RAG, applied AI, time-series learning and payment workflows. Read the system boundaries, implementation choices and examples behind the work.RAG·AI·시계열 학습·결제 흐름을 다룹니다. 직접 개발한 시스템의 구조와 설계에서 내린 선택을 구체적인 예시와 함께 정리했습니다.
How I connected document ingestion, structured source identity and vector retrieval to answers that can be traced back to eligible evidence.문서 수집, 구조화된 출처 식별, 벡터 검색을 연결해 답변의 근거를 추적할 수 있도록 만든 과정을 정리했습니다.
How I combined server-calculated facts, reviewed knowledge and optional AI enrichment in 360, while keeping applicability and fallback behavior explicit.360에서 서버 계산 사실, 검수된 지식, 선택적인 AI 보강을 결합하고 적용 조건과 대체 응답을 명시적으로 관리한 방법입니다.
Experimental learning on historical market time series: a neural classifier, policy-learning experiments and separate tools for time-aware evaluation.과거 시장 시계열을 이용한 신경망 분류 모델, 정책 학습 실험, 시간 정합성을 관리하는 별도 평가 도구를 구현한 과정을 정리합니다.
How I connected Stripe Checkout, verified payment events and lesson credits, while separating transactional bookings from Calendar, Meet and email follow-up.Stripe Checkout·검증된 결제 이벤트·수업 크레딧을 연결하고, 예약 트랜잭션과 Calendar·Meet·이메일 후속 처리를 분리한 방법입니다.