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AI센터 Archives - 뉴스벨

#ai센터 (4 Posts)

  • LG CNS, ‘Gen AI 스튜디오’ 오픈…생성형AI 도입 전 과정 지원 생성형AI 기술, 사용자경험 등 분야별 전문가 배치 LG CNS는 마곡 본사에 ‘Gen AI 스튜디오’를 오픈했다고 9일 밝혔다. Gen AI 스튜디오는 기업 고객이 생성형AI를 접목해 혁신을 가속화할 수 있도록 LG CNS가 개발한 고객 맞춤형 참여 프로그램이자, 이를 위해 마련한 특화 공간이다. 많은 기업 고객들이 생성형AI 혁신에 관심이 많지만 어디서부터 어떻게 시작해야 하는지 잘 몰라 어려움을 겪고 있다. LG CNS는 이 같은 점에 착안해 Gen AI 스튜디오를 신설했다고 설명했다. LG CNS는 Gen AI 스튜디오를 통해 생성형AI 도입에 필요한 전 과정을 빠르고 체계적으로 지원한다. Gen AI 스튜디오는 ▲Gen AI 투어 ▲Gen AI 디스커버리 워크숍 ▲Gen AI 프로토타이핑 등 기업 고객들의 생성형AI 사업화를 지원하는 다양한 프로그램을 제공한다. Gen AI 투어에서는 각 산업영역 및 밸류체인별 120여개의 유스케이스(적용 가능 사례)와 LG CNS가 진행한 PoC(개념검증, Proof of Concept) 우수사례 등을 소개한다. 고객들은 DAP GenAI 플랫폼, 멀티모달 엔진 드래그와 같은 LG CNS의 자체 생성형AI 솔루션도 경험해볼 수 있다. 마이크로소프트, 구글, AWS 등 글로벌 빅테크 기업들의 선진 생성형AI 솔루션도 체험 가능하다. 이를 기반으로 평소 갖고 있었던 생성형AI 도입 관련한 다양한 고민을 LG CNS 생성형AI 전문가와 함께 논의할 수 있다. Gen AI 디스커버리 워크숍은 기업 고객과 LG CNS 정예전문가들이 협업해 비즈니스 목표에 부합하는 생성형AI 아이디어를 도출하고, 타당성을 검토하는 프로그램이다. AI센터 산하 생성형AI 사업단, AI연구소의 AI 기술전문가, 생성형AI 엔지니어와 함께 사용자경험(UX) 전문가, 퍼실리테이터(문제 해결 조력자)도 참여한다. 고객이 직면해 있는 난제에서 시작해 이를 해결할 수 있는 혁신적인 아이디어를 다각도로 검토하고 구체화하는 시간을 갖는다. 예를 들어, 직원들의 업무 효율성을 높이고 싶은 기업의 경우, 보고서 초안 작성 임직원용 챗봇, 이메일 작성 자동화 등의 서비스를 발굴할 수 있다. 창의적인 디자인을 빠르게 탐색하고 싶은 제조사 디자인센터의 경우, 초기 디자인 개발 및 검증 서비스를 구체화해볼 수 있다. 이 과정에서 ▲기술 실행 용이성 ▲고객가치 ▲비즈니스 가치 등을 평가하게 된다. Gen AI 프로토타이핑 단계에서는 발굴한 아이디어를 실제 눈으로 확인하고 검증할 수 있다. LG CNS는 생성형AI 서비스를 기업 고객의 기존 업무 프로세스에 최적화해 활용 가능한지 PoC, 사용자 테스트 등을 진행한다. 기업 고객들은 프로토타이핑을 통해 AI 서비스 기획, 개발 과정 체험에 그치지 않고 실제 사업화의 가능성을 높일 수 있다. 예를 들어, LG CNS는 글로벌 빅테크가 제공하는 LLM(Large Language Model)의 API(Application Programing Interface)에 RAG(검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)를 활용하는 방법을 고려한다. 뿐만 아니라 각 기업이 갖고 있는 고유한 데이터로 LLM을 파인튜닝해 기업별 맞춤형 LLM을 구축하는 방안 등도 다각도로 검토한다. 기업 고객들은 ▲데이터 요건 ▲시스템 인프라 ▲도입 비용 등 생성형 AI 도입을 위한 필수사항을 점검해, 시행착오를 최소화하고 비즈니스를 혁신할 수 있다. LG CNS는 Gen AI 스튜디오를 기반으로 생성형AI 사업에 더욱 박차를 가한다. LG CNS는 기업 고객들과 함께 20여개의 생성형AI PoC를 성공적으로 진행한 바 있다. 올 초에는 AI 기술연구와 사업발굴·수행을 통합한 엔터프라이즈 AI 전문 조직인 AI센터를 신설해, 현재 제조·금융·공공 분야에서 생성형AI 본사업 약 10개를 추진 중이다. 앞으로 Gen AI 스튜디오와 AI센터는 기업 고객의 생성형AI 혁신을 주도하는 쌍두마차로, 고객의 비즈니스 혁신 기회를 발굴하고 실현해 나갈 계획이다. 각각의 전문성을 긴밀히 협력해 시너지를 발휘하며, 국내 생성형AI 서비스 시장에서 LXM 패러다임을 이끌어 나간다. LXM(Large X Model)에서 X는 모든 것(Everything)을 의미한다. 생성형AI 기술은 초거대 언어모델(LLM), 초거대 비전모델(LVM) 등과 같이 언어, 이미지 등 1개 데이터 유형으로만 입출력이 가능한 단일 모델에서 다양한 형태의 데이터를 동시에 인식하고 처리할 수 있는 LMM(Large Multi-Modal Model)으로 진화하고 있다. 김선정 LG CNS CTO 전무는 “‘Gen AI 스튜디오’는 성공적인 생성형AI 비즈니스 추진을 돕는 전문가, 기술력, 인프라 등이 집약된 핵심 공간”이라며 “기업들이 LXM 시대에서 새로운 경쟁력을 가질 수 있도록 고객가치를 혁신하겠다”고 강조했다. ©(주) 데일리안 무단전재 및 재배포 금지 일곱째 낳아 1억 받은 고딩엄빠…후원금 전부 여기에 썼다 '어제 사랑을 과격하게 해서'…"남편과 상간녀가 홈캠에 잡혔습니다" [시승기] "모델 Y 눈감아"… 신형 모델3의 '하극상' 女정치인, 24세 스님과 불륜…남편이 촬영·유포한 현장 상황 경찰, 7월까지 양귀비·대마 불법재배 집중단속
  • 신범철 "수조원 드는 공약 계획은?"…문진석 "계획 필요한가" [천안·아산 토론회①-천안갑] 文 철도 지하화·申 국방 AI센터 공약 실현 가능성 두고 공방 충남 천안갑 지역구에 출마하는 신범철 국민의힘 후보와 문진석 더불어민주당 후보가 공수를 뒤바꿔가며 입씨름을 벌였다. 4년 만에 재대결을 펼치게 된 두 사람은 19일 방송된 TV토론회에서 공약 및 현안을 두고 공방을 이어갔다. 이번 토론회는 천안시기자회와 SK브로드밴드 중부방송이 주관·주최했으며 전날 녹화가 진행됐다. 申, 文 '공약 불발' 사례 언급하며 수조원 드는 철도 지하화 공약 실현 가능성에 의구심 표해 도전자인 신범철 국민의힘 후보는 현역 의원인 문진석 민주당 후보의 4년 전 공약 이행 상황을 되짚으며 이번 총선 공약의 실현가능성을 꼬집었다. 신 후보는 문 후보의 4년 전 총선 공보물을 근거로 △네이버 디투스타트업팩토리(D2SF) 유치 △충남 혁신도시 공공기관 유치 △청년 창업을 위한 금융기관 유치 등의 성사 여부를 차례로 물었다. 이에 문 후보는 "(D2SF) 유치가 안 돼 시민께 사과드렸다" "(공공기관) 유치가 아직도 진행 중이다" "D2SF 유치가 안돼 (창업 금융기관 유치가) 지연되고 있다"고 답했다. 같은 맥락에서 신 후보는 문 후보가 이번 총선 공약으로 내세운 철도 지하화의 현실성을 따져 물었다. 공약 달성을 위한 비용 규모, 사업 소요기간 등은 밝히지 않고 '장밋빛 미래'만 강조하고 있다는 취지다. 앞서 문 후보는 천안을 세로로 꿰뚫는 철도를 지하화해 원도심 개발 동력 등으로 삼겠다는 구상을 밝힌 바 있다. 문 후보는 해당 사업을 민자로 추진할 예정이라며 "재정이 얼마 소요되고 이런 것은 별 의미가 없다. 개발 사업에 대한 이익이 확정되면 언제든 (추산이) 가능한 일"이라고 강조했다. 그는 '어느 정도 계획은 가지고 있어야 하는 것 아니냐'는 신 후보 지적에 "계획이 무슨 필요가 있겠느냐"고 되묻기도 했다. 이에 신 후보는 "민자를 어떻게 유치할지 계획도 없다"며 "'할 수 있다' '좋은 거 아니냐'는 식으로 말하고 있다"고 꼬집었다. 문 후보는 "신 후보가 이해를 못한다"며 "비용이 왜 필요하고 기간이 왜 필요한가. 비용은 민간 기업이 공사를 어떤 방식으로 하는지에 따라 다르다. '비용이 얼마다' 단정적으로 이야기할 수 있는 것은 아니다"고 말했다. 다만 '수조원이 드는 사업이라는 데 동의하느냐‘는 신 후보 질의에는 고개를 끄덕였다. 문 후보는 사업 계획 구체화보다 철도 지하화를 위한 입법 조치에 집중하겠다는 의지를 피력했다. 그는 △용적률을 높이기 위한 관련 법 개정 △역세권 개발법 개정 △국토개발이용에 관한 법률 개정 등이 필요하다며 "당 차원에서도 (철도 지하화 추진을) 약속했기 때문에 충분히 해낼 수 있다"고 말했다. 文, 申 국방 AI센터 유치 추진에 "여러 지방정부가 유치 원해 천안 일대에 국방 생태계 無" 문 후보는 신 후보 주요 공약 가운데 국방 AI(인공지능)센터 유치 공약의 타당성을 집중적으로 따져 물었다. 충청남도를 포함해 여러 지방정부들이 관련 시설 유치를 위해 힘쓰고 있는 데다 천안 일대엔 국방 관련 사업이 미약해 실현가능성이 떨어진다는 취지다. 문 후보는 국가기관 유치를 위해선 "산업 연계성, 교통 여건, 타당성, 지방정부 수장의 의지와 정책 방향 등이 다 맞아떨어져야 한다"며 "국방 AI센터를 유치하고 싶은 지방정부가 한두 군데가 아니다"고 꼬집었다. 이어 "천안 지역에 국방 관련 생태계가 만들어져 있느냐"며 "차라리 천안을 AI 연구 중심 도시로 만들겠다고 하면 납득이 된다. 이 (국방 AI센터) 공약은 나중에 헛공약이 될 것"이라고 말했다. 신 후보는 "쉽지 않을 것"이라면서도 "국방 AI센터는 키우는 과정이기 때문에 어디에 유치할 것인지 정해지지 않았다"고 강조했다. 특히 "국방 AI센터가 오면 관련 방산·IT기업이 따라오기 때문에 양질의 일자리를 만들 수 있다"며 "우수 인력의 남방 한계선을 평택으로 보고 있다. GTX-C 노선이 천안에 오기 때문에 우수 인력이 올 수 있고, 원도심에 활력을 불러일으킬 수 있다"고 말했다. 앞서 신 후보는 원도심인 천안역 일대에 국방 AI센터를 유치해 지역 대학 등과의 시너지를 모색하겠다는 구상을 밝힌 바 있다. 文, '이종섭 논란' 고리로 申 '압박' 문 후보는 주호주 대사로 부임한 이종섭 전 국방부 장관 거취에 대한 의견을 물으며 신 후보를 압박하기도 했다. 해병대 채상병 순직 사건에 연루된 이 전 장관은 고위공직자범죄수사처(공수처)에 의해 출국금지된 상황이었지만, 법무부의 조치를 거쳐 대사로 부임했다. 인사 적절성 여부를 두고 논란이 지속되는 가운데 문 후보는 신 후보가 순직 사건 발생 당시 국방부 차관직을 맡고 있었다는 데 주목해 공세를 편 것으로 풀이된다. 신 후보는 '이 전 장관의 주호주 대사 임명에 대해 어떻게 생각하느냐'는 문 후보 질문에 "내부적으로 인사검증 과정에서 '문제가 없다'는 판단이 있었던 것 같다"면서도 "더 통 크게 보고 국민 여론을 잘 수렴해 (국민) 눈높이에 맞춰 나가면 된다고 생각한다"고 답했다. 신 후보는 '임성근 전 해병대 제1사단장 등의 혐의를 적시하지 말라는 외압을 받았다'는 취지의 입장을 밝힌 박정훈 전 해병대 수사단장(대령)과 관련해선 '말 바꾸기'에 주목해야 한다고 밝혔다. 그는 "(박 전 단장이) 처음에는 '사단장을 빼라는 이야기를 들었다'고 했다가 '문자를 봤다고 했다'가 '그런 것을 본 적이 없고 그런 외압을 느꼈다'고 했다"며 "이 사안의 본질은 누구도 수사단장에게 '누구를 빼라'는 이야기를 하지 않은 것"이라고 강조했다. 아울러 신 후보는 "이 전 장관의 지시는 누차 이야기됐다"며 "'출장 갔다 와서 다시 보겠다'는 것은 합법적인 장관의 권리다. 이를 외압이라고 만드는 프레임 자체가 지나치다고 생각한다"고 말했다. 그러면서 "누군가를 넣어라, 빼라 하는 부분을 만약 (이종섭 전) 장관이 이야기했다면 나도 반대했을 것"이라고 덧붙였다. ©(주) 데일리안 무단전재 및 재배포 금지 '거친 입' 이재명, 천안에서 외친 "이채양명주" 무슨 뜻? 익숙한 얼굴·뒤바뀐 구도·한동훈 바람…천안 총선 대진표 완성 한동훈 '원픽 지역구' 천안갑, '청룡'이 당락 좌우할까 '미래' 김영석·'현안' 복기왕…'아산갑' 유권자의 선택은 [인터뷰] 김영석 "아산의 미래, 인기 위주 정책 펴는 세력에 맡겨선 안돼"
  • LG CNS ‘AI 센터’ 출범 “엔터프라이즈 AI 사업 선도 본격화” 기술연구·사업발굴 및 수행 조직 통합 AI 기반 비즈니스 혁신 시너지 강화 6대 생성형 AI 오퍼링 제공, 국내 사업 선도 LG CNS가 인공지능(AI) 분야 기술연구, 사업발굴·수행 조직을 통합해 엔터프라이즈 AI 전문 조직 ‘AI센터’를 신설했다.
  • 엔씨는 차량용, 스마게는 토크쇼...AI에 빠진 게임업계 게임사들이 차세대를 이끌어 갈 AI에 푹 빠졌다. 엔씨소프트는 차량용 AI 맞춤형 서비스 개발을 시작했고, 스마일게이트는 누구나 쉽게 이해하고 즐길 수 있는 AI 토크쇼를 진행한다. 한우진 스마일게이트 AI센터 센터장은 “AI 센터는 AI 연구를 넘어

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