AI로 혁신하는 70년 언론사: 한국일보의 AWS 기반 인물 사진 자동 분류 및 AI 검색 시스템 구축 사례
한국일보는 AWS 기반으로 인물 사진 자동 분류와 AI 검색 시스템을 구축했습니다. 수작업 태깅을 줄이고 맥락 중심 검색을 가능하게 했습니다.
#AWS#Amazon Rekognition#Amazon Bedrock
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (282)
AI와 SDLC의 만남: GenAI로 혁신하는 소프트웨어 개발
생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.
#LLM#AWS#CI/CD
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KCC의 Amazon Bedrock Tool Use를 활용한 Multi Agent 플랫폼 구축 사례
KCC가 Amazon Bedrock Tool Use로 부서별 업무를 연결하는 Multi Agent 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 손익 분석 중심의 에이전트 아키텍처와 Text2SQL, 가드레일, 프롬프트 캐싱 적용 방식도 공유했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#Multi Agent
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Strands Agents 1.0 소개: 프로덕션에 간편하게 바로 적용 가능한 다중 에이전트 오케스트레이션
Strands Agents 1.0의 다중 에이전트 오케스트레이션 기능과 프로덕션용 개선점을 소개했습니다. 단일 에이전트에서 시작해 Swarm, Graphs, A2A로 확장하는 활용 방식을 설명했습니다.
#LLM#AWS#API
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Amazon Q Developer를 사용하여 애플리케이션 복원력을 향상시키는 방법
Amazon Q Developer로 애플리케이션 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 단일 AZ 아키텍처를 다중 AZ, 오토스케일링, 캐싱, DR 전략으로 개선하는 사례를 정리했습니다.
#Amazon Q Developer#AWS#EKS
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양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – Part 4: 양자 컴퓨터가 빠르다는 의미, 양자 회로, 양자 연산의 원리
양자 컴퓨터의 빠름은 개별 연산이 아니라 계산 횟수 감소에 있습니다. 양자 회로와 간섭 원리로 정답 확률을 높이는 방식도 함께 설명했습니다.
#양자 컴퓨팅#큐비트#QPU
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경농의 스마트팜 지원을 위한 농업 AI 챗봇
경농이 스마트팜 지원을 위해 농업 특화 생성형 AI 챗봇을 구축했습니다. RAG, 벡터 검색, 용어 사전과 쿼리 증강으로 정확한 응답을 높였습니다.
#LLM#RAG#OpenSearch
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.NET 앱 현대화를 위해 Visual Studio IDE에서 Amazon Q Developer를 이용한 에이전틱 코딩 경험 공유
Visual Studio에서 Amazon Q Developer를 활용해 .NET Framework를 .NET 8로 포팅하는 에이전틱 코딩 경험을 소개했습니다. MCP와 Q Chat으로 빌드, 수정, 테스트 자동화를 확장하는 활용법도 함께 설명했습니다.
#.NET#Visual Studio#Amazon Q Developer
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Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST
Amazon Bedrock을 활용해 경로 최적화 AI 에이전트 TOAST를 구현한 사례를 소개했습니다. 자연어 입력, 다중 에이전트 구조, 시각화와 재최적화를 통해 활용성을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#AWS
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Amazon Bedrock을 활용한 MCP 허브 아키텍처로 기업의 AI 시스템 비즈니스 민첩성 가속화
Amazon Bedrock과 MCP로 기업 AI 에이전트가 공통 도구를 표준화해 쓰는 중앙 허브 구조를 소개했습니다. 분산 개발과 중앙 거버넌스를 결합해 확장성, 보안, 운영 효율을 높이는 방식입니다.
#Amazon Bedrock#MCP#LLM
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Amazon Bedrock을 이용해 Amazon Rufus 구현해보기
Amazon Bedrock과 AWS 서비스 조합으로 Rufus 같은 쇼핑 어시스턴트를 구현하는 방법을 소개했습니다. Tool 최적화, 컨텍스트 사전 로딩, prompt caching으로 응답 속도를 줄이는 방식을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#AWS
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Amazon OpenSearch Service의 AI Search Flow를 활용한 손쉬운 AI 기반 검색 기능 구현
OpenSearch Service의 AI Search Flow 빌더로 Semantic 검색과 멀티모달 RAG를 빠르게 구성하는 방법을 소개했습니다. Ingest/Search Pipeline과 템플릿, AI 제공업체 연동으로 미들웨어 없이 검색 기능을 확장하는 흐름을 설명했습니다.
#OpenSearch#검색#RAG
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Amazon Q Developer와 MCP로 Aurora PostgreSQL 성능 최적화하기: 바이브 코딩부터 비용 절감까지
Amazon Q Developer와 MCP로 Aurora PostgreSQL의 성능 분석과 운영 작업을 자연어 기반으로 자동화하는 방법을 소개했습니다. 바이브 코딩, 튜닝, 비용 시뮬레이션까지 생산성 향상 사례를 함께 설명했습니다.
#PostgreSQL#MCP#Amazon Q Developer
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무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례
무신사는 스냅 이미지와 자연어를 활용한 AI 추천·검색 프로토타입을 AWS 기반으로 구현했습니다. 실제 데이터 평가에서 높은 정확도를 보였지만, 일부 이미지 조건에서는 한계도 확인했습니다.
#LLM#검색#추천
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Amazon Q Developer 를 이용한 엑심베이의 JDK 자동화 업그레이드 사례
Amazon Q Developer Transform Code로 엑심베이는 JDK 8 기반 호텔 결제 솔루션을 JDK 17로 자동 업그레이드했습니다. 대규모 레거시 코드를 짧은 기간에 전환하며 성능, 보안, 생산성을 함께 개선했습니다.
#Java#AWS#cloud
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Nexthink가 Amazon Managed Service for Apache Flink를 사용하여 실시간 알림을 구축한 방법
Nexthink는 15분 폴링 기반 알림의 한계를 해결하기 위해 Amazon Managed Service for Apache Flink를 도입했습니다. 이벤트 시간 처리와 상태 관리로 VDI 실시간 알림을 확장 가능하게 구축했습니다.
#Apache Flink#Kafka#AWS
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양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – Part 3
양자 컴퓨팅의 핵심 개념인 큐비트, 중첩, 얽힘, 측정을 설명했습니다. 고전 컴퓨터와의 차이와 논리 큐비트의 필요성도 함께 정리했습니다.
#양자 컴퓨팅#큐비트
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당근페이의 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL로 완성하는 데이터 혁신, Part 2: 데이터 수집과 관리, 향후 계획
당근페이는 Bedrock 기반 Text-to-SQL에서 메타데이터와 샘플 쿼리, 용어 사전을 체계적으로 수집·관리하는 방식을 소개했습니다. 또한 검색 최적화와 SFT, MCP 확장으로 정확도와 활용 범위를 넓혀갈 계획을 공유했습니다.
#Amazon Bedrock#Text-to-SQL#LLM
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