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IT 기업 기술 블로그 모음

[성공 사례] 생성형 AI, 도입 전에 설계도부터: 공공기관 B기관의 생성형 AI ISP 컨설팅 섬네일
[성공 사례] 생성형 AI, 도입 전에 설계도부터: 공공기관 B기관의 생성형 AI ISP 컨설팅
슈퍼브에이아이 favicon슈퍼브에이아이
·AI/ML·
Python, Kubernetes, CI/CD, Docker, Jenkins

슈퍼브에이아이의 공개 사례는 공공기관 B기관의 생성형 AI 도입 전 설계부터 ISP 컨설팅까지의 아키텍처 의사결정을 다룹니다. 핵심 내용으로는 RAG 기반 인지 데이터 관리, MCP 추상적 맥락 프로토콜 적용, 데이터 거버넌스 및 보안 요구사항과 구현 로드맵이 포함됩니다. 실무적 가치는 설계에서 파일럿 및 운영으로의 원활한 이전을 돕고, 데이터 보안과 규정 준수 중심의 실전 가이드라인을 제공합니다.

2026년 08월 25일·0
황제성X설명근 ‘황설탕’, <코미디 숏리그> 4주 연속 1위…시즌 5관왕으로 종합 우승 성큼 섬네일
황제성X설명근 ‘황설탕’, <코미디 숏리그> 4주 연속 1위…시즌 5관왕으로 종합 우승 성큼
티빙 favicon티빙
·Else·
Event, News, Update

티빙의 코미디 숏리그에서 황제성·설명근의 황설탕은 4주 연속 1위를 차지하며, 시즌에는 5관왕으로 등극하는 모습이 보이고 종합 우승에 성큼 다가가고 있는 사례를 다룹니다.

2026년 08월 25일·0
How to Evaluate Live & Voice Agents in ADK 섬네일
How to Evaluate Live & Voice Agents in ADK
구글 favicon구글
·AI/ML·
DevOps, CI/CD

구글은 ADK의 라이브 및 음성 에이전트 평가를 자동화하고, 예측 불가능한 다중 턴 대화를 다루는 개선된 테스트 방법을 제시합니다. 그래프 기반 에이전트 워크플로를 LLM 주도 시뮬레이티드 사용자의 실제 오디오 생성(Gemini TTS)과 함께 시험하고, 평가 시나리오와 자연어 루브릭으로 자동 점수를 산출합니다. 결과 로그는 ADK Web에서 확인하거나 CI/CD 파이프라인에 CLI를 통합해 배포 파이프라인의 품질 관리에 활용할 수 있습니다.

2026년 08월 24일·0
수요 패턴이 수요 모델을 고른다: Amazon Connect Decisions로 살펴보는 Agentic Demand Forecasting 섬네일
수요 패턴이 수요 모델을 고른다: Amazon Connect Decisions로 살펴보는 Agentic Demand Forecasting
AWS faviconAWS
·AI/ML·
AWS

AWS의 블로그는 수요 패턴에 따라 모델을 선택하는 Agentic Forecasting의 원리와 Amazon Connect Decisions(ACD) 기반 SKU별 오케스트레이션을 설명한다. 진단은 SBC/ADI, CV² 기반 분류; 측정은 WAPE와 Bias의 조합으로 오차를 평가; Croston류와 ETS/ARIMA 등 도구를 패턴에 맞춰 적용한다. 또한 외부 신호로 프로모션과 캘린더를 활용하고, Plan Input Rules 및 Forecast Override Rules로 자동화된 개선 루프를 구현하며 데이터 누수 방지 원칙도 강조한다.

2026년 08월 24일·0
막오른 AI 경쟁 2라운드 … 韓, 피지컬 AI 위한 현장 데이터 축적을 [기고] 섬네일
막오른 AI 경쟁 2라운드 … 韓, 피지컬 AI 위한 현장 데이터 축적을 [기고]
슈퍼브에이아이 favicon슈퍼브에이아이
·AI/ML·
Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence

슈퍼브에이아이의 기고는 막 시작된 AI 경쟁의 2라운드에서 피지컬 AI를 위한 현장 데이터 축적의 중요성과 국내외 경쟁 구도를 분석합니다. 현장 데이터 수집과 품질 관리, 데이터 라벨링의 실무 과제와 정책적 쟁점을 정리하고 이를 기반으로 실용적 데이터 전략 방향을 제시합니다. 기업이 현장 데이터를 체계적으로 확보하고 거버넌스를 강화하면 피지컬 AI의 실전 적용과 산업 생태계 경쟁력 향상에 기여할 수 있습니다.

2026년 08월 24일·0
SRE 업무에 AI 녹여내기 — 2편: Alert Adviser로 장애 원인 분석 자동화 섬네일
SRE 업무에 AI 녹여내기 — 2편: Alert Adviser로 장애 원인 분석 자동화
여기어때 favicon여기어때
·DevOps·
Kubernetes, Slack, MCP, Grafana, Go

여기어때 SRE팀은 Grafana 알림을 AI가 분석해 원인과 영향 범위를 추적하는 Alert Adviser를 구축했습니다, Slack을 1차 인터페이스로 채택하고 분석 내용을 팀별로 공유하는 구조를 갖춥니다. 핵심은 12종의 알림 중 4종을 제외하고도 근거와 출처를 코드로 강제하며 변경 권한을 차단해 신뢰성과 안전성을 확보하고, 20건의 사례를 대조해 정확도와 한계를 검토한 점입니다. Alert Adviser의 분석 결과를 바탕으로 Alert Bridge를 통해 사용자 화면 영향까지 역산하고, QA·인프라·DBA가 각자의 작업으로 나눌 수 있는 협업 체계를 제시합니다.

2026년 08월 24일·0
SRE 업무에 AI 녹여내기 — 1편: Smart RI Calc로 인프라 비용 산정 자동화 섬네일
SRE 업무에 AI 녹여내기 — 1편: Smart RI Calc로 인프라 비용 산정 자동화
여기어때 favicon여기어때
·DevOps·
AWS, Kubernetes, Karpenter

여기어때가 SRE 업무에 AI를 접목해 Smart RI Calc로 인프라 비용 산정과 EKS 노드 증설 예측을 자동화한 사례를 다룬다. AI는 회의록 읽기와 데이터 추출을 담당하고, 비용 산정은 코드가 수행하며, 최종 검토는 사람의 판단으로 보장되는 Human-in-the-loop 구조를 제시합니다. 그 결과 비용 산정 시간은 20분에서 2분으로 90% 단축되었고, 동일한 로직으로 같은 결과를 도출하는 일관성을 확보했습니다.

2026년 08월 24일·0
Amazon Bedrock에서 Codex 사용하기 섬네일
Amazon Bedrock에서 Codex 사용하기
AWS faviconAWS
·Cloud·
AWS, OpenAI, Codex, Bedrock Mantle

AWS의 Codex는 Bedrock Mantle의 OpenAI-compatible Responses API를 통해 GPT‑5.6 계열의 로컬 코딩 에이전트를 엔터프라이즈 환경에 도입하는 경로를 제공합니다. 인증은 AWS IAM/SSO와 Bedrock API 키 경로를 우선으로 사용하며, OpenAI의 요청은 Bedrock Mantle의 API로 전달됩니다. 로컬 Codex 클라이언트는 AWS PrivateLink, 비용 최적화, 관측성, 보안 격리 등 엔터프라이즈 요구사항을 균형 있게 확장합니다.

2026년 08월 24일·0
양자 시대를 대비하는 개발자의 암호학 가이드(PQC-ML-KEM) 섬네일
양자 시대를 대비하는 개발자의 암호학 가이드(PQC-ML-KEM)
NHN Cloud faviconNHN Cloud
·Backend·
Post Quantum Cryptography, MLKEM, CRYSTALS Kyber, LWE, Module LWE

NHN Cloud가 양자 시대를 대비한 PQC 기반 보안 솔루션 ML-KEM과 격자 암호의 기본 원리와 필요성을 설명합니다. 쇼어 알고리즘의 위협에 대응하기 위해 NIST의 최종 표준화(FIPS 203/204/205)와 하이브리드 구성이 제시되며, ML-KEM은 공개키 교환에서 키를 보호합니다. 또한 NHN Cloud의 Cloud Access 같은 실무 적용 사례를 통해, 인벤토리 파악과 테스트 환경 구성, 하이브리드 TLS 도입과 점진적 전환을 제안합니다.

2026년 08월 24일·1
Amazon Bedrock 기반 PolicyGuard: 코딩 어시스턴트를 위한 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크 섬네일
Amazon Bedrock 기반 PolicyGuard: 코딩 어시스턴트를 위한 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크
AWS faviconAWS
·Architecture·
Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Prompt Injection, PolicyGuard

AWS가 Amazon Bedrock 기반의 PolicyGuard를 통해 코딩 어스시스턴트 프롬프트의 민감 정보를 사전 차단하는 Pre-Model DLP 프레임워크를 제시합니다. 정책은 자연어 파일 policy.txt로 정의되며 Hook 단계에서 ALLOW/BLOCK/REVIEW를 판단하고 fail-closed 원칙으로 프롬프트를 외부 서비스에 도달하기 전 차단합니다. 2,000건 합성 프롬프트로 평가해 EBR 96.5%, FPR 3.0%, 지연 669ms를 달성했고, 4개 LLM에서 동일 정책의 이식성도 확인했습니다.

2026년 08월 24일·0
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