AWS 인프라를 활용한 무븐트의 music-to-dance AI 학습·서빙 인프라 구축기
무븐트는 AWS 이벤트 기반 파이프라인으로 댄스 영상을 구조화된 학습 데이터로 변환했습니다.\nGPU 추론과 API를 분리한 다중 계층 서빙으로 성능과 확장성을 개선했습니다.

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무븐트는 AWS 이벤트 기반 파이프라인으로 댄스 영상을 구조화된 학습 데이터로 변환했습니다.\nGPU 추론과 API를 분리한 다중 계층 서빙으로 성능과 확장성을 개선했습니다.

실시간 음성 대화 AI가 사람 같은 상호작용을 하려면 순차적 질의응답을 넘어서는 처리가 필요합니다. 대화 중 끼어들기와 짧은 반응을 다루는 데이터 파이프라인 Sommelier를 소개합니다.
Physical AI는 모델보다 데이터가 성능을 좌우하며, 실제·합성·인간 영상 데이터를 조합하는 전략이 중요했습니다. AWS는 수집부터 큐레이션, 학습 연결까지의 데이터 파이프라인을 서비스 조합으로 설계하는 방식을 제시했습니다.

마이리얼트립이 AI 기능 추가를 넘어 AI Native 조직으로 전환한 배경과 과정을 공유했습니다. 분업 구조를 바꾸고 AI 활용 성과를 평가와 리더 역할에 반영한 점이 핵심입니다.
Iceberg CDC에서 발생하는 정합성 이슈와 원인을 정리하고, Position Delete 중심의 처리 원칙을 설명했습니다. Kafka key 설정, Commit Timeout, Schema Evolution 대응으로 중복 문제를 해결한 사례를 공유했습니다.
데이터 파이프라인 운영에서 노이즈 알림과 반복 대응으로 인한 피로를 줄이기 위해 AI 활용 방안을 소개했습니다. 로그 전처리, 노이즈 분류, AI Assistant 적용 사례를 중심으로 장애 대응 자동화를 다뤘습니다.
ETL의 기원부터 현대의 ELT, 클라우드, AI 활용 흐름까지 정리했습니다. 현업 파이프라인을 AWS Glue로 재구성했을 때의 장점도 함께 설명했습니다.