31weeks

[31Log-4] 앞으로 이 블로그에 올라올 글들

31weeks — Mon, 9 Mar 2026 17:58:56 +0900

블로그를 정리하기로 하면서
글의 구조도 조금 정리해보기로 했다.

앞으로 이 블로그에는
몇 가지 다른 종류의 글들이 올라올 것 같다.

먼저, 31 Log는 지금처럼 블로그를 정리해가는 과정과
생각들을 기록하는 일지에 가까운 글들이다.

그리고 Dev Log에는 개발 프로젝트의 진행 과정이나
기록들을 남겨보려고 한다.

기존에 작성했던 글들은 당분간 그대로 두고
그 위에 새로운 기록들이 쌓이는 방식이 될 것 같다.

아직은 완전히 정리된 구조는 아니지만
조금씩 방향을 만들어가고 있다.

[31Log-3] 개발 기록을 남기기 위한 준비

31weeks — Sun, 8 Mar 2026 16:43:24 +0900

개발 프로젝트들을 기록할 수 있도록
블로그에 새로운 카테고리를 만들었다.

그동안은 필요한 지식이나 잠시 정리할 내용들을 중심으로 글을 남겼다면,
앞으로는 개발 과정 자체도 기록해보려고 한다.

함께, 프로젝트를 정리하고 관리하기 위한
새로운 GitHub도 만들었다.

아직은 준비 단계에 가깝지만,
기록을 남길 수 있는 구조가 조금씩 만들어지고 있는 것 같다.

앞으로 어떤 이야기들이 쌓이게 될지
천천히 기록해보려고 한다.

[31Log-2] 기록의 방식이 바뀔 것 같다

31weeks — Tue, 17 Feb 2026 17:04:33 +0900

지금까지 이 블로그는

잠시 알게 된 지식이나
그때그때 필요했던 내용을 정리하는 공간에 가까웠다.

앞으로는
조금 다른 방식으로 운영해보려고 한다.

단발적인 정리보다는
과정을 남기는 기록에 가까운 형태로.

블로그를 활성화해가는 과정,
프로그램을 개발하는 과정,
기존의 글과 카테고리를 정리해가는 과정처럼,

시간의 흐름이 있는 이야기들을
일지 형태로 남겨보려고 한다.

당분간은 기존의 글들을 그대로 두고,
그 위에 새로운 기록이 쌓이는 방향이 될 것 같다.

이 변화 역시
31 Log에 계속 남겨보려고 한다.

[31Log-1] 시작 - 로고를 바꾸기로 했다

31weeks — Tue, 17 Feb 2026 15:56:24 +0900

블로그를 천천히 정리해보기로 했다.

그 시작으로,
로고를 먼저 바꾸기로 했다.

앞으로 이 카테고리, 31 Log에는
블로그를 정리해가는 과정을 기록해볼 예정이다.

이 글은 그 첫 번째 기록이다.

31weeks.com logo

[리뷰] 네이버 현대카드 edition 2 + 특별 이벤트(2026년 1월)

31weeks — Sun, 25 Jan 2026 17:53:51 +0900

네이버 현대카드 edition 2

카드사 홈페이지에서 캡쳐한 카드사진을 첨부하고 나에게는 필요도 없는 포인트와 적립 혜택들을 비교하면서 혜택이 많다/적다, 좋다/나쁘다를 비교하지 말고 실제 카드를 발급 받아서 실물 사진과 함께 리뷰를 해보자.

1. 2026년 1월 특별 이벤트

기 간 : 2026.01.01 ~ 2026.02.28
조 건 : 20만원 이상 사용
혜 택 : 네이버페이 포인트 10만 포인트 + 네이버 플러스 멤버쉽 연간 이용권

1) 특별 이벤트 1

2026.01.01 ~ 2026.02.28 동안 20만원 이상 사용하면 10만원 네이버페이 포인트 10만 포인트와 네이버 멤버십 연간 이용권(46,800원/연)을 받을 수 있고 디지털 콘텐츠 혜택으로 Netflix, Xbox Game Pass, Spotify(택1)도 이용할 수 있다.

따라서, 초기 10만 포인트를 받고, 매년 네이버 멤버십(46,800원/연)과 spofity(8,690원 x 12개월 = 104,280원)를 합쳐서 151,000원의 혜택을 볼 수 있다.

나는 이미 네이버 멤버십과 spofity를 구독하고 있었으며, 대부분의 온라인 쇼핑을 네이버에서 하는 것으로 바꿔오고 있었고 기존에 사용중인 카드들의 혜택이 안좋게 바뀌어서 새로운 카드를 찾던 중, 특별 이벤트1의 혜택에 혹 해서 발급을 받았다.

특별 이벤트 1

2) 특별 이벤트 2

가구/가전/패션 카테고리에서 일부 상품 한정으로 최대 12% 즉시 할인 혜택도 있는데, 나랑은 별로 상관 없는 혜택이다.

일부, 한정, 최대.

한마디로 이 혜택은 안주겠다는 말이다. 혜택은 안주고 홍보하기에는 좋은 단어들. 그리고 최대 12% 즉시 할인은 가전 카테고리 기준이라고 한다.

네이버 쇼핑 카테고리에서 가구/가전/패션 카테고리 상품들 중에서 12% 즉시 할인을 받을 수 있는 가전 카테고리의 상품들을 보면 12%를 즉시 할인 해주는 상품은 거의 없다.

12% 할인이 된다고 해도 30만원 이상의 상품은 월 적립 한도가 2만 포인트가 최대기 때문에 모두 적립이 안되고, 카드 혜택 실적을 채울 목적이라고 해도 가입한 달과 그 다음달까지는 전월 실적없이 혜택이 제공되므로 나에게는 큰 의미가 없는 혜택이다.

특별 이벤트 2

3) 특별 이벤트 3

펫, 베이비 역시 나와 상관 없는 혜택들이라서 패스.

특별 이벤트 3

2. 카드 기본 혜택

1) 네이버 플러스 멤버십 + 멤버십 적립대상 결제일 경우

월 쇼핑 금액 20만 원까지
- 기본 1% + 멤버십 4% + 카드 혜택 7% (월 2만원 한도) = 총 12% 적립
월 쇼핑 금액 20만 원이상
- 기본 1% + 멤버십 1% + 카드 혜택 7% (월 2만원 한도) = 총 9% 적립
월 쇼핑 금액 약 28만 원이상 (카드 혜택 월 2만원 한도 이후)
- 기본 1% + 멤버십 1% = 총 2% 적립

2) 그 외

0.7% 적립, 적립한도 제한 없음

카드 기본 혜택

3. 정리

위의 혜택들이 모두 전월 실적 50만원 이상이 되어야 받을 수 있는 혜택인데, 포인트 적립 한도가 2만 포인트이므로 네이버에서 쇼핑을 해도 약 28만원 이상 부터는 7%의 포인트 적립 혜택을 받지 못하게 된다. 추가로 20만원 이상이 되면 네이버 플러스 멤버십 적립도 4%에서 1%로 낮아지기 때문에 다른 곳에서 실적을 쌓는 방법을 생각 할 수 도 있는데, 그래도 2%의 적립은 유지 되므로 월 50만원 까지는 네이버 쇼핑을 고정적으로 이용하는 것이 좋을 것 같다.

그래서 매달 50만원씩 네이버에서 쇼핑을 한다면,

(20만원 x 5%) + (30만원 x 2%) + (카드적립 최대 20000 포인트) + (spotify 8,690원) = 44,960원/월
44,960원/월 x 12개월 = 536,280원

매달 약 4만5천원, 연간 약 53마원 정도의 혜택을 받을 수 있으니 더 나은 혜택이 있는 카드를 찾기 전 까지 당분간 사용하기 좋을 것 같다.

4. 실사용

우선 처음 2달은 전월 실적 상관없이 모든 혜택을 받을 수 있으므로 이벤트 조건을 만족시키기 위한 20만원만 결제하면 되고 두번째 달 부터는 세번째 달에 혜택을 받기 위해서 50만원 이상 결제를 해야한다.

따라서 지속적으로 구매를 해야하는 생필품이나 필수적인 것들로 장바구니를 채우고, 그래도 부족하면 그동안 사고싶었던 물건들을 이번 기회에 사 보는 것도 좋을 것 같다. (연간 53만원 까지)

아래는 첫달 사용 금액인데, 쓰다보니 20만원을 많이 넘겨버렸다. 앞으로는 계획적으로 사용할 수 있도록 하고 다음달에 특별 이벤트 포인트가 잘 들어오는지 지켜보겠다.

첫달 사용 금액

https://mkt.naver.com/naverhyundaicard2?eventCode=NAV07#section_cashback&/20230611000000001492

네이버플러스 멤버십 회원의 특권 네이버 현대카드 Ed2

네이버플러스 멤버십 회원은 최대 적립 12%

mkt.naver.com

LLM & RAG 실전 챌린지 회고

31weeks — Mon, 8 Sep 2025 19:24:37 +0900

이번 스터디를 통해 LLM과 RAG의 구조와 활용법을 직접 실습하며 감을 잡을 수 있었습니다.

단순히 이론에 머무르지 않고, 데이터 분할과 검색 전략을 적용하고 MCP까지 활용해 날씨 에이전트를 구현하며 실제 서비스로 확장될 수 있는 가능성을 확인했습니다.

또한 교재의 내용을 바탕으로 아이디어를 접목한다면, 단순 학습을 넘어 새로운 서비스를 기획하고 개발할 수 있겠다는 가능성도 얻을 수 있었습니다.

전체 과정을 기록하면서 시행착오와 배움이 정리되었고, 이는 앞으로 도메인 특화 RAG 시스템을 개발하는 데 중요한 밑거름이 될 것입니다.

한마디로 요약하자면, LLM과 RAG, 그리고 MCP까지 경험하며 실전 감각과 새로운 서비스 아이디어를 함께 얻은 뜻깊은 여정이었습니다.

[Day 14] LLM & RAG 실전 챌린지 - 날씨 에이전트 실습

31weeks — Mon, 8 Sep 2025 09:45:50 +0900

10.5 날씨 에이전트 실습

MCP를 활용하여, 사용자가 자연어로 입력한 질문에 따라 실시간으로 오늘과 내일의 날씨를 안내하는 날씨 에이전트 만들기
단순한 기능을 구현하는데 그치지 않고, MCP 서버를 구축하고 외부 날씨 API를 MCP 도구로 등록한 뒤, 클라이언트가 LLM을 통해 자연어를 분석하여 필요한 도구를 선택하고 호출하는 전체 구조를 구성

MCP 서버 실행

MCP 클라이언트 - 날씨 질문

https://openweathermap.org/

Current weather and forecast - OpenWeatherMap

OpenWeather Weather forecasts, nowcasts and history in a fast and elegant way

openweathermap.org

[Day 13] LLM & RAG 실전 챌린지 - MCP

31weeks — Mon, 8 Sep 2025 09:42:28 +0900

10.1 MCP란

MCP : 에이전트가 다양한 기능, 서비스, 시스템과 안전하고 일관되게 상호작용할 수 있도록 설계된 도구 호출 프로토콜

[ MCP 구성요소 ]

툴(Tool) : 에이전트가 호출할 수 있는 기능 단위로, 이름, 설명, 입력 파라미터, 반환 값 등을 JSON 형식으로 정의
MCP 클라이언트 : 모델 또는 애플리케이션 측에서 MCP 서버의 툴을 호출하는 인터페이스 역할을 수행
MCP 서버 : 정의된 툴을 실제로 실행하고 결과를 반환하는 실행 주체로, 외부 API 또는 로컬 도구와 연결됨
통신규약(JSON-RPC 2.0) : 모델과 MCP 서버간의 툴 호출 요청 및 응답을 주고받는데 사용되는 메세지 포맷

10.2 Model Context Protocol 개발 환경 구축하기

10.3 MCP 서버

다양한 도구, 시스템, 리소스를 MCP 표준에 따라 래핑하는 역할
내부적으로는 깃허브 API, 슬랙 API, 도커 명령어, 데이터베이스 쿼리 등을 다루지만, 외부에서는 이를 일관된 MCP 호출 구조를 통해 전근할 수 있도록 만들어줌

10.4 MCP 클라이언트

MCP 클라이언트는 AI 애플리케이션 내부에 존재하면서, 사용자의 요청이나 모델의 내부 판단에 따라 외부 MCP 서버에 명령어를 전달하는 역할
단순히 데이터를 전송하는 것이 아니라, 특정 도구(function)를 이름과 입력값을 기반으로 호출하는 펑션 콜링을 수행한다는 의미

MCP 인스펙터

list_tools.py

문서 검색 에이전트 MCP

[Day 12] LLM & RAG 실전 챌린지 - Text-to-SQL로 구현하는 상담사 에이전트

31weeks — Mon, 8 Sep 2025 09:34:36 +0900

[ Text-to-SQL ]

Text-to-SQL은 사용자의 자연어 질문을 구조화된 SQL 쿼리로 자동 변환하는 기술
데이터베이스에 대한 전문 지식이 없는 사용자도 복잡한 쿼리 없이 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있음

9.1 개발 환경 구축하기

9.2 에이전트 개발을 위한 환경 설정

9.3 병원 데이터베이스 설계하기

9.4 Text-to-SQL 에이전트 구현하기

9.5 멀티턴 대화 처리 기법

Text-to-SQL 시스템의 핵심 기능 중 하나는 사용자와의 자연스러운 대화 흐름을 유지하는 능력임

[ 멀티턴 대화 처리하기 ]

1) build_prompt 함수를 호출하여 전체 대화 기록과 새 질문을 하나의 문자열로 만듬

2) 이 문자열을 에이전트에게 전달하여 응답 생성을 요청함

3) 에이전트가 처리하는 동안, 함수 호출 이벤트를 캡쳐하여 로그에 기록

4) 에이전트가 응답을 생성하면, 해당 질문과 응답을 conversation 리스트에 추가

5) UI에 표시할 채팅 기록과 실행 로그를 업데이트

9.6 그라디오를 이용한 사용자 인터페이스

Text-to-SQL 에이전트 구현

그라디오를 이용한 사용자 인터페이스 구현

[Day 11] LLM & RAG 실전 챌린지 - 펑션 콜링 에이전트

31weeks — Mon, 8 Sep 2025 09:30:18 +0900

[ 펑션 콜링 작업 프로새스 ]

1) 함수 정의

작업하고자 하는 작업을 함수 형태로 작성 (특종 작업 또는 API 호출)

2) 도구 등록

정의한 함수들을 도구ㅠ(tools)로 등록하여 LLM이 필요할 때 사용할 수 있도록 설정
LLM이 사용자의 질문이나 명령에 따라 적절한 시점에 호출할 수 있도록 준비

3) 함수 호출 실행

LLM이 함수 호출이 필요하다고 판단하면, Function Calling Agent가 해당 함수를 식별하고 필요한 인자와 함께 호출

4) 결과 처리 및 응답 생성

함수 실행 후 반환된 결과는 LLM의 응답에 포함되어 자연스러운 문장 형태로 사용자에게 제공

8.1 개발 환경 구축하기

8.2 펑션 콜링 작동 방식 이해하기

8.3 외부 API를 활용한 펑션 콜링

펑션 콜링은 외부 API와 연동하여 실시간 데이터를 활용할 수 있도록 함으로써 RAG의 한계를 보완할 수 있음

8.4 펑션 콜링으로 구현하는 RAG 에이전트

펑션 콜링을 활용하면 복잡한 질의가 입력된 고난이도의 RAG 상황에서도 적절한 응답을 생성하는 것이 가능함

증시정보 호출 에이전트 (펑션콜링)

펑션 콜링으로 구현하는 RAG 에이전트