구글

·AI/ML·

TPU, Tensor SoC, Tensor SDK

구글이 Tensor SoC와 TPU를 기반으로 100% 비공개 온디바이스 AI의 미래를 제시했고 Pixel 10 패밀리에서 이를 선보였습니다. Gemma 4 E2B 모델이 디바이스에서 네이티브로 실행되어 오프라인 멀티모달 기능인 대화형 AI, 실물 인식, 개인 에이전트 작업을 가능하게 합니다. 개발자들은 새로 발표된 Tensor SDK 베타와 오픈소스 자료를 활용해 보안 강화된 에지 기반 애플리케이션 개발을 오늘부터 시작할 수 있습니다.

올리브영

·Architecture·

CDN, Web Components, Monorepo, Shadow DOM, IFrame

올리브영이 프레임워크에 구애받지 않는 통합 백오피스 구축 사례를 통해 웹 컴포넌트와 모노레포 기반 아키텍처를 소개합니다. 모노레포에서 공통 코드를 관리하고 Vue 웹컴포넌트를 CDN으로 배포해 React, Vue, JSP 등 다양한 환경에서 커스텀 태그로 화면을 렌더링하는 방법을 제시합니다. 실행 단계로는 Shadow DOM 스타일 격리와 CDN 기반 로드, 캐시 버스팅으로 즉시 업데이트를 실현하고, 인증은 동일 오리진/토큰 주입 등으로 보안성도 확보합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Computer Vision, Artificial Intelligence, CCTV, Action Recognition, Brand Recognition

슈퍼브에이아이의 스포츠·리테일 비전 AI 활용 사례 8선을 소개하며, 동작 인식 98.2%와 브랜드 인식 99.2%의 성과를 강조합니다. 본문은 구현 맥락과 실시간 분석 방식, 데이터 수집 및 처리 방법, PoC와 현장 적용 사례를 구체적으로 다루어 기술 도입에 필요한 정보를 제공합니다. CCTV 기반 모니터링, ERP 연계로 비즈니스 프로세스 개선과 매장 운영 효율성 향상 등 현장 적용의 기대 효과를 제시합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Python, TensorFlow, Deep Learning, Computer Vision, CNN

슈퍼브에이아이의 헬스케어 비전 AI 활용 사례 3건을 다루며, 상담 시간 27.5% 단축과 감염균 식별 30% 단축이라는 구체적 성과를 제시합니다. 각 사례는 영상 분석과 상담 자동화, 실무 적용 방법에 초점을 두고, 구현의 핵심 포인트와 기대 효과를 구체적으로 설명합니다. 헬스케어 및 보건 현장의 적용 가능성을 평가하고, 도입 시 고려해야 할 설계/배포 포인트를 제시하여 현장 적용의 방향성을 제공합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI, Anomaly Detection, CCTV, Video Surveillance, Satellite Imagery

슈퍼브에이아이의 보안·국방 비전 AI 활용 사례 4선은 이상행동 탐지율 92.7%와 위성 객체 50만+를 포함한 실전 적용 사례를 다룹니다. 이들 사례는 CCTV 기반 실시간 감시, 이상행동 탐지, PPE 감시, 위성 데이터 처리와 같은 구체적 활용 영역에서 수치로 성과를 제시합니다. 현장 적용 관점의 실무 가이드와 적용 전략을 제공하며, 보안·국방 AI 비전 기술의 확장성과 효과를 보여줍니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI, Logistics, CCTV, KPI

슈퍼브에이아이의 물류·유통 비전 AI 활용 사례 3선은 이적재 효율 21.2% 향상과 자동 검출율 97% 달성을 포함합니다. 현장 PoC에서 CCTV 영상 기반 자동 검출과 데이터 융합으로 KPI 개선 가능성을 보여주며, 3개 사례의 구현 방법과 실용적 가치를 제시합니다. 실전 적용에 필요한 단계별 고려사항과 기대 효과를 다루며, 현장 적용 시나리오와 KPI 관리에 대한 통찰을 제공합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Deep Learning, Computer Vision, Autonomous Driving, Object Tracking

슈퍼브에이아이의 자율주행 비전 AI 활용 사례 3선을 다루며, 객체 추적 98%와 발렛 파킹 95.7%의 성과를 구체적으로 제시합니다. 세 가지 사례는 실무 적용을 위한 프로세스와 데이터/모델 운용 방향을 제시하고, PoC 단계에서 시나리오를 평가하며 현장 적용을 강조합니다. 산업 현장에 대한 활용 방향과 구체적 운영 전략에 대한 실무 가이드도 함께 제공합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Deep Learning, Computer Vision, Artificial Intelligence, Robotics, Object Recognition

슈퍼브에이아이의 로봇 비전 AI 활용 사례 3선을 통해 동적 객체 인식률 98%와 인건비 30% 절감 같은 핵심 성과를 제시합니다. 3가지 사례는 산업 현장 로보틱스 구현의 기술적 주제, 문제 해결 과정, 성능 지표를 구체적으로 다루며, 동적 물체 인식 안정성과 비용 효율을 강조합니다. 실무 적용 관점에서 현장 프로세스 최적화, AI 비전 도구의 선택과 적용 방법, 기대되는 생산성 향상을 구체적으로 제시합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI, OCR, Manufacturing, Machine Vision

슈퍼브에이아이의 제조 비전 AI 활용 사례 4선은 불량률 13.2% 감소와 검수 정확도 98.8% 달성 등 핵심 성과를 보여줍니다. 각 사례는 현장 문제 분석에서부터 구현 방법, PoC, 검증 절차, 실전 적용에 이르는 구체적 기술과 성과 지표를 제시합니다. 실무 활용 관점에서 230ms의 처리 시간 감소와 98.8%의 판정 정확도 등 현장 적용 시나리오를 뚜렷이 제시합니다.

AWS

·Data·

PostgreSQL, Explain Analyze, Aurora PostgreSQL, Skip Scan, Materialized CTE

AWS의 Aurora PostgreSQL 호환 버전 및 Amazon RDS PostgreSQL용 PostgreSQL 18의 주요 성능 향상에 대해 다룹니다. 다중 컬럼 인덱스의 스킵 스캔 최적화, EXPLAIN의 버퍼 통계 자동 포함, 구체화된 CTE의 메모리/디스크 사용량 보고, 인덱스 탐색 횟수를 보여주는 Index Searches 등의 개선이 도입되었습니다. 이러한 개선으로 개발자와 DBA는 복잡한 실행 계획의 병목을 더 쉽게 진단하고, Aurora PostgreSQL 및 RDS에서 직접 체험할 수 있습니다.