생성형 AI, 일하는 방식에 어떻게 내재화될까?
생성형 AI를 업무에 내재화하는 과정을 단계별로 정리하고, 개발자 위치별 역할을 제안했습니다. 개인 활용을 넘어 조직 문화와 제도로 확산하려면 One Team 협력이 필요하다고 강조했습니다.
#LLM#Python
62005분
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ML/DL 꿈나무의 선형대수 정복기, 좌표 벡터의 정의와 그 유용성에 대하여
선형대수를 공부하며 좌표벡터의 정의와 유용성을 정리한 글입니다. 계산 편의성, 유일한 표현, 원본 복원 가능성을 통해 PCA와의 연결도 언급했습니다.
#선형대수#좌표벡터
49005분
AWS 관리형 서비스를 활용한 실시간 지능형 뉴스 기반 주가 영향도 분석 시스템
AWS 관리형 서비스로 뉴스와 주가를 실시간 결합해 분석하는 스트리밍 아키텍처를 소개했습니다. Flink, Bedrock, MSK, S3를 연동해 감정 분석과 시계열 분석 흐름을 구성했습니다.
#AWS#Flink
57005분
AI 코딩 도구 보안 가이드: 실제 사고 사례와 DevContainer 격리 환경 구축 방법
AI 코딩 도구 사용 시 보안 사고 사례와 대응 방법을 다뤘습니다. DevContainer로 격리 환경을 구축해 안전하게 사용하는 방법을 소개했습니다.
#보안#Docker
77005분
LangExtract: LLM 기반 비정형 데이터 추출을 위한 오픈소스 라이브러리
비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하는 LangExtract를 소개했습니다. 소스 그라운딩과 스키마 강제로 신뢰성과 재현 가능성을 높였습니다.
#LLM#Python
73005분
Amazon Nova Premier와 에이전트 워크플로우를 활용한 코드 마이그레이션 간소화
Amazon Nova Premier와 Strands Agents로 C 코드를 Java/Spring으로 마이그레이션하는 멀티 에이전트 워크플로우를 소개했습니다. 토큰 제한 대응과 반복 검증, DBIO의 MyBatis 전환까지 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
33005분
LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0
LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0
AI플랫폼 2.0에서 LLMOps를 지원하기 위한 운영 과제와 대응 방안을 정리했습니다. Studio, SDK, API Gateway, Labs를 중심으로 프롬프트 관리와 관측성, 보안을 강화했습니다.
#LLM#MLOps
29005분
Amazon Braket 콘솔 소개 및 Amazon Braket에서 양자 회로를 실행하는 방법 -2
Amazon Braket에서 주피터 노트북을 만들고 로컬 시뮬레이터로 Bell state 회로를 실행하는 방법을 소개했습니다. shot, task 개념과 비용 절감 팁도 함께 설명했습니다.
#AWS#Amazon Braket
24005분
생성형 AI를 활용한 이기종 데이터베이스 마이그레이션
이기종 데이터베이스 마이그레이션에서 생성형 AI로 스키마와 SQL 변환 공수를 줄이는 OMA를 소개했습니다.\n변환 뒤에는 단위 테스트와 기능 테스트로 결과를 검증해 정확성과 안정성을 높였습니다.
#생성형 AI#데이터베이스 마이그레이션
52005분
웅진의 Amazon Connect을 기반으로 한 차세대 컨택센터
Amazon Connect 기반에 생성형 AI와 음성 대화를 결합한 차세대 컨택센터 사례를 소개했습니다.\n실시간 상담 보조, 자동 요약, RAG 응답으로 효율성과 고객 경험을 높였습니다.
#Amazon Connect#AWS
47005분
PD1 AI 해커톤, 그 뜨거웠던 열기 속으로!
PD1 해커톤 2025에서 LINE 앱에 AI를 접목한 다양한 아이디어와 시연 사례를 소개했습니다. 48시간의 결과물 속에서 현업 적용 가능성과 협업의 의미를 확인했습니다.
#해커톤#iOS
62005분
Amazon Bedrock으로 해보는 Nova 모델 지식 증류, 배포, 평가
Amazon Bedrock에서 Nova 모델 지식 증류와 온디맨드 배포, 평가 흐름을 실험 사례로 정리했습니다. 표준 벤치마크와 LLM as a Judge를 함께 활용해 성능과 비용 효율을 비교했습니다.
#Amazon Bedrock#지식 증류
41005분