컴퓨터 비전 모델 개발
불량 검사, 객체 탐지와 분할 모델을 현장 데이터에 맞춰 학습, 평가합니다.
데이터와 개발 범위
촬영 조건과 라벨링 기준을 정하고 정상, 불량 데이터의 분포를 확인합니다. 평가용 데이터를 분리해 오탐, 미탐과 추론 속도를 점검합니다.
카메라 입력, 서버 API, 엣지 장치 중 배포 환경을 확인하고 모델과 검사 화면의 연동 범위를 협의합니다.
AI Project Build
업무에 맞춘
AI 모델, 시스템 개발
컴퓨터 비전, 이미지, 영상 생성, 예측 모델과 RAG, AI Agent를 개발합니다. 보유 데이터와 사용 환경을 확인하고 모델 학습부터 시스템 연동까지 범위를 정합니다.
CUSTOM AI DEVELOPMENT필요한 모델을
필요한 모델을
직접 개발합니다
현장 데이터로 판단하는 비전 모델부터 이미지, 영상을 만드는 생성 모델까지. 데이터 준비, 학습, 파인튜닝, 평가와 배포를 함께 검토합니다.
이미지 생성 모델 개발
제품, 브랜드 자료를 학습해 원하는 이미지 스타일과 생성 조건을 조정합니다.
데이터와 개발 범위
학습 이미지의 사용 권한과 품질을 확인하고 캡션, 구성 기준을 정합니다. 기존 생성 모델의 파인튜닝과 별도 모델 학습 중 적합한 방식을 검토합니다.
제품 형태와 스타일 재현, 생성 오류를 평가하고 검토, 수정할 수 있는 화면이나 API로 연결합니다.
영상 생성 모델 개발
영상 데이터와 장면 조건에 맞춰 생성 모델을 학습하고 움직임, 일관성을 평가합니다.
데이터와 개발 범위
영상 클립의 길이, 해상도, 사용 권한을 확인합니다. 장면 설명과 동작 조건을 정리하고 기존 모델의 파인튜닝 또는 별도 학습 범위를 검토합니다.
프레임 간 일관성, 동작 표현, 처리 시간과 GPU 메모리를 평가합니다. 생성 결과를 검토하고 저장하는 제작 흐름도 함께 구성합니다.
예측, 이상 탐지 모델 개발
수요 예측, 센서 이상 탐지 등 업무 데이터에 맞는 예측 모델을 개발합니다.
데이터와 개발 범위
관측 기간, 결측값과 정답 데이터를 확인하고 학습, 평가 구간을 나눕니다. 기존 방식과 모델의 예측 오차, 오탐을 비교합니다.
예측 주기와 경보 기준을 정하고 배치 작업이나 API로 연결합니다. 운영 중 데이터 변화와 재학습 기준도 정리합니다.
DEVELOPMENT SCOPE
학습 방식과 운영 조건부터 정합니다
기존 모델의 파인튜닝과 신규 모델 학습을 모두 검토합니다. 처음부터 학습하는 경우에는 데이터 규모, GPU 자원, 일정과 비용을 별도로 산정합니다.
성능 목표와 평가 데이터를 먼저 합의하고 PoC 결과로 본 개발 범위를 정합니다. 학습 데이터, 모델의 이용 조건, 산출물과 배포, 운영 범위도 착수 전에 확인합니다.
데이터 수집만 필요하신가요?FROM IDEA TO PROJECT
어떤 업무를 만들고 싶으신가요?
보유한 자료와 사용할 환경을 확인하고, 필요한 결과물부터 개발 범위를 정합니다.
이미지, 영상 분석
사진과 영상에서 대상을 찾거나 분류하는 모델을 검토합니다.
비전 모델 개발 보기 ↗사내 문서 검색
업무 문서와 매뉴얼을 검색하고 출처를 확인하는 시스템을 살펴봅니다.
RAG 구축 보기 ↗반복 업무 자동화
조회, 작성, 승인과 알림처럼 도구를 오가는 업무를 검토합니다.
AI Agent 구축 보기 ↗Interactive output
구축 후 사용할 결과물부터 살펴보세요.
운영 보고서의 기간을 바꾸고, 검토가 필요한 항목을 골라 확인해보세요. 예시 보고서는 파일로도 저장할 수 있습니다.
인터랙티브 예시 | 샘플 데이터 (가상 자료)
가상 업무 목록을 정리한 운영 보고서 예시입니다. 이번 주는 업무 4건 중 완료 2건, 검토 필요 2건으로 구성되어 있습니다.
Build what works
업무 분석부터 운영까지
사용자, 입력 데이터와 원하는 결과를 확인합니다. 모델 개발, RAG, AI Agent, 업무 자동화 중 필요한 기술과 검증 기준을 정합니다.
자동화 범위와 사람의 역할
입력 자료, 결과물, 예외 상황과 승인 절차를 확인합니다. 분류, 예측, 생성, 검색 등 개발할 기능과 사람의 검토 범위를 정합니다.
- 사용자, 업무 흐름
- 데이터 위치
- 보안 조건
PoC로 정확도, 사용성 확인
핵심 업무 몇 개를 기준으로 PoC를 만들고 실제 사용자와 검증합니다. 기대한 효과가 확인된 범위만 다음 단계로 넘깁니다.
- 성공 기준
- 품질 평가
- 사용자 검증
기존 시스템과 기능 연동
학습한 모델과 추론 API를 업무 시스템에 연결합니다. RAG, AI Agent는 검색과 도구 호출을 구성하고 폐쇄망, 권한 조건도 함께 확인합니다.
- 모델, 추론 API
- RAG, AI Agent
- 내부 시스템 연동
운영 기준과 인수인계
로그, 권한, 데이터 업데이트, 품질 점검, 장애 대응 기준을 문서화합니다. 내부 담당자에게 인계하거나 운영 계약을 별도로 진행합니다.
- 권한, 감사 로그
- 품질 모니터링
- 운영 지원
Process
프로젝트 검토 항목
사용자, 입력 자료, 승인 절차와 자동화 범위를 정리하고 운영 환경에 맞는 기술 구조를 선택합니다.
반복 업무, 입력 자료, 결과물, 승인 절차를 분리합니다. 자동화할 일과 사람이 판단해야 할 일을 먼저 나눕니다.
맞춤 모델 학습, 파인튜닝, RAG, AI Agent 중 필요한 구조를 고릅니다. 데이터 규모와 GPU, 기존 시스템과 보안 조건도 함께 봅니다.
핵심 업무 3~5개를 기준으로 정확도, 속도, 사용성, 리스크를 확인하고 구축 범위를 결정합니다.
권한, 로그, 업데이트 주기, 실패 대응, 품질 점검 기준을 정리해 담당자가 계속 관리할 수 있게 만듭니다.
Project Stack
적용 기술과 구성
모델 학습과 추론 API, RAG, AI Agent, 데이터 파이프라인을 필요한 범위로 구성합니다. 데이터 수집만 필요한 경우에도 별도로 의뢰할 수 있습니다.
Decision Points
착수 전 확인 사항
데이터가 어디에 있는가
문서, 이미지, 영상, 센서, 거래 데이터의 위치와 품질을 확인합니다. 학습에 쓸 수 있는 자료인지와 라벨링 필요 여부도 검토합니다.
외부망을 쓸 수 있는가외부 API, 사내 GPU 서버, 클라우드, 엣지 장치 중 사용 가능한 환경과 모델 이용 조건을 확인합니다.
어떤 결과를 검증할 것인가검출, 예측 정확도, 생성물 품질, 처리 속도와 비용 등 업무에 필요한 평가 항목을 정합니다. 사람이 확인할 결과도 구분합니다.
누가 운영할 것인가데이터 갱신, 모델 재학습, 품질 점검과 장애 대응을 맡을 담당자와 운영 범위를 정합니다.
FAQ
AI 프로젝트
자주 묻는 질문
기술을 먼저 정하기보다 업무, 데이터, 보안과 운영 환경에 맞는 구성을 찾습니다.
LLM 외에 비전, 이미지, 영상 생성 모델도 개발하나요?
컴퓨터 비전, 이미지, 영상 생성, 예측, 이상 탐지 모델도 개발합니다. 보유 데이터와 사용 목적을 확인하고 기존 모델 파인튜닝 또는 신규 모델 학습의 범위를 정합니다.
자체 모델을 처음부터 학습할 수도 있나요?
가능 범위를 검토할 수 있습니다. 필요한 데이터 규모와 사용 권한, GPU 자원, 일정, 비용을 먼저 확인합니다. 평가 기준을 합의하고 PoC 결과를 바탕으로 학습, 배포 범위를 정합니다.
RAG는 기존 벡터 검색 외에 온톨로지나 멀티 벡터 구조도 가능한가요?
가능합니다. 문서 유형과 질의 패턴에 따라 하이브리드 검색, 멀티 벡터, 지식 그래프와 온톨로지, 재순위화 구조를 조합합니다.
기존 LLM을 AI Agent 방식으로 연결할 수 있나요?
가능합니다. 현재 사용하는 상용 LLM이나 사내 모델을 유지하면서 내부 도구 호출, 승인, 기록, 알림 절차를 AI Agent 흐름으로 연결합니다.
사내 폐쇄망에서도 AI 프로젝트를 구축할 수 있나요?
가능합니다. 보안 정책과 인프라에 따라 온프레미스 모델, 사내 API, 권한 분리, 감사 로그를 포함한 폐쇄망 구성을 설계합니다.
처음부터 전체 시스템을 구축해야 하나요?
아닙니다. 핵심 업무 몇 개를 PoC로 먼저 검증하고 정확도, 사용성, 보안, 예상 효과가 확인된 범위만 구축합니다.
구축 후 운영과 품질 관리도 맡길 수 있나요?
가능합니다. 데이터 업데이트, 모델, 검색 품질 평가, 재학습, 권한과 로그, 실패 대응 기준을 정해 운영 범위를 구성합니다.
Start Small
PoC, 구축 상담
핵심 업무를 작은 범위로 검증한 뒤 성능, 사용성, 보안 조건을 확인합니다. 결과를 바탕으로 구축과 운영 범위를 결정합니다.
PoC핵심 업무와 성공 기준 정의
Build사용 화면과 내부 연동 구현
Operate로그, 권한, 품질 점검 체계화