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Lean AI Native Companies Leaderboard(ARR 500만 달러 이상·직원 50명 미만·설립 5년 미만)에 오른 Midjourney, Cursor, Chatbase, Cal AI 등을 분석한 린 AI 네이티브 기업 보고서입니다. 텔레그램·미드저니·애니스피어의 인당 매출 리더보드로 시작해 "노동이 아니라 결과를 판다"는 비즈니스 모델의 구조, "채용보다 자동화가 먼저다"라는 경영 원칙, ARR·직원 수 이면의 함정을 짚습니다. 이 경영 원칙이 Process GPT의 기능과 AX 전환 컨설팅 교육으로 어떻게 이어지는지도 정리했고, 한국 기업이 적용할 수 있는 영역과 10명으로 100명 회사의 결과를 내는 8단계 실행 프레임워크로 마무리합니다.

2026 오픈소스 개발자대회 오리엔테이션에서 장진영 대표가 발표한 특별 강연을 정리했습니다. 2003년 공모대전 대상에서 시작된 오픈소스 기업 23년의 성장기, 신뢰 퍼널(Trust Funnel)로 '운영의 위험'을 유료화하는 오픈소스 비즈니스 전략, 코딩의 종말과 명세(Spec)의 지배·70일마다 두 배가 되는 코딩 지능·1:8 황금 비율의 붕괴 같은 AI 시대 기술 트렌드를 담았습니다. 프로덕트 엔지니어로의 역할 전환, 30분 이터레이션 사이클, 3대 생존 수칙과 함께 Process GPT·Robo Architect로 이어지는 유엔진 20년의 해답, AI 시대 개발자 선언문으로 마무리합니다. 발표자료 PDF도 내려받을 수 있습니다.

마이크로서비스의 어려움은 기술이 아니라 설계에서 온다 — 잘못된 경계 긋기(수다쟁이 마이크로서비스), 갓테이블, 사라진 트랜잭션이라는 세 가지 함정을 짚고, 응집도·결합도, 데이터 지역성, 어그리게이트와 이벤추얼 컨시스턴시라는 처방을 정부24 클라우드 네이티브 전환 사례와 함께 정리했습니다. 설계·구현·운영·배포 라이프사이클 단계별 난제 지도(Outbox·멱등성·분산 트레이싱·스키마 거버넌스 등)도 담았습니다. 진단(Robo Legacy Analyzer)→설계·구현(Robo Architect)→현대화(Robo Modernizer)→역량 내재화(CNA 컨설팅·MSA School)로 이어지는 유엔진의 MSA 여정 안내까지 담은, MSA 설계 시리즈의 길잡이 글입니다.

AI 기술 자체가 아니라, AI 존재를 전제로 판단과 실행을 처음부터 다시 설계한 조직 — 'AI-Native Enterprise'가 되는 것이 진짜 경쟁력이라는 유엔진솔루션즈의 청사진입니다. 단순 도입에서 전면 재설계로, 그리고 Ontologic Platform과 Process GPT가 어떻게 이 그림을 실제 제품으로 구현하는지 살펴봅니다.

팔란티어의 급성장과 한국 상륙이 던지는 질문 — 왜 지금 온톨로지가 에이전틱 AI의 필수 인프라가 되었는지, 그리고 그 자격을 갖춘 플랫폼은 무엇을 갖춰야 하는지 Ontology Studio와 Ontologic Platform의 설계를 통해 짚어봅니다.

AI 에이전트 업계의 화두인 '루프 엔지니어링'의 자가 개선 메커니즘은 BPM의 '지속적 개선(CPI)' 철학과 완벽한 데칼코마니를 이룹니다. 두 세계가 '에이전틱 BPM(Agentic BPM)'으로 수렴하는 여정을 따라가고, 그 청사진을 이미 제품으로 구현한 Process GPT의 기능들을 함께 살펴봅니다.

지금 어디까지 왔고, 내 프로젝트에 쓸 만한가, 쓴다면 무엇이 어떻게 달라지며, 어떤 솔루션을 골라야 하나 — 발주기관·개발사·PMO의 질문에 데이터와 사례로 답합니다.

본 포스트에서는 유엔진솔루션즈가 수행한 정부24 포털 클라우드 네이티브 전환 1차 프로젝트의 설계 및 분석 과정을 살펴보고, 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 도입을 통해 어떤 변화가 이루어졌는지 기술적 흐름을 깊이 있게 설명합니다.

비즈니스 세계에서 전통적인 비즈니스 프로세스 관리(BPM)는 탄생 이후 가장 중대한 변화를 맞고 있습니다. 글로벌 BPM 시장 규모는 2024년에 약 189억 달러로 평가되었고, 2037년까지 650~760억 달러 수준으로 급성장할 것으로 전망됩니다.

똑똑하지만 건망증인 AI의 딜레마 - 최근 ChatGPT, Claude, Gemini 등 대화형 AI를 사용하다 보면 이런 경험을 해본 적이 있을 것입니다. 처음에는 놀라울 정도로 정확하고 유용한 답변을 하던 AI가, 대화가 길어지거나 복잡해질수록 앞서 말했던 내용을 잊어버리거나 일관성을 잃는 모습을 보이는 것 말이죠.

복잡한 PL/SQL 코드를 Java로 마이그레이션하거나, 대규모 레거시 코드를 리팩토링할 때 우리는 종종 예상치 못한 버그와 마주하게 됩니다. 모든 문제를 사람의 힘으로 찾고 고치는 일은 매우 번거롭죠. 그런데 만약 코드가 스스로 로그를 분석해 원인을 찾아 고친다면 어떨까요?

응집도란 한 모듈 내부의 요소들이 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지를 나타냅니다. 높은 응집도를 가진 모듈은 명확하고 집중된 목적을 가집니다. 결합도는 서로 다른 모듈 간의 상호의존성 정도를 의미합니다. 낮은 결합도는 모듈 간 독립성을 높이고, 시스템의 유연성과 확장성을 크게 향상시킵니다.

소프트웨어 설계에서 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 복잡한 애플리케이션의 요구사항을 해결하는 데 있어 유용한 기술입니다. 특히, 데이터를 읽고 쓰는 작업을 분리해서 성능을 높이고 관리하기 쉽게 만듭니다. 이번 글에서는 Spring Boot로 CQRS를 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

모놀리식 아키텍처에서는 종종 "Customer"라는 단일 테이블에 고객과 관련된 모든 데이터를 통합해 관리합니다. 이 테이블은 다양한 도메인(예: 영업, 마케팅, 예약)의 데이터를 포함하고 있어 "갓테이블(God Table)"로 불립니다.

마이크로서비스 아키텍처: 공장과 창고의 비유로 이해하기
이 교육 자료는 마이크로서비스 아키텍처의 개념을 공장과 창고의 비유를 통해 설명합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

오늘은 마이크로서비스 아키텍처에서 가장 큰 도전 과제 중 하나인 "데이터 일관성과 성능의 균형"에 대해 이야기해보려 합니다. 특히, 도메인 주도 설계(DDD)의 '어그리게이트' 개념과 '이벤추얼 컨시스턴시' 패턴이 어떻게 이 문제를 해결하는지 살펴보겠습니다.

소프트웨어 설계에 있어 응집도(Cohesion)와 결합도(Coupling)는 매우 중요한 개념입니다. 오늘은 일상적인 물건들을 예로 들어 이 개념을 쉽게 이해해보고, 이를 객체 지향 프로그래밍과 마이크로서비스 아키텍처에 적용해보겠습니다.

이 글은 JPA/Hibernate를 사용할 때 도메인 주도 설계(DDD) 원칙을 적용하여 흔한 문제들을 해결하는 방법에 대해 설명합니다. JPA와 Hibernate를 사용하면서 경험할 수 있는 여러 가지 문제점들을 소개하고, 이를 해결하기 위한 접근 방법을 제시합니다.

한 때 아기 돼지 삼형제가 살던 마을은 평화롭고 안전한 곳이었습니다. 각각이 자신의 집을 가지고 행복하게 지내고 있었죠. 이 이야기를 통해 우리는 세 가지 다른 접근 방식을 볼 수 있습니다.

직원을 계약직과 정규직으로 분류하고, 세금 계산 로직이 계약직의 경우에만 다를 때, 이를 다형성(polymorphism)으로 처리하기 위해 엔티티를 변경하는 방법을 살펴보겠습니다.

Oracle Stored Procedure를 작성하여 전직원의 급여 계산을 수행하는 과정은 다음과 같은 단계를 포함할 수 있습니다. 기본급여, 야근 수당, 무급 휴가 사용에 따른 공제, 그리고 세금 공제를 계산하는 것입니다.