AI 영상 처리·분석
영상 속 객체와 상황을 인식하고, 필요한 정보를 서비스의 판단 근거로 전환합니다.
영상과 데이터 분석 경험에서 출발해,
조직의 맥락에 맞는 AI 활용을 설계합니다.
영상·데이터 수행 경험 언어 AI 도입 제안
영상·데이터 분석과 예측 AI를 개발해 온 경험을 바탕으로, 언어 모델을 활용한 다음 업무 환경을 제안합니다.
영상 속 객체와 상황을 인식하고, 필요한 정보를 서비스의 판단 근거로 전환합니다.
흩어진 데이터를 수집하고 목적에 맞게 가공해, 읽을 수 있는 정보와 연결 가능한 구조로 만듭니다.
설비·센서·생체정보 데이터로 생산량과 위험상황을 미리 예측하는 AI를 개발했습니다.
LLM·RAG·AI Agent는 도입 제안 영역입니다. 조직의 데이터와 보안 환경을 먼저 확인하고 작은 범위에서 가능성을 검증합니다.
영상·데이터·예측 AI 과제의 역할과 주요 기술은 수행 경험에서 확인할 수 있습니다.업종별 수행 경험 보기
기업 지식 검색(RAG)과 문서·업무 자동화는 도입 제안 영역입니다. 영상 AI·데이터 분석은 KPS가 직접 수행한 과제 경험을 바탕으로 합니다.
기업 지식 검색(RAG)과 문서·업무 자동화를 실제 업무 장면으로 옮긴 제안 시나리오입니다. 현재 업무와 데이터 환경을 확인해 적합한 범위부터 구체화합니다.
제안 시나리오기업 지식 검색(RAG)
업무 문서와 규정을 연결해 질문의 맥락을 이해하고, 근거와 함께 답변하는 지식 검색 환경을 제안합니다.
지난 분기 운영 지침에서 보안 점검 항목을 찾아줘.
보안 점검은 접근 권한 확인, 변경 이력 검토, 이상 징후 기록 순서로 진행합니다.
현재 업무와 데이터 환경을 알려주시면 적용 가능한 시작점을 함께 정리합니다.
서비스 화면부터 데이터, AI 모델, 보안과 운영까지 하나의 구조로 설계합니다. 조직 환경에 따라 구성은 달라질 수 있습니다.
기업 데이터
AI 모델
LLM·RAG 도입은 제한된 범위의 PoC에서 시작합니다. 평가 기준을 먼저 정하고, 같은 기준으로 확장 여부를 판단합니다.
반복되는 질문이나 문서 업무 가운데 결과를 확인하기 쉬운 범위를 고릅니다.
대표 질문과 기대 결과, 근거 문서를 묶어 판단 기준을 먼저 만듭니다.
정해진 사용자와 데이터 범위 안에서 권한과 검토 절차를 포함해 연결합니다.
평가 결과와 운영 부담을 함께 보고 다음 단계를 정합니다.
업무와 데이터 환경을 들려주시면, 현실적인 시작점을 함께 설계하겠습니다.