아키텍처 다이어그램을 입력으로 받아 정책 정합성과 실행 환경 리스크를 함께 검토하여 개선안을 제안해주는 멀티 에이전트 시스템 개발기 안녕하세요. AX Data Lab에서 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 AI Agent를 개발하고 있는 김보민, 김소영입니다. 저희는 데이터를 단순히 분석하거나 시각화하는 데서 그치지 않고, 데이터와 업무 맥락을 바탕으로 에이
들어가며 안녕하세요, KT AX Data Lab에서 AI모델/Agent 품질평가를 담당하고 있는 김도영, 오동규, 이아현, 권민지, 이채정입니다. 최근 AI 모델은 단순 질의응답을 넘어 사용자의 목적을 해석하고 계획을 수립하며, 적절한 도구를 활용해 과업을 수행하는 Agentic AI 형태로 빠르게 고도화되고 있습니다. 이에 따라 평가 체계 역시 정답 일치
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,
안녕하세요, KT Frontier AI Lab에서 비전 인코더(Vision Encoder)의 연구 및 개발을 담당하는 김재석, 김영진 그리고 김현우입니다. 최근 AI 기술의 발전은 언어 모델의 한계를 허물고 있습니다. 과거 텍스트만 이해하던 모델에서 벗어나, 이제는 이미지, 음성, 비디오 등 여러 종류의 데이터를 동시에 인식하고 처리하는 것이 새로운 주류로
안녕하세요, KT AX미래기술원 Frontier AI Lab에서 근무하고 있는 엄태현입니다. 저는 GenApp개발 부서에서 이미지 및 동영상 생성 연구를 하고 있습니다. 2026년 3월 2일부터 5일까지 스페인 바르셀로나에서 개최된 MWC 2026(Mobile World Congress)에 참석하여 네트워크 및 인공지능 분야의 최신 기술 동향을 현장에서 직
안녕하세요. KT AI Future Lab 노민성입니다. 저는 올해 3월 2일부터 5일까지 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC 2026 (Mobile World Congress)에 참석했습니다. 저는 이번 MWC에서 비전문가도 쉽게 RAI(Responsible AI) 평가를 수행할 수 있도록 도와주는 K RAI Assessment라는 아이템으로 출품하여 전시
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
AI 도입을 고민하는 기업이라면 보통 가장 먼저 이런 질문들을 떠올립니다. '어떤 AI 솔루션을 도입해야 할까?', 'AI가 우리 회사의 생산성을 얼마나 높여줄 수 있을까?' KT는 AI를 도입하는 과정에서 가장 먼저 떠올렸습니다. "AI를 어떻게 쓰게 할 것인가가 아니라, AI가 어떻게 일하게 만들 것인가?" AI 도입이 실패하는 이유는 기술이 아닌 "문
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
