Day1Company의 Amazon EKS와 Amazon Bedrock 기반 초개인화 학습 피드백 서비스 사례

이 게시물은 교육산업의 디지털 전환 과정에서 Day1Company가 Amazon EKS와 Amazon Bedrock을 활용하여 1:1 언어 교육 서비스 ‘포도스피킹’의 학습 피드백 자동화 및 개인화 문제를 해결한 사례를 소개합니다.

주요 도전과제 및 목표

• 학습 데이터 휘발성 및 피드백 품질 불일치 문제
• 튜터의 행정 업무 부담과 운영 효율성 한계
• 24시간 이내 일관된 품질의 초개인화 피드백 완전 자동화

기술적 접근과 최종 아키텍처

• Amazon EKS 기반 컨테이너 환경과 Amazon Bedrock 서버리스 추론 환경의 하이브리드 아키텍처
• 4단계 비동기 파이프라인: 전처리, STT, 데이터 분석, 리포트 생성
• 커스텀 ‘Agent-based Smart Scaler’로 GPU Spot 인스턴스의 비용 효율적 운영
• AI 환각 현상 최소화 위한 ‘단계 분리 원칙’과 ‘검증 프로세스’ 도입

성과 및 향후 계획

• STT 비용 75% 절감, 리포트 작성 시간 완전 제거
• 79.3% 사용자가 AI 리포트가 학습에 도움되었다고 응답
• 89.7% 사용자가 AI 리포트로 수업 유지 가능성 증가
• 향후 AI 기반 개인화 커리큘럼 자동 생성 및 통합 AI 교육 생태계 구축 목표