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
들어가며 안녕하세요. AX미래기술원 AX Data Lab 데이터거버넌스정책팀 전현식, 데이터Intelligence팀 오지용입니다. 저희는 2026년 6월 15일부터 18일까지 4일간 미국 샌프란시스코 Moscone Center에서 개최된 Databricks Data + AI Summit 2026에 참석했습니다. Data + AI Summit은 Databri
안녕하세요, KT AX미래기술원 Frontier AI Lab 입니다. 저희는 언어, 시각, 음성, 그리고 모델 경량화 및 서빙 최적화를 담당하는 팀들이 모여, 생성형 AI 모델을 개발하고 이를 서비스에 안정적으로 적용하는 일까지 함께 연구 개발하고 있습니다. 최근 언어모델이 빠르게 발전하면서 AI는 일상 가까이로 들어왔습니다. 하지만 우리의 소통은 언어뿐
1. 도입: 멀티모달 환경, 우리는 AI를 어떻게 평가해야 할까? 최근 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리하는 '멀티모달 AI' 모델의 품질 경쟁이 치열합니다. 하지만 모델이 통제된 환경을 넘어 실제 비즈니스 현장에 투입되려면, 단순한 벤치마크 점수를 넘어선 '실질적인 품질 기준'이 반드시 필요합니다. 멀티모달 환경에서는 기존처럼 단일 모달 중심의 지표만
