미리캔버스가 4,000만 건의 디자인 리소스를 대상으로 Amazon OpenSearch Service 기반의 듀얼 벡터 검색을 도입하고 성능을 최적화했다.
포스코DX는 시니어 엔지니어의 경험적 암묵지를 AI가 학습하지 못한 UDK로 정의하고, 이를 지식 그래프로 구조화하여 설계 자동화를 구현하는 방안을 검증했다.
하나투어가 Amazon Neptune와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 여행 상품 기획 시간을 며칠에서 몇 분 단위로 단축했다.
에이전틱 AI의 품질과 안전성을 보장하기 위한 관측성, 평가 및 최적화 중심의 AgentOps 운영 방안을 다룬다.
에이전틱 AI의 품질과 안전성을 보장하기 위한 관측성, 평가, 최적화 및 AgentOps 라이프사이클을 다룬다.
에이전틱 AI를 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 AgentOps 아키텍처와 파운데이션 요소를 다룬다.
메가MGC커피가 트래픽 변동이 심한 모바일 주문 서비스의 안정성과 비용 효율성을 위해 DB를 Amazon Aurora Serverless v2로 전환했다.
라우드소싱이 Amazon Bedrock과 Strands SDK를 활용해 의뢰자의 공모전 브리핑 작성을 돕는 AI 에이전트를 구축했다.
AWS DevOps Agent를 활용해 성능 테스트 후 병목 구간 식별과 보고서 작성을 자동화하는 방법을 소개한다.
단일 LLM Gateway 아키텍처를 통해 다양한 AI 코딩 에이전트의 비용, 보안, 관측성을 통합 관리할 수 있다.
동원F&B가 Amazon Bedrock를 활용해 단순 챗봇을 넘어 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 AI 에이전트를 구축했다.
Amazon S3 Files 도입 시 비용 효율성을 저해하는 최소 과금 단위와 성능 특성을 분석한다.
Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore를 활용해 MCP 표준 기반의 자동화된 클라우드 정책 관리 에이전트 아키텍처를 제안한다.
에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트를 활용해 레거시 EC2 환경을 Amazon ECS Fargate로 신속하게 전환하고 운영 비용을 76% 절감했다.
분석가가 매일 사용할 수 있는 고성능 대화형 분석 챗봇을 구축하기 위한 4가지 핵심 설계 전략을 다룬다.
경농이 Vision LLM과 Amazon OpenSearch를 활용해 사진 촬영만으로 농약 정보를 찾는 시각적 검색 시스템을 구축했다.
Amazon Bedrock 환경에서 Codex와 Claude Code를 결합해 개발 효율성을 극대화하는 실험적 방법론을 제시한다.
시뮬레이션과 현실의 격차를 줄이는 Sim-to-Real 및 Real-to-Sim 기술이 Physical AI 발전의 핵심 동력이다.
신한카드가 AWS와 협력하여 온톨로지와 sLLM을 활용한 차세대 AI 챗봇 솔루션을 구축했다.
Amazon Nova 2 Lite를 미세 조정하여 패션 이커머스의 부정 반품 의도를 94.6% 정확도로 탐지하는 Custom Guardrail을 구축했다.
AWS 공간 데이터 관리(SDMA)를 활용해 검사 데이터에 공간 맥락을 부여하고 분석 효율을 높이는 아키텍처를 제안한다.
Amazon Braket의 하이브리드 잡 기능을 활용해 양자-고전 알고리즘을 실행하는 두 가지 방식을 소개한다.
AWS와 NVIDIA는 시뮬레이션과 실세계 학습을 결합한 이중 경로 접근법으로 Physical AI 애플리케이션 개발을 가속화한다.
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