Category: Artificial Intelligence

들어가며 LLM 기반 에이전트를 프로덕션으로 옮기는 순간, 모든 팀이 한 번쯤 마주치는 질문이 있습니다. “에이전트가 다른 사용자의 데이터를 노출하지 않는다는 걸 어떻게 보장할 수 있나요?” 주문 내역, 의료 기록, 사내 문서, 금융 거래 – 도메인이 무엇이든 질문의 본질은 같습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 팀이 처음에는 시스템 프롬프트로 해결하려고 합니다. 보안 규칙: – 사용자에게 내부 […]

이 글은 AWS Blog의 Sim-to-Real and Real-to-Sim: The Engine Behind Capable Physical AI by Dario Macagnano, Ignacio Sánchez, and Quinn Cheong 게시글을 번역한 글 입니다. 서론 Physical AI 시스템, 즉 현실 세계를 인지하고 추론하며 행동하는 로봇은 빠르게 발전하고 있습니다. Sim-to-Real 파이프라인은 이러한 발전의 핵심에 있습니다. 그러나 연구실 밖에서도 안정적으로 작동하는 모델을 만드는 것은 이 분야에서 […]

들어가며: 금융 고객 상담의 새로운 패러다임 신한카드는 대한민국 대표 신용카드사로, 수백만 고객에게 종합 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 기반으로 보다 진화된 차세대 AI 챗봇을 기획하였고, AWS Generative AI Innovation Center (AWS GenAIIC)와의 협력을 통해 그 토대를 마련하게 되었습니다. 차세대 AI 챗봇이 풀어야 할 문제 금융 고객 상담은 단순한 Q&A가 아닙니다. 고객은 여러 턴에 걸쳐 요청을 […]

요약: 패션 이커머스에서 급증하는 부정 반품 요청을 사전에 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 도메인 특화 Custom Guardrail을 구축한 사례를 소개합니다. Fine-tuning을 통해 부정 의도 탐지 정확도를 73.0%에서 94.6%로 21.6%p 향상시켰으며, 비용 효율적인 소형 모델로도 우수한 성능을 달성했습니다. 서론: 패션 이커머스가 직면한 반품 부정 행위 문제 패션 이커머스 업계는 다른 소매업에 비해 […]

이글은 AWS Blog의 “Building Inspection Intelligence with AWS Spatial Data by Michael Prevost, Frantz Lohier, Graeme McHale, Jim Kennedy” 게시글을 번역한 글 입니다. AWS 기반 검사 워크플로를 위한 공간 데이터 관리 실용 가이드 서론 산업 전반에 걸쳐 검사 팀은 자산 상태를 정확하게 문서화하고, 규정 준수 요구사항을 충족하며, 데이터 수집 후 수개월 또는 수년이 지난 후에도 […]

이 글은 AWS Open Source Blog의 “Accelerating physical AI with AWS and NVIDIA: building production-ready applications with simulation and real-world learning by Srinivas Nidamarthi, Alex Mevec, Ali Shahrokni, Brian Kreitzer, and Raja GT” 게시글을 번역한 글 입니다. 디지털 지능을 넘어 Physical AI를 정의하다 Physical AI는 인공지능의 새로운 진화 방향으로, 순수한 컴퓨팅 시스템을 넘어 물리적 세계를 […]

1. Part 1 요약 Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱에서는 검색 정확도의 기반이 되는 데이터 파이프라인을 다루었습니다. 글로지(GloZ Inc.)는 약 10만 명의 번역가 이력서를 검색 가능한 형태로 구조화하기 위해, 문서 유형별 파싱 → LLM 기반 메타데이터 추출 → 동의어·표기 변형 정규화 → 환각 검증 → 임베딩 입력 전략 최적화로 이어지는 데이터 정제 파이프라인을 구축했습니다. Amazon OpenSearch […]

Physical AI를 위한 모델 개발 과정은 일반적으로 데이터 수집, 시뮬레이션, 정책 학습, 엣지 배포가 반복되는 긴 라이프사이클을 갖습니다. 또한, 각 단계는 서로 다른 컴퓨팅, 스토리지, 모니터링에 대한 요구사항을 갖습니다. PoC 단계에서는 단일 GPU 인스턴스에서 학습을 실행하는 것만으로도 충분할 수 있지만, 여러 데이터셋과 모델 버전으로 같은 워크플로를 반복 실행하려면 실행 환경, 아티팩트 보존, 관찰 가능성, 보안, […]

1. HYBE 인프라운영팀 소개 하이브(HYBE)는 글로벌 엔터테인먼트 기업으로, 사내 시스템부터 B2C 서비스까지 다양한 워크로드를 AWS 위에서 운영하고 있습니다. 인프라운영팀은 다중 AWS 계정과 EKS 클러스터에 걸쳐 다수의 서비스를 효율적인 인력 구성으로 운영합니다. 모니터링은 Datadog, 소스 코드는 GitLab, 이슈 관리는 Jira를 사용하고 있습니다. 2. 개요 새벽 3시, Slack 알림과 함께 온콜 담당자의 전화가 울립니다. Datadog Error Tracking에서 […]

RIMAN KOREA 소개 RIMAN KOREA는 2018년 설립된 K-뷰티 글로벌 다이렉트 셀링 기업입니다. 자이언트 병풀, 제주 용암해수 등 독자 원료를 기반으로 고기능성 스킨케어(ICD), 비건 뷰티(보타랩), 건강기능식품(라이프닝)을 주력 제품으로 합니다. 리만코리아의 E-Commerce 팀은 운영 중인 온라인 자사몰(이하 리만몰)을 고도화하기 위해 사용자로부터 접수된 문의 내역을 분석하였습니다. 그 결과 상품 검색이 어렵다는 문제를 발견하였습니다. 기존 시스템은 상품명 기반의 키워드 […]