AWS - AWS Summit Seoul 2025 방문 후기

1. 기조 연설

기조 연설에서 생성형 AI와 해당 사업의 현대화를 주력으로 삼고 있다는 현재 AWS의 전략에 대해 간단히 설명하고 카카오페이, 현대카드와 트레블랩스 등 생성형 AI 서비스를 도입하여 사용하고 있는 기업들에 대해 간략한 설명을 진행하였다. 또한 AWS Nova를 소개했는데 차세대 생성형 AI 파운데이션 모델로 검색 증강 생성, 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 사전 학습 등의 기능을 포함하고 있다. AWS Bedrock Guardrails도 언급하여 단어 필터 토픽 필터 유해 콘텐츠와 개인정보 보호 등의 기능을 통하여 LLM 이용자의 데이터를 보호하는 기능을 제공한다는 등의 LLM보완점을 추가로 언급하였다.

 

2. 강연

2-1. 지구상의 연결의 한계를 뛰어넘기 위한 우주에서의 혁신 - Amazon Project Kuiper

현재 지구에는 아직 인터넷 접근성조차 확보하지 못한 채 살아가고 있는 수십억의 인구가 존재한다. 지리적, 인프라적 한계로 인해 발생하는 문제인데 이러한 한계를 극복하고 모든 인류가 디지털 문명의 혜택을 누릴 수 있도록 하기 위한 프로젝트가 바로 Amazon Project Kuiper다. LEO 기반 통신망을 통해 기존 정지궤도 위성 대비 지연시간이 낮고 속도가 빠르며 AWS 인프라와 통합하여 데이터 통합과 원활한 데이터 흐름을 보장한다. 향후 10년 이내에 지구 저궤도에 3236개의 위성을 배치하여 전 세계에 광대역 인터넷 서비스를 제공하겠다는 계획을 가지고 있다. 이 프로젝트를 통해 개발도상국의 디지털 전환 촉진과 일관된 통신 품질 제공과 교육, 의료, 공공 서비스 접근성 확대 등의 이점을 기대할 수 있다.

 

2-2. 데이터로 날개를 달다. 대한항공의 여객분석 플랫폼 2.0과 전사 BI Amazon QuickSight 전환 여정

여객 분석 플랫폼 2.0으로 개편을 진행할 대 높은 안정성을 위한 원천 시스템과 의존성을 분리하여 서비스 무중단 운영 설계를 목표로 하였다. 또한 낮은 복잡도를 위한 파이프라인 간소화와 간편한 유지보수, 높은 유연성을 위해 Apache Iceberg를 도입으로 중복 데이터를 제거하여 비용 절감을 핵심 목표로 삼았다. 이를 통해 의존성 감소, DataLake 환경 개선, 성능 향상, 데이터 처리 유연성 향상, 유지보수 편의성 증가와 전체적인 비용 절감의 효과를 얻게 되었다. 1.0에서 2.0으로 성공적으로 개편을 진행한 이후 향후 개선 방안으로 아시아나와 통합을 위해 데이터 라이프 사이클을 관리, CI/CD 관리와 데이터 모델 최적화 등을 통해 현 2.0플랫폼을 더욱 개선해 나가려 하고 있다. 

 

2-3. LLM Observability: LLM의 거짓말을 잡아내는 법

LLM에는 아직 환각 현상(Hallucination)이라 불리는 허위 정보 생성 문제가 남아있다. 이는 사실과 다른 내용을 매우 설득력있게 출력한다. datadog에서는 이러한 환각 증상을 최소화하고 모델별 성능 비교, 최적화와 프롬프트 개발과 개선을 진행할 수 있는 하나의 플랫폼을 제공한다.

Experiments라는 플랫폼에서는 여러 LLM모델 간 성능 비교 및 최적화가 가능하고 Playground는 프롬프트 디버깅과 성능 분석을 할 수 있다. 즉 이 플랫폼을 통해 메시지를 바꾸거나 모델 등의 설정을 변경하여 여러 과정을 실험할 수 있다.

즉, datdog llm observability를 통해 LLM을 모니터링, 트러블 슈팅 등을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있다.

 

2-4. 개발을 덜 하고 가치는 더 크게: 타이드스퀘어의 NDC Aggregator SaaS여정

타이드스퀘어는 AWS 클라우드 인프라를 활요해 NDC라는 항공사와 직접 연동해 항공권과 부가 서비스를 단일 인터페이스에서 제공할 수 있는 항공 유통 표준을 기반으로 Aggregator SaaS 솔루션을 개발하였다. 개발을 하면서 개발 기간을 대략 6주가량 단축시켰는데 upstream kanban을 통해 일하는 방식과 Design Thinking면에 도움이 되었다고 한다.

 

2-5. Amazon Bedrock을 이용한 이미지 검색 서비스의 혁신

게티이미지코리아는 수억 개의 사진과 동영상을 제공하는 글로벌 콘텐츠 기업이다. 이처럼 방대한 양의 이미지에서 사용자가 원하는 이미지를 찾아내어 보여주는 것에는 한계가 있다. 기존에는 키워드 위주의 검색을 통해 이미지를 찾아냈지만 문맥 이해 부족과 반복적인 검색이 필요하다는 단점이 존재하였다. 이를 극복하기 위해 Amazon Bedrock과 OpenSearch기반의 자연어 검색 기능을 도입하여 키워드 중심 검색에서 자연어 언어 기반의 의미 검색으로 전환을 이루어냈다.

Amazon Bedrock은 생성형 AI API를 통해 입력된 자연어 문장을 벡터 임베딩으로 전환하고 OpenSearch와 벡터 DB를 통해 사전 임베딩된 이미지 메타데이터와 벡터 유사도 검색을 수행하여 사용자가 자연스럽게 질의를 하여 검색 결과를 도출해 내도록 전환되었다. 이를 통해 사용자의 만족도가 향상되었고 탐색 효율이 증가하여 검색 자연어 검색 도입이 성공적으로 이루어졌다.

 

2-6. 계산과학의 혁명적 전환점: 양자 컴퓨팅 기술과 Amazon Braket이 여는 미래

양자 컴퓨팅은 고전적인 컴퓨팅 방식의 한계를 뛰어넘는 차세대 기술로 주목받고 있다. 하지만 아직은 완전히 상용화되기까지 넘어야 할 기술적, 경제적 장벽이 존재한다. 특히 개발은 극도로 복잡하고 고비용이 수반되며, 수천만 달러에 이르는 초기 투자비용이 필요하다. 현재 대부분의 연구는 논문과 특허에 기반하고 있으며, 실제 활용 사례는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 하지만 이 기술이 계산 과학 및 산업 전반에 영향을 끼칠 것으로 기대되고 있기 때문에 가능성은 열려있다.

AWS에서도 이러한 양자 컴퓨팅을 할 수 있게 하는 서비스를 제공하고 있다. 바로 AWS Bracket인데 사용자가 고전적인 컴퓨팅 자원과 양자 하드웨어를 하나의 통합된 클라우드 환경에서 접근하고 실험할 수 있게 하는 플랫폼으로 AWS Console에서 쉽게 사용할 수 있다.

Advanced Solutions Labs을 통해 고객의 유즈케이스를 확인하고 고객과 함께 공동 연구 프로그램을 진행할 수 있는 실행조직을 적극 운영하고 있다. 이를 통해 기업 고객은 자신들의 문제를 AWS 전문가들과 알고리즘에 대한 내용을 개선하거나 맞춤형 양자 워크플로우를 설계하거나 실험을 하는 등의 작업을 할 수 있다.