교보DTS

·AI/ML·

RAG, Graph DB

교보DTS는 LLM과 생성형 AI의 활용이 확대되는 맥락에서 Graph DB의 필요성과 설계 동기를 설명합니다. RAG와 GraphRAG, AI 에이전트의 활용을 통해 문서 외 데이터(고객, 계약, 직원 등)를 AI와 연결하는 아키텍처의 중요성을 제시합니다. 기업 데이터 연결성과 근거 있는 응답 생성을 위한 실무적 시사점과 적용 가능성을 제시합니다.

가비아

·Else·

Strategy, Innovation, Productivity

가비아가 제시하는 전자결재의 기본 개념과 활용 범위를 파악하고, 도입 전 체크리스트로 필요성을 판단하는 내용을 다룹니다. 종이 문서와 메일 중심의 결재를 하나의 흐름으로 관리하고, 휴가, 비용, 품의 등 다양한 업무에 적용 가능하다고 설명합니다. 또한 하이웍스 전자결재의 문서 양식 기본 제공, 모바일 기안, 근무관리 및 회계 연동 등 실무 개선 포인트를 구체적으로 제시합니다.

토스

·AI/ML·

Redis, MongoDB, Elasticsearch

토스증권의 AI 데이터 플랫폼 팀은 배치 중심에서 실시간 개인화로 진화하는 추천과, RAG 기반 검색 및 그래프 RAG를 아키텍처 설계 관점에서 소개합니다. 임베딩 벡터 저장소 버전 관리, 서빙과 학습 버전 일치, 벡터 재생성/인덱스 구축의 일체화, 데이터 파이프라인과 피처 스토어 중심의 공통 데이터 생태계 구축. 이 구조는 운영 관측과 벡터/인덱스 버전 관리의 일관성을 보장하며, 실시간 콘텐츠 노출의 품질과 안정성을 높여 개발 팀의 신속한 개선을 돕습니다.

한글과컴퓨터

·Frontend·

React, JavaScript, Playwright, WebGL, Unity

한글과컴퓨터가 Unity를 모르는 프론트엔드 개발자의 AI 기반 마이그레이션으로 Unity 서비스를 React/Next로 옮기는 전 과정의 아키텍처 설계를 소개한다. 검증 지점을 코드에서 명세로 옮기는 하네스 엔지니어링 도입, 명세 중심 검증·리뷰 체계, 다중 도메인 AI 리뷰어 및 자동 안전장치를 설계했다. 이와 함께 IME 이슈 대응, 스크롤 기반 UX 설계 등 도메인별 도전 과제를 해결하고, 재사용 가능한 명세 템플릿으로 팀의 협업 생산성을 높인다.

에이아이트릭스

·Else·

Strategy, Growth, Event, Market Analysis, Partnership

에이아이트릭스의 해외사업팀은 글로벌 시장의 기회를 발굴하고 현지 규제와 파트너십을 바탕으로 기술을 비즈니스로 연결하는 역할을 수행합니다. 베트남 흥옌성 시범사업 등 현장 협력과 임상 협력으로 실제 운영 흐름을 구축하고, 각국 시장별 진입 전략과 네트워크를 마련합니다. 향후 동남아를 넘어 중동·유럽까지 영역을 확장해 임상 근거와 파트너십을 기반으로 글로벌 의료 현장에서의 영향력을 강화합니다.

에이아이트릭스

·Else·

Strategy, Event, Company Culture, Team Growth, Investment

에이아이트릭스의 Finance 팀은 회계, 세무, 자금, IR, 국책과제를 아우르며 매년 투자유치와 IPO 준비 같은 일회성 이벤트를 중심으로 활동합니다. 내부적으로는 경영진과 임직원의 의사결정을 지원하는 자료를 정리하고, 투자 유치와 감사·실사 등 도전적 이슈에 대한 대응을 함께 마련합니다. 향후에는 재무 분석과 계획 수립 역량 강화, 내부 관리 체계 정비를 통해 경영 판단의 품질을 높이고, 외부 투자자와 파트너에 신뢰를 제공하는 허브로 자리매김하려고 합니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Innovation, News, Industry Trends, Partnership

에이아이트릭스는 KISDI와 협력해 의료 AI의 윤리점검표를 도출했고, 개발·허가·사후 관리까지의 10가지 핵심 요건으로 체계적으로 구성하며 거버넌스와 책임의 기준까지 포함합니다. 초기 기획에서 데이터 수집, 설계·개발, 운영까지 각 단계별로 환자 데이터 프라이버시와 안전성, 투명성 확보를 확인하는 구체적 문항을 제시합니다. 또한 다양한 이해관계자와의 자문과 실무 적용 방향을 담아, 의료진과 환자 모두가 신뢰할 수 있는 내부 가이드라인으로 활용하려 합니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Delta XAI, Soft Equivariance Regularization, SCAD, Status Aware Self Supervised Forecasting, Structure Aware Set Transformers

에이아이트릭스의 기술 블로그는 ICLR·EACL에서 7편의 논문 채택으로 의료 AI의 설명 가능성, 견고한 표현 학습, 불균형 문제 등 핵심 주제를 다룹니다. Delta-XAI의 SWING, SER, SCAD, Status-Aware, STAR 등 구체적 방법론과 멀티모달·시계열 문제에 대한 해결 방향을 제시합니다. 또한 의료 현장에서의 채택 가능성과 시스템 전반의 신뢰성 확보를 위한 규범적 연구 방향도 함께 제시됩니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Innovation, Event, Industry Trends, Healthcare IT, AI in Healthcare

에이아이트릭스의 HIMSS 2026 참관기는 AI가 의료 현장의 핵심 동력으로 자리매김했음을 확인하고, 데이터 인프라와 워크플로우 재설계의 중요성을 강조합니다. AWS·Google·Microsoft 등 빅테크의 각기 다른 접근과 Epic, Oracle Health, Suki 등 현장 적용 사례를 통해 실증 가능한 AI 워크플로우와 데이터 인프라의 필요성이 부각됐습니다. 우리 병원 조직에 바로 적용 가능한 구체적 지표와 데이터 인프라 설계 포인트를 제시하는 것이 현장에서의 차별화 포인트임을 재확인했습니다.

무신사

·Architecture·

Semantic Layer, Two Layer Architecture, Core, Overlay, Code Verification

무신사는 산업 표준을 바탕으로 Core와 조직 Overlay로 구성된 2층 시맨틱 레이어를 통해 도메인 지식을 AI에 공유하는 방법을 다룹니다. Core는 국제 표준 기반의 일반화, Overlay는 조직 프로세스와 예외를 다루며, 150개 질문으로 ON/OFF 성능 차를 검증합니다. 나침반처럼 작동하는 이 레이어는 코드 검증 루프와 함께 에이전트 간 일관된 해석과 유지보수 용이성을 높여 실무 적용에 기여합니다.