Category: Artificial Intelligence

로봇을 움직이는 제어 정책을 학습할 때는 수백만 번의 시행착오가 필요합니다. 학습한 모델로 원하는 동작을 수행하는지 반복해서 검증해야 하는데, 실제 로봇으로 이를 반복하면 시간이 오래 걸리고 비용이 크며 로봇이 파손될 위험이 있습니다. 그래서 로봇 개발팀은 시뮬레이션에서 학습하고 실제 로봇에서 검증하는 Sim-to-Real 접근법을 사용합니다. 하지만 시뮬레이션에서 수많은 시행착오를 거치고 사전 학습된 모델을 로봇 데이터로 미세 조정하는 작업은 […]

소개 무븐트(MVNT)는 춤을 위한 AI 인프라를 만드는 회사입니다. 전 세계 누구나 쉽게 춤을 만들 수 있도록 댄스 생성 AI 모델을 개발하고 있으며, 유명 안무가인 최영준 공동창업자를 필두로 모션 생성·3D·컴퓨터 비전·휴머노이드 백그라운드의 엔지니어들이 함께하고 있습니다. 현재 무븐트의 서비스는 웹앱과 API, 언리얼 엔진 플러그인 형태로 제공되고 있으며 안무가는 물론 K-Pop 기획사, AI UGC(사용자 생성 콘텐츠) 크리에이터, 게임 […]

머신러닝의 학습 과정에서 고품질 모델을 훈련시키려면 대규모의 고품질 데이터가 필수적이며, 이를 준비하는 과정은 보통 여러 출처의 데이터를 한곳에 모으는 작업을 동반합니다. 이 방식은 효과적이지만 의료 기관, 금융 기관, 정부 기관과 같이 데이터 프라이버시, 규제 준수, 데이터 주권에 민감한 환경에서는 조직 밖으로 반출할 수 없는 소중한 데이터를 보유하고 있는 경우가 많습니다. 연합 학습(Federated Learning, FL)은 이에 […]

발전소에는 목적이 다른 시스템과 문서가 함께 존재합니다. 원격 진동 고장진단 시스템(Remote Vibration Monitoring System, RVMS)은 회전설비의 베어링 진동을 상시 감시하고 임계치 초과를 알려 줍니다. 운전 매뉴얼과 로직 도면에는 조치 절차와 설비 관계가 기록되어 있습니다. 하지만 경보가 발생한 뒤 원인 후보를 좁히고, 여러 지표를 비교하고, 필요한 근거를 찾아 조치 순서를 정하는 일은 여전히 전문가의 경험에 의존합니다. […]

본 블로그는 GS리테일과 AWS가 공동 작성하였습니다. 검색과 추천, 서로 다른 두 과제를 하나의 개발 방법론으로 풀다 온라인 커머스에서 검색과 추천은 고객 경험을 결정하는 핵심 서비스입니다. 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾고, 적절한 상품을 제안하기 위해서는 검색 방식과 추천 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 새로운 기능을 개발하는 것보다 빠르게 검증하고 반복적으로 개선할 수 있는 […]

셀트리온제약은 케미컬의약품과 바이오의약품을 국내외 시장에 공급하는 대한민국 대표 제약기업입니다. 셀트리온제약은 의약품 위탁 생산(Contract Manufacturing Organization, CMO)을 위한 관리, 공급망, 계약 업무를 하나로 연결하는 핵심 시스템인 OMS(Order Management System)를 새롭게 구축해야 했습니다. 프로젝트 착수 시점에 개발팀이 마주한 현실은 다음 한 문장에 압축되어 있습니다. “3개월 안에 OMS를 출시해야 합니다. 외주를 주기엔 도메인 전달에만 시간이 걸리고, 내부에서 개발하기엔 […]

서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시퀀서가 […]

원문: Rendering Digital Humans with Amazon EC2 Spot Instances — Dario Macagnano, Jyothi Madanlal, 2026년 7월 10일 (AWS Physical AI Blog) Amazon Web Services는 이 게시물에 기여해 주신 UneeQ 엔지니어링 팀에 감사드립니다 UneeQ는 실시간 고충실도(high-fidelity) 3D 렌더링을 통해 사실적인 표정을 표현하면서 자연스러운 대화를 나누는 AI 기반 디지털 휴먼(digital humans)을 만듭니다. Unreal Engine 같은 게임 엔진 […]

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운영 도구, 고가용성, 확장 기능이 이를 뒷받침합니다. 이러한 조합 덕분에 pgvector는 개념 증명(PoC)에서 서비스 […]

소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할 수 있습니다. 실제 병목은 복잡한 비즈니스 로직이 내장된 저장 프로시저, 함수, 패키지에 있습니다. 트랜잭션 제어 패턴, […]