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TechAI의 미래를 바꾸는 Mamba의 4가지 놀라운 진실
2017년 논문 ‘Attention is All You Need’가 발표된 이후, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 인공지능 세계의 절대적인 지배자로 군림해 왔습니다. 하지만 이 강력한 아키텍처는 태생적인 한계를 안고 있었습니다. 바로 시퀀스 길이가 길어질수록 계산량이 기하급수적으로 늘어나는(O(L2)) ‘제곱의 벽(Quadratic Wall)’입니다. 현대 AI의 끝없는 문맥 욕구는 이 아키텍처를 한계점까지 밀어붙였습니다. 이 거대한 벽을 허물기 위해, 2023년 말 카네기 멜런 대학교의 Albert […]
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InsightVectorGraphNet: 픽셀의 한계를 깨다
잠자는 도면 데이터의 가치 AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 산업의 창고에는 지난 수십 년간 축적된 방대한 양의 2D CAD 도면이 잠들어 있습니다. 대부분 PDF 형태로 존재하는 이 귀중한 자산들은 빌딩 정보 모델링(BIM)과 같은 현대적인 디지털 워크플로우에 통합되기 어렵습니다. 지금까지는 사람이 직접 도면을 보고 3D 모델을 만드는 수동 디지털화 작업이 유일한 방법이었지만, 이는 막대한 비용과 시간을 소모하는 비효율적인 과정입니다. 만약 이 […]
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TechPDF 검색의 답답함을 끝낼 ‘ColPali’의 등장
분명히 PDF 안에 있는 내용인데, 왜 검색이 안 될까요? 복잡한 표나 그래프가 가득한 PDF 보고서에서 특정 수치를 찾으려 할 때, 혹은 스캔한 계약서에서 중요한 조항을 검색할 때, 분명히 문서 안에 있는 내용임에도 불구하고 검색 결과에 나타나지 않아 답답했던 경험이 누구나 한 번쯤 있을 것입니다. 이러한 문제가 발생하는 근본적인 원인은 기존의 검색 방식이 문서를 단순한 ‘글자의 나열’로만 취급하기 때문입니다. 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용해 […]
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Tech표와 CAD도면을 이해하는 AI: 최신 비정형 데이터 처리 기술 심층 분석
표준적인 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 일반 텍스트 문서에서는 매우 효과적으로 작동합니다. 하지만 금융 보고서의 복잡한 표, 연구 논문의 차트, 또는 CAD 도면과 같은 비정형 데이터가 포함된 문서를 처리할 때는 상당한 어려움을 겪습니다. 이러한 시스템은 종종 데이터의 핵심적인 구조와 맥락을 놓치기 때문입니다. 이 글에서는 비정형 데이터 처리의 두 가지 핵심 과제를 심층적으로 다루고자 합니다. 첫째, 여러 행과 열에 걸쳐있는 복잡한 표에서 정확한 정보를 추출하는 기술, 둘째, CAD 도면과 청사진에 담긴 기하학적, 의미론적 정보를 올바르게 해석하는 기술입니다. 이러한 고질적인 문제들을 해결하기 위해 등장한 최신 기술 동향을 분석하고, 각 접근법의 작동 원리와 장단점을 […]
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Tech단순 RAG를 넘어: Agentic RAG 워크플로우로 복잡한 질문 해결하기
왜 기본적인 RAG(검색 증강 생성)만으로는 부족한가? 기본적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 간단한 사실 조회에는 매우 효과적입니다. 하지만 재무 보고서(SEC 10-K, 10-Q), 연구 논문, 제품 매뉴얼처럼 표와 텍스트가 복잡하게 혼합된 문서나 여러 단계의 추론이 필요한 질문 앞에서는 종종 한계를 드러냅니다. 예를 들어, “지난 분기에 갱신한 기업 고객 중 SSO 관련 지원 티켓을 연 고객은 누구인가?”와 같은 질문은 […]
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TechRAG의 상식을 뒤엎는 4가지 놀라운 진실
RAG, 정말 거대 컨텍스트 창만 있으면 될까? 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 이제 AI 분야의 핵심 기술로 확고히 자리 잡았습니다. LLM이 사전 훈련 데이터에만 의존하지 않고, 외부의 최신 정보를 바탕으로 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성하게 해주는 강력한 접근법이죠. 최근에는 Gemini, Claude 등 ‘거대 컨텍스트 창’을 자랑하는 모델들이 속속 등장하면서, 일각에서는 “이제 수많은 문서를 통째로 […]
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TechTitan의 ‘테스트 타임 학습’ 혁명 파헤치기
건망증에 걸린 천재 AI들 시를 쓰고 코드를 짜는 천재 AI 모델들이 사실은 방금 나눈 대화조차 잊어버리는 ‘심각한 건망증(Profoundly Amnesic)’에 걸려있다는 사실을 아시나요? 이 역설은 현재 초거대 AI 모델들이 가진 본질적인 한계입니다. 아무리 많은 정보를 한 번에 입력 받아도, 그 기억은 대화가 끝나면 사라지는 휘발성 정보에 불과합니다. 이 문제에 대한 해답은 놀랍게도 순수한 컴퓨터 공학이 아닌, […]
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Insight[CES 2026] 화면을 뚫고 나온 ‘Physical AI’시대의 개막
2025년이 생성형 AI와 소프트웨어 에이전트가 비즈니스 모델로서의 가치를 입증한 해였다면, CES 2026은 그 지능이 본격적으로 물리적 세계(Physical World)로 확장되는 거대한 전환점을 보여주었습니다. 올해 전시장은 화면 속에서 대화하는 챗봇이 아닌, 실제로 걷고, 운반하고, 작업하는 로봇들로 가득 찼습니다. 이는 ‘Physical AI(피지컬AI)’가 더 이상 먼 미래의 비전이 아니라, 당장 우리 곁에 다가온 현실임을 시사합니다. 본 리포트에서는 CES 2026 현장을 관통한 핵심 흐름을 행동(Action), 물리 이해(Physics), 자가 학습(Self-Learning)이라는 세 가지 기술적 축을 중심으로 분석해 보았습니다. 1. 행동의 진화 (Action): 단순한 ‘도구’에서 함께 일하는 […]
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Tech1000만 단어를 기억하는 AI의 등장: ‘타이탄(Titans)’이 바꿀 5가지 미래
AI의 ‘기억상실증’을 해결하다. AI 챗봇과 대화하다가 방금 나눈 이야기를 까맣게 잊어버리는 경험, 다들 한 번쯤 있으실 겁니다. 마치 ‘단기 기억상실증’에 걸린 듯, 대화의 맥락을 놓치고 엉뚱한 답변을 내놓는 AI에게 답답함을 느끼셨을 텐데요. 사실 이것은 AI의 지능이 낮아서가 아니라, 지난 10년간 AI 시대를 지배해 온 ‘트랜스포머(Transformer)’ 아키텍처가 가진 태생적 한계 때문이었습니다. 트랜스포머는 한 번에 처리할 수 […]
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Insight“그래서 뭐가 좋아진 건데?” 생성형 AI 관제로 달라진 5가지 변화
지난 포스팅에서 생성형 AI 기반 영상관제 솔루션 ‘Odin AI’를 소개해드렸는데요. 예상보다 많은 분들이 “그래서 기존 지능형 CCTV랑 뭐가 다른데?”라고 물으시더라고요. 사실 저도 처음엔 비슷한 의문이 들었습니다. ‘차원이 다르다’, ‘AI가 접목됐다’는 말은 그럴듯하게 들리지만, 막상 현장에서 실제로 어떤 차이를 체감할 수 있는지는 쉽게 와닿지 않았거든요. 그래서 이번 글에서는 추상적인 기술 설명 대신, 현장에서 실제로 느껴지는 변화를 […]
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Insight[CEO인터뷰] 2026년, 라온피플이 그리는 ‘생존과 도약’
요즘 AI 업계는 자고 일어나면 세상이 달라져 있다는 말을 실감합니다. 기술 변화의 주기가 워낙 짧다 보니, 어제의 최신 기술이 몇 달 만에 구식이 되는 일도 흔해졌죠. 이런 환경 속에서 많은 AI 기업들은 숨 돌릴 틈 없이 치열한 경쟁을 이어가고 있습니다. 라온피플 또한 이 거센 흐름 속에서 살아남기 위해 스스로에게 끊임없이 자문합니다. “AI 서비스를 만드는 기업으로서, […]
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Product2026년 제조 AX, 라온피플과 시작하는 방법
“우리 회사도 제조 AX를 해야 한다는데, 어디서부터 시작해야 할까?” 제조 AX를 지원하는 정부 기조에 따라, 최근에는 대기업뿐 아니라 중소·중견 기업들도 공장 운영 효율화와 품질 관리 강화를 위해 2026년을 목표로 제조 AX를 검토하고 있습니다.이제 제조 AX는 ‘하면 좋은 선택’이 아니라, 미룰 수 없는 과제가 되어가고 있는데요. 문제는 어디서부터 시작해야할지 막막하다는 겁니다. 센서 데이터 및 MES 연동, AI 검사 모델 개발, Agent, AAS 등 관련 […]
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Insight[인사이드북] ‘시대예보: 경량문명의 탄생’
인사이드 북: 에디터의 북리뷰를 통해 AI 시대의 변화, 그리고 기술의 본질을 함께 탐구하는 시리즈입니다. 우리는 그 어느 때보다 빠른 변화의 시대를 살고 있습니다. 기대와 불안이 공존하는 지금, 변화를 이끄는 AI 기업 또한 미래를 예측하기 어려운 만큼 이전보다 더 끈임없이 질문하고 탐색해야 합니다. 그리고 그 질문의 중심에는 언제나 ‘사람과 세상은 어떻게 변하고 있는가’라는 물음이 놓여 있습니다. […]
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Product검출률 99%의 함정, 나머지 1%를 잡는 ADC 시스템
AI만으로는 채울 수 없는 마지막 1% 아무리 정교한 AI라도 “검출 정확도 99% 뒤에 숨은 1%의 리스크”는 여전히 남아있습니다. ‘1% 정도는 괜찮지 않을까?’ 생각하실 수도 있지만, 제조현장에서는 이야기가 다릅니다. 놓친 1%의 오차는 실제 수백, 수천 개의 불량으로 이어질 수 있고, 이는 곧 고객 클레임과 생산가동 중단으로 연결되어 막대한 비용 손실을 초래하죠. 더 큰 문제는 현장이 끊임없이 […]
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Tech[논문리뷰] DINOv3, ‘Self-Learning’이 만든 새로운 비전 AI
라벨링 없이 이미지를 이해하고 스스로 배우며 학습하는 AI가 있다면 어떨까요? 오늘은 Meta의 VISION AI 모델인 DINOv3를 함께 파헤쳐봅니다.DINOv3는 사람이 붙인 라벨이 없어도 스스로 시각적 패턴을 학습하는 Self-Supervised Learning 기반의 비전 모델을 말합니다. 단 한 번의 학습으로 다양한 시각 작업에 활용될 만큼 강력한 범용성을 보여주며, 업계에서는 “이미지 인식의 패러다임을 바꾼 모델”로 주목받고 있는데요. 지금부터 DINOv3가 어떻게 […]
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Insight[트렌드리포트] 2025년 AI, 어디까지 왔나?
2024년, 우리는 ChatGPT에게 일상의 질문을 던지고, Midjourney로 상상 속 이미지를 만들며 생성형 AI의 가능성과 탁월함을 경험했습니다. 개인들은 그 성능에 감탄하며 열광했지만, 기업들은 다음과 같은 질문을 마주해야 했습니다. “그래서 이걸로 뭘 하지?, 과연 돈을 벌 수 있을까?” AI의 잠재력은 분명했지만, 비즈니스로의 연결은 쉽게 그려지지 않았죠. 2025년, 그 질문에 대한 답이 보이기 시작했습니다. AI는 ‘실험과 시연’의 단계를 […]
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ProductMLOps: AI 프로젝트 성공을 위한 마지막 퍼즐 조각
“AI는 도입했지만, 기대만큼의 성과는 나오지 않는 것 같아요.” AI를 도입한 많은 기업 담당자들의 고민일 겁니다. AI 붐에 휩쓸려 너도나도 인공지능 도입에 나섰지만, 정작 매출 증대나 업무 효율과 같은 실질적 변화를 체감하기는 어렵죠. 투자는 했는데 좀처럼 가시화 되지 않는 ROI 앞에서 많은 기업들은 “혹시 우리가 뭔가 잘못하고 있는 건 아닐까?”하는 의구심을 품게 됩니다. 문제는 우리가 생각하는 […]
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Product단순 탐지를 넘어 맥락을 읽다: 차세대 AI 영상관제의 게임 체인저
기존 지능형 CCTV의 치명적 한계 ‘지능형이라고 쓰고, 무능형이라고 읽는다.’ 지금까지의 지능형 CCTV는 과연 지능적이 었을까요? 정답은 반은 맞고, 반은 틀리다 입니다. 실제로 기존 지능형 영상 관제 시스템의 기술적 진보는 딥러닝 디텍션을 활용한 객체 인식에 집중돼 있었습니다. 그래서 사실상 ‘반쪽짜리 지능형 관제’에 불과했죠. 즉, 사람, 차량, 화재와 같은 객체를 감지할 수는 있지만, 그 장면이 왜 중요한지, […]
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Product코딩 없이 AI 에이전트 만들기: 당신만의 팀워크를 완성하세요!
들어가며 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 많은 기업과 개인에게 AI 개발은 높은 진입장벽으로 느껴집니다. 코딩 지식이 없거나 전문 개발자를 고용할 여력이 없는 조직은 AI를 활용한 업무 혁신에서 소외되기 쉽죠. HI FENN 플랫폼의 Agent Flow Studio는 이러한 장벽을 허물고, 누구나 쉽게 간단한 설정만으로 자신만의 AI Agent를 만들 수 있는 노코드 기반 AI Agent 생성환경을 제공합니다. […]
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Product불량 유형이 바뀌어도, 흔들리지 않는 제조AI 모델을 찾으시나요?
AI 모델에 데이터를 추가했더니 오히려 성능이 악화된 이유 “왜 우리 모델은 시간이 지날수록 성능이 떨어질까?”AI를 도입한 제조 현장에서 가장 많이 듣는 고민입니다. 끝없이 쌓이는 데이터와 새로운 불량 유형을 마주할 때 마다 모델 성능은 불안정해지고, 결국 대규모 재학습으로 성능을 다시 끌어 올려야 하죠. 그렇다면 왜 데이터가 추가되면 모델 성능이 떨어지는 걸까요? 많은 사람들은 데이터가 많을수록 […]
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Product전문가 없이 완성하는 AI 비전검사, NAVI AI PRO
AI 도입, 쉽지 않았던 이유와 그 해답 2017년 국내 최초 AI 툴킷 출시 2018년 제조 산업에 특화된 기술 탑재 2019년 추론 가속기능 추가, 엣지 디바이스 지원 2021년 비지도 학습과 오토 라벨링 기능 추가 2022년 데이터 중심 AI 툴킷으로 진화 데이터 가공시간 최소화, 정량적 데이터 추정 2023년 메타데이터 기반 데이터 관리 통합 AI 툴킷 제공 Active […]
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Use caseGPT 말고 HSK CODE MASTER 써야 하는 이유
지난 글에서 HSK Code 검색을 위한 AI 에이전트 “HSK CODE MASTER” 베타 서비스를 출시했다는 소식을 공유드렸고, 관문의가 많았던 질문 중 한 가지를 다뤄보고자 합니다. “간단한 품목은 GPT나 Gemini에 넣어도 HSK 코드 잘 알려주던데 HSK Code Master라는 별도의 서비스를 꼭 써야 하나요?” 실제로 사람들이 많이 쓰는 항목(예: 볶은 커피의 HSK 코드는?)은 GPT나 Gemini 등 범용 거대 […]
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Culture무더위를 날려버린 초복 치맥파티🍻
복날 치맥은 못 참지!🍗🍺 오후 회의가 끝나고 자리로 돌아오는데, 고소한 치킨 냄새가 풍겨왔습니다.마침 옆자리 동료가 달력을 보며 “어? 오늘 초복이네!” 하는 순간, ‘아, 맞다! 오늘이 우리 회사 초복파티구나’ 싶었어요. 매년 여름, 우리 회사는 조금 특별한 시간을 준비합니다. 평범한 회식이 아니라, 모두가 한자리에 모여 더위를 잊고 웃음을 나누는 치맥 파티를 즐기는데요. 해마다 새로운 시도를 더해가며, 이제는 […]
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Use case1분 만에 만든 에이전트로 명절 선물 고민 해결하기
“사람이 여러 웹사이트를 돌아다니면서 수동으로 정보를 모으는 게 아니라, 이걸 자동화할 수 있을까요?” 요새 저희 HI FENN팀이 가장 많이 받는 질문인데요, 이 질문에는 중요한 포인트가 있습니다. 이 질문을 하시는 분들은 AI가 단순히 검색을 자동으로 해주길 원하는 게 아니라, 실제로 사람이 하는 것처럼분명한 목적과 구체적인 기준으로 검색해야 하기를 원합니다. 금융상품(ETF) 추천부터 고객 맞춤 제품 추천, 상품 […]
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Use case관세사의 Workflow를 복제한, HSK Code Master
안녕하세요! HI FENN팀의 Samantha 입니다. HI FENN팀에서 만든 도메인 특화 Agent에 대해 소개를 해드리려고 합니다. HI FENN팀은 관세법인과 협력을 통해, 수출입 제품에 대한 HSK Code (관세코드)를 알려주는 AI Agent, “HSK Code Master”를 개발했습니다. HSK Code Master는 지금 베타 서비스로 출시되어 2025.6.16~2025.7.16 한 달간 무료 베타 서비스 운영 중인데요, 오늘은 저희가 어떤 문제를 풀고자 했는지, 어떻게 […]
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TechHi FENN Agent Platform 기술 아키텍처 해부
최근 생성형 AI가 기업 환경에 빠르게 도입되면서, 방대한 기업 내부 문서와 같은 비정형 데이터를 효과적으로 처리하는 기술이 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있습니다. 특히 기업용 AI 솔루션에서는 정확한 문서 인식과 의미 파악이 성패를 좌우합니다. 이러한 시장의 요구에 응답하여, 저희 hifenn(구 라온어시스턴트) 팀은 고도화된 문서 전처리 엔진인 ‘DEEP SCAN’을 개발했습니다. 오늘은 이 핵심 기술의 작동 원리와 차별화된 강점에 […]
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Product자연어로 DB를 검색하는 에이전트로 할 수 있는 일
안녕하세요! HI FENN팀의 Samantha 입니다. 데이터를 다루다 보면 “이거 SQL 쿼리 짜야 하나? IT 팀에 부탁해야 하나?” 하는 순간, 다들 한 번쯤 있으시죠? HI FENN의 그런 고민을 싹 날려줄 수 있는 플랫폼이에요. 자연어로 데이터베이스(DB)를 검색하고, 원하는 대로 업무를 자동화할 수 있는 AI 에이전트를 누구나 뚝딱 만들 수 있거든요. 오늘은 이 멋진 기능이 어떻게 작동하는지, 어떤 […]
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InsightAI 에이전트, 적절한 도입 시기 알려드립니다.
안녕하세요, HI FENN 팀의 브랜드 매니저 Samantha입니다. Samantha는 영화 ‘Her’에 나온 AI 로봇의 이름이기도 한데요, 앞으로 HI FENN 관련 글에서는 다 이 이름을 보실 수 있을 거에요. 그럼, 앞으로 잘 부탁드립니다! 🧠 AI Agent, 그게 뭔데? 우리는 매일 다양한 소프트웨어와 자동화 도구를 사용해 일합니다. 재고 관리, 고객 문의 대응, 일정 조율, 간단한 데이터 입력 등 […]