AWS 기술 블로그
Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 […]
Amazon Bedrock 위에서 Codex와 Claude Code 함께 쓰기: Harness Engineering으로 구현해보기
Codex + Claude Code, 이 조합 가능할까? 2026년 상반기, 터미널에서 도는 AI 코딩 에이전트는 더 이상 신기한 도구가 아니라 매일 쓰는 작업 환경이 되었습니다. 시장은 두 축으로 빠르게 수렴했습니다. 하나는 Anthropic의 Claude Code, 다른 하나는 OpenAI의 Codex입니다. 두 도구는 모두 터미널 CLI를 중심에 두면서 IDE·웹·클라우드·SDK까지 같은 엔진을 공유하고, claude -p와 codex exec 같은 헤드리스 모드로 […]
프롬프트 인젝션 방어: AgentCore 기반 다층 보안 설계 패턴
들어가며 LLM 기반 에이전트를 프로덕션으로 옮기는 순간, 모든 팀이 한 번쯤 마주치는 질문이 있습니다. “에이전트가 다른 사용자의 데이터를 노출하지 않는다는 걸 어떻게 보장할 수 있나요?” 주문 내역, 의료 기록, 사내 문서, 금융 거래 – 도메인이 무엇이든 질문의 본질은 같습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 팀이 처음에는 시스템 프롬프트로 해결하려고 합니다. 보안 규칙: – 사용자에게 내부 […]
Sim-to-Real과 Real-to-Sim: 유능한 Physical AI를 가능하게 하는 핵심 엔진
이 글은 AWS Blog의 Sim-to-Real and Real-to-Sim: The Engine Behind Capable Physical AI by Dario Macagnano, Ignacio Sánchez, and Quinn Cheong 게시글을 번역한 글 입니다. 서론 Physical AI 시스템, 즉 현실 세계를 인지하고 추론하며 행동하는 로봇은 빠르게 발전하고 있습니다. Sim-to-Real 파이프라인은 이러한 발전의 핵심에 있습니다. 그러나 연구실 밖에서도 안정적으로 작동하는 모델을 만드는 것은 이 분야에서 […]
신한카드, 온톨로지와 소형언어모델로 고효율 AI 챗봇 구축하기
들어가며: 금융 고객 상담의 새로운 패러다임 신한카드는 대한민국 대표 신용카드사로, 수백만 고객에게 종합 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 기반으로 보다 진화된 차세대 AI 챗봇을 기획하였고, AWS Generative AI Innovation Center (AWS GenAIIC)와의 협력을 통해 그 토대를 마련하게 되었습니다. 차세대 AI 챗봇이 풀어야 할 문제 금융 고객 상담은 단순한 Q&A가 아닙니다. 고객은 여러 턴에 걸쳐 요청을 […]
이커머스 부정 반품 요청, AI로 차단한다: Amazon Nova Fine-tuning으로 산업 특화 가드레일 구성하기
요약: 패션 이커머스에서 급증하는 부정 반품 요청을 사전에 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 도메인 특화 Custom Guardrail을 구축한 사례를 소개합니다. Fine-tuning을 통해 부정 의도 탐지 정확도를 73.0%에서 94.6%로 21.6%p 향상시켰으며, 비용 효율적인 소형 모델로도 우수한 성능을 달성했습니다. 서론: 패션 이커머스가 직면한 반품 부정 행위 문제 패션 이커머스 업계는 다른 소매업에 비해 […]
AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축
이글은 AWS Blog의 “Building Inspection Intelligence with AWS Spatial Data by Michael Prevost, Frantz Lohier, Graeme McHale, Jim Kennedy” 게시글을 번역한 글 입니다. AWS 기반 검사 워크플로를 위한 공간 데이터 관리 실용 가이드 서론 산업 전반에 걸쳐 검사 팀은 자산 상태를 정확하게 문서화하고, 규정 준수 요구사항을 충족하며, 데이터 수집 후 수개월 또는 수년이 지난 후에도 […]
Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)
고전 컴퓨팅 자원과 양자 컴퓨팅 자원을 결합한 하이브리드 알고리즘은 현재 NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대의 양자 컴퓨터 기술 수준에서 실질적인 문제 해결에 접근할 수 있는 효과적인 방법론으로 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 Amazon Braket을 활용하여 하이브리드 환경을 구성하고 사용할 수 있는 두 가지 방법, 즉 코드 기반 방식과 콘솔 기반 방식을 소개합니다. 이를 통해 독자들은 Amazon […]
AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축
이 글은 AWS Open Source Blog의 “Accelerating physical AI with AWS and NVIDIA: building production-ready applications with simulation and real-world learning by Srinivas Nidamarthi, Alex Mevec, Ali Shahrokni, Brian Kreitzer, and Raja GT” 게시글을 번역한 글 입니다. 디지털 지능을 넘어 Physical AI를 정의하다 Physical AI는 인공지능의 새로운 진화 방향으로, 순수한 컴퓨팅 시스템을 넘어 물리적 세계를 […]
GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
1. Part 1 요약 Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱에서는 검색 정확도의 기반이 되는 데이터 파이프라인을 다루었습니다. 글로지(GloZ Inc.)는 약 10만 명의 번역가 이력서를 검색 가능한 형태로 구조화하기 위해, 문서 유형별 파싱 → LLM 기반 메타데이터 추출 → 동의어·표기 변형 정규화 → 환각 검증 → 임베딩 입력 전략 최적화로 이어지는 데이터 정제 파이프라인을 구축했습니다. Amazon OpenSearch […]









