Amazon Nova 2 Lite를 활용한 서버리스 객체 탐지 구현

섹션별 상세

01

기존 컴퓨터 비전 솔루션은 데이터 파이프라인 구축과 모델 학습에 많은 비용과 시간이 소요되는 문제가 있다. Amazon Nova 2 Lite는 사전 학습 없이 자연어 프롬프트만으로 객체를 탐지하여 이러한 진입 장벽을 낮춘다.

02

객체 탐지 프로세스는 프롬프트 엔지니어링, Bedrock API 호출, 좌표 변환, 시각화의 4단계로 구성된다. 사용자는 탐지할 객체 이름과 JSON 출력 스키마를 프롬프트에 포함하여 모델에 전달한다.

json

{
  "car": [{
    "bbox": [321, 432, 543, 876],
  }],
  "pedestrian": [{
    "bbox": [432, 543, 654, 987],
  }, {
    "bbox": [123, 234, 345, 678],
  }],
  // Continue for all detected elements...
}

Amazon Nova 2 Lite가 객체 탐지 후 반환하는 JSON 응답 구조 예시

03

모델은 이미지 내 객체를 분석하여 정규화된 바운딩 박스 좌표를 반환하며, 이를 픽셀 위치로 변환하여 원본 이미지에 그리는 방식으로 결과를 시각화한다.

04

AWS Lambda와 Amazon API Gateway를 결합한 서버리스 아키텍처는 자동 확장과 종량제 비용 구조를 제공하여 인프라 운영 부담을 최소화한다.

Amazon Nova 2 Lite를 활용한 서버리스 객체 탐지 아키텍처 다이어그램 — DiagramCloudFront, S3, API Gateway, Lambda, Bedrock으로 구성된 전체 서비스 흐름을 보여준다. 서버리스 아키텍처의 각 구성 요소가 어떻게 연결되어 객체 탐지 요청을 처리하는지 시각적으로 설명한다.

서버리스 객체 탐지 애플리케이션의 상세 아키텍처 흐름도 — Diagram사용자 요청부터 Bedrock 모델 호출, 결과 반환까지의 데이터 흐름을 상세히 나타낸다. Secret Manager와 CloudWatch Logs가 포함된 실제 배포 환경의 구성을 보여준다.

05

제조 공정의 결함 탐지, 농업의 작물 상태 모니터링, 물류 센터의 패키지 검수 등 다양한 산업 현장에서 즉각적인 자동화 솔루션으로 활용할 수 있다.

용어 해설

멀티모달 모델(Multimodal Model): — 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 AI 모델. 본문에서는 이미지와 자연어 프롬프트를 입력받아 객체를 탐지하는 데 사용됨.
바운딩 박스(Bounding Box): — 이미지 내에서 특정 객체의 위치를 나타내는 직사각형 영역. 좌표값(x_min, y_min, x_max, y_max)으로 표현되며 객체 탐지 결과의 핵심 데이터임.
서버리스(Serverless): — 클라우드 제공자가 인프라 관리를 대행하여 개발자가 코드 작성에만 집중할 수 있게 하는 컴퓨팅 모델. AWS Lambda 등이 대표적이며, 호출 시에만 비용이 발생함.
Converse API: — Amazon Bedrock에서 제공하는 통합 API 인터페이스. 다양한 모델에 일관된 방식으로 요청을 보내고 응답을 받을 수 있게 하여 모델 간 전환이나 통합을 용이하게 함.

기술

Amazon Nova 2 Lite
Amazon Bedrock
AWS Lambda
Amazon API Gateway
Amazon S3
Amazon CloudFront
Python
Boto3

활용 사례

제조 품질 관리
정밀 농업
물류 패키지 검수
재고 모니터링

언급된 리소스

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