What We Do

AI · 생성형 AI

최신 AI 기술을 실제 업무와 서비스에 적용할 수 있는 형태로 구현합니다.

  • LLM 활용 시스템
  • RAG
  • 자연어처리
  • AI 데이터 분석
  • Vision AI
  • 생성형 AI
  • 기업 업무 AI 자동화

AI는 모델을 고르는 일이 아니라, 업무의 어느 지점에 넣어야 실제로 시간이 줄어드는지를 찾는 일에서 시작합니다. 미디어나비는 뉴스 도메인 특화 언어모델 개발을 총괄했고, 센서 데이터에서 실제 재고량을 산출하는 분석 로직을 직접 구현했습니다. 논문이 아니라 매일 돌아가는 시스템으로 만드는 것이 저희가 하는 일입니다.

제공하는 것

LLM 기반 업무 시스템

문서 검색·요약·분류·초안 작성처럼 사람이 반복하던 텍스트 업무를 LLM으로 처리합니다. 사내 문서를 근거로 답하도록 RAG 구조를 붙이고, 근거 문서를 함께 보여줘 결과를 검증할 수 있게 만듭니다.

도메인 특화 언어모델

범용 모델이 잘 다루지 못하는 분야별 문체와 용어를 반영한 모델을 만듭니다. 한국언론진흥재단의 뉴스 특화 언어모델 KPF-BERT 개발을 총괄했고, 이를 활용한 기사 요약·클러스터링 기능을 구현했습니다.

Vision AI · 센서 데이터 분석

LiDAR 포인트 클라우드, 이미지, 시계열 센서값처럼 숫자 그대로는 의미를 알 수 없는 데이터에서 필요한 값을 뽑아냅니다. 곡물 사일로 내부를 3D로 재구성해 실제 저장량을 산출하는 로직이 대표적인 예입니다.

AI 학습 데이터 가공

보유한 원천 데이터를 학습에 쓸 수 있는 형태로 수집·정제·라벨링·검수합니다. 한국데이터산업진흥원 데이터바우처 지원사업의 AI 가공 부문 공급기업으로 지정되어 수행하고 있습니다.

일하는 방식

  1. 어떤 업무의 어느 단계를 대체할지 먼저 정하고, 그 지점만 잘라 PoC로 검증합니다.
  2. 정확도가 목표치에 닿는지 실제 데이터로 확인한 뒤에 시스템으로 확장합니다.
  3. AI가 낸 결과를 사람이 확인하고 되돌릴 수 있는 절차를 함께 설계합니다.
  4. 모델은 바뀌므로, 모델을 갈아 끼울 수 있는 구조로 만들어 둡니다.

주로 쓰는 기술

  • Python
  • PyTorch
  • BERT
  • LLM API
  • RAG
  • scikit-learn
  • scipy
  • Open3D

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