AI 인사이트

프롬프트 엔지니어링의 변천사

챗GPT 출시 초기에는 상세하고 구체적인 프롬프트 작성이 LLM의 성능을 크게 좌우하며 프롬프트 엔지니어링이 각광받았습니다. 그러나 최신 생성형 AI 모델이 발전하면서 프롬프트의 중요성이 점점 줄어드는 듯 보이는데요. 긴 프롬프트가 오히려 성능을 저하시킬 수 있다는 연구도 등장했습니다. 한때 높은 수요를 자랑했던 프롬프트 엔지니어링이 앞으로 어떻게 변화할지 그 흐름을 살펴봅니다.

AI 인사이트

신약개발 패러다임을 바꾼 인공지능

신약 개발은 막대한 시간과 비용이 소요되는 자원집약적 과정으로, 단백질 구조 예측과 같은 난제 때문에 성공 확률이 극히 낮습니다. 그러나 생성형 AI의 발전으로 단백질 구조 분석이 혁신적으로 빨라지면서 신약 개발의 패러다임이 변화하고 있습니다. 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)는 AI를 활용해 기존 실험 방식의 한계를 뛰어넘었으며, 이에 기여한 연구진들은 노벨 화학상을 수상하기도 했습니다. 생성형 AI가 이끄는 신약 개발 혁신과 그 시장의 성장 가능성을 살펴봅니다.

AI 인사이트

초개인화시대, AI 에이전트의 미래는?

AI 에이전트는 사용자의 의도를 이해하고 자율적으로 작업을 수행하는 인공지능 시스템입니다. 초개인화 시대가 도래함에 따라 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 개별 사용자에게 최적화된 서비스를 제공하며, 맞춤형 추천, 자동화된 업무 지원, 자연스러운 대화형 인터페이스 등을 통해 일상과 비즈니스에서 중요한 역할을 하게 됩니다. 이번 글에서는 AI 에이전트의 개념과 기술 발전이 초개인화 시대를 어떻게 실현하는지 살펴봅니다.

저널

중대재해처벌법 대응 핵심-AI CCTV로 법적 증거 확보?

중대재해처벌법이 5인 이상 모든 기업으로 확대 적용되면서 산업안전은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이 글에서는 AI 영상 관제 기술이 어떻게 작업자 안전장비 모니터링, 위험구역 감지, VLM 기반 증거 확보 등을 통해 기업의 법적 리스크를 줄이고 안전 문화를 정착시키는지 알아봅니다. 슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션으로 법적 의무 이행과 작업자 안전, 생산성 향상을 동시에 달성하는 방법을 확인하세요.

AI 인사이트

생성형 AI시대 잠재적 리스크와 그 해결책

생성형 AI 기술의 급속한 발전으로 비즈니스와 개인 생활에 빠르게 확산되고 있지만, 이에 따른 잠재적 리스크와 해결책에 대한 논의는 아직 미비한 상황입니다. 국내 기업의 72%와 아시아-태평양 지역 대학생의 81%가 이미 생성형 AI를 활용하고 있음에도 불구하고, 창작권 및 윤리적, 법적 문제에 대한 논의는 부족합니다. 이번 포스팅에서는 생성형 AI가 가져올 잠재적 위험과 이를 해결하기 위한 방안을 살펴봅니다.

보도자료

AI 전방위 확산에 '눈' 번쩍…똘똘한 '비전AI' 더 커진다

[빅트렌드] 비전AI 기술 산업 전반 침투...관련 스타트업도 성장세 SK텔레콤은 서울 을지로 본사사옥에 인공지능(AI) 영상분석 기술이 적용된 무인 다회용컵 회수기를 설치했다. 사내 카페에서 보증금을 내고 다회용컵으로 음료를 마신 뒤 회수기에 반납하면 보증금을 돌려받는다. (중략) 이 회수기의 핵심기술이 머신비전이다. 딥러닝 등 AI 기술이 발전하면서 머신비전은 더 빠르고 똑똑하게 사물을 구분하고,

보도자료

슈퍼브에이아이, 일본 IT 전시회 'NexTech Week', 'Japan IT Week' 참가... "일본 시장 확장"

* 비전 AI 에이전트와 디지털 트윈의 결합… 제조현장 안전관리 방법 소개 * 슈퍼브 영상관제 솔루션 데모 시연… 화재 연기 감지, 차량 인식, 얼굴 인식, 쓰러짐 및 이상 행동 감지까지 다양한 상황 자동 식별 * 일본 시장 확장 목표… 토요타, 닛폰스틸(일본제철), 국립연구소, 전자제품 대기업 등 유명 고객사 확보 비전 AI 올인원 솔루션 기업

AI 인사이트

생성형 AI 프로젝트 개발 라이프사이클

생성형 AI 기술의 발전과 함께 다양한 혁신적인 서비스들이 등장하고 있습니다. Perplexity와 같은 대화형 검색엔진, 전문 분야에 특화된 AI 서비스들이 그 예입니다. 이러한 서비스들은 각기 다른 목적을 바탕으로 복잡한 개발 라이프사이클을 거쳐 만들어집니다. 이번 포스팅에서는 생성형 AI 기반 서비스의 개발 과정, 즉 프로젝트 범위 설정부터 모델 선택, 미세 조정, 애플리케이션 통합까지의 과정을 소개합니다.

저널

눈으로 보는 스마트팩토리: Vision AI가 바꾸는 제조 현장

제조 현장의 혁신을 이끄는 Vision AI 기술을 도입하려고 할 때, 기업은 실질적인 비즈니스 성과를 원합니다. 이 글에서는 제조기업이 AI 도입 과정에서 직면하는 주요 도전 과제와 87%에 달하는 PoC 실패율을 극복하기 위한 5단계 전략을 소개합니다. 반도체 기업의 성공 사례를 통해 품질 개선, 비용 절감 및 생산성 향상을 달성한 맞춤형 Vision AI 솔루션과 MLOps 프레임워크의 실질적 가치를 확인하세요. 스마트팩토리 구축을 위한 필수 가이드입니다.

보도자료

"우린 AI 만드는 AI기업 … 올해 글로벌 매출 비중 25%로"

김현수 슈퍼브에이아이 대표 도요타 공급 영상 AI 솔루션 불량 검수·화재 탐지 등 가능 우리 경쟁력은 데이터 라벨링 AI 모델 취약점 보완 과정 등 모두 자동화해 개발시간 줄여 필요한 기능 바로 추가할수도 보수적인 일본 산업에서 세계 최대 자동차 기업인 도요타에 인공지능(AI) 기술을 공급하는 한국 스타트업이 있다. 전시회에서 시연 장면을

AI 인사이트

생성형 AI가 혁신하는 자율주행 자동차

테슬라 CEO 일론 머스크는 2026년까지 완전 자율주행(FSD) 로보택시를 양산하겠다고 발표했지만, 기술적 한계와 안전 이슈로 실현 가능성에 대한 의문이 제기됩니다. 생성형 AI의 발전이 완전 자율주행 자동차 실현에 어떤 역할을 할 수 있을지, 현재 기술 수준과 함께 살펴봅니다.

AI 인사이트

이미지와 텍스트 데이터를 저장하는 벡터DB란?

생성형 AI는 이미지와 텍스트 같은 비정형 데이터를 이해하고 활용하며, 이를 숫자와 벡터로 변환해 처리합니다. 이러한 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 벡터 데이터베이스(Vector DB)가 필요합니다. 벡터 DB는 LLM 파인튜닝과 검색증강생성(RAG) 등에 활용되며, 기존 데이터베이스와 차별화된 특성을 지닙니다. 이번 글에서는 벡터 DB의 개념과 기존 DB와의 차이를 살펴봅니다.

테크

[백서] 기업 맞춤형 온프레미스 AI 도입을 위한 체크리스트

데이터 보안과 AI 혁신 사이에서 균형을 찾고 계신가요? 이 백서는 민감한 기업 데이터를 보호하면서 AI 기술을 도입하려는 기업들을 위한 온프레미스 솔루션의 전략적 가치를 제시합니다. 온프레미스 AI의 필요성과 시장 동향, 온프레미스 AI를 도입할 때의 주요 고려사항, 산업별 맞춤형 구현 사례까지, IT 의사결정자들을 위한 실질적인 구현 가이드를 지금 다운로드하세요.

보도자료

중대재해법에 움츠러든 기업들, 산업안전 스타트업 찾는다

내용요약 인공지능 활용, 안전사고·재해 선제적 예방책 산업현장 사고 감소에 효과적, 확장성도 높아 안전관리 패러다임 혁신...정부 지원 뒤따라야 중대재해처벌법이 강화됨에 따라 산업안전에 특화된 국내 스타트업이 각광받고 있다. 대기업과 중견기업을 중심으로 산업현장에서 발생할 수 있는 중대재해 예방에 대한 관심이 높아지면서 산업안전 기술을 제공하는 스타트업과 손잡는 사례가 늘고 있다. 2일 업계에

AI 인사이트

다시보는 2024년 AI 트렌드

2024년은 인공지능 업계의 변곡점이 된 해로, 생성형 AI가 실용성을 증명하며 다양한 산업에 적극 도입되었습니다. GPT-4o, o1 등 기초모델의 성능 향상과 함께 AI 에이전트, AI 지식 검색 플랫폼 등 새로운 서비스들이 주목받으며 AI 기술이 한층 더 진화한 한 해였습니다. 노벨 과학상 또한 인공지능 연구자들이 휩쓸었습니다. 2024년의 AI 트렌드를 정리해 봅니다.

저널

제한된 예산과 인력으로 고성능 제조 AI 모델 구축하기

제조 기업이 직면하는 예산과 인력 제약에도 불구하고 고성능 AI 모델을 구축할 수 있는 최신 접근법을 알아봅니다. 노코딩 플랫폼, 자동화 기능, 사전 학습 모델을 활용해 AI 비전문가도 1주일 내에 제조 현장에 최적화된 AI 솔루션을 개발할 수 있는 방법을 소개합니다.

업데이트 소식

데이터 클렌징이 더 쉬워졌습니다: 💁 슈퍼브 큐레이트에서 어노테이션 제거 기능 출시

이번 업데이트를 통해  슈퍼브 큐레이트에서 데이터의 어노테이션만 삭제하는 기능이 추가되어, 데이터를 유연하게 관리할 수 있습니다. 이제 탐색하기(Explore), 슬라이스 페이지에서도 특정 어노테이션만 선택적으로 제거할 수 있어, 라벨 정보를 보다 편리하게 정리할 수 있습니다. 어떤 새로운 기능이 추가되었나요? 슈퍼브 큐레이트에서 어노테이션 삭제하기 이제 슈퍼브 큐레이트(Curate)에서 어노테이션을 삭제할 수 있습니다.

AI 인사이트

인공지능 주권과 소버린(Sovereign) AI

소버린 AI는 데이터 주권, 문화적 맥락 및 기술적 독립성을 우선시하는 인공지능 개발의 국가적 전략입니다. GPT-3와 같은 글로벌 AI 모델에서 한국어 데이터가 0.015% 미만인 반면, 국내 기업들은 한국어에 특화된 AI 모델을 개발하여 언어 성능뿐만 아니라 국가 데이터 주권을 강화하고 있습니다. 소버린 AI는 자체 컴퓨팅 자원과 데이터센터를 필요로 하지만, 글로벌 데이터와의 상호작용 제한이라는 한계도 가지고 있습니다. 이 글에서는 AI 주권의 중요성과 소버린 AI의 조건 및 한계점을 탐구합니다.

보도자료

저마다 다른 AI 고민…‘맞춤 솔루션’으로 딱 [내일은 천억클럽]

인공지능(AI) 서비스를 도입하려는 기업이 급증하고 있다. 대한상공회의소에 따르면 국내 기업 78.4%는 도입이 필요하다고 여긴다. 하지만 실제 AI를 업무에 도입한 기업은 30.6%로 절반 수준이다. 특히 제조업 도입률은 23.8%에 불과하다. 기술 부족(34.6%)과 비용 부담(23.1%)이 주된 이유다. 이에 기업이 필요한

성공사례

[고객 사례] KT 위즈파크: 슈퍼브에이아이의 AI 혼잡도 분석으로 구현한 스마트 야구장의 미래

국내 최초 AI 스마트 스타디움으로 거듭난 KT 위즈파크! 슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술이 적용된 혼잡도 분석 시스템으로 관중들에게 실시간 혼잡 정보를 제공하고 안전 관리 효율성을 대폭 높였습니다. 기존 CCTV 인프라를 활용한 엣지 컴퓨팅 솔루션으로 야구장 관람 경험을 한 단계 업그레이드한 성공 사례를 소개합니다.

저널

제대로 된 제조 AI 불량 검수-끊임없는 재학습 가능?

제조업 AI 불량 검수의 새로운 패러다임을 제시하는 혁신적인 솔루션을 소개합니다. 기존 불량 검수 방식의 한계를 뛰어넘어, 단 100장의 정상 이미지만으로 AI 모델을 학습할 수 있는 슈퍼브에이아이의 게임 체인저 기술인 슈퍼브 불량 검수 솔루션입니다. 라벨링 없이, 불량 데이터 없이 실현되는 제조업 품질관리의 미래를 지금 확인해보세요.

AI 인사이트

생성형 AI 창작물의 사회적/윤리적 평가

생성형 AI가 만든 결과물은 편향성을 띄고 있습니다. 이는 사회적, 윤리적으로 심각한 영향을 초래할 수도 있는데요. 이 글에서는 생성형 AI가 왜 편파적인지, 편향성은 어떤 방법으로 평가할 수 있는지 살펴보겠습니다.

보도자료

슈퍼브에이아이, KT 와 함께 KT위즈파크 ‘AI스타디움’에 실시간 혼잡도 분석서비스 구축

* KT와 AI스타디움 프로젝트 협업, 국내 프로 스포츠 경기장 '최초' AI 혼잡도 분석 실현…  * 야구 경기장 내 설치된 50여 대의 CCTV 영상 실시간 분석… 관중 수에 따라 구역별 혼잡도 시각화해 표시 비전 AI 올인원 솔루션 기업 슈퍼브에이아이(대표 김현수, https://superb-ai.com/ko)가 KT위즈의 홈구장인 수원 KT 위즈파크에

AI 인사이트

인공지능 시대, 우리의 직업과 삶은 어떻게 변할까?

AI가 인간의 일자리를 얼마나 대체하게 될까요? 이 글에서는 생성형 AI가 직업 시장에 미치는 심층적인 영향, 급변하는 노동 환경의 역동성, 그리고 개인과 사회가 이러한 변화에 성공적으로 적응하기 위한 전략을 심도 있게 살펴보겠습니다.

저널

AI 혁신의 통합 솔루션: 데이터에서 시작하는 비즈니스 혁신

2025 산업지능화 컨퍼런스에서 슈퍼브에이아이 이현동 부대표가 발표한 제조 및 물류 산업의 AI 도입 전략과 성공 사례를 살펴봅니다. 급격히 성장하는 비전 AI 시장에서 스마트팩토리와 물류자동화를 위한 맞춤형 데이터 구축, AI 알고리즘 개발, MLOps 체계 구축의 3대 핵심 요소를 통해 비용 절감 효과를 달성한 성공 사례를 소개합니다.