AWS Summit 참가 신청
5월 20, 21일날 진행된 AWS Summit Seoul 2026에 다녀왔다.
조그만한 행사에는 이리 저리 참여해본 경험은 많지만, 이런 큰 행사에는 항상 추첨에서 실패하여 참여해본 경험이 거의 없기에 이번 행사 소식이 들리자마자 후다닥 신청하였다.
5월 11일에 AWS 신청 등록이 완료되었다는 메일을 받았고, 실제 입장을 위해 필요한 QR 코드는 행사 하루 전 19일에 메일을 받을 수 있었다.
큰 컨퍼런스에 대해 경험을 해보고 싶었고 Summit에 참여하는 다양한 업체들은 어떻게 AI를 활용하고 아키텍처를 구성해서 그들이 직면한 문제를 어떻게 해결했는 지에 대해 들어보고자 참가하게 되었다.
준비
계획
사람들이 북적거리는 컨퍼런스에 혼자 참여하게 되었고 너무 많은 정보와 사람들에 치이면서 다닐 거라 생각해서 작년에 미리 행사에 참여하신 동료분에게 조언을 구해 계획을 세웠다.
무얼하든 내가 어딘가에 참여한다면 거기서 딱 하나 무엇을 배워올 것인지 목표를 설정하는 게 중요한 것 같다.
사실 나 또한 AWS의 다양한 기술들을 사용해본 적은 없었기에 특정 기술을 활용한 세션을 듣더라도 제대로 이해하지 못할 것이라 판단하였다. 그렇기에 이번 AWS Summit에서는 AI에 대한 접근법, 패러다임 혹은 어떤 문제를 어떻게 해결하였는 지에 대한 전체적인 스토리 형식의 강연을 들으며 AI 활용에 대한 인사이트와 키워드에 대한 폭 넗히기를 목표로 하였다.
이런 목표를 갖고 최종적으로 두 가지 세션을 골랐고 나머지 시간은 부스를 체험하기로 결정하였다.
(공홈에서 세션 리스트를 한 눈에 보기 불편하였는데, 오픈 채팅방에서 한 분이 서비스를 만들어 홍보해주셨다..! 알차게 잘 사용했습니다 🙌)
최종적으로 아래 일정대로 행사에 참여하고 왔다.
| 시간 | 일정 |
|---|---|
| 09:00 | 입장 및 런치박스 쿠폰 수령 |
| 09:30 ~ 10:40 | 기조연설 |
| 11:10 ~ 11:50 | 에이전틱 AI로 완전히 달라지는 소프트웨어와 개발 방법 |
| 12:10 ~ 12:50 | 점심 식사 및 부스 |
| 12:50 ~ 13:30 | AI 기반 개발 라이프사이클(AI-DLC) 소개 |
| 14:00 ~ 16:00 | 부스 체험 |
| 16:00 | 기념품 수령 및 귀가 |
입장 및 기조연설
8시 반부터 입장이 가능하였고 런치 쿠폰이 선착순으로 증정된다고 하여 9시쯤 맞춰서 행사장에 도착하였다. 다행히 입장 줄이 그리 길지도 않아 바로 등록 후 런치 쿠폰과 함께 입장할 수 있었다.
신청할 때 입력된 정보를 기반으로 제작된 명찰을 받았는데, 당당하게 회사명 위치엔 '취준'이 위치해 있었다. 머쓱하게 웃으면서 행사장에 입장하였다.
카메라를 안닦아서 조금 뿌옇게 나오긴 했는데, 입장을 대기하는 동안 앞에서는 DJ분이 신나게 디제잉을 해주시고 계셨다. 좌석은 조그만한 간이 의자가 나열되어 있어서 조금 불편한 감이 있었다.
기조 연설에서 가장 인상깊었던 문구는 르네상스 시대의 개발자다.
해당 연설의 배경이 되는 Werner Vogles 박사의 글을 먼저 읽어보는 것을 추천한다. - The Dawn of the Renaissance Developer
지금까지 새로운 기술의 등장과 함께 새로운 두려움이 반복되었다. 컴파일러의 등장에 따라 초기 어셈블리 프로그래머들은 사라질 것이라 걱정하였고, 클라우드의 등장으로 운영 엔지니어들 또한 동일한 위기에 봉착하였다.
하지만 결과적으로 개발에 대한 진입장벽은 낮아지고 더 많은 사람들이 개발을 접하게 되며 더 큰 수요와 더 발전된 소프트웨어를 개발할 수 있게 되었다.
그렇다면 AI가 폭발적으로 발전하고 있는 지금의 대 AI 시대에는 개발자들은 어떤 마음가짐을 가져야 하나?
르네상스 시대는 14세기부터 16세기까지 유럽에서 일어난 지적·문화적 부흥기며 '르네상스'는 프랑스어로 '재탄생'이라는 뜻한다. 르네상스 시대의 사상가들은 한 분야에만 갇혀있지 않고, 다양한 분야를 연결하며 자신만의 새로운 창조를 하는 특징이 있었고 그 중에서 대표적인 인물로 레오나르도 다빈치가 있다.
레오나르도 다빈치는 모나리자를 그리기 위해 시체를 해부하며 근육 구조를 이해하였고 운하 시스템을 설계하기 위해 물이 어떻게 흐르는 지 관찰하고 연구하였다고 한다.
그런 관점에서 르네상스 개발자는 다음과 같이 정의해볼 수 있다.
단순히 코드를 쓰는 사람을 넘어, 문제의 맥락을 이해하고 여러 분야를 연결하며 AI를 통해 책임감있는 결과를 만들 수 있는 Modern Polymath(다방면에 능한 개발자)가 되는 것
그렇다면 우리는 어떻게 르네상스 개발자가 될 수 있을까?
1. 호기심을 잃지 않는 개발자 (Curiosity)
단순한 궁금증에서 멈추지 않고 행동으로 나서서 호기심을 실패하고 경험하며 학습할 수 있는 자세를 갖추어야 한다.
호기심 > 학습 > 실험(실패) > 피드백 > 재학습
강연에서는 위 사이클을 통해 호기심을 잃지 않는 개발자가 학습하는 방법을 설명하셨다.
2. 시스템 전체를 보는 사고방식 (Systems Thinking)
하나의 소프트웨어 작은 파편만을 보는 것이 아닌 전체 시스템의 흐름을 이해하고 상호작용할 수 있어야 한다. 사소하고 작은 변경 하나가 더 큰 시스템에 영향을 미친다는 것은 인지해야 한다.
AI는 코드를 작성하고 사람은 전체 아키텍처를 이해하고 볼 수 있어야 한다.
3. 정밀한 소통 능력 (Communication with Precision)
사람과 사람 간의 소통뿐만 아니라 사람과 기계와의 소통에서 모호함이 커질수록 원하는 결과를 도출하기 어렵다.
더군다나 AI 시대에서 정확한 결과를 도출하기 위해서는 모호성을 줄이고 더 정밀하고 구체적인 소통을 할 수 있어야 한다.
AWS AI Agent인 Kiro는 스펙 기반 개발(Spec-dirven development)로 계획과 테스크를 명확히 규정하며 개발하는 데모를 보여주셨다.
(플랜을 세우고 개발을 진행하면서 플랜에서 보여진 체크리스트를 하나씩 체크하면서 작업을 진행하는 간단한 데모였습니다.)
4. 품질에 대한 주인의식 (Ownership of Quality)
사람이 리뷰하지 않은 바이브 코딩은 도박이다. AI 코딩은 도박이 아닌 공학이 되어야하며 생성된 코드는 반드시 사람이 주인의식을 같고 리뷰해야 한다.
AI 자동화가 늘어나더라도 절대 작업에 대한 책임은 사라지지 않는다.
5. 다방면에 능통한 폴리매스 (Polymath) 지향
Polymath는 '박식가'라는 뜻으로, 르네상스 개발자의 핵심에 맞게 깊이 있는 전문성뿐만 아니라 여러 분야를 아우르는 지식의 폭도 갖춰져야 한다.
추가로 우아한 형제들에서 Kiro를 통해 스펙 주도 개발을 진행하며 해결한 문제를 이어서 연설해주셨다.
문제를 해결하는 방식도 인상적이었지만 이 부분이 뭔가 나에게 더 큰 자극을 주었던 것 같다. 회사에서 마주한 문제를 동료들과 함께 책임감있게 해결하고 그 과정을 이렇게 큰 컨퍼런스 앞에서 연설할 수 있는 경험을 한다는 것 자체가 부러우면서도 큰 동기부여를 주었다.
꼭 나도 저런 기회를 얻을 수 있기를..!
세션 및 부스
세션
1️⃣ 에이전틱 AI로 완전히 달라지는 소프트웨어와 개발 방법
첫 번째로 들었던 세션은 AI 시대 소프트웨어 개발 방식의 변화와 AWS Agent AI인 Kiro를 통한 개발 데모를 보여주는 세션이었다.
AI가 본격적으로 소프트웨어를 변화시키던 2023년부터 코드 자동 완성을 시작으로, 2024년에는 코딩 어시스턴트가 등장하여 질문에 대한 간단한 답변을 생성하였고 2025년에는 에이전트를 통해 개발의 처음부터 끝까지 사람이 참여하던 방식을 AI가 대체하며 AI 발전의 흐름을 설명하였다.
소프트웨어 자체 개발 가속화
기존 소프트웨어 개발 수명 주기(Software Development Life Cycle, SDLC)는 다음과 같은 단계를 하나의 주기로 반복되는 전체 과정을 의미한다.
계획 > 요구사항 정의 > 분석설계 및 프로토타입 > 소프트웨어 개발 > 테스트 및 품질보증 > 배포 > 운영 및 유지보수Agentic AI의 등장으로 이 전체 주기에 걸쳐 활용되며 개발 과정 자체에 가속화를 시키고 있다. 동시에 AWS Kiro를 통해 어떻게 하나의 소프트웨어를 개발하는 주기가 얼마나 가속화시켜주는 지 데모를 보여주었다.
위에서 언급하였듯 Kiro는 스펙 주도 개발(SDD..?)을 따라가며 계획을 만드는 과정에서 spec/project_name 과 같은 파일을 만들며 요구사항을 명확히 가져가는 듯 보였다. 그렇게 만들어진 명세서는 총 3가지 파일이었는데,
design.md: UI, UX 뿐만 아니라 서비스 아키텍처, 화면 Flow, 컴포넌트 및 인터페이스 등에 데이터 모델을 정의한다.requirements.md: 사용자가 만들고 싶어하는 시스템에 대한 요구사항을 AI가 구체화시켜 정리한다.tasks.md: 실제 구현할 계획을 체크리스트를 통해 리스트업하며 개발을 진행할 때마다 해당 파일을 통해 검토한 후 체크를 스스로 해나간다.
추가적으로 Kiro의 부가적인 기능들을 설명해주었다.
- Kiro hooks: 모범 사례를 적용시켜 반복되는 작업을 자동화시켜준다.
- Steering File: Agentic AI에 추가적인 컨텍스트를 제공하여 관리할 수 있는 기능
- 작업에 대한 규칙이나 컨벤션을 적용할 때, 프롬프트를 생성하여 Steering File로 넣으면 작업의 규칙을 강제화할 수 있다.
- Property-Based Testing(속성 기반 테스팅): 하나의 함수를 테스트할 때, '어떤 입력값이 들어오더라도 어떤 조건만 만족한다면 이 성질은 반드시 참이어야 한다.'를 만족한다.
sort()함수에 대해 직접 예시를 넣어가며 테스트도 가능하지만, '어떤 리스트든 정렬 후 길이는 같아야 한다'나 '어떤 숫자들 자기 자신을 더하면 2배가 되어야 한다'등 속성을 기반으로 테스팅을 진행하여 함수가 사용자의 의도대로 동작하게 보장한다.
- Kiro Powers: Kiro 파트너를 통해 사용되는 도구의 전문적인 지식을 활용할 수 있다.(Figma, Supabase, Stripe, Postman 등..)
2️⃣ AI 기반 개발 라이프사이클(AI-DLC) 소개
위 세션에서 언급되었던 SDLC가 이제는 AI의 발전으로 AI-DLC 주기를 가지며 해당 개념에 대해 설명하고 LG에서는 이 개념으로 어떤 문제를 해결했는가를 설명하는 세션이었다.
AI를 사용하면 소프트웨어 생산성이 더 떨어진다.
연사자는 논문을 통해 주장된 AI 소프트웨어 생산성 역설에 대한 원인을 다음과 같이 밝혔다.
- AI 도구 활용 범위:
개발자가 AI 도구를 활용하는 영역은 전체 소프트웨어 개발에서 약 20%만 차지하는 코딩 영역에서만 활용하다보니, AI 도구가 코딩을 빠르게 생산하더라도 전체 개발 생산성은 미미하게 증가한다. - AI 도구 활용 편차와 컨텍스트 단절
개인 별로, 팀 별로 AI를 통해 만들어지는 산출물의 형태가 다를 것이며 다른 팀에서의 작업을 대기하는 병목 현상이 발생한다.
이에 대해 생산성을 단계적으로 향상시키는 것이 아닌 패러다임의 도약 달성 방법에 대해 설명하였고 그 중심에 있는 개념이 AI-DLC(AI-Driven Lifecycle)이다. AI-DLC는 대규모 복잡한 시스템 구축을 위해 도구, 역할, 행동을 체계적으로 수행하도록 설계된 AI 네이티브 방법론이다.
AI에게 온전히 모든 소프트웨어 개발에 맞춰 최종 단계에서만 테스트를 진행하는 AI-Managed는 개발의 중간 단계를 사람이 리뷰하지 않기 때문에 시스템이 제대로 동작하지 않거나 온전히 신뢰할 수 어렵다. 반면, 사람이 개발의 주가되며 AI를 단순 작은 문제를 해결하기 위한 용도로 사용하는 AI-Assisted는 작업을 수동적으로 진행하며 AI를 통해 생산성 향상이 미미하다.
이에 대해 AI-Driven 방식은 프로젝트 전체 과정에서 AI를 적극적으로 활용하지만 사람이 중간중간 확인하는 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop, HITL)가 적용되어 있다. AI는 코드를 생성하고 작업 방식에 대해 제안하며 조율하는 역할을 하는 반면, 사람은 문제 해결 방향에 대한 판단, 결정 그리고 책임을 담당하며 서로 상호작용을 하는 방식이다.
- Inception: 요구사항 정의 및 컨테스트를 생성하며 기존 코드에 대한 컨텍스트를 구축한다.
- Construction: 도메인 모델 정의, 코드 생성 및 테스트 등 설계 과정에 해당한다.
- Operation: 프로덕션을 배포하고 모니터링한다.
각 단계의 컨텍스트는 축적되며 다음 단계를 위해 더 풍부한 컨텍스트를 보관하며 모든 과정은 AI 생성과 사람의 판단이 포함된 이력들이 남아있는다. 또한 새로운 기능이 추가되는 Green Field나 기존의 코드를 개선하는 Brown Field 작업에 따라 Inception 단계에서 어떤 작업을 유연하게 추가하여 수행할 것인 지도 Workflow가 달라질 것이다.
이 세션과 관련해서 올리브영 개발 블로그에 재밌게 읽었던 아티클이 있었는데, AI-DLC 워크숍을 통해 실제 이를 활용하여 적용해보는 내용이 담겨있어 재밌게 읽어볼 수 있었다.
점심
첫 번째 세션이 끝나고 그 세션장소에서 바로 점심을 나눠주어 바로 먹을 수 있었다.
- 베이컨 토마토 샌드위치
- 쉬림프 타코랩
- 샐러드 기타 등등...
비싸보이는 점심을 공짜로 얻어먹을 수 있었다. 개인적으로 밥을 먹어야 기운이 나는 한국인으로서 조금 아쉽긴 했다..
부스
이 후에 세션을 더 듣지 않고 입장할 때 받았던 팜플렛에 스탬프를 받을 수 있는 Stamp Tour 이벤트가 있어서 이에 참여하거자 부스를 돌아다녔다. 모든 스탬프를 다 받아오면 기념품을 준다고 한다.
'차라리 부스를 오전에 조금이라도 사람이 없을 때 돌고 오후에 세션을 들을 걸'이라는 생각이 날 정도로 오후에는 행사장에 사람이 정말 많았다. 조금 인기있는 부스에 참여하려면 최소 30분은 기다려야 했다.
부스를 돌면서 조금 주의깊게 보려고 했던 것들은 'AI를 활용하여 만든 서비스'와 '서비스를 지탱하는 아키텍처'였다.
해외여행 보험에서 타국 병원 진단서 분석을 AI로 자동화하는 서비스, 문서에 대해 개인정보를 모두 가려주는 서비스 등등 있었는데 가장 인상깊었던 서비스는 IoT를 통해 매장 내 상황을 분석해주는 서비스였다.
카메라 센서를 통해서 매장의 밀집도를 실시간으로 분석한다던가 이용자의 특정 행동을 감지하면 이벤트가 트리거되어 어떤 사람이 어느 시간에 어떤 행동을 했다는 영상과 로그가 남기게 되는 서비스였다.
그리고 이를 AWS에서 제공하는 각각의 서비스를 통해 아키텍처를 구성했던 점이 인상깊었다. AWS를 잘 사용해보지 않아 제대로 이해하진 못하였지만 AWS IoT를 통해 물리적인 기기 내의 데이터를 처리하고 Amazon Bedrock을 통해 매장 상황의 포화도를 파악하며 특정 이벤트에 대해 수집된 메시지를 Lambda로 처리하고 WebRTC를 통해 저장된 영상과 함께 Cloudfront를 통해 보여준다..? 이렇게 흐름만 이해해보며 흥미롭게 부스를 구경하였다.
오른쪽 사진은 Kiro를 통해 만든 개발자 MBTI 테스트 결과 페이지다. 나는 개인적으로 기술을 선택할 때 로고의 디자인도 근거에 반영하는 편인데, Kiro 유령 로고가 너무 귀엽다.
마무리
그렇게 모든 스탬프를 받고 16시 기념품 수령 시간을 기다렸다. 16시에 딱 맞춰서 시작하는 줄 알고 앉아서 기다리고 있었는데, 15시 30분쯤 어디선가 사람들이 후다닥 뛰어가면서 줄을 서기 시작하였다. 마침 세션이 시작되는 시간이었기에 세션을 듣기 위한 줄이라 생각했는데 기념품 수령이 시작되고 있는 것이었다. 그래서 줄을 따라 끊임없이 이동했는데..
5명씩 줄을 섰는데 상품 수령까지 30분은 넘게 기다렸던 것 같다. 사은품은 가챠로 돌려서 나오는 랜덤 기념품이었는데, 2025 AWS Summit 티셔츠를 받았다. 운이 좋았다고 생각했는데, 집 가는 길에 펼쳐보니 M 사이즈였던 것이다. 재고 처리였다는 사실을 너무 늦게 알아버렸다.
힘들어서 여러 부스를 돌아다니진 못했지만 그래도 다양한 의류(?)와 야광 Kiro와 일반 Kiro 스티커를 받아왔다.
처음 혼자 가보는 대형 컨퍼런스여서 정신이 없기도 하고 혼자 부스가서 설명해달라고 말하기도 뻘쭘하기도 하였지만 가지 않았다면 후회했을 정도로 만족스러웠던 경험이었다.
목표를 설정하지 않고 써밋에 갔다면 어중이떠중이하며 돌아다녔을 것 같은데, 처음에 설정한 목표대로 다양한 기업들이 AI에 대해 어떻게 사용하고 어떤 흐름을 타고 가는 지에 대해 직접적으로 눈으로 보고 경험했다는 것이 만족스러웠다.
또한 AI-DLC에 대한 키워드와 개발의 패러다임이 변화하는 상황에서 개발자가 갖춰야하는 태도('르네상스 개발자'), 그리고 실제 회사에서는 AI-DLC 패러다임에 맞게 어떻게 문제를 해결했는 지 구경할 수 있었던 인사이트들도 얻어갈 수 있어서 딱 나의 목표를 달성했던 컨퍼런스 경험이었다.
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