TechnologyAI, 사이버보안, 빅데이터, 클라우드 기술은 기업의 디지털 전환과 경쟁력 강화를 지원하며,혁신적인 비즈니스 인사이트와 안정성을 제공합니다.
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Artificial-Intelligence
미래를 설계하는 인공지능, 당신의 비즈니스를 혁신하세요.
왜? 우리는 AI기술을 활용해야 하는가?AI 기술은 반복적인 작업을 자동화하고, 데이터를 기반으로 한 통찰력을 제공하여 효율적인 의사결정을 지원합니다. 이를 통해 조직은 경쟁력을 유지하고 미래를 준비할 수 있는 강력한 도구를 확보할 수 있습니다.
인공지능은 산업과 사회 전반에 걸쳐서 인공지능이 가지는 핵심가치인 데이터, 알고리즘, 모델 등이 다양한 산업과 접목되어 산업의 지속가능성을 증대하고 효율과 혁신을 제공해줍니다.
E-Commerce | 머신러닝 기반의 개인화 추천 시스템으로 매출 증가 |
| 의료 분야 | 강화학습을 통해 단백질 구조 예측 문제 해결, 의료 데이터 분석으로 정밀 진단 지원 등 |
| 자율주행 분야 | 자율주행 차량에 딥러닝을 활용한 이미지 분석 적용 |
| 에너지 분야 | 전력 사용량 예측 및 최적화 |
| 국방 분야 | AI를 활용한 영상 및 데이터 분석을 통해 실시간 전장 인식을 높이고 정찰 및 감시 능력에 활용 등 |
보유 기술 및 솔루션
머신러닝
대규모 데이터에서 패턴을 찾아내고 예측하는 알고리즘으로, 주요 알고리즘에는 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), K-최근접 이웃(KNN) 등이 포함됩니다. 최근 AutoML(자동화된 머신러닝)과 Federated Learning(연합 학습)기술이 부상하여 데이터 프라이버시를 보호하면서 분산된 환경에서 모델 학습이 가능해졌습니다. 또한, 신경망 앙상블(Neural Network Ensemble)을 통해 모델의 예측 정확도를 더욱 높이는 연구가 진행 중으로 AI플랫폼도 관련 연구를 지속하고 있습니다.
보유 기술 및 솔루션
딥러닝
인공신경망(ANN) 기반 기술로, 이미지 인식에는 합성곱 신경망(CNN), 자연어 처리에는 트랜스포머 모델(BERT, GPT-4)이 주로 사용됩니다. 특히 Multimodal AI(멀티모달 AI)가 트렌드로 부상하며, 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리하는 모델이 주목받고 있습니다. 최근 Vision Transformers(ViT)와 같은 새로운 모델 구조가 이미지 분석의 효율성을 향상시키고 있습니다.
보유 기술 및 솔루션
강화학습
에이전트가 환경과 상호작용하며 학습하는 기술로, Q-러닝과 딥 Q-네트워크(DQN)가 대표적입니다. 최신 트렌드로는 Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) 기술이 도입되어 복잡한 협업 및 경쟁 문제를 해결하고 있습니다. 강화학습의 샘플 효율성을 높이는 메타 학습(Meta Learning) 기술도 주목받고 있습니다.
보유 기술 및 솔루션
범용 인공지능(AGI)
인간 수준의 인지와 문제 해결 능력을 목표로 하는 AI로, GPT-4 같은 모델들이 초기 단계의 AGI를 구현하며 점진적으로 발전하고 있습니다.
AGI는 감성 인지(Emotional Intelligence) 및 자율 학습(Self-Supervised Learning) 기능을 포함한 다목적 솔루션으로 진화하고 있습니다.