AWS 환경에서 Physical AI 모델 구축하기 – (1) 데이터
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.
#AWS#Physical AI#데이터 파이프라인
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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
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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
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AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?
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#GPU#LLM#ML
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[직무인터뷰] 티빙의 미래를 설계하는 Business Planning, 남기윤님
티빙 Business Planning 직무가 회사 목표를 숫자와 전략으로 연결하는 역할을 소개했습니다. 가입자·이용·손익 데이터를 함께 보며 지속가능한 성장을 기획하는 관점을 설명했습니다.
#OTT#KPI#재무 모델링
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Physical AI: 자율 지능의 차세대 기반 구축
Physical AI를 물리 세계와 상호작용하는 자율 시스템의 기반으로 설명했습니다. 클라우드 훈련과 엣지 추론을 잇는 이중 루프와 지속적 학습·보안 체계를 제시했습니다.
#AWS#cloud#edge computing
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기기 없이 앱을 테스트하는 법, 멀티버스가 알려드립니다
가상 기기로 앱 테스트를 쉽게 만들고, 환경 구축과 디버깅 부담을 줄인 사내 플랫폼 멀티버스를 소개했습니다. 다양한 직군이 공통으로 겪는 테스트 불편을 기능으로 풀어낸 사례를 다뤘습니다.
#iOS#test#시뮬레이션
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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#양자 컴퓨팅
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Physics Simulation과 Time Step
물리 시뮬레이션에서 time step이 정확도와 안정성, 효율성에 큰 영향을 준다고 설명했습니다. 너무 크면 시뮬레이션이 불안정해지고 너무 작으면 계산이 비효율적이라고 정리했습니다.
#시뮬레이션#NVIDIA
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랭턴의 개미와 마르코프 체인으로 보는 고객 채널 점유율 시뮬레이션
랭턴의 개미와 마르코프 체인으로 고객 채널 점유율 변화와 정상 상태 수렴을 시뮬레이션했습니다. 프로모션만으로는 한계가 있어 기본 전이 구조를 바꿀 필요가 있음을 보였습니다.
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Data Product (3) 데이터로 실제 운영 효율화가 가능할까?
날씨 데이터를 활용해 세차 요청 기준을 재설계한 사례를 소개했습니다. 강수 예보를 반영해 불필요한 세차를 줄이고 운영 효율을 높였습니다.
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컬리의 Virtual 물류 센터
AnyLogic과 DEVS로 물류센터 피킹 공정을 가상화하고 실제 데이터로 모델을 검증했습니다. 동선과 SKU 배치 전략의 생산성 효과 및 작업자 병목을 시뮬레이션으로 평가했습니다.
#디지털 트윈#AnyLogic#Java
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컬리의 Virtual 물류 센터
컬리의 피킹 공정을 시뮬레이션으로 구현하고 실제 데이터와 비교해 모델 타당성을 검증했습니다. 또한 동선 형태와 재고 배치 전략을 실험해 현장 의사결정에 활용했습니다.
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갈바닉부식 시뮬레이션 기법 개발기
갈바닉부식 시뮬레이션 기법 개발을 다룬 기술 글입니다. 자동차 부품의 이종 소재 조합에서 발생하는 부식을 개념적으로 소개합니다.
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 2부
컬리는 실제 물류 환경을 닮은 Digital Twin을 만들어 최적화 알고리즘을 검증했습니다. 시뮬레이션과 현장 적용 모두에서 주문 그룹 내 상품 가짓수를 줄이는 효과를 확인했습니다.
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Dynamics Model로 무엇을 할 수 있을까?
Dynamics Model을 제어와 시뮬레이션 문제에 활용하는 사례를 소개했습니다. 실제 데이터와 물리 모델을 결합해 sim-to-real gap을 줄이는 가능성을 설명했습니다.
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컬리에서 데이터 분석가로 일한다는 것
데이터 요청을 구체화하고 운영계와 분리된 분석용 테이블을 구축하는 과정을 소개했습니다.\n데이터 QA와 적재 시점 검증, 시뮬레이션으로 데이터 활용 가치를 높였습니다.
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