
IUI 2025 참관기: AI의 지속성과 인간 중심의 AI에 대해서
IUI 2025에서 인간 중심 AI와 지속가능성의 주요 논의를 정리했습니다. AI는 인간을 대체하기보다 강화하고 협력해야 한다는 메시지를 강조했습니다.

IUI 2025에서 인간 중심 AI와 지속가능성의 주요 논의를 정리했습니다. AI는 인간을 대체하기보다 강화하고 협력해야 한다는 메시지를 강조했습니다.


엔카닷컴이 방대한 중고차 데이터 문제를 해결하기 위한 AI 블로그 시작을 알렸습니다. 검색, 추천, 상담 등 다양한 영역의 도입 경험과 시행착오를 꾸준히 공유할 예정입니다.


CJ 온스타일이 라이브 커머스 질문 대응을 위해 Agentic AI와 서버리스 아키텍처를 적용한 사례를 소개했습니다. 질문 유형 분석과 멀티 에이전트 협업으로 응답률과 속도를 크게 개선했습니다.


비개발자가 Vibe-coding 도구로 AI 기술을 실험하고 프로토타입을 만드는 방법을 정리했습니다. 다만 데이터 손실과 프롬프트 무시 같은 한계가 있어 백업과 검토가 필요했습니다.


생성형 AI를 업무에 내재화하는 과정을 단계별로 정리하고, 개발자 위치별 역할을 제안했습니다. 개인 활용을 넘어 조직 문화와 제도로 확산하려면 One Team 협력이 필요하다고 강조했습니다.


선형대수를 공부하며 좌표벡터의 정의와 유용성을 정리한 글입니다. 계산 편의성, 유일한 표현, 원본 복원 가능성을 통해 PCA와의 연결도 언급했습니다.


AWS 관리형 서비스로 뉴스와 주가를 실시간 결합해 분석하는 스트리밍 아키텍처를 소개했습니다. Flink, Bedrock, MSK, S3를 연동해 감정 분석과 시계열 분석 흐름을 구성했습니다.

AI 코딩 도구 사용 시 보안 사고 사례와 대응 방법을 다뤘습니다. DevContainer로 격리 환경을 구축해 안전하게 사용하는 방법을 소개했습니다.


비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하는 LangExtract를 소개했습니다. 소스 그라운딩과 스키마 강제로 신뢰성과 재현 가능성을 높였습니다.


Amazon Nova Premier와 Strands Agents로 C 코드를 Java/Spring으로 마이그레이션하는 멀티 에이전트 워크플로우를 소개했습니다. 토큰 제한 대응과 반복 검증, DBIO의 MyBatis 전환까지 함께 다뤘습니다.

AI플랫폼 2.0에서 LLMOps를 지원하기 위한 운영 과제와 대응 방안을 정리했습니다. Studio, SDK, API Gateway, Labs를 중심으로 프롬프트 관리와 관측성, 보안을 강화했습니다.


Amazon Braket에서 주피터 노트북을 만들고 로컬 시뮬레이터로 Bell state 회로를 실행하는 방법을 소개했습니다. shot, task 개념과 비용 절감 팁도 함께 설명했습니다.


이기종 데이터베이스 마이그레이션에서 생성형 AI로 스키마와 SQL 변환 공수를 줄이는 OMA를 소개했습니다. 변환 뒤에는 단위 테스트와 기능 테스트로 결과를 검증해 정확성과 안정성을 높였습니다.


Amazon Connect 기반에 생성형 AI와 음성 대화를 결합한 차세대 컨택센터 사례를 소개했습니다. 실시간 상담 보조, 자동 요약, RAG 응답으로 효율성과 고객 경험을 높였습니다.