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주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드

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대표 인기 포스트무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례332 조회
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마지막 발행
2026. 11. 12.
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AWS 기술 블로그 글 (537)

AI

Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기

농약 제품 사진을 인식해 정보를 찾는 3단계 AI 검색 시스템을 구축했습니다. Vision LLM 오인식을 오타 보정, OpenSearch Fallback, LLM Reranker로 보완했습니다.

#Amazon Bedrock#OpenSearch#LLM
3700

AI

Amazon Bedrock 위에서 Codex와 Claude Code 함께 쓰기: Harness Engineering으로 구현해보기

Amazon Bedrock에서 Claude Code와 Codex를 함께 돌리는 협업 하네스를 구현해 48런 실험을 진행했습니다. 단독 실행보다 교차 리뷰가 버그를 더 잘 잡았고, 하네스 설계가 결과를 좌우함을 확인했습니다.

#Amazon Bedrock#Claude Code#Codex
7300

AI

프롬프트 인젝션 방어: AgentCore 기반 다층 보안 설계 패턴

프롬프트 인젝션에 대비해 에이전트 보안을 LLM 밖의 인프라에서 강제하는 다층 방어 패턴을 설명했습니다. AgentCore, JWT 전파, RLS, Index Mapper로 사용자 간 데이터 경계를 지키는 방법을 정리했습니다.

#LLM#보안#AWS
3800

AI

Sim-to-Real과 Real-to-Sim: 유능한 Physical AI를 가능하게 하는 핵심 엔진

Sim-to-Real과 Real-to-Sim이 Physical AI의 현실 적용을 가로막는 격차를 어떻게 줄이는지 설명했습니다. 시뮬레이션 충실도와 합성 데이터 파이프라인이 VLA 성능을 좌우한다고 정리했습니다.

#AWS#시뮬레이션#로보틱스
2000

AI

신한카드, 온톨로지와 소형언어모델로 고효율 AI 챗봇 구축하기

온톨로지와 분산형 에이전트 구조로 소형 언어모델 기반 AI 챗봇을 고도화했습니다. 멀티턴 대화와 주제 전환을 처리하면서 정확도, 비용, 지연 시간을 함께 개선했습니다.

#LLM#온톨로지#Agentic AI
6900

AI

이커머스 부정 반품 요청, AI로 차단한다: Amazon Nova Fine-tuning으로 산업 특화 가드레일 구성하기

패션 이커머스의 부정 반품 요청을 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite를 Fine-tuning해 도메인 특화 가드레일을 구축했습니다. 837개 샘플 학습으로 Unsafe 탐지 정확도를 94.6%까지 높였고, 소형 모델의 비용 효율성도 확인했습니다.

#LLM#RAG#fine-tuning
2400

아키텍처

AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축

AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.

#AWS#S3#SageMaker
3200

AI

Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)

Amazon Braket에서 양자-고전 하이브리드 잡을 생성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 콘솔 기반과 코드 기반의 차이, 런타임과 디바이스 선택 흐름도 함께 설명했습니다.

#Amazon Braket#quantum computing#AWS
2600

AI

AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축

AWS와 NVIDIA Isaac으로 Physical AI를 시뮬레이션과 실세계 학습으로 나눠 가속화하는 아키텍처를 소개했습니다. 엣지 배포와 운영 데이터 재학습을 통해 sim-to-real gap을 줄이는 방법을 설명했습니다.

#AWS#NVIDIA#ML
3400

AI

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

OpenSearch 기반 이력서 검색에서 하이브리드 검색과 자연어→DSL 변환을 최적화한 사례를 다뤘습니다. Function Calling과 RAG를 결합해 검색 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

#OpenSearch#LLM#검색
3700

데브옵스

Amazon EKS에서 NVIDIA OSMO 기반 Physical AI 워크플로 운영하기

Amazon EKS에서 NVIDIA OSMO를 활용한 Physical AI 워크플로 운영 레퍼런스 아키텍처를 소개했습니다. GPU 스케줄링, 아티팩트 보존, 모니터링, 보안을 함께 다루는 방법을 설명했습니다.

#Amazon EKS#NVIDIA OSMO#Kubernetes
4200

데브옵스

AWS Unified Operations: 주요 핵심 워크로드를 위한 복원력 있는 운영 구축

AWS Unified Operations는 주요 핵심 워크로드를 위해 사전 예방과 신속 대응을 결합한 운영 지원 체계입니다. 전담 전문가와 AI 인사이트로 마이그레이션, 보안, 최적화까지 함께 지원했습니다.

#AWS#cloud#마이그레이션
4400

데브옵스

Amazon GameLift Servers DDoS Protection 기능으로 플레이어 상시 보호

Amazon GameLift Servers의 DDoS Protection 기능을 소개하며, 멀티플레이어 게임에 맞춘 상시 방어 방식을 설명했습니다. Player Gateway와 토큰 검증으로 서버 IP를 숨기고 첫 패킷부터 보호하는 통합 방법도 안내했습니다.

#AWS#cloud#UDP
3300

아키텍처

Amazon SageMaker Unified Studio에서 Cross-Account Amazon Redshift Data Sharing 거버넌스 패턴 검증

Amazon SageMaker Unified Studio의 다계정 Redshift 공유 패턴을 검증한 글입니다. Publisher를 소스 계정에 두는 구성이 거버넌스와 컴퓨트 격리를 함께 만족했습니다.

#Amazon SageMaker Unified Studio#Amazon Redshift#cross-account
3500

데브옵스

AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버를 활용한 HYBE의 인시던트 자동 조사 체계 구축 사례

HYBE는 AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버로 인시던트 조사와 Jira 생성을 자동화했습니다. 서비스 카탈로그와 Skill을 더해 분산된 도구와 이름 불일치 문제를 해결했습니다.

#AWS DevOps Agent#MCP#EKS
6400

AI

RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기

기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

#Amazon Bedrock#검색#RAG
5800

AI

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – 분산 트레이닝을 위해 알아야 할 GPU 간 고속 통신 기술

AWS 분산 트레이닝에서 GPU 간 통신 기술의 발전과 최적화 방향을 정리했습니다. MoE와 Dense 모델에 따라 NCCL, NVSHMEM, PPLX-kernels의 선택 기준을 설명했습니다.

#AWS#분산 트레이닝#GPUDirect RDMA
4500

AI

Strands와 AgentCore를 활용해 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축하기

Strands Agents와 AgentCore로 RDS for SQL Server 진단 스크립트를 에이전트화하는 방법을 소개했습니다. Deadlock과 Blocking을 조사하고 SNS 보고까지 자동화하는 흐름을 설명했습니다.

#Amazon RDS#SQL Server#Strands Agents
3100