI가 노동시장을 바꿀 것은 확실합니다. 반복적이고 단순한 일자리는 AI로 대체될 것이며, 데이터 과학자, AI 관리 전문가와 같은 새로운 직종이 증가할 것입니다. 이는 인간의 창의성, 감성, 공감능력이 강조되는 직업이 더욱 각광받게 되는 계기가 될 것입니..