[AI 뉴스] 2026-07-16 — LTM·앤트로픽 파트너십 · DeepSeek 창업자 세계 최부유
2026년 7월 16일 AI 업계는 엔터프라이즈 도입 가속화, 대규모 언어모델의 문화적 편향 연구, 그리고 안전성 규제 프레임워크를 둘러싼 굵직한 발표들로 채워졌다. 앤트로픽은 인도 IT 대기업 LTM과의 전략적 파트너십과 함께 Claude가 언어별로 다른 태도를 보인다는 흥미로운 연구
EKKO 직접 조회 90%가 잘못된 이유 #shorts #SAP #ABAP
1. I_SchedulingAgreement가 해결하는 문제 구매 스케줄링 어그리먼트(Scheduling Agreement)는 장기 공급 계약을 체결하고 그 아래에 반복적인 납기 일정(Delivery Schedule Line)을 관리하는 SAP 표준 프로세스입니다. 전통적으로 개발자는
CDS vs EKPO — 구매 계약 조회 차이 #shorts #SAP #ABAP
1. I_PurchaseContractItem이 해결하는 문제 구매 계약(Purchasing Contract)은 특정 자재나 서비스를 정해진 기간·조건에 반복 조달하기 위한 아웃라인 협약(Outline Agreement)입니다. SAP ERP 시절에는 EKKO(헤더)/EKPO(아이템)
아직도 sy-subrc? Exception Class 3단계 #shorts #SAP #ABAP
개요 및 이 글에서 다루는 것 ABAP 개발자라면 CALL FUNCTION 뒤에 무의식적으로 IF sy-subrc <> 0 를 붙이는 습관이 있을 것이다. 하지만 sy-subrc = 4 가 의미하는 바가 "레코드 없음"인지 "권한 오류"인지 "락 실패"인지는 매뉴얼을 뒤져야
S/4HANA 전환 90%가 Open Items 누락 #shorts #SAP #Finance
S/4HANA 전환에서 Open Items가 프로젝트 성패를 가르는 이유 SAP ECC에서 S/4HANA로 넘어가는 Finance 전환 프로젝트에서 가장 많은 프로젝트가 무너지는 지점은 놀랍게도 마스터 데이터도, 조직구조도 아닌 Open Items(미결 항목) 입니다. Open Item
헤더-아이템 따로 조회 그만 — $expand 3단계 #shorts #SAP #RAP
개요와 이 글에서 얻어갈 것 OData 서비스를 개발하면서 헤더와 아이템을 두 번씩 나눠 호출하고 있다면, 이는 네트워크 왕복(round-trip)을 두 배로 소비하는 안티패턴입니다. 실제로 판매 주문 500건을 화면에 뿌리려고 헤더 GET → 아이템 GET을 순차 호출하면 500 +
GridList 없이 Fiori 모바일 대응하면 큰일 #shorts #SAP #Fiori
개요 및 이 글에서 다루는 것 SAP Fiori 앱을 데스크톱에서만 테스트하고 배포한 뒤 "모바일에서 표가 잘려 보인다"는 컴플레인을 받아본 개발자가 많을 것입니다. Fiori 디자인 가이드라인은 세 가지 폼팩터(Phone/Tablet/Desktop)를 동시에 지원해야 한다고 명시하지만
Fiori 동적 타일 30초 만에 연동 — OData 카운터 #shorts #SAP #Fiori
개요 및 이 글에서 얻어갈 것 Fiori Launchpad에 앱을 배포했는데 사용자들이 "타일만 봐서는 지금 처리할 일이 있는지 없는지 모르겠다"고 불평한 경험이 있다면, 이 글이 정확히 그 문제를 해결합니다. Static Tile(정적 타일)만 나열된 홈 화면은 사용자에게 매번 앱을
cds deploy 생략 금지 — HANA 연결 깨지는 이유? #shorts #SAP #CAP
개요 및 학습 체크리스트 CAP(Cloud Application Programming Model) 프로젝트를 로컬 SQLite에서 개발하다가 BTP의 HANA Cloud로 처음 배포할 때 가장 흔히 겪는 실패가 "연결은 성공했는데 테이블이 없다" 또는 "Database user is m
역할 카탈로그 vs 역할 그룹 차이 3가지 #shorts #SAP #Fiori
이 글의 목적과 도달점 SAP Fiori Launchpad(FLP)를 처음 접하면 사용자 화면에 표시되는 타일과 그룹이 어디에서 오는지, 어떤 순서로 조립되는지 파악하기가 쉽지 않습니다. 특히 Role Catalog (역할 카탈로그)와 Role Group (역할 그룹)이라는 두 축이 헷
Content Modifier vs Script — 차이 3가지 #shorts #SAP #BTP
1. Content Modifier와 Script의 본질적 차이 SAP Integration Suite(구 Cloud Integration, CPI)로 iFlow를 설계하다 보면 "이 데이터 변환을 Content Modifier로 처리해야 하나, Script로 처리해야 하나?"라는 판단
Draft 필드 직접 수정 — 큰일 나는 실수 3가지 #shorts #SAP #RAP
Draft 상태 관리의 핵심: Admin 필드란 무엇인가 SAP RAP(RESTful ABAP Programming Model)에서 Draft 기능은 사용자가 데이터를 편집하는 동안 임시로 보관하고, 여러 세션을 넘나들면서도 작업을 이어갈 수 있게 하는 매우 중요한 메커니즘이다. 이 D
F4 Value Help Association 없이 실패 3가지 #shorts #SAP #RAP
RAP F4 Value Help가 UX와 데이터 무결성에 미치는 영향 Fiori Elements 화면에서 사용자가 입력 필드를 클릭했을 때 뜨는 조회 팝업, 이른바 F4 Help(Value Help)는 단순한 편의 기능이 아닙니다. 이 팝업은 사용자가 잘못된 코드를 입력해서 서버 왕복
CDS 어노테이션 30초 만에 파악 — UI·OData 제어 핵심 #shorts #SAP #ABAP
개요와 이 글에서 얻어갈 것 CDS(Core Data Services)에서 @Annotation 은 단순한 주석이 아닙니다. Fiori Elements가 자동으로 렌더링하는 리스트 컬럼, OData $metadata에 노출되는 필드의 의미론적 타입, 검색 우선순위, VDM(Virtual
ABAP 개발자 90%는 아직 LOOP — REDUCE 전환 실전 #shorts #SAP #ABAP
개요와 이 글에서 얻을 것 ABAP 7.40 이후 도입된 REDUCE 는 컬렉션을 단일 값으로 축약(reduce)하는 표현식 기반 구문입니다. 과거에는 합계·최대값·문자열 병합을 위해 DATA 선언 → LOOP AT → 누산 → ENDLOOP 4단계를 거쳐야 했지만, REDUCE 는 이
표준 수정 없이 RAP 커스터마이징하면 그만 #shorts #SAP #RAP
개요 및 목표 SAP S/4HANA Cloud와 On-Premise 환경에서 표준으로 제공되는 Business Object(BO)를 확장할 때, 과거처럼 APPEND 나 소스 수정으로 접근하면 다음 릴리스에서 필드 충돌·활성화 실패·업그레이드 롤백이라는 값비싼 대가를 치릅니다. RAP(
UI5 개발자 90%가 놓치는 Formatter 변환 패턴 #shorts #SAP #UI5
개요 및 이 글에서 다룰 것 SAP UI5 애플리케이션에서 화면에 데이터를 뿌릴 때, 백엔드에서 내려온 원본 값을 그대로 노출하면 사용자 경험이 어색해집니다. 예를 들어 20260714 라는 문자열, 1500000.00 이라는 숫자, P 라는 코드 값은 각각 2026-07-14 , 1,
[AI 뉴스] 2026-07-14 — J-스페이스 발견 · UST 물리적 AI 확장
\n 2026년 7월 둘째 주, 앤트로픽(Anthropic)은 세 가지 서로 다른 층위에서 자사의 존재감을 입증했다. 하나는 대중과의 감성적 소통을 시도한 브랜드 캠페인이고, 또 하나는 반도체·제조업 현장으로 파고드는 산업 침투 전략이며, 마지막 하나는 모델 내부의 '생각'을 들여다보는
Message Mapping vs XSLT 어떤 게 더 빠를까? #shorts #SAP #BTP
이 글에서 다룰 내용과 도달 지점 SAP Integration Suite의 Cloud Integration(iFlow) 안에서 데이터를 변환할 때 개발자가 가장 먼저 마주하는 결정은 Graphical Message Mapping 을 쓸 것인가, 아니면 XSLT Mapping 을 쓸 것인
아직도 CONT vs DISC 헷갈려? HANA 분위수 핵심 #shorts #SAP #HANA
1. 왜 분위수 함수가 실무 분석의 핵심인가 매출 데이터, 응답 시간, 재고 회전율 같은 수치형 지표를 다룰 때 평균(AVG)만으로는 데이터의 진짜 모습을 놓치기 쉽습니다. 한 명의 초대형 고객이 전체 평균을 왜곡시키거나, 응답 시간의 상위 5%가 서비스 품질을 좌우하는 상황은 SAP