안녕하세요. KT AI Future Lab 에서 Physical AI 연구를 하고 있는 원인수, IT Ops본부에서 로봇플랫폼을 개발하고 있는 사봉준, 김홍래 입니다. Physical AI는 무엇인가? 2025년 3월에 있었던 CES와 NVIDIA GTC를 기억하시나요? 젠슨황은 AI의 4단계 발전을 설명하여 Agent AI와 Physical AI를 강조하
안녕하세요, KT AI Future Lab Responsible AI Center(RAIC)의 박윤진, 윤정원입니다. 10월 발간된 RAI Technical Report는 Responsible AI 실현을 위한 실질적인 기술적 가이드라인을 제공합니다. 이 글에서는 보고서의 내용을 바탕으로 저희가 어떻게 책임있는 AI를 실질적으로 구현할 수 있는 기술적 체계
들어가며 유튜브 프리미엄 구독, 네이버 웹툰 쿠키 구매... 다들 인앱 결제 한 번쯤은 해보셨죠? 사용자 입장에서는 간단합니다. 버튼 클릭 → 앱스토어 결제 → "결제 완료!" 그런데 잠깐, 정말 끝일까요? 🤔 올초 신규 프로젝트에 들어가면서 인앱 결제가 필요하다고 했을 때 간단하다고 생각을 했습니다. 게다가 ‘인앱’ 결제이니까 백엔드 개발자 입장에서는
들어가며 안녕하세요? KT Experience Engineering 본부에서 벡엔드 개발자로 근무하고 있는 이상현 입니다. 저희 팀은 최근 KT에서 소상공인 사장님들을 위한 다양한 서비스를 한 곳에서 제공하는 소상공인 혁신 플랫폼 '사장이지' 앱에 적용되는 인앱 결제 기능을 개발했습니다. 인앱 결제 개발에 있어서 저희 팀의 개발 목표는, 여러 제휴사와 연결
KT UX 디자인 시스템 사이트 KT UX 디자인 시스템은 어떻게 만들어졌고, 왜 지금 필요했을까? KT에는 매우 다양한 서비스들이 존재합니다. 고객이 매일 사용하는 앱·웹 서비스, KT의 네트워크·통신 서비스를 관리하는 B2B 서비스, 그리고 직원들이 사용하는 BSS·OSS·ERP 같은 사내 시스템까지. 서비스의 범위는 매우 넓고 여기에 그룹사와 파트너사
안녕하세요. 저희는 Agentic AI Lab 에서 KT의 검색 기술(K RAG) 개발에 참여하고 있는 김영욱(Embedding/Reranker), 조준희(Modular RAG Components) 입니다. 저희 부서에서는 K RAG 기술 개발을 위해 자연어 질의에 최적화된 고성능 검색 기술을 연구/개발하여 차별화된 핵심 검색 모델을 확보하는 것을 목표로
TV 속의 AI, 그 한마디 뒤에 있는 기술 “지니야, 오늘 볼 만한 로맨스 드라마 추천해줘.” 한 문장만 말했을 뿐인데, TV는 사용자의 취향을 기억하고 수십 개의 콘텐츠 중에서 딱 맞는 작품을 추천합니다. 이 자연스러운 경험의 뒤에는 Master Agent의 자체 의도 분류 모델을 통한 오케스트레이션 시스템, 프롬프트로 동작하는 Sub-Agent의 협업
한국적 AI를 위한 새로운 도전, K 데이터 얼라이언스의 시작 “KT는 ‘한국적 AI’를 만들기 위해 K 데이터 얼라이언스 참여 기관이 보유한 데이터를 정제하고, 실증하며, 협업의 가능성을 실험해왔습니다. 이러한 노력의 여정을 기념하고 그간의 성과를 공유하기 위해, 2025년 7월 K 데이터 얼라이언스 협약식이 개최되었습니다. 이 행사는 다양한 협업 성과와
Llama K 모델, 왜 그리고 어떻게 만들었는가 안녕하세요. 저는 Agentic AI Lab에서 언어 모델 연구 개발을 진행하고 있는 이상욱 입니다. 이번에 소개 드릴 Llama K 모델은 한국 비즈니스 환경에 최적화된, 740억 파라미터 규모의 오픈소스 기반 AI 모델입니다. KT의 AI 모델 라인업에서 Llama K는 KT의 자체 기술을 기반으로 개발
1. 들어가며 우리는 매일 수많은 자료를 다룹니다. 하지만 쌓여가는 정보 속에서 필요한 순간에 원하는 정보를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 결국 “아는 사람에게 묻는” 방식에 의존하게 되는데, 이는 비효율적일 수 밖에 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 사내 지식을 체계적으로 수집하고 관리한 뒤, 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augm
