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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

▶ 국내 최대규모 한국어 멀티모달 안전성 평가 데이터셋…KT·고려대 공동개발 ▶ 기존 벤치마크 대비 저비용·고효율 달성...전 세계 문화권 즉시 적용 가능 ▶ KT Responsible AI 전담 조직, 한국형 AI 안전성 평가 생태계 지속적으로 선도 KT 직원들이 ‘KSAFE-MM’ 개발을 진행하는 모습 KT(대표이사 박윤영)가 멀티모달 대형언어모델(ML

0. 들어가며 본 글은 당시 진행된 내부 MVP 기반 프로젝트 경험을 바탕으로 작성되었으며, 기술 검토 및 시행착오 중심의 사례 공유 목적입니다. 안녕하세요! KT AX플랫폼본부에서 에이전트 기획을 담당하고 있는 유주원입니다. 여러분은 "당사의 실제 비즈니스 문제를 해결하는 에이전트를 만들어보자"는 제안을 들으면 무엇이 가장 먼저 떠오르시나요? 단순히 편리

들어가며: 정산 검증 체계 고도화를 위한 RA Agent의 시작 KT의 정산 업무는 다양한 서비스 이용 데이터와 청구·수납 정보를 기반으로 수행되는 고정밀 운영 영역입니다. 특히 기준 정보의 정확성과 데이터 정합성이 중요한 업무 특성상, 상품 정책 변경이나 신규 서비스 반영 과정에서는 문서·시스템·운영 데이터 간의 일관성을 유지하는 것이 핵심 과제로 작용합

안녕하세요, KT Agentic AI Lab에서 산업 도메인 워크플로우를 AI Agent로 개선하여 효율과 생산성을 높이는 업무를 담당하고 있는 홍승관입니다. 2026년 5월 25일~29일, 키프로스 파포스에서 개최된 멀티 에이전트 시스템 분야의 권위있는 학술대회 AAMAS (International Conference on Autonomous Agents

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

박재형 KT AX미래기술원 프론티어AI랩장(상무) “KT의 자체 인공지능(AI) 모델 개발은 글로벌 모델을 대체하기 위한 선택이 아닙니다. 한국 기업과 공공 환경에 최적화된 신뢰 가능한 AI를 확보하기 위한 전략적 투자입니다.” 박재형 KT AX미래기술원 프론티어AI랩장(상무)은 KT 자체 AI 모델 '믿:음 K' 고도화 방향을 이같이 밝혔다. 글로벌 빅테

KT 사옥 KT가 인공지능전환(AX) 미래기술 조직을 중심으로 '피지컬 AI(Physical AI)' 실증에 나선다. 로봇 학습데이터와 비전·언어·행동(VLA) 모델, 로봇 에이전트 기술을 검증하며 AI가 물리적 환경과 상호작용하는 기술을 차세대 성장 동력으로 삼으려는 행보다. 19일 업계에 따르면 KT AX미래기술원은 지난 1분기에 프론티어AI 랩 산하

안녕하세요, KT Frontier AI Lab에서 RAI(Responsible AI) Risk 식별 및 평가체계 수립을 담당하고 있는 윤정원, 박윤진입니다. 저희는 지난 11월부터 고려대학교 범용 전이학습 연구실 김동현 교수님 연구팀과 함께 한국특화 멀티모달 안전성 벤치마크 KSAFE-MM을 구축했습니다. 오늘은 왜 이 연구가 필요했는지, 실제로 만들면서