구글코리아

·AI/ML·

Announcement, News, Partnership

구글코리아가 서울교육대학교와 협력하여 AI 에듀케이터 시리즈를 한국에 도입하는 계획을 발표합니다. 이 시리즈는 교육 현장에서 AI 활용 역량을 강화하고 교원과 학생의 디지털 리터러시를 높이는 데 기여할 것으로 보이며, 구글코리아의 교육 파트너십 확장에 대한 경험을 공유합니다.

AWS

·Architecture·

OpenTelemetry, Amazon Bedrock, Amazon DynamoDB, LiteLLM, Bedrock Guardrails

AWS와 GS리테일의 협업으로 전사 AI Gateway를 구축하고, 실사용 운영 체계와 거버넌스 체계를 설계한 구체적 사례를 다룹니다. 설치센터 자동화, 예산 기반 모델 라우팅, 자체 가드레일과 관측 파이프라인, 감사 로그 체계와 운영 대시보드를 포함한 운영 플랫폼 구현을 설명합니다. 조직 규모 수천 명에 이르는 사용 사례에서도 거버넌스, 보안, 비용 관리의 일관성을 확보하며 운영 효율성을 높이는 실용적 방안을 제공합니다.

AWS

·Architecture·

Claude Code, Amazon Bedrock, Virtual Key, Claude Cowork, AI Gateway

GS리테일은 AWS와 협력해 전사 AI Gateway를 구축하고, 인증·비용·감사를 단일 관문에서 관리하는 엔터프라이즈 거버넌스 플랫폼을 구현했습니다. Claude Code on Bedrock과 LiteLLM을 통해 다중 모델 공급자를 통합하고, Virtual Key 기반 인증과 팀별 비용/쿼터 분리를 자동화한 계정 온보딩 파이프라인으로 운영을 뒷받침합니다. Bedrock의 프라이버시 기능과 PrivateLink, CloudTrail 등 보안 기능을 기반으로 데이터는 외부로 이동 없이 관리되며 운영 거버넌스가 중앙 집중됩니다.

미리디

·Frontend·

SVG, Image Processing, Gaussian Blur, Unsharp Mask, Brightness Contrast

미리디의 미리캔버스에서 SVG 프리미티브를 활용해 브라우저에서 이미지 보정을 구현하는 구체적 방법과 사례를 실무 맥락에서 소개합니다. 블러와 샤프닝은 feGaussianBlur와 feConvolveMatrix로 구현하고, 밝기와 대비는 feComponentTransfer의 linear와 table 함수를 활용해 제어하는 방법을 구체적으로 다룹니다. 코드 예제와 렌더링 결과를 통해 엣지 처리, 커널 설계, 색상 보정의 실무 적용 포인트를 제시합니다.

AWS

·Backend·

Python, OpenSearch, KNN, Rerank, Grid Search

AWS의 AI 에이전트를 위한 OpenSearch 검색 품질 개선은 Rerank와 가중치 튜닝을 중심으로 측정 기반 개선 방법을 제시한다. 실험은 SciFact와 Touche-2020 데이터를 대상으로 Rerank의 효과와 하이브리드 비율의 영향, 그리고 자동화된 평가 루프를 분석한다. 결과적으로 Rerank는 품질이 낮을 때 이득을 주지만 이미 잘 튜닝된 경우 오히려 성능을 저하시킬 수 있어, 임계 기준과 지속적 평가의 필요성을 확인했다.

토스

·AI/ML·

Visual Studio Code, RAG

토스 프런트엔드 플랫폼 팀은 개발자가 문서를 찾지 못하는 흐름을 개선하기 위해 문서 기반 지식 시스템을 구축합니다. 주요 구성 요소로 RAG 기반 챗봇 Mr. Park와 자동 문서화 도구 Sillokbot이 있어 IDE와 메신저에서 즉시 지식을 제공합니다. Sillokbot는 팀 대화의 핵심 정보를 자동으로 요약하고 문서 저장 PR을 열어 지식의 흐름을 팀 전체로 확산시킵니다.

AWS

·Architecture·

DynamoDB, AWS Glue, Kinesis Data Streams, Global Secondary Index, TransactWriteItems

AWS가 Channel Corporation의 DynamoDB 아키텍처 현대화 여정을 다루는 글에서, Badge 데이터를 User와 분리해 독립적인 UserBadge 테이블로 전환하는 문제 해결 맥락을 제시합니다. 트랜잭션 충돌과 GSI 핫스팟을 해결하기 위해 항목 분리 및 독립적 용량 관리, 그리고 DynamoDB Export to S3와 AWS Glue를 활용한 온라인 마이그레이션 파이프라인을 구축했습니다. 결과적으로 User 테이블의 쓰기 스로틀링이 해소되고, Badge 트랜잭션은 User 테이블과 독립적으로 처리되어 분당 충돌이 대폭 감소하며, 미래 개선 방향으로 GSI 분리와 TTL/스트림 기반 삭제를 검토합니다.

AWS

·Architecture·

Amazon Bedrock, AgentCore, Athena, Guardrails, Glue

AWS와 LG에너지솔루션이 ERCOT 분석 에이전트를 구축한 사례를 소개하며 Amazon Bedrock AgentCore 아키텍처를 중심으로 구현 내용과 결과를 다룹니다. 데이터 파이프라인은 AWS Glue로 수집·변환하고 S3에 저장하며 Guardrails와 LLM 기반 Synthesizer를 통해 신뢰성 있는 결론을 도출합니다. 결과적으로 내부·외부 데이터 맥락을 구분해 빠르고 안전한 의사결정을 지원하며, Guardrails와 모니터링으로 운영 효율과 보안성을 확보합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Machine Learning, Artificial Intelligence, Instance Segmentation

슈퍼브에이아이의 포스트는 수확 로봇의 시각 인식을 위한 작물 데이터셋 구축과 인스턴스 세그먼테이션 활용 사례를 다룹니다. 데이터 수집과 라벨링 체계, 데이터 품질 관리, 학습 파이프라인 설계와 구성 요소를 중심으로 구체적 방법론을 소개합니다. 메타파머스 사례를 통해 작물 인식 기술의 실무 적용 가능성과 데이터 기반 로봇 비전의 실무 인사이트를 제공합니다.

카카오

·AI/ML·

Conference

카카오가 주최하는 if(kakao)26 컨퍼런스는 AI가 모든 연결에 지능을 더하는 주제 아래, 연결의 경험과 신뢰 가능한 기술 기준을 제시합니다. 10월 13일부터 14일까지 이틀간 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 온·오프라인으로 진행되며, 50여 개의 기술 세션에서 AI 적용 성과와 개발 경험이 공유됩니다. 파이어사이드 챗과 네트워킹 프로그램도 운영되어 참가자 간 교류와 실무 인사이트를 제공합니다.