AWS 기술 블로그

Category: Amazon QuickSight

농심 켈로그의 Amazon Comprehend 감성분석을 활용한 SNS 대시보드 및 알림 구축 사례

농심 켈로그는? 호랑이 기운이 솟아나는 콘푸로스트로 잘 알려진 농심 켈로그는 세계 최대의 시리얼 기업인 켈로그와 식품회사인 농심의 합작으로 1981년 설립되었습니다. 국내에 안성공장을 보유하고 있으며 콘푸로스트, 첵스초코, 리얼 그래놀라, 아몬드 푸레이크 등 대표 제품이 있고 프링글스, 켈로그 바, 프로틴 그래놀라 등으로 제품 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 농심 켈로그는 ‘Be the 1st choice of breakfast, snacks and people’ 이라는 비전을 기반으로 소비자의 니즈 충족과 건강한 라이프 스타일 확대를 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 배경 B2C 기업은 다양한 채널에서 발생하는 제품 리뷰와 포스팅을 모니터링하고 비즈니스에 활용하고자 하나, 이런 환경을 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 제한된 인력으로 다양한 채널에서 발생하는 리뷰 및 포스팅을 모두 확인하고 분석하는 데는 상당한 시간이 소요되며, 모니터링 채널이 증가할 경우 업무 부하가 […]

Amazon CloudFront를 활용한 미디어 서비스 모니터링 방안, 1부 : 표준 로그 기반 분석

미디어 서비스 환경에서 최종사용자와 직접 통신하는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 성능 및 가용성을 모니터링하는 것은 매우 중요합니다. 모든 미디어 데이터는 CDN 인프라를 통해 최종사용자에게 전달되므로 콘텐츠 공급자는 CDN 캐시서버와 최종사용자 사이의 네트워크 통신에 대한 가시성을 확보할 필요가 있습니다. 만약 해당 구간의 실시간 트렌드 모니터링에 대한 가시성을 확보할 수 있다면, 지역별 트래픽 패턴이나 에러율 패턴 혹은 성능 […]

AWS Glue DataBrew와 Amazon QuickSight를 이용한 반정형 중첩 JSON 데이터 분석

이 글은 AWS Big Data Blog에 게시된 Simplify semi-structured nested JSON data analysis with AWS Glue DataBrew and Amazon QuickSight by Sriharsh Adari, Amogh Gaikwad, and Rahul Sonawane을 한국어 번역 및 편집을 하였습니다. 산업이 성장하고 데이터양이 늘어나면서 빅데이터 분석이 데이터 분석이나 기계 학습(ML)에서 공통으로 사용되고 있습니다. 데이터는 정형, 반정형 및 비정형 형식의 다양한 소스에서 발생합니다. […]

Amazon Lookout for Vision과 Rekognition을 이용한 부품 결함 감지 시스템 구축하기

결함 감지 자동화 시스템 개발 배경 현재 제조 업계 인공지능 기술은 23억 달러의 시장 가치를 가지고 있으며, 이 가치는 2027년에는 163억 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다. 오늘날 인공지능 기술 중 제조업에서 많이 사용하는 머신 비전은 대부분 PC 기반이지만, 머신 비전을 온프레미스 서버 또는 기계와 소프트웨어 통합형으로 사용하는 데에는 아직 많은 불편함이 있습니다. 고객은 머신 비전을 채택하는 […]