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모든 이동을 완성하는 기술의 기록

AI, 데이터, 제품으로 복잡한 이동과 운영의 문제를 풀어가는 과정을 공유합니다.
CTO

잇 AI(Connect AI): 도시 운영을 하나의 AI closed loop로 연결하는 방법

도시의 이동과 물류는 정적인 노선표나 하루 한 번의 배차만으로 운영하기 어렵습니다. 호출 수요가 바뀌고, 주문과 재고가 변하고, 차량과 시설의 상태도 계속 달라집니다. 그때마다 서로 다른 시스템을 열어 보고 판단한 뒤 현장에 전달하는 방식은 속도와 신뢰성 모두에서 한계가 있습니다.

임상석2026년 9월 27일
스마트시티AI 에이전트VRP온톨로지Fleet OS
WMS

AI와 개발하며 배운 것을 팀 규칙으로 남기는 법: WMS의 컴파운드 트리아지

AI와 함께 개발하며 발견한 시행착오는 대화가 끝나면 사라지기 쉽습니다. WMS 개발팀은 이를 후보로 모으고 사람이 검토해 다음 작업에서 다시 쓰는 규칙으로 남기고 있습니다. 공용 Drawer에서 발견한 문제 하나가 실제 팀 규칙으로 이어진 과정도 함께 소개합니다.

최영호2026년 8월 18일
AIAI 에이전트Compound TriageWMS
TMS

경로 최적화를 넘어서: 배송 권역을 검증하고 발굴하는 최적화 엔진 만들기

전용차량 한 대를 더 붙이는 게 이득일까요, 손해일까요? 그리고 어디를 묶어야 그 한 대가 흑자가 될까요? 경로를 최단으로 만드는 최적화는 이 질문에 답해주지 않았습니다. 저희가 만든 건 “가장 짧은 경로”가 아니라 “현장에서 방어 가능한 권역”을 찾는 엔진이었습니다.

백효현2026년 7월 31일
VRP물류TMS최적화
TMS

AI 하네스: 반복 가능한 에이전트 개발 환경 만들기

모든 팀원이 같은 기준으로 업무를 시작하고, 질문하고, 완료한다면 어떨까요? 요구사항 정리부터 구현, 테스트, MR, JIRA 정리까지 말이죠. 저희가 AI 하네스를 만들며 바란 건 이것이었습니다.

강수아2026년 7월 13일
AIAI 에이전트AI 하네스TMS

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