AWS 기술 블로그
Category: Artificial Intelligence
Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기
발전소에는 목적이 다른 시스템과 문서가 함께 존재합니다. 원격 진동 고장진단 시스템(Remote Vibration Monitoring System, RVMS)은 회전설비의 베어링 진동을 상시 감시하고 임계치 초과를 알려 줍니다. 운전 매뉴얼과 로직 도면에는 조치 절차와 설비 관계가 기록되어 있습니다. 하지만 경보가 발생한 뒤 원인 후보를 좁히고, 여러 지표를 비교하고, 필요한 근거를 찾아 조치 순서를 정하는 일은 여전히 전문가의 경험에 의존합니다. […]
AI-DLC 기반 GS SHOP 검색·추천 개발 프로세스 고도화 사례
본 블로그는 GS리테일과 AWS가 공동 작성하였습니다. 검색과 추천, 서로 다른 두 과제를 하나의 개발 방법론으로 풀다 온라인 커머스에서 검색과 추천은 고객 경험을 결정하는 핵심 서비스입니다. 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾고, 적절한 상품을 제안하기 위해서는 검색 방식과 추천 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 새로운 기능을 개발하는 것보다 빠르게 검증하고 반복적으로 개선할 수 있는 […]
셀트리온제약의 AI-DLC 방법론과 Kiro를 활용한 OMS 서비스 구축하기
셀트리온제약은 케미컬의약품과 바이오의약품을 국내외 시장에 공급하는 대한민국 대표 제약기업입니다. 셀트리온제약은 의약품 위탁 생산(Contract Manufacturing Organization, CMO)을 위한 관리, 공급망, 계약 업무를 하나로 연결하는 핵심 시스템인 OMS(Order Management System)를 새롭게 구축해야 했습니다. 프로젝트 착수 시점에 개발팀이 마주한 현실은 다음 한 문장에 압축되어 있습니다. “3개월 안에 OMS를 출시해야 합니다. 외주를 주기엔 도메인 전달에만 시간이 걸리고, 내부에서 개발하기엔 […]
이노크라스의 AWS HealthOmics 기반 임상 유전체 파이프라인 운영 효율화 방안
서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시퀀서가 […]
Amazon EC2 Spot 인스턴스로 디지털 휴먼 렌더링하기
원문: Rendering Digital Humans with Amazon EC2 Spot Instances — Dario Macagnano, Jyothi Madanlal, 2026년 7월 10일 (AWS Physical AI Blog) Amazon Web Services는 이 게시물에 기여해 주신 UneeQ 엔지니어링 팀에 감사드립니다 UneeQ는 실시간 고충실도(high-fidelity) 3D 렌더링을 통해 사실적인 표정을 표현하면서 자연스러운 대화를 나누는 AI 기반 디지털 휴먼(digital humans)을 만듭니다. Unreal Engine 같은 게임 엔진 […]
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운영 도구, 고가용성, 확장 기능이 이를 뒷받침합니다. 이러한 조합 덕분에 pgvector는 개념 증명(PoC)에서 서비스 […]
Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기
소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할 수 있습니다. 실제 병목은 복잡한 비즈니스 로직이 내장된 저장 프로시저, 함수, 패키지에 있습니다. 트랜잭션 제어 패턴, […]
GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 2부: 실사용을 견디는 운영과 거버넌스
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 이 글은 GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 1부: 인증·라우팅·계정 자동화 설계에 이어지는 두 번째 글입니다. 1부를 아직 보지 않으셨다면 먼저 읽어보시길 권해드립니다. 1부에서는 GS리테일 클라우드인프라팀이 사내 AI 도구 수요를 조직 차원에서 안전하게 받아내기 위해, 모든 AI 호출을 하나의 관문으로 모으는 전사 AI Gateway를 구축한 과정을 다뤘습니다. Claude on […]
GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 1부: 인증·라우팅·계정 자동화 설계
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 다양한 AI 서비스를 안전하게 활용하기 위한 단일 운영 플랫폼 구축 수백 개 팀 계정의 AI 호출을 하나의 관문에서 인증·비용·쿼터 단위로 통제할 수 있을까요? 생성형 AI는 이제 기업의 업무 환경에 빠르게 자리 잡고 있습니다. 개발자는 코드 작성을 위해 AI를 활용하고, 기획자는 문서 작성과 아이디어 발굴에 AI를 사용하며, 데이터 분석가는 AI를 […]
AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 개선하기 (Part 2)
Rerank와 Weight 튜닝, 그리고 예상과 다른 결과들 1부에서는 Amazon OpenSearch Service와 Amazon Bedrock으로 검색 품질을 측정하는 시스템을 만들었습니다. 이제 측정할 수 있게 됐으니, 고객들은 자연스럽게 “그래서 어떻게 개선하지?” 를 묻게 됩니다. 이번 글에서는 측정 결과를 바탕으로 검색 품질을 실제로 끌어올리는 방법을 다룹니다. 사실 저는 이 테스트를 시작할 때 “검색 성능은 Rerank를 붙이면 당연히 좋아지겠지?” 라고 […]









