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여기어때 게시글

여기어때에서 작성한 기술 블로그 게시글들을 확인해보세요

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여기어때•2026년 1월 28일

Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트

Android On-Device AI 기술인 Gemini Nano와 ML Kit를 활용하여 앱 내에서 요약, 번역, 이미지 설명 등의 기능을 구현한 해커톤 프로젝트 경험을 공유합니다. 기기 제약 사항과 실제 적용 사례를 소개하며, 온 디바이스 AI의 가능성을 제시합니다.

ArchitectureBigDataAI
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여기어때•2026년 1월 28일

해외 숙소 리스트 성능 개선기 : 반쪽짜리 SSR에서 완벽한 인피니트 스크롤까지

여기어때는 SSR 구조 개선, 인피니트 스크롤 구현 시 발생한 UX 문제 해결, 불안정한 외부 API 엣지 케이스 처리 등을 통해 해외 숙소 리스트 성능을 개선했습니다. LCP 21% 개선 및 사용자 경험 지표 향상을 이루었으며, 모바일 환경에 최적화된 UX 개선 전략을 적용했습니다.

BackEndFrontEndArchitecture
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여기어때•2026년 1월 28일

Elasticsearch 거리 기반 가중치로 검색 랭킹 최적화하기

Elasticsearch를 활용한 좌표 기반 검색에서, 랭킹 점수에 거리별 가중치를 적용하는 두 가지 방법(`geo_distance` 기반 구간 가중치, `decay` 함수)을 소개하고 각 방식의 특징과 활용 방안을 설명합니다.

InfraBackEnd
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여기어때•2026년 1월 9일

연관 키워드 추천

여기어때는 '연관 키워드 추천' 시스템 구축 시, 데이터 특성을 고려하여 Word2Vec 모델을 선정했습니다. 동시 검색 패턴, 지역적/맥락적 타당성을 기준으로 데이터를 분석하고, 초기화 문제(Initialization Problem)를 해결하기 위해 Word2Vec과 Co-occurrence Filtering을 결합한 하이브리드 파이프라인을 적용했습니다.

AIBigData
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여기어때•2026년 1월 9일

전시 동적필터 리팩토링

여기어때 전시개발팀은 동적 필터의 AS-IS 구조가 페이지 타입별 정책 분산과 복제 중심의 확장에 어려움을 겪자, 이를 리팩토링했습니다. 정책과 생성 흐름을 분리하고, 페이지별 정책을 enum 기반의 전략 패턴으로 구조화하여 확장성과 유지보수성을 개선했습니다.

FrontEnd
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여기어때•2026년 1월 2일

패키지 여행에 가이드의 경험를 더하다 ‘여기어때 가이드팩’

여기어때가 '스타 가이드'와 함께하는 새로운 패키지 여행 상품 '가이드팩'을 일본 시장에 선보입니다. 전문 가이드의 경험과 이야기가 여행의 만족도를 높이며, 테마별 맞춤 굿즈와 콘텐츠로 차별화된 경험을 제공합니다.

Architecture
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여기어때•2025년 12월 30일

여기어때가 새해를 맞이하는 방법

여기어때가 '지니' 콘셉트로 2026년 송년 행사를 개최했습니다. 타로, 가챠, 소원 보드 등 다양한 체험 프로그램과 마술 공연, 올핸즈 미팅, 럭키드로우가 진행되었으며, 구성원들의 소망 성취를 응원하는 따뜻한 시간으로 마무리되었습니다.

Architecture
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여기어때•2025년 12월 24일

[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자

AWS re:Invent 2025에서는 AI Agent 시대의 개막과 함께 '프론티어 에이전트(Frontier Agents)'가 소개되었으며, AI 시대에 필요한 개발자 역량으로 '르네상스 개발자'가 제시되었습니다.

InfraAIAll
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여기어때•2025년 12월 22일

Coroutine Async 로 지도보기 API 성능 개선하기

지도 보기 API의 8~10초에 달하는 응답 시간을 Coroutine Async와 동적 Window 분할 전략을 통해 2초로 단축시킨 경험을 공유합니다. 외부 API 수정 없이 클라이언트 측 최적화만으로 성능을 획기적으로 개선했습니다.

BackEnd
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여기어때•2025년 12월 22일

전시 도메인에 Kotlin DSL적용하기

Kotlin DSL을 숙박 상품 전시 도메인에 적용하여 코드 가독성을 크게 향상시킨 경험을 공유합니다. DSL 도입의 장점과 함께 코드량 증가, 러닝 커브 등의 아쉬운 점도 분석하여 실용적인 적용 기준을 제시합니다.

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