클라우드 비용 최적화를 위한 Automatic Labeling System 구축기
클라우드 비용 최적화를 위해 자동 라벨링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 수동 태깅의 한계를 자동화와 운영 지표로 개선했습니다.
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클라우드 비용 최적화를 위해 자동 라벨링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 수동 태깅의 한계를 자동화와 운영 지표로 개선했습니다.
SourceDeploy API로 배포를 시작하고 상태를 폴링해 결과를 확인하는 방법을 다루었습니다. Cloud Functions와 메일 발송을 연결해 성공·실패 알림을 자동화했습니다.
공정 개선 단계에서 발생하는 문제를 공정별로 나눠 살펴보는 제조 AI 가이드북을 소개했습니다. 프로세스 마이닝 등 AI 솔루션을 어떻게 적용할지 판단하는 기준을 제시했습니다.


에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 OpenClaw와 MoltBook 사례로 설명했습니다. 자율성이 커질수록 보안 통제와 거버넌스가 중요하다는 점을 짚었습니다.


AI가 대신 쇼핑하는 미래를 위해 UCP, AP2, x402와 USDC 기반 결제 구조를 설명했습니다. 또한 통제 가능한 자동화가 AI 커머스의 핵심이라는 점을 정리했습니다.

FLO가 음악 발견부터 몰입, 팬 경험까지 이어지는 사용자 여정을 확장한 과정을 소개했습니다. 1.2억 곡 라이브러리와 기기 연동, 아티스트 콘텐츠로 청취 경험을 넓혔습니다.
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제조 공정별로 품질 관리와 안전 관리에 AI를 어떻게 적용할지 소개하는 가이드북입니다. 공정 문제에 맞는 솔루션과 활용 방향을 정리했습니다.
제조 전 주기 공정 단계별로 AI를 어디에 어떻게 도입할지 정리한 가이드북입니다. 제품 설계, 설비 운영, 자재 이송의 문제와 솔루션을 함께 살펴봅니다.


AWS Advanced JDBC Wrapper의 Blue/Green 플러그인으로 RDS/Aurora 전환 시 다운타임을 줄이는 방법을 설명했습니다. 전환 단계별 라우팅과 모니터링, 롤백 감지 설정도 함께 다뤘습니다.
제조 AI의 턴키 구축 부담을 줄이기 위해 공정별 AI SaaS 조합 도입 방식을 제안했습니다. 솔루션 매칭과 지원사업 연계로 도입 로드맵을 지원합니다.

AI 에이전트 가드레일을 실무 관점에서 정리하고, 사례와 체크리스트, 90일 로드맵으로 구현 방법을 제시했습니다. 권한·승인·감사 추적·킬 스위치를 중심으로 단계적 도입 방향을 안내했습니다.


Physical AI를 물리 세계와 상호작용하는 자율 시스템의 기반으로 설명했습니다. 클라우드 훈련과 엣지 추론을 잇는 이중 루프와 지속적 학습·보안 체계를 제시했습니다.

업무를 수행하는 AI 에이전트의 보안 아키텍처를 AWS 기준으로 정리했습니다. 네트워크 격리, 권한 통제, 사람 승인, 감사 추적을 결합해 안전성을 높이는 방법을 설명했습니다.

LLM 활용 격차를 개인의 센스가 아닌 팀 시스템으로 끌어올리는 방법을 제안했습니다. Claude Code의 플러그인과 마켓플레이스를 조직용 하네스로 보는 관점을 정리했습니다.