🔥 우리 FISA 5기, 첫 기술 세미나를 돌아보며

1차 기술 세미나, 그 뜨거웠던 현장 ⭐

드디어 우리 FISA 5기의 첫 기술 세미나가 열렸다. 각자 팀을 이루어 몇 주간 깊이 파고들었던 기술 주제를 동료들 앞에서 발표하는 시간. 단순한 지식 공유를 넘어, 우리가 AI 엔지니어로서 얼마나 성장했는지 서로 확인하고, 또 새로운 자극을 받는 자리였다.

📚 다양한 기술 스택의 향연: 팀별 발표 주제 & 나의 질문

정말 넓은 스펙트럼의 주제들이 쏟아져 나왔다. RAG, MLOps, MSA부터 최신 AI Agent까지. 각 발표를 들으며 떠올랐던 나의 질문과 생각을 정리해봤다.
우리 팀의 발표 주제는 “Docker 기반 실시간 MLOps 구축”이었다. 이에 관해서는 다음에 추가 포스팅을 올릴 예정 📌

팀	발표 주제	나의 질문 → 배운 점
1팀	RAG, 기술에서 실무로	Q: RAG의 성능을 실무에서 안정적으로 유지하는 비결은? A: 단순히 구현을 넘어, Chunking 전략, Embedding 모델 선정, 그리고 지속적인 평가(RAGAs)가 핵심이라는 것을 배웠다. 체크리스트 기반의 체계적인 접근이 인상 깊었다.
2팀	딥러닝 핵심 아키텍처 분석	Q: 트랜스포머가 정말 만능일까? A: 각 아키텍처(MLP, CNN, RNN, LSTM, Transformer)의 역사와 장단점을 명확히 비교해주어, 문제에 맞는 적절한 모델을 선택하는 것이 중요함을 다시 한번 깨달았다.
3팀	데이터 불균형과 Fuzzy SVM	Q: 데이터 불균형 문제는 왜 항상 어려운 숙제일까? A: SMOTE 같은 기법을 넘어, 엔트로피 기반의 Fuzzy SVM이라는 새로운 접근법을 알게 되었다. 데이터의 특성을 더 깊이 이해하려는 노력이 중요했다.
4팀	Docker 기반 실시간 MLOps	Q: 우리 팀이 구축한 MLOps와 무엇이 다를까? A: 실시간 사용자 데이터를 처리하는 파이프라인을 보며, 우리가 구축한 배치(batch) 중심의 파이프라인 너머의 세계를 엿볼 수 있었다. 스트림 처리의 중요성을 느꼈다.
5팀	MSA 개념 및 주요 기술 스택	Q: MSA, 정말 좋기만 할까? A: MSA의 장점뿐만 아니라, 분산 시스템이 가지는 복잡성(통신, 데이터 정합성, 로깅)에 대해서도 깊이 다뤄주어 균형 잡힌 시각을 가질 수 있었다.
6팀	금융권 AI와 RAG	Q: 금융 도메인에서 RAG를 사용할 때 가장 큰 허들은? A: 역시 보안과 데이터 정합성 문제. 외부 LLM API를 사용하는 것의 한계와, 사내 구축(On-premise) 시 고려해야 할 점들을 현실적으로 짚어주었다.
7팀	AI Agent와 MCP	Q: AI Agent는 어떻게 스스로 작업을 수행할까? A: ReAct 파이프라인과 MCP(Multi-Copilot Platform)의 개념을 통해, LLM이 단순한 챗봇을 넘어 외부 도구를 활용하고 스스로 추론하며 작업을 해결하는 과정을 이해할 수 있었다.
8팀	DB-LLM 시스템 통합 아키텍처	Q: LLM은 어떻게 데이터베이스를 이해하고 소통할까? A: Text-to-SQL, 시맨틱 레이어 등 LLM이 정형 데이터와 상호작용하는 다양한 아키텍처 전략을 보며, LLM의 활용 가능성이 무궁무진함을 느꼈다.

🤔 세미나를 마치고: 느낀 점

이번 기술 세미나는 한마디로 “지식의 확장과 새로운 동기부여” 였다.

시야의 확장: 내가 아는 MLOps, RAG가 전부가 아니었다. 다른 팀의 발표를 들으며 같은 기술이라도 얼마나 다른 관점과 깊이로 접근할 수 있는지 배웠다. 특히 다른 팀의 MLOps 구축 사례와 우리 팀의 사례를 비교하며 많이 배울 수 있었다.
새로운 관심사 발견: Fuzzy SVM, AI Agent, DB-LLM 통합 전략 등 이름만 들어봤던 생소한 분야에 대한 흥미가 생겼다. 당장이라도 직접 실습해보고 싶은 주제들이 생겼다. (프로메테우스를 이용한 MSA 로깅, LangSmith 트래킹은 꼭 해봐야지!)
함께 성장하는 즐거움: 동료들의 성장을 직접 눈으로 확인하고, 건강한 자극을 받았다. 서로 질문하고 답하며 함께 성장하고 있다는 느낌이 강하게 들었다. 😭

첫 기술 세미나는 끝났지만, 진짜 공부는 이제부터 시작이다. 이번에 얻은 지식과 자극을 원동력 삼아, 다음 프로젝트에서는 한 뼘 더 성장한 모습을 보여주고 싶다. 🔥