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[3월 11일부터!] 2025 AOAI톤 아이디어 경진대회
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[12월 11일부터!] AOAI톤 아이디어 경진대회
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AOAI Dev Day Korea 2025
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AOAI톤 아이디어 경진대회 수상작 발표회
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2025 AOAI톤 아이디어 경진대회 사전 설명회
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AOAI톤 아이디어 경진대회 사전설명회
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ISV Success 프로그램 등록과 혜택과정 - 이인희
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듣고 말하는 음성 챗봇 만들기 STT-ChatGPT-TTS - 김태영
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기존 완성된 코드에서 실행만 시키는 방법
본 문서는 GItHub Copilot Bootcamp에서 수행한 세션에서 기존 완성된 코드를 실행하는 방법만 기술합니다. 부트캠프 GItHub 주소는 다음과 같습니다. https://github.com/devrel-kr/github-copilot-bootcamp-20251. 백엔드 - 파이썬 실행1.1. 실행하는 방법터미널 > 새 터미널<code class="language-plaintext">cd complete cd python python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt uvicorn main:app --reload</code>cd complete # complete 폴더로 이동cd python # python 폴더로 이동python -m venv .venv # 가상환경 생성source .venv/bin/activate # 가상환경 활성화pip install -r requirements.txt # 패키지 설치uvicorn main:app --reload # FastAPI 서버 실행 (수정 시 자동 재시작)1.2. 실행 확인 하는 방법브라우저에서 아래 주소 접속<code class="language-plaintext">http://127.0.0.1:8000/docs</code> Swagger UI가 정상적으로 나오면 정상2. 프론트엔드 - 자바스크립트 실행2.1. 실행하는 방법터미널 > 새 터미널<code class="language-plaintext">cd complete cd javascript npm install npm run dev</code>cd complete # complete 폴더로 이동cd javascript # javascript 폴더로 이동npm install # 라이브러리 설치npm run dev # 개발 모드로 서버 실행 (핫 리로드 지원)2.2. 실행 확인 하는 방법npm run dev 실행했을 때 출력되는 주소와 포트를 확인하여 접속합니다.<code class="language-plaintext">tykimos@MacBook-Air-2 javascript % npm run dev > github-copilot-bootcamp-react@0.1.0 dev > vite Re-optimizing dependencies because lockfile has changed VITE v5.4.18 ready in 1107 ms ➜ Local: http://localhost:3000/ ➜ Network: use --host to expose ➜ press h + enter to show help</code>위와 같이 http://localhost:3000/로 출력되었다면 그대로 브라우저에서 확인합니다.3. 백엔드 - 자바 실행백엔드를 기존의 파이썬을 자바로 교체하는 작업을 수행합니다. 기존의 파이썬 터미널에서 ctrl+c로 중단시킵니다.3.1. 실행하는 방법
AF 김태영
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AI 사이드카 패턴을 활용한 기존 앱에 AI 추가
세미나 개요2025년 4월 24일, Azure OpenAI Dev Day Korea 2025 행사에서 Microsoft의 App Innovation 솔루션 스페셜리스트인 Maaya Ishida(마야 이시다)가 “Adding AI to your existing apps with AI sidecar pattern”라는 주제로 세미나를 발표할 예정입니다. 이 세션은 기존 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 방법을 다뤘으며, 특히 AI 사이드카 패턴을 활용하여 최소한의 코드 수정으로 AI를 추가하는 여러 방안을 소개합니다. 그림 1: 사이드카 패턴 개념도 – 오토바이(기본 애플리케이션)에 사이드카(부가 기능 모듈)를 옆에 붙여 함께 운행하는 모습에 비유됩니다. 사이드카에는 관찰성(모니터링), 로깅, 보안, 캐싱, AI 통합 등 다양한 보조 기능을 탑재할 수 있으며, 기본 애플리케이션과 동일한 수명 주기로 함께 배포되고 관리됩니다.발표자는 모놀리식(일체형) 구조의 기존 앱을 크게 수정하지 않고도 AI의 강력한 기능을 접목할 수 있는 방법에 초점을 맞췄으며, AI 애플리케이션이나 클라우드 네이티브 앱 입문자를 위한 내용으로 구성되었습니다. 세션이 열린 Azure OpenAI Dev Day는 Azure OpenAI 서비스와 LLM(거대 언어 모델) 활용을 주제로 한 개발자 행사로, 국내외 전문가들이 참가하여 생성형 AI, AI 에이전트, 벡터 검색 등 지능형 앱 개발 전략을 공유한 자리입니다. 4/24(목)에 삼성역부근에서 개최되며 신청하시려면 상단에 ”AOAI Dev Day Korea 2025”를 클릭합니다. (혹은 아래 이미지 그냥 클릭합니다)AI 사이드카 패턴의 개념과 아키텍처사이드카 패턴(sidecar pattern)이란 마이크로서비스 아키텍처에서 보편적인 설계 패턴으로, 메인 애플리케이션 옆에 “사이드카”처럼 별도 프로세스나 컨테이너를 붙여서 부가 기능을 제공하는 방식입니다. 이름 그대로 오토바이에 연결된 사이드카에 빗대어, 메인 프로그램(오토바이)에 보조 역할을 하는 컴포넌트(사이드카)를 나란히 배치하는 구조입니다. 사이드카는 부모 애플리케이션과 연결되어 지원 기능을 제공하며, 부모 앱과 동일한 라이프사이클로 생성되고 종료됩니다. 즉, 메인 애플리케이션과 함께 배포되지만 독립된 프로세스/컨테이너로 격리되어 동작하므로, 서로 다른 언어나 환경으로 개발된 컴포넌트도 결합할 수 있습니다. 이러한 구조를 통해 메인 앱의 코드를 직접 수정하지 않고도 관심사 분리를 실현하고, 이질적인 기술 스택 통합이나 기능 확장을 유연하게 할 수 있습니다.사이드카 패턴의 핵심 특징을 정리하면 다음과 같습니다:격리 및 캡슐화: 보조 기능을 별도 프로세스/컨테이너로 분리하여 메인 애플리케이션과 격리합니다. 이를 통해 한쪽에 문제가 생겨도 다른 쪽에 영향을 최소화하고, 독립적인 배포/스케일링이 가능합니다.이기종 기술 통합: 사이드카는 메인 앱과 다른 언어, 프레임워크로 개발될 수 있어, 기존 앱을 그대로 둔 채 새로운 기술 스택을 도입할 수 있습니다. 예를 들어 .NET 기반 애플리케이션 옆에 Python으로 작성된 AI 모델 사이드카를 붙이는 식입니다.공유 자원 및 통신: 사이드카는 메인 앱과 동일한 호스팅 환경에 배치되므로 네트워크, 스토리지 등의 자원을 공유하고 낮은 지연으로 통신할 수 있습니다. 보통 로컬호스트 호출이나 IPC로 연동되어 성능 오버헤드를 최소화합니다.동일한 수명 주기: 사이드카는 메인 앱과 함께 시작되고 종료되며, 하나의 단위로 관리됩니다. 따라서 애플리케이션 배포/운영 시 일체화되어 편리하고, 필요 시 사이드카만 교체하거나 업데이트하여 메인 앱 코드를 변경하지 않고도 기능을 개선할 수 있습니다.이러한 특성 덕분에 사이드카 패턴은 모니터링/로그 수집, 구성 관리, 네트워킹, 보안 에이전트 등 다양한 부가기능을 기존 시스템에 추가하는 데 활용되어 왔습니다. Maaya Ishida의 발표에서는 이 사이드카 개념을 AI 기능에 적용함으로써, 기존 앱에 지능형 기능을 신속히 통합하는 방안을 소개합니다.기존 앱에 AI를 추가하는 대표적 접근 방식클라우드 AI 서비스 연동 사이드카가 Azure OpenAI 등 외부 AI API를 호출하고, 메인 앱은 사이드카를 통해 결과를 수신하는 구조입니다.메인 앱에는 최소한의 수정만 거쳐 AI 호출 로직을 우회하거나, 전혀 손대지 않고도 AI 기능을 추가할 수 있습니다.경량 AI 모델 사이드카 작은 언어 모델(예: Microsoft의 Phi-3)을 사이드카에 탑재해 로컬 추론을 수행합니다.가벼운 자원으로도 동작 가능하며, 클라우드 호출 비용을 줄이고 응답 속도 향상을 기대할 수 있습니다.온프레미스/엣지 AI 사이드카 데이터 보안·지연 등의 이슈로 클라우드를 사용하기 어려운 경우, 온프레미스나 엣지 환경에서 사이드카를 구동해 로컬 AI 기능을 제공합니다.외부 네트워크 없이 내부에서 AI 모델을 실행해 민감 데이터 처리나 오프라인 추론이 가능합니다.실제 적용 사례기존 웹앱에 AI 챗봇 붙이기: 사이드카에서 생성형 AI 모델을 실행해 질문을 처리하고, 웹앱은 사용자 입력·출력을 담당합니다.AI 기반 모니터링/로그 분석: 사이드카에 머신러닝 모델을 올려 메인 앱 로그를 실시간으로 이상 탐지·통계 분석합니다.캐싱 사이드카: Redis 등 캐시를 사이드카로 도입해 성능과 응답 속도를 향상시키는 사례도 많습니다.AI+벡터 DB 복합 사이드카: 사이드카 두 개를 이용해 AI 모델과 벡터 DB(RAG 시나리오 등)를 동시에 구동, 고급 지능형 기능을 빠르게 실험·적용할 수 있습니다.Microsoft App Innovation 전략과의 연관성Microsoft는 “앱 현대화와 지능형 기능 도입”을 핵심 목표로 삼고 있으며, 사이드카 패턴을 통해 기존 앱을 쉽게 AI로 확장하도록 지원합니다. Azure App Service가 2024년 말부터 사이드카 기능을 정식 지원하면서, 개발자는 별도의 쿠버네티스나 대규모 아키텍처 변경 없이도 사이드카 컨테이너를 배포해 AI·모니터링·보안·캐싱 등의 기능을 빠르게 붙일 수 있게 되었습니다. 이는 기존 시스템 안정성을 유지하면서 클라우드와 AI 기술을 도입하려는 조직에 현실적 대안을 제공합니다.발표 자료 및 참고 링크#제목유형바로가기1Sidecar pattern – Cloud Design Patterns설계 가이드https://learn.microsoft.com/azure/architecture/patterns/sidecar 2Announcing the General Availability of Sidecar Extensibility in Azure App ServiceGA 발표 블로그https://techcommunity.microsoft.com/blog/appsonazureblog/announcing-the-general-availability-of-sidecar-extensibility-in-azure-app-servic/4267985 3Sidecars in Azure App Service: A Deep Dive심층 기술 블로그https://azure.github.io/AppService/2025/03/06/Sidecars-Deep-Dive-Part1.html 4Integrating AI into your Python Apps with App Service Sidecars세션 동영상https://learn.microsoft.com/shows/azure-developers-python-day-2024/integrating-ai-into-your-python-apps-with-app-service-sidecars 사이드카 패턴은 기존 애플리케이션 옆에 AI 기능을 탑재해 빠르게 가치를 검증하고 장기적으로 확장할 수 있게 하는 핵심 방법론입니다. 최소한의 리스크로 AI 시대를 준비하려는 개발자·기업들에게 유용한 선택지라 할 수 있습니다.
AF 김태영
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장애를 넘어, 기술로 연결되는 기회 – Microsoft ENGAGE
마이크로소프트가 장애 대학생을 위한 단기 테크 역량 강화 프로그램 ENGAGE Program을 시작합니다.AI, Cloud, Copilot 등 최신 기술 트렌드와 함께, 취업 특강, 모의 면접, 현직자 네트워킹까지 경험할 수 있는 특별한 기회! 서울 소재 대학(학부/석사/박사) 재학생 중, 장애를 경험한 학생이라면 누구나 참여할 수 있어요. 수료 시에는 인증서와 Microsoft 채용 정보 우선 제공 혜택도 주어집니다.📅 일정: 4/14, 4/21 (온라인) + 4/30 (오프라인)🔗 신청하기: https://aka.ms/engagekorea
AF 김태영
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회사 부서원 모집 공고 작성을 위한 에이전트
채용공고 작성 지원 에이전트 시스템개요중소기업을 위한 채용공고 작성 및 관리 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 회사 소개, 부서 전문성 소개, 구직자 면접 질문까지 포함한 완성도 높은 채용공고를 작성하는 데 도움을 주는 AI 기반 에이전트 시스템입니다.문제 정의중소기업은 대기업과 달리 전문적인 인사팀이나 마케팅팀의 부재로 인해 매력적인 채용공고 작성에 어려움을 겪습니다. 특히 잡코리아나 사람인과 같은 구인사이트에 등록할 때, 회사 소개와 부서 전문성을 효과적으로 표현하고 적절한 면접 질문을 구성하는 것이 쉽지 않습니다.해결 방안이러한 문제를 해결하기 위해 세 단계의 AI 에이전트로 구성된 시스템을 개발했습니다:모집요강 에이전트: 회사의 정책과 목적에 맞는 초안 작성부서장 에이전트: 작성된 내용 검수 및 수정사항 지적최종결과 에이전트: 수정사항을 반영하여 HTML 형태로 최종 공고 생성기능 및 특징맞춤형 회사 소개: 기업의 비전, 가치, 문화적 특성을 반영한 전문적인 회사 소개 작성부서 전문성 강조: 해당 부서의 주요 업무와 전문성을 구체적으로 소개효과적인 면접 질문: 지원자의 역량과 적합성을 평가할 수 있는 맞춤형 면접 질문 제공반복적인 검증 과정: 부서장 에이전트의 검토를 통한 정확성과 적합성 향상HTML 변환: 완성된 채용공고를 즉시 웹에 게시할 수 있는 HTML 형식으로 제공구현 사례 - 상생솔루션 마케팅부 신입 채용시스템 구현의 예시로, 시스템에어컨 임대 및 자재 공급 기업인 상생솔루션의 마케팅부 신입 채용 공고를 작성했습니다.모집요강 에이전트가 기본 정보를 바탕으로 초안 작성부서장 에이전트가 검토 후 자격 요건 구체화, 면접 질문 개선 등의 피드백 제공모집요강 에이전트가 수정사항 반영하여 개선된 버전 작성최종결과 에이전트가 웹 게시용 HTML 형식으로 최종 공고 생성기대 효과시간 및 비용 절감: 채용공고 작성에 필요한 시간과 인력 비용 감소전문성 향상: 전문적이고 매력적인 채용공고로 우수 인재 지원율 증가일관성 유지: 회사의 브랜드 이미지와 일관된 메시지 전달맞춤형 솔루션: 각 기업과 부서의 특성에 맞는 맞춤형 채용공고 작성향후 발전 방향다양한 산업별 템플릿 추가지원자 분석 기능 통합으로 타겟 인재 맞춤형 공고 작성 지원다국어 지원으로 글로벌 인재 채용 지원채용 트렌드 데이터 분석 및 반영 기능 추가 화면-Tools 화면-Agents 화면-Teams
아소미
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[API도구특급이벤트] 개인 비서 만들기
“어시웍스 API 도구 생성 방법 - 특급편”에 소개된 예제에 따라 개발해 보았습니다. 내가 좋아하는 음식을 설농탕, 파인애플이라 알려준 다음,배 고프다고 하면 설농탕과 파인애플 볶음밥을 추천 메뉴로 알려주네요.또 좋아하는 과일을 물으면 파인애플이라고 알려 줍니다. 그리고 내가 좋아하는 것을 독서이고 좋아하는 가수를 알려준 다음심심할 때 뭐 하면 좋겠느냐고 물으니책 읽기와 좋아하는 가수의 음악 감상을 추천해 줍니다. 이런 것이 고정된 방식의 DB 검색과 LLM을 이용한 검색의 차이인 것 같습니다. 어시웍스를 이용하니 아주 빠르고 편하게 만들 수 있어 좋네요.
삶과노래
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