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
최근 챗봇과 AI Agent를 함께 활용하는 구조가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 서로 다른 실행 주체가 하나의 흐름으로 연결하는 데에는 여전히 한계가 존재합니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계한 Agent Connector 구조와 사용자 의도를 기반으로 실행 주체를 연결하는 방식을 소개합니다. OverView 최근 서비스 전반에서 챗봇
안녕하세요, Frontier AI Lab 유혜원입니다. 저희 랩은 다양한 문서를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 변환하기 위한 AI Document Parser인 DocuSee를 개발하고 있습니다. DocuSee는 OCR, 표 검출 및 구조 인식, 레이아웃 분석, 차트 및 다이어그램 인식 등 여러 문서 AI기술을 하나의 파이프라인으로 연결해 PDF,
들어가며 안녕하세요. KT AX플랫폼본부에서 프론트엔드 개발을 담당하고 있는 유현우입니다. 이번 주제는 (사장이지 Nx Monorepo와 MicroFrontend 도입기 ) 아티클과 이어지는 내용입니다. FSD 아키텍처를 검토하고 프로젝트에 적용하기까지의 과정을 담았습니다. 아키텍처 선택 과정 FSD 아키텍처와 Atomic 패턴이 후보군이었습니다. 각각의
들어가며 안녕하세요. KT Experience Engineering 본부에서 프론트엔드 개발을 담당하고 있는 김남일입니다. 앞서 소개했다시피 “사장이지”는 슈퍼앱 형태의 대규모 프로젝트로 모바일 앱 상에서 웹 서비스가 함께 동작하는 구조로 운영되고 있습니다. (소상공인 혁신 플랫폼 ‘사장이지’ 출시 App편 ) 사장이지 프론트엔드 같은 경우 WebView
들어가며 안녕하세요. KT IT Ops본부에서 K RaaS 플랫폼을 개발하고 있는 김세진입니다. 이번달 저희 팀은 글로벌 시장을 타겟으로 새롭게 선보이는 브랜드 'K RaaS(KT Robot-as-a-Service)'와 함께 스페인 바르셀로나 MWC26의 'Physical AI Zone'을 성공적으로 운영하고 돌아왔습니다. 전 세계 관람객이 새로운 Phys
안녕하세요. KT IT Ops본부에서 K RaaS Physical AI Agent를 개발하고 있는 사봉준 선임입니다. 최근 LLM(대형언어모델)을 넘어, 물리적인 실체를 가지고 현실 세계에서 과업을 수행하는 Physical AI에 대한 관심이 어느 때보다 뜨겁습니다. 하지만 실험실이 아닌 실제 서비스 현장에 로봇을 투입하는 것은 여전히 높은 벽이 존재합니다
KT Agentic AI Lab A-Pattern부서는 Agentic Fabric[1]의 Intelligence Layer에서 핵심 구성 요소인 Model Router를 연구·개발하고 있습니다. 이전 Tech Article[2]에서는 Multi-LLM 운영 환경에서 LLM Gateway를 효율적으로 적용한 사례를 중심으로, Model Router의 서빙 관
