GitHub Actions로 커밋/PR 변경 이력 자동 문서화하기 요즘 회사에서 본격적으로 깃허브로 협업하며 서비스 개발을 진행하다보니 변경 내용을 따라가기가 벅차더라구요. 저도 포함해서 다들 깃허브에 익숙하지 않아서 깃 커밋 메세지 작성이 서툴기도 하고.. 매번 변경사항 찾아서 확인하는 것도 일이라 변경사항을 한 눈에 알 수 있게 텍스트로 정리해서 보고 싶다 생각이 들었습니다. 그래서 방법을 찾아 보니 Github Actions을 활용하면 push가 발생하거나 PR이 발생하는 등 깃허브에서 발생한 액션을 트리거 삼을 수 있더라구요. 바로 실무에 적용해봤는데 활용성이 좋아서 여러 프로젝트에 적용하면 좋을 것 같아 공유해봅니다. Github Actions와 LLM의 API KEY를 이용해 PR을 올리기만..

LLM 이후 2025년부터 가장 핫한 키워드는 Agent입니다. Agent는 단순히 질문에 답변하는 LLM을 넘어, 목표(Task)를 달성하기 위해 여러 도구와 모델을 조합하여 문제를 해결하는 시스템을 의미합니다. 이제 특정 Task만을 처리하는 걸 넘어서 여러 LLM 기능을 조합하여 사용자의 요구사항을 스스로 분석하고 필요한 작업을 '알잘딱깔센'으로 수행하는 Agent 시스템에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이때 여러 Agent를 잘 설계하고 동작하기 위한 프레임워크가 존재하는데 그중 가장 많이 사용되는 LangGraph에 대해 자세히 설명해보고자 합니다. 1. 기존 Chain 기반 LLM Workflow의 한계기존 LLM 애플리케이션은 대부분 LangChain의 Chain 구조처럼 단방향 파이프라인..

C. Truong, L. Oudre, N. Vayatis. Selective review of offline change point detection methods. Signal Processing, 167:107299, 2020. [journal] [pdf] 이 논문은 다변량 시계열에서 여러 변경점을 오프라인으로 감지하는 알고리즘에 대한 선별적인 검토를 제공합니다. 변경점을 찾는 방법론은 광범위한데 저자들은 이 광범위한 연구 분야를 세 가지 핵심 요소를 기반으로 설명하고 있습니다. 선별적인 검토인 이유는 해당 구조를 따르지 않는 방법론은 제외되었기 때문이며 이는 한계에도 언급되어 있습니다. 해당 논문은 비용함수 기반의 최적화 문제로 변경점을 찾지만 베이즈(Bayesian) 기반의 접근법의 경우 확..