R&D
AI 플랫폼, 모델, 서비스 전 분야에 걸친 통합적 기술 역량을 바탕으로
공공, 국방, 민간 등 다양한 분야에서
고객의 비즈니스에 최적화된 인공지능 환경을 실현합니다.
자사 솔루션
LIG AI 플랫폼
- 인공지능(AI) 모델의 개발, 학습, 검증 배포를 개인화된 환경에서 통합적으로 지원 가능한 플랫폼
- 기업 및 개발자들이 AI 기술을 효율적이고 안정적으로 서비스에 적용할 수 있도록 지원
- AI 모델 개발부터 운영까지 전 과정을 지원하는 일관된 개발 환경 제공
| 프로세스 |
기능 |
설명 |
| 개발 |
플랫폼 모니터링 |
플랫폼 실시간 자원 현황 모니터링 기능 제공 |
| AI 모델 버전 관리 |
외부 또는 개인별 개발환경을 통해 생성된 AI 모델 및 서비스의 버전 관리 기능 제공 |
| 배포 및 모니터링 |
코드 형상 관리 |
개인 개발 환경과 연동하여 Git 기반 프로젝트 별 소스코드 형상관리 기능 제공 |
| 저장소 관리 |
사용자간 학습 및 개발 데이터 공유 및 개발환경 연동을 위한 공용 저장소 기능 제공 |
| 개인별 개발 환경 |
여러 대의 서버를 하나의 클러스터로 묶어 CPU · GPU · 메모리 등의 자원을
할당해 개인별 개발 환경 제공 |
| 관리 |
파이프라인 |
UI를 통한 모델 학습 기능 제공 |
| 서비스 배포 관리 |
AI 모델 및 서비스를 Code-less UI를 통해 손쉽게 서비스를 배포하고
실시간 상태 · 자원 모니터링 및 Self-healing 기능 제공 |
스마트 제안서 작성지원 서비스(SPAS : Smart Proposal Assistant Service)
- 회사별 지식 DB를 구성하고 이를 이용하여 LLM 기반의 AI 서비스를 개발
- 회사별 정보 기반으로 생성형 AI 기술을 활용하여 컨텐츠 검색 및 생성 서비스를 제공
- 라벨링(Labeling) : 원시 데이터(이미지, 텍스트, 음성 등)에 사람이 직접 태그나 주석을 추가하는 과정. 이 작업을 통해 데이터에 의미와 맥락을 부여
- 임베딩(Embedding) : 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 복잡한 데이터를 AI 모델이 처리하기 쉬운 연속적인 수치형 벡터(dense vector)로 변환하는 과정.
이 벡터는 데이터의 의미적, 문맥적 특성을 반영
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) : ‘검색 증강 생성’의 약자로, 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 생성하기 전에
외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용하는 기술
담당자 문의
| 담당자 |
제갈대훈 소장 |
이메일 |
daehoon.cheagal@lig.kr |
| 연락처 |
02-6900-1600 |
