

생성형 AI와 IoT를 활용한 스마트 머신의 가치 극대화
생성형 AI와 IoT를 결합해 스마트 머신의 진단, 현장 서비스, 대규모 분석을 고도화하는 방법을 소개했습니다. AWS IoT와 Amazon Bedrock을 활용한 적용 사례와 아키텍처도 함께 설명했습니다.


생성형 AI와 IoT를 결합해 스마트 머신의 진단, 현장 서비스, 대규모 분석을 고도화하는 방법을 소개했습니다. AWS IoT와 Amazon Bedrock을 활용한 적용 사례와 아키텍처도 함께 설명했습니다.


Claude Code를 Amazon Bedrock과 연동해 기업 환경에 맞는 사용량 기반 과금과 보안 통제를 확보하는 방법을 소개했습니다. 또한 로깅, 감사 추적, 비용 관리, PrivateLink 구성까지 엔터프라이즈 운영 이점을 정리했습니다.


Amazon EKS와 Amazon Bedrock으로 1:1 수업 피드백을 자동화한 사례를 소개했습니다. 단계 분리와 비동기 파이프라인으로 비용을 줄이고 일관된 개인화 리포트를 제공했습니다.


Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트의 구현과 최적화 전략을 다뤘습니다. 멀티 에이전트 분리, 프롬프트 관리, 캐싱, 데이터 격리로 정확도와 효율성을 높였습니다.


아이지에이웍스가 Amazon Bedrock 기반 클레어로 자연어를 SQL 분석과 차트로 연결했습니다. 마케터가 SQL 없이도 복잡한 데이터 분석을 수행하도록 돕고 의사결정 속도를 높였습니다.


컨택센터 상담 품질 관리를 Amazon Bedrock 중심의 AI 시스템으로 전환한 사례를 소개했습니다. 실시간 평가와 맞춤형 교육으로 관리자 부담을 줄이고 상담사 성장을 지원했습니다.


클라우드 보안 취약점을 AI로 자동 진단하고 조치 가이드를 제공하는 사례를 소개했습니다. Amazon Q Developer CLI와 Bedrock으로 검증 루프까지 구성해 운영 효율을 높였습니다.


Amazon Bedrock과 TensorFlow를 결합해 렌탈 제품 추천과 자연어 데이터 조회를 자동화한 사례를 소개했습니다. 고객 추천과 내부 분석을 함께 지원해 선택 피로도와 데이터 활용 한계를 줄였습니다.


클라우드 인프라 관제의 수작업과 24시간 인력 의존 문제를 AI와 AWS 서비스로 자동화한 사례를 소개했습니다. 장애 알림, 이력 조회, 보고서 생성까지 연결해 대응 속도와 운영 효율을 높였습니다.


IMS 모빌리티가 Amazon Connect와 Bedrock으로 인바운드와 아웃바운드 콜센터를 자동화한 사례를 소개했습니다. 운영 효율 향상과 AI Agent 처리 성과, 향후 확장 방향까지 함께 다뤘습니다.


AWS 기반으로 다문화 아동의 HTP 그림 검사를 디지털 심리 진단 서비스로 구현한 사례를 소개했습니다.\nAmazon Q Developer와 RAG 분석을 활용해 짧은 해커톤 기간에도 MVP를 완성했습니다.


리멤버 해커톤에서 AI 도구를 활용해 한 달간 프로덕트를 만든 경험을 공유했습니다. 바이브 코딩 환경, Spec 기반 개발, 프롬프트 고도화로 협업과 품질을 끌어올린 과정을 소개했습니다.