들어가며 안녕하세요. KT AX사업부문 AX Engineering본부에서 B2B AX 사업 이행(Delivery)을 담당하고 있는 김민재입니다. 최근 몇 년 사이 고객사의 AX 요구사항은 크게 다각화되었습니다. 얼마 전까지 Multi-Agent 서비스를 어떻게 구축할 것인가가 논의의 중심이었다면, 지금은 Harness와 Ontology, Physical A
안녕하세요. KT AX플랫폼본부에서 서비스 기획을 담당하고 있는 정우승입니다. 최근 몇 달 동안 B2C Agent App 형태의 내부 기술검증용 프로토타입, 그 안에서의 캐릭터 구현을 테스트해보기 위한 점성술사 웹페이지, 그리고 사내 카탈로그형 포털 기획을 진행하며 AI와 Agent를 여러 방식으로 사용해보았습니다. 처음에는 AI를 정보를 다시 확인하거나
안녕하세요. 저희는 KT AX미래기술원 Frontier AI Lab의 Responsible AI담당에서 AI와 Agent의 평가 기술을 연구·개발하고 있는 장준서, 김수영, 박윤진, 이소민, 노민성, 윤정원입니다. 저희 팀은 사내에서 출시되는 다양한 AI 모델과 Agent가 KT의 RAI 윤리원칙(책임성, 지속가능성, 투명성, 신뢰성, 포용성)을 충족하며
Intro. 우리가 만드는 AI 안녕하세요. 저희 Lab은 믿:음이나 오픈 모델을 기반으로, 다양한 산업과 업무에 특화된 AI 모델을 개발하고 있습니다. 이를 위해 범용 LLM이 가진 언어 이해와 추론 능력은 최대한 유지하면서, 각 산업에서 요구되는 전문 지식과 업무 특성을 효과적으로 반영하는 방법을 고민하고 있습니다. 여러 도메인 특화 모델을 개발하며 느
0. 들어가며 안녕하세요. AX미래기술원 AX Data Lab에서 학습데이터 구축과 품질 관리를 맡고 있는 하은지입니다. 데이터 검증 자동화 과정에서 처음 마주한 질문은 “어떻게 검증할 것인가”가 아니라 “무엇을 검증해야 충분한가”였습니다. 이번 글에서는 그 답을 찾기 위해 공인 심사체계를 준거로 삼아 이를 자동화 파이프라인으로 옮긴 과정을 공유합니다. 학
들어가며 안녕하세요. KT Responsible AI담당에서 AI Agent 안전성을 연구하고 있는 주민욱, 정동영, 배세윤입니다. 요즘 AI 소식을 따라가다 보면 매주 새로운 모델과 Agent가 등장합니다. 더 긴 문서를 읽고, 더 많은 도구를 쓰고, 사람 대신 여러 단계를 알아서 처리합니다. 자연스럽게 관심은 "이 Agent가 무엇을 할 수 있는가"에
안녕하세요. KT AX 미래기술원 Agentic AI Lab, Agentic AI Tech 담당입니다. 저희 담당은 오픈 모델을 기반으로 Agentic 역량을 극대화한 Agent향 기본 모델을 개발하고, 이를 다양한 산업에 실질적으로 적용하기 위한 버티컬(Vertical) 모델을 연구·개발하고 있습니다. 현재까지 네트워크 특화 모델을 비롯해 의료, 법률,
0. 들어가며 사업담당자가 유동인구를 자연어로 직접 조회하는 도구, OOH(Out of Home) CELL FLOW 구축기 안녕하세요. KT 전수연, 송찬영, 김성수입니다. 저희는 각각 광고 관련 미디어데이터 분석과, 클라우드 빅데이터 플랫폼 운영, 옥외광고 매체 선정 및 효과 리포트 발행을 담당하고 있습니다. 옥외광고는 한번 집행하면 수 주에서 수 개월을
안녕하세요. KT AX플랫폼본부에서 프론트엔드 개발을 담당하고 있는 김수현입니다. 앞선 #1 , #2 편을 통해 지금까지 사장이지 프론트엔드를 어떻게 구축해왔는지 아키텍처 관점에서 이야기해왔다면, 이번에는 앞으로 어떻게 개발해 나갈 것인가에 대해 이야기해 보려 합니다. 1. 하네스 엔지니어링 도입 계기 기존 프론트엔드 개발 흐름은 1. 기획서, 디자인 가이
안녕하세요, KT AX미래기술원 Physical AX담당 김광중입니다. 이번 글에서는 데이터 수집, 시뮬레이션 환경 구축, 데이터 증강 및 합성, 그리고 로봇 적용까지 이어지는 데이터 파이프라인을 구축하며 겪고 있는 시행착오를 친숙한 환경인 데이터센터 서버점검 태스크로 예를 들어 공유 드리려 합니다. “필요한 위치로 이동한 뒤, 서버랙 문을 열고, 장비상태
