본문 바로가기

전체 글59

AWS DevOps Agent 구성 방법 AWS에서 발표한 AWS DevOps Agent는 클라우드 운영 환경에서 인시던트 대응을 자동화하고 시스템 신뢰성을 높이는 데 초점을 둔 프리뷰 단계의 도구입니다. 본 글에서는 AWS DevOps Agent의 설정부터 실전 활용까지 단계별 가이드로 정리합니다. 1. AWS DevOps Agent 개요AWS DevOps Agent는 자율형 에이전트(frontier agent)로, 다음과 같은 목적을 가집니다:인시던트 대응 자동화 및 속도 개선근본 원인 분석(RCA) 자동화향후 동일 장애 재발 방지를 위한 개선점 추천다양한 운영 도구 통합 및 분석 기반 자동 대응 에이전트는 24/7 항상 대기하며, 경보가 발생하면 자동으로 관련 데이터를 수집하고 분석한 뒤 대응 단계별 결과를 제공합니다. 2. 사전 요구 사.. 2025. 12. 27.
H4D VM으로 HPC 클러스터 구성 방법 가이드 아래 글은 먼저 Google Cloud 블로그의 H4D 소개 글을 기준으로 핵심 사실을 뽑아 정리한 뒤, 실제로 구성할 때 필요한 설정 단계를 가이드 문서 형태로 재구성한 것입니다. (H4D는 글/문서 기준으로 프리뷰 기능이 포함되어 있어, 운영 적용 전 사전 검증을 권장드립니다.)1) H4D가 “지금” 필요한 상황 정리H4D는 Google Cloud에서 HPC(예: 제조/CFD, 날씨 예측, EDA, 생명과학)처럼 노드 간 통신이 잦고, 메모리 대역폭과 CPU 성능이 중요한 워크로드를 겨냥한 VM입니다. 블로그 기준으로 H4D는 5세대 AMD EPYC 기반이며, Cloud RDMA(200Gbps) + Titanium 오프로딩을 결합해 확장(스케일 아웃) 시 병목을 줄이는 쪽으로 설계되었습니다.성능 수치.. 2025. 12. 16.
AI 얼굴 합성 딥페이크의 윤리와 규제 1. 얼굴 합성 기술은 ‘기술 문제’가 아니라 ‘권리와 책임의 구조를 설계하는 문제’입니다AI 얼굴 합성(딥페이크)은 이미지 생성 모델의 발전으로 구현 자체는 매우 쉬워졌지만, 한국에서 실제 서비스에 적용하려면 기술 난이도보다 훨씬 복잡한 윤리·법적 리스크가 등장합니다. 특히 초상권·음성권·개인정보보호·명예훼손·성착취물 관련 규제가 얽히기 때문에, “할 수 있는가?”보다 “해도 되는가?”, “어디까지 사용 허용할 것인가?”의 판단 구조를 먼저 세워야 합니다. 이 글은 기획자·프론트엔드 개발자가 실제 서비스 구조(동의 화면, 기능 제어, 로그 관리, 권한 관리)까지 고려해 리스크를 낮춘 형태의 얼굴 합성 기능 설계를 이해하도록 구성했습니다.또한 서비스가 스스로 AI 얼굴 합성 기능을 도입해도 되는지, 법.. 2025. 12. 14.
프롬프트 엔지니어링 없이도 잘 작동하는 시스템 프롬프트 전략 프롬프트 엔지니어링에 의존하지 않고도 안정적으로 동작하는 시스템 프롬프트 전략이 실제 서비스 품질과 운영 리스크를 어떻게 좌우하는지 오늘 글에서 한 줄로 정리합니다. 1. “프롬프트 엔지니어링 없이도 잘 작동하는 시스템”은 결국 ‘일관된 규칙을 설계하는 일’입니다프롬프트 엔지니어링은 모델에게 특정 답변을 유도하기 위한 기술적 기법이지만, 실제 웹·앱 서비스에서 더 중요한 것은 프롬프트 없이도 서비스가 안정적으로 동작하도록 만드는 시스템 레벨의 규칙화입니다.특히 음성 클로닝 기능처럼 법적·운영적 리스크가 높은 기능을 AI와 연결할 때는 “프롬프트를 잘 쓰는가?”보다 **“AI가 스스로 벗어나지 못할 안전한 정책 구조를 서비스에 내장했는가?”**가 훨씬 중요합니다.이 글에서는 UI·정책·모델 제어·권한·로.. 2025. 12. 13.
AI가 만든 디자인만으로 실제 앱을 출시하면 어떻게 될까 AI가 만든 음성 클로닝·더빙 디자인만으로 실제 서비스를 출시할 때 마주하게 되는 선택과 책임을 오늘 글에서 한눈에 정리합니다. 1. 음성 클로닝 기능은 “기술 도입”이 아니라 “규칙과 책임 설계”라는 점을 먼저 이해해야 합니다 음성 클로닝이나 AI 더빙 기술은 구현 자체는 어렵지 않지만, 실제 서비스에 통합하는 순간 기획·개발·법무·보안이 얽힌 종합 의사결정이 필요합니다.특히 한국에서는 개인정보보호법, 초상권·음성권과 같은 민사적 권리, 전기통신사업법의 이용자 보호 기준 등이 현실적으로 영향을 줍니다.서비스 화면 구성, 사용자 동의 방식, 데이터 보관 정책까지 모두 서비스 설계의 일부가 됩니다.서비스에 통합할 때 가장 먼저 부딪히는 질문“이 사용자의 음성을 AI 모델링해도 되는가?”“모델링된 음성은 .. 2025. 12. 13.
AI 음성 클로닝의 윤리적 문제와 실서비스 적용 가능성 오늘은 AI 기반 음성 클로닝 기술이 가지는 윤리적 문제와 이를 실제 서비스에 적용할 때 고려해야 하는 가능성과 한계를 중심으로 내용을 소개해 드릴 예정입니다. AI 음성 클로닝은 사람의 음색 말투 억양을 높은 정밀도로 복제하는 기술입니다. 몇 초 분량의 음성만으로도 특정인의 목소리를 거의 동일하게 재현할 수 있을 정도로 기술이 발전하면서 새로운 서비스 기회가 생기고 있지만 동시에 심각한 윤리적 논쟁도 함께 발생하고 있습니다. 이 글에서는 음성 클로닝이 어떤 위험을 내포하는지 그리고 어떤 방식으로 규제를 준수하며 서비스를 설계할 수 있는지 세 가지 주제로 나누어 자세히 설명드리겠습니다. 윤리적 위험성첫 번째 주제는 음성 클로닝 기술의 현재 수준과 그에 따른 윤리적 위험성입니다. 최근 딥러닝 기반의 보코.. 2025. 12. 12.

티스토리툴바