Category: Artificial Intelligence

지난 2025년 7월 9일, AWS와 함께하는 ‘Gen AI Runner Challenge 2025’가 진행되었습니다. AI 기술이 고도화되면서, AI는 개인과 조직의 역량을 강화할 수 있는 열쇠가 되고 있습니다. 이번 AI Runner Challenge는 구성원의 상상력을 AI를 통해 직접 실현하는 자리이며, AI역량을 향상하고 실제 업무에 적용할 수 있는 기회였습니다. 본 게시글은 5부로 구성되어 있으며, 웅진의 AI Runner Challenge에 참가한 팀 […]

보이저엑스(VoyagerX)의 Vrew는 AI기술을 활용해 쉽고 편한 영상 편집 경험을 제공하는 서비스입니다. 자동 자막 생성으로 영상 속 대사를 자동으로 텍스트로 변환해 주고, 이를 문서처럼 편집할 수 있는 편리한 UX를 제공합니다. 또한 AI를 활용한 대본 생성, 목소리 생성, 이미지 생성으로 영상편집 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다. 최근 오픈소스 비디오 생성 모델이 다수 공개되면서, 저희 서비스에도 AI 비디오 […]

IMS 모빌리티는 렌터카, 탁송, 보험, 차량 관리 등 여러 영역으로 파편화된 모빌리티 시장을 하나의 클라우드 시스템으로 통합하는 토탈 모빌리티 솔루션 기업입니다. 분산된 시장이 초래하는 데이터 단절과 운영 비효율성의 문제를 기술의 힘으로 해결하고, 차량 구매부터 이용, 관리 그리고 판매까지 필요한 모든 솔루션을 유기적으로 연결하는 모빌리티 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다. IMS 모빌리티는 탁송 (고객의 차량을 대신 […]

이 블로그는 생성형 AI를 통한 데브옵스를 강화 시리즈의 두 번째입니다. DevOps Research and Assessment(DORA)에서 제시한 데브옵스 성숙도 측정 4가지 핵심 지표는 처리량 지표(변경 적용 시간, 배포 빈도)와 안정성 지표(변경 실패율, 장애 복구 시간)로 구분됩니다. 지난 생성형AI를 통한 데브옵스 강화 – Part 1.소프트웨어 딜리버리 가속화에 이어서 이번 편에서는 안정성 지표를 개선하여 운영 안정성을 높이는 방법에 대해 […]

Overview 시더가 AWS 모.각.큐(모여서 각자 Q로 코딩)에서 개발한 다문화 아동을 위한 디지털 심리 진단 서비스 사례를 소개합니다. Amazon Bedrock과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 RAG 기반 멀티모달 분석으로 HTP(House-Tree-Person) 그림 검사를 자동화하고, “그림을 그리는 과정” 자체를 데이터화하여 전문가 수준의 심리 분석을 제공합니다. 태블릿 기반의 자연스러운 인터페이스와 다국어 지원을 통해 다문화 가정 아동의 심리적 접근 장벽을 낮추고, […]

본 게시글은 AWS DevOps & Developer Productivity Blog에 게시된 AI-Driven Development Life Cycle: Reimagining Software Engineering by Raja SP을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 비즈니스 및 기술 리더들은 생산성 향상, 속도 증가, 실험 촉진, 출시 시간(TTM) 단축, 개발자 경험 개선을 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 이러한 전략적 목표는 소프트웨어 개발 실천 방안의 혁신을 주도합니다. 이러한 혁신은 인공지능에 […]

“이 게시글은 AWS Artificial Intelligence Blogs의 ‘Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments by Satveer Khurpa‘ 를 번역 및 편집 하였습니다” Amazon Bedrock의 크로스 리전 추론 기능은 조직이 최적의 성능과 가용성을 유지하면서 AWS 리전 전반에 걸쳐 파운데이션 모델(FM)에 액세스할 수 있는 유연성을 제공합니다. 그러나 일부 기업은 규정 준수 요구사항을 충족하기 위해 서비스 제어 정책(SCP) […]

“이 글은 AWS Architecture Blog에 게시된 ‘Deploy LLMs on Amazon EKS using vLLM Deep Learning Containers by Vishal Naik’ 를 한국어 번역 및 편집하였습니다” 조직들은 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 확장 배포할 때 상당한 어려움에 직면합니다. 주요 과제로는 GPU 리소스 활용 최적화, 네트워크 인프라 관리, 모델 가중치에 대한 효율적인 접근 제공 등이 있습니다. 분산 추론 워크로드를 […]

SageMaker AI 와 LLM 추론 개요 Amazon SageMaker AI는 데이터 과학자와 개발자를 위한 완전 관리형 ML 플랫폼 서비스입니다. 실험부터 배포까지 전체 ML 개발 과정을 단일 환경에서 처리할 수 있습니다. 필수 AI 라이브러리가 미리 설치된 주피터 노트북 포함하여 다양한 IDE를 지원하기 때문에 선호도에 맞는 개발 환경을 선택할 수 있습니다. 개발자들은 복잡한 인프라 관리에 대한 부담 없이 […]

최근 생성형 AI 트렌드에서 가장 많이 거론되는 키워드는 단연 “에이전트”입니다. RAG (Retrieval-Augmented Generation)가 맞춤형 지식 검색과 응답 생성으로 주목받았다면, 이제는 그 한계를 넘어 사용자의 요청을 이해하고 실제 액션까지 수행하는 AI 에이전트가 새로운 패러다임으로 떠오르고 있습니다. 그렇다면, 단순한 답변만 하는 수준을 넘어 외부 시스템과 연동해 액션까지 수행하는 AI 에이전트는 어떻게 만들 수 있을까요? 이번 포스팅에서는 Amazon […]