AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

AWS 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 서비스를 사용한 비디오 요약

이 글은 AWS M&E Blog에 게시된 Video summarization with AWS artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) services를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 동영상 제작사와 방송사는 짧은 쇼츠 비디오 클립이 젊은 시청자의 관심을 끄는 데 효과적이라는 것을 알고 있습니다. 젊은 시청자 중 다수는 틱톡과 같은 플랫폼에서 짧은 형식의 콘텐츠를 좋아합니다. 전통적인 M&E 업계의 기업들이 오리지널 콘텐츠에서 짧은 […]

Amazon Bedrock을 이용해 RAG, Fine tuning 없이 자동 고객 응대 서비스 구축하기

Generative AI를 이용한 고도화된 개인화 Gen AI(Generative AI, 생성형 AI)는 다양한 컨텐츠를 생성하는 기술로, 텍스트부터 이미지, 영상, 음악까지 다양한 영역에서 활용됩니다. 이를 위해 방대한 데이터와 사전 훈련된 대형 모델이 사용되며, 이러한 모델은 언어 이해, 텍스트 및 이미지 생성, 자연어 대화 등의 기능을 수행할 수 있습니다. Gen AI는 가파르게 발전하고 있으며 다양한 산업에서 고객 경험 개선, […]

Amazon OpenSearch Service Integration 기능을 활용한 손쉬운 임베딩 파이프라인 구성

서론 최근 자체적인 생성형 AI를 만들기 위한 여러가지 노력들이 있습니다. 특히 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 모델을 활용하여 외부 소스의 정보를 사전에 지식 데이터베이스로 사용하며 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 다양한 방법으로 실험이 진행 되고 있습니다. Amazon OpenSearch Service는 Vector Database로 많은 사랑을 받고 있으며 2.9 버전부터 Neural Search 기능이 출시됨에 따라 […]

AWS Secrets Manager, AWS KMS and ACM을 이용한 DevOps 파이프라인 강화 및 데이터 보호 아키텍처

해당 블로그는 영문 블로그 “Strengthen the DevOps pipeline and protect data with AWS Secrets Manager, AWS KMS, and AWS Certificate Manager”를 번역하여 작성하였습니다. 이 블로그에서는 AWS의 데이터 주요 보안 서비스들(AWS Secrets Manager, AWS Key Management Service (AWS KMS), AWS Certificate Manager (ACM))을 이용한 DevOps 파이프라인의 보안과 데이터 보호 아키텍처에 대해서 소개하려고 합니다. “Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon […]

AWS IoT FleetWise를 활용한 HL Mando의 실시간 차량 데이터 플랫폼 구축 사례

HL Mando는 ‘세상을 더 안전하고, 친환경적이며, 편리하게 모든 고객이 자유로워지는 내일’의 역사를 만들어 나가는 글로벌 자동차 부품 전문 기업입니다. 조향장치(Steering), 제동장치(Brake), 현가장치(Suspension)와 같은 자동차 핵심 부품 제조에서부터 최근에는 자율주행, 전기차와 같은 미래 모빌리티 역량과 e-Drive, 수소연료전지 컨버터 등 친환경차 솔루션 사업을 강화하고 있습니다. 2023년 기준 매출액은 약 7.5조 원을 기록했으며, 현재 CES 2024 최고혁신상을 수상한 […]

Amazon Bedrock Titan 이미지 생성기로 Amazon Rekognition 데이터 세트 만들기

Amazon의 완전관리형 이미지/비디오 검색 및 분석 서비스인 Amazon Rekognition의 경우, 데이터 과학자와 같은 전문 인력은 필요 없을 정도로 쉽게 딥러닝 모델을 학습, 배포할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 하지만, 커스텀 라벨링을 통한 비즈니스에 고유한 객체 인식 서비스를 개발하기 위한 학습/테스트용 데이터셋 중 특히 불량/이상 데이터의 경우, 사례 발생 건수가 부족하여 실 데이터 확보가 어려울 수 […]

클레온의 AWS Inferentia를 이용한 디지털 휴먼 생성 모델 추론 비용 50% 절감 사례

클레온은 디지털 휴먼을 통한 진정한 소통을 꿈꾸는 스타트업입니다. 지금까지의 소통은 물리적, 시간적, 공간적, 언어적 문제가 있었습니다. 저희는 디지털 휴먼을 활용해 언제 어디서든 쉽고 빠르게 소통할 수 있는 세상을 만들고자 노력합니다. 저희의 서비스는 크게 세 가지 입니다. 1장의 사진과 내 목소리로 디지털 휴먼을 만드는 클론, 다양한 컨셉의 디지털 휴먼과 언제든지 대화하는 챗 아바타, 더빙 언어에 따라 […]

한국어 Reranker를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 성능 올리기

검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 효율적인 데이터 검색과 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 을 결합하여 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 AI 기술로 부상했습니다. 특히, RAG 방식은 최신 정보를 반영하여 답변의 부정확성이나 환각을 줄인다는 면에서 많은 사용자들의 관심을 받고 있습니다. 그러나 RAG 시스템이 보다 복잡한 실제 애플리케이션에 적용 됨에 따라, 시멘틱 벡터 검색 […]

툰스퀘어의 생성형 AI 모델 배포를 위한 Amazon SageMaker 활용 사례

툰스퀘어 (Toonsquare)는 웹 브라우저 기반의 서비스형 소프트웨어(SaaS) AI 인공지능 웹툰 창작 플랫폼인 ‘투닝(Tooning)’ 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. 디지털 창작에 최적화된 핵심 AI 기술을 적용하여 투닝 매직AI, 에디터, 월드 서비스 등을 운영하며 창작 문화를 만들고 혁신을 이뤄내고 있습니다. 특히 투닝 매직 AI를 통해 사용자가 프롬프트를 클릭하거나 직접 입력하여 고해상도의 이미지를 생성할 수 있는 고퀄리티 이미지 창작 서비스를 […]

Amazon Bedrock 기반 Amorepacific 리뷰 요약 서비스 평가 방법 구현하기

Amorepacific은 ‘사람을 아름답게, 세상을 아름답게’ 하는 뷰티 기업으로, 고객의 다양한 아름다움을 존중하며 혁신과 창의성을 통해 글로벌 뷰티 산업을 선도하는 기업입니다. Amorepacific은 설화수, 라네즈, 헤라, 이니스프리, 아이오페, 에뛰드 등 32개의 브랜드를 보유하고 있으며 최근 ‘Live Your New Beauty’ 슬로건 아래, 모든 고객이 자신만의 아름다움을 발견하고 실현하는 삶을 누리는 미래를 만들어나가고자 노력하고 있습니다. Amorepacific의 AI솔루션 팀은 최근 […]