![[기술동향] 2026 피지컬 AI 확산과 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 전망](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fb7v7st%2FdJMcadBo0sQ%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJspP7jOS8y04W-PBe2XVgXl1JujkLYnmduU7XPQn4UI%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1774969199%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DxLS5TkSHpmshvXJNgKZ%252Bs%252BrMTzE%253D)
[기술동향] 2026 피지컬 AI 확산과 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 전망
피지컬 AI를 현장 데이터와 업데이트로 다듬는 운영형 AI로 설명했습니다. AIDC는 GPU뿐 아니라 검증 체계, 스토리지, 전력·냉각까지 함께 설계해야 한다고 정리했습니다.
#피지컬 AI#AIDC
40005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 0
Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기
Amazon Neptune GraphRAG Toolkit으로 비정형 문서를 그래프와 벡터에 함께 인덱싱하는 방법을 소개했습니다. 그래프 탐색을 더해 유사성 검색의 한계를 보완하고 더 입체적인 답변을 만드는 흐름을 설명했습니다.
#GraphRAG#RAG
40005분
후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기
후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기
후기가 많아질수록 원하는 정보를 찾기 어려워 AI 후기 요약 기능을 도입했습니다. 9단계 후처리와 우선순위 폴백으로 신뢰도와 커버리지를 높였습니다.
#LLM#prompt
126005분
Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 벡터 임베딩 생성 자동화
Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 임베딩을 자동 생성하는 5가지 방식을 비교했습니다. 요구사항에 따라 실시간 일관성, 확장성, 운영 단순성의 균형을 선택할 수 있습니다.
#Amazon Bedrock#Aurora PostgreSQL
37005분
대규모 서비스 환경에서의 이미지 콘텐츠 모더레이션(feat. 멀티모달 LLM)
대규모 서비스의 이미지 콘텐츠 모더레이션을 위해 멀티모달 LLM과 전통적 ML을 결합한 구조를 소개했습니다. 정확도, 지연 시간, 비용, 정책 유연성을 함께 개선하는 최적화 과정을 다뤘습니다.
#LLM#멀티모달
41005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
AWS 미디어 서비스와 TwelveLabs를 결합해 준실시간 비디오 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 정리했습니다. 서버리스와 서버 기반, Kinesis Video Streams 활용 사례까지 함께 소개했습니다.
#AWS#LLM
32005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
TwelveLabs Marengo 3.0 비디오 임베딩을 AWS에서 저장·검색하는 두 벡터 DB를 비교했습니다. OpenSearch Serverless와 S3 Vectors의 성능, 비용, 활용 시점을 정리했습니다.
#AWS#OpenSearch Serverless
38005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드
TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 비디오 검색 전략을 정리했습니다. 고정 가중치, 순위 기반 융합, 의도 기반 라우팅의 차이와 트레이드오프를 설명했습니다.
#LLM#검색
42005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
Strands Agents SDK로 TwelveLabs와 AWS 서비스를 결합한 에이전틱 비디오 엔진 구현 방식을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 구조로 영상 검색, 요약, 자막 처리 흐름을 구성했습니다.
#AWS#LLM
28005분
AI 비서의 불편함을 0%로 만드는 여정
AI 비서의 불편함을 0%로 만드는 여정
AI 비서를 매일 쓰며 발견한 불편함을 기능으로 바로 고친 실전 기록입니다.\nSlack, VS Code, Jupyter를 하나로 묶어 끊김 없는 협업과 자동화를 구현했습니다.
#Claude#Slack
0005분
Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
사내 비개발 부서의 AI 전환을 돕기 위해 FDE 조직을 만들고, 도메인 이해부터 자동화까지의 과정을 공유했습니다. 법무, 리스크, 전략 팀 사례를 통해 AI 에이전트와 플랫폼을 실제 업무에 적용한 방법을 소개했습니다.
#LLM#workflow
0005분
[AI-Native AFINIT] AI와 함께하는 FPJR 실시간 메트릭 모니터링: 24시간 깨어있는 금융 플랫폼의 신경망 구축기
[AI-Native AFINIT] AI와 함께하는 FPJR 실시간 메트릭 모니터링: 24시간 깨어있는 금융 플랫폼의 신경망 구축기
FPJR 실시간 메트릭 모니터링에 AI를 적용해 30분 내 이상 징후를 감지하는 체계를 구축했습니다. Cursor, Sidekick, Gemini로 SQL과 대시보드를 자동화해 운영 효율을 높였습니다.
#LLM#prompt
1005분