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R&D

AI Model Development

범용 LLM의 한계를 넘어설 자체 AI 모델을 구축합니다

제품의 불량을 판별하거나 판매량을 예측하는 등 기업마다 필요한 AI의 역할은 다릅니다. 전문가가 보유 데이터와 목표 성능을 검토해 적합한 모델을 설계하고, 실제 업무 환경에서 사용할 수 있는지 검증합니다. 도입 후에도 성능을 확인하고 개선할 수 있도록 운영 체계를 함께 마련합니다.

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Quick answer

R&D는 어떤 서비스인가요?

R&D는 기업이 보유한 데이터로 업무에 특화된 AI 모델을 개발하는 서비스입니다. 범용 LLM으로 해결하기 어려운 이미지 판별, 수요예측, 전문 용어 처리 등을 다루며, 데이터 준비부터 모델 학습·평가·배포까지 지원합니다.

세부 영역: 6개
공개 포트폴리오: 0건
연결 가능 전문가: 2팀
예상 진행 기간: 2~9개월

이런 목표가 있다면 R&D를 검토해보세요

우리 회사의 데이터를 활용한 AI 모델이 필요합니다
상용 AI의 정확도나 처리 비용이 업무 조건에 맞지 않습니다
연구개발 과제나 투자 검토를 위한 기술 검증이 필요합니다

함께 검토하면 좋은 서비스

상용 AI로 구현할 수 있는 문서 작성, 상담, 업무 자동화가 목적이라면 AX 서비스를 검토해보세요.

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세부 영역

R&D 분야의 6가지 서비스

서비스별 지원 내용과 예상 진행 기간, 제공되는 결과물을 확인해보세요.

컴퓨터비전 모델 개발

Q. 불량 검사 AI를 개발하려면 어떤 데이터가 필요한가요?

정상 제품과 불량 제품의 이미지, 불량 유형별 판정 기준이 필요합니다. 전문가가 보유 이미지와 촬영 환경을 검토해 추가 수집 범위를 정하고, 사전 검증을 통해 목표 정확도와 개발 범위를 구체화합니다.

불량 검출 AI
비전 검사 시스템
객체 탐지 모델 개발
YOLO 커스텀 학습

진행 기간: 3~8개월
산출물: 5종
주요 산출물: 데이터 수집·라벨링 가이드 및 검수 기준 · 학습 데이터셋 구축 및 증강 파이프라인 · 탐지/분류 모델 학습 및 성능 리포트

예측 · 수요예측 모델

Q. 수요예측 AI를 재고 관리에 어떻게 활용하나요?

판매 이력, 재고, 프로모션 등 수요에 영향을 주는 데이터를 분석해 상품별 예상 판매량을 제공합니다. 기존 예측 방식과 성능을 비교하고, 발주와 안전재고 결정에 활용할 수 있도록 업무 시스템에 연결합니다.

수요예측 모델
재고 최적화 AI
시계열 예측 개발
이탈 예측 모델

진행 기간: 2~6개월
산출물: 5종
주요 산출물: 데이터 품질 진단 및 결측·이상치 처리 기준 · 베이스라인 대비 성능 비교 리포트 · 예측 모델 학습 및 SKU별 정확도 분석

자연어처리 · 도메인 모델

Q. 우리 업계의 전문 용어를 이해하는 AI를 개발할 수 있나요?

업계 용어와 기업의 문서 데이터를 활용해 문서 분류, 정보 추출, 요약에 특화된 모델을 개발할 수 있습니다. 실제 업무 자료로 상용 AI와 성능을 비교하고, 필요한 정확도와 처리량에 맞춰 개발 방식을 정합니다.

도메인 특화 NLP
텍스트 분류 모델
개체명 인식 개발
문서 정보 추출

진행 기간: 3~7개월
산출물: 4종
주요 산출물: 도메인 코퍼스 구축 및 정제 · 분류/추출/요약 태스크 정의 및 평가셋 · 모델 학습 및 오류 분석

음성 · 오디오 AI

Q. 상담 녹취를 텍스트로 바꾸고 분석할 수 있나요?

상담 녹취를 텍스트로 변환하고, 화자 구분과 전문 용어 보정을 거쳐 요약과 상담 품질 분석에 활용합니다. 녹음 상태와 업무별 표현을 확인해 정확도를 평가하고, 필요한 경우 사내 서버에서 처리하도록 구성합니다.

음성인식 개발
STT 커스터마이징
상담 녹취 분석
화자 분리

진행 기간: 2~6개월
산출물: 4종
주요 산출물: STT 엔진 선정 및 도메인 사전 구축 · 화자 분리 및 발화 구간 정제 · 요약·감성·준수 여부 자동 태깅

모델 파인튜닝 · 경량화

Q. 우리 회사에 맞춘 AI 모델을 사내 서버에서 운영할 수 있나요?

공개된 모델을 업무 데이터에 맞춰 추가 학습하거나 경량화해 사내 서버에서 운영할 수 있습니다. 모델별 성능, 서버 사양, 동시 사용자 수와 운영 비용을 검토해 적합한 구성을 제안합니다.

LLM 파인튜닝
sLLM 구축
온프레미스 LLM
LoRA 학습

진행 기간: 2~6개월
산출물: 5종
주요 산출물: 모델 후보 벤치마킹 및 선정 근거 · 지시학습 데이터셋 구성 · LoRA/QLoRA 파인튜닝 및 평가

MLOps · 학습 파이프라인

Q. 개발한 AI 모델을 안정적으로 운영하려면 무엇이 필요한가요?

모델의 성능과 데이터 변화를 지속적으로 확인하고, 필요할 때 재학습과 배포를 진행할 수 있는 체계가 필요합니다. 학습·평가·배포 과정을 자동화하고 알림, 변경 이력, 복구 절차를 마련해 운영을 지원합니다.

MLOps 구축
모델 배포 자동화
MLflow 구축
AI 인프라 설계

진행 기간: 1~4개월
산출물: 4종
주요 산출물: 실험 추적 및 모델 레지스트리 · 자동 재학습·검증 파이프라인 · 성능 드리프트 모니터링·알림

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FDE 방식으로 기업 맞춤 AI를 만드는 팀 — RAG · 에이전트 · MCP · NL2SQL

RAG 챗봇 구축
AI 에이전트 개발
MCP 서버 개발
NL2SQL 시스템

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R&D 도입을 위한 실무 가이드

도입 방식과 준비 사항을 검토하는 데 필요한 정보를 확인해보세요.

인사이트 전체

R&D4분 분량

자체 AI 모델과 상용 API의 비용을 비교하는 방법

자체 모델 도입을 검토할 때는 구축비와 월 운영비, 예상 처리량을 함께 계산해야 합니다. 성능과 보안 조건, 운영 인력까지 포함해 두 방식의 적합성을 비교합니다.

R&D 관련 자주 묻는 질문

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