연구/개발 부문 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- 비즈스프링 연구/개발 부문 블로그 목록으로, RAG·쿼리 팬아웃·구조화 데이터 등 AI 검색(GEO/AEO) 관련 주제를 다수 다룹니다.
- Temporal, 하네스 엔지니어링, Kubernetes HPA 모니터링, Apache Superset 연동 등 개발·인프라 실무 기술 글도 포함되어 있습니다.
- RBAC/ABAC 접근 제어 모델, SQL 실행계획(Explain) 등 시스템 보안과 데이터베이스 최적화 관련 글도 소개됩니다.
- 고객 이탈 예측을 주제로 조회수와 탐색 패턴이 구매 전환에 미치는 영향을 ML 분석으로 다룬 글도 포함됩니다.
- AEO(답변 엔진 최적화)에서 GEO(생성 엔진 최적화)로 나아가는 AI 마케팅 전략과 로드맵을 제시하는 글이 있습니다.
# 연구/개발 부문
RAG 시대의 GEO: AI가 콘텐츠를 읽는 방식과 스키마의 진짜 역할
2026년 07월 23일 2026년 07월 23일
기준 연구/개발 부문
Google의 생성형 AI 검색 공식 가이드를 바탕으로, AI가 웹 콘텐츠를 찾고 답변에 반영하는 방식을 RAG와 쿼리 팬아웃 개념으로 설명합니다. 또한 “AI 시대에도 구조화 데이터는 여전히 유효한가?”라는 질문에 대해, Google의 입장을 실무 관점에서 해석하고 GEO 전략의 기본 방향을 짚어봅니다.
워크플로우 오케스트레이션 플랫폼 Temporal 알아보기
2026년 06월 04일 2026년 06월 08일
기준 연구/개발 부문
마이크로서비스와 AI 에이전트 워크로드가 증가하면서 주목받는 Temporal 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼의 핵심 개념과 구성 요소를 소개합니다.
프롬프트를 넘어 개발 환경으로, 하네스 엔지니어링 알아보기
2026년 05월 08일 2026년 06월 08일
기준 연구/개발 부문
최근 개발 업무에서 AI 도구 활용이 빠르게 확대되면서, 개발자가 고려해야 할 요소들도 함께 변화하고 있습니다. 하네스 엔지니어링은 개발 환경을 코드로 관리해 일관성과 재현성을 높이는 방식으로, 서버 및 인프라 설정을 자동화하여 개발·운영 환경 간 차이를 줄이고 협업 효율과 배포 안정성을 향상시키는 방법과 주요 개념을 소개하는 내용입니다.
웹훅(WebHook)을 이용한 쿠버네티스 간단 HPA 시스템 모니터링
2026년 05월 04일 2026년 05월 26일
기준 연구/개발 부문
Webhook을 활용해 Kubernetes HPA를 모니터링하는 구조를 설명한 글입니다. HPA의 스케일링 이벤트를 실시간으로 수집·전달하여 상태 변화를 신속하게 파악하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 기존 메트릭 기반 모니터링의 한계를 보완하고, 장애 대응 속도와 운영 가시성을 높일 수 있습니다.
React에서 Apache Superset 사용하기
2026년 03월 06일 2026년 05월 26일
기준 연구/개발 부문
React 기반 서비스에서 데이터 시각화 도구인 Apache Superset을 활용하는 방법을 소개합니다. Superset 대시보드를 React 애플리케이션에 연동하는 방식과 iframe 또는 API 기반 임베딩 방법, 인증 처리와 권한 관리 등 실제 서비스 환경에서 고려해야 할 기술 포인트를 함께 설명합니다.
ChatGPT, Gemini도 못 찾는 당신의 콘텐츠: 구조화 데이터와 GEO의 역할
2026년 01월 28일 2026년 08월 27일
기준 연구/개발 부문
웹사이트에 모든 정보가 있는데 왜 ChatGPT는 경쟁사만 추천할까요? AI는 디자인이 아닌 코드를 읽습니다. 화려한 디자인 뒤에 숨겨진 웹사이트의 진짜 언어, 구조화 데이터와 스키마 마크업으로 AI가 당신의 브랜드를 정확히 읽고 추천하게 만드는 방법을 알아봅니다.
접근 제어 모델의 이해 : RBAC와 ABAC
2025년 12월 08일 2025년 12월 08일
기준 연구/개발 부문
조직의 시스템 환경이 복잡해지고 데이터 보안 요구 수준이 높아지면서, 접근 제어는 단순한 기술 요소가 아니라 운영 효율성과 보안 전략을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.이번 포스팅에서는 접근 제어의 기본 개념을 살펴보고, 이를 구현하는 데 사용되는 대표적인 접근 제어 모델들을 소개하고자 합니다.
높은 조회수가 관심이 아니라 ‘길을 잃은 신호’였던 이유 (고객 이탈 예측하기 2)
2025년 12월 04일 2026년 04월 08일
기준 연구/개발 부문
조회수가 높아도 구매로 이어지지 않을 수 있습니다. 반복 탐색과 정보 과부하로 ‘길을 잃은 고객’이 발생하며 이는 핵심 이탈 요인입니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해합니다. 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요합니다.
AEO를 넘어 GEO로: AI 마케팅, 무엇부터 시작해야 하는가?
2025년 11월 10일 2026년 01월 05일
기준 연구/개발 부문
AI가 ‘답변’을 넘어 ‘추천’을 시작한 시대, ‘사실’을 최적화하는 AEO(답변 엔진 최적화)는 기본입니다. 이 글은 여기서 더 나아가 AI의 ‘판단’과 ‘평판’에 영향을 미치는 GEO(생성 엔진 최적화) 전략과, ‘AEO First, Then GEO’라는 명확한 AI 마케팅 로드맵을 제시합니다.
SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
2025년 10월 13일 2025년 10월 13일
기준 연구/개발 부문
프로그래밍 산업의 발전이 빠르게 이루어지고 프로그램의 기능이 많아지면서, 프로그램이 하나의 기능만을 하는 것이 아닌 여러 기능을 포함하고 있는 추세입니다. 이러한 이유로 지속적으로 새로운 서비스가 출시되고, 사용자가 늘어나면서 데이터베이스에 쌓이는 데이터의 양도 점점 방대해지게 됩니다. 데이터 양의 증가로 인하여, 데이터를 컨트롤하기 위해 사용되는 SQL(Structured Query Language) 쿼리 또한 점점 복잡해지고 개발… 더 보기 » SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
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GEO, 웹사이트 주소만 넣으면, 진단은 알아서 시작됩니다
AIR-광고성과 자동 보고서로 느끼는 편리함
AI가 질문도 만들고 콘텐츠도 쓰는데, GEO 전문가는 왜 필요할까
AI 검색에 우리 브랜드가 안 보인다면
콘텐츠런처로 하나의 원고를 여러 채널에 발행하기
출처: https://blog.bizspring.co.kr/author/bizspring_tech/
자주 묻는 질문
AI 시대에도 구조화 데이터(스키마 마크업)가 여전히 중요한가요?
본문에 따르면 AI는 디자인이 아닌 코드를 읽기 때문에 구조화 데이터와 스키마 마크업이 AI가 브랜드를 정확히 읽고 추천하게 만드는 핵심 요소로 소개됩니다. Google의 생성형 AI 검색 가이드를 바탕으로 이 질문에 대한 실무 관점의 해석도 함께 다룹니다.
GEO와 AEO는 어떻게 다른가요?
AEO(답변 엔진 최적화)는 AI가 제공하는 '사실'을 최적화하는 기본 단계이고, GEO(생성 엔진 최적화)는 AI의 '판단'과 '평판'에 영향을 미치는 전략입니다. 본문에서는 'AEO First, Then GEO'라는 로드맵을 제시합니다.
Temporal은 어떤 상황에서 도움이 되나요?
마이크로서비스와 AI 에이전트 워크로드가 늘어나는 환경에서 워크플로우 오케스트레이션이 필요할 때 Temporal의 핵심 개념과 구성 요소가 소개됩니다.
Kubernetes HPA 모니터링에 웹훅을 쓰면 어떤 이점이 있나요?
Webhook을 활용하면 HPA의 스케일링 이벤트를 실시간으로 수집·전달할 수 있어 상태 변화를 신속히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기존 메트릭 기반 모니터링의 한계를 보완하고 장애 대응 속도와 운영 가시성을 높일 수 있습니다.
조회수가 높은데 구매 전환이 낮은 이유는 무엇인가요?
본문에서는 반복 탐색과 정보 과부하로 인해 고객이 '길을 잃는' 현상이 핵심 이탈 요인이라고 설명합니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해하므로, 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요하다고 언급합니다.