AI AI시대, 데이터부터 탄탄하게
데이터엔지니어스랩은 2007년부터 다양한 데이터분석
관련 프로젝트 경험으로 AI시대를 준비합니다.
Overview
DLab AI는 기술만 흉내내는 것이 아닌
근본적인 기술을 바탕으로
기업 및 개인이 고민하고 있는 다양한 문제를
해결하는 방향으로 만들어지고 있습니다.
특히, 데이터엔지니어스랩은
비정형 텍스트 분석, 데이터 수집,
데이터 파이프라인 구축 및 DW 구축 등
산업 현장의 가장 기초적인 부분부터
기업의 데이터 중심 경영에
솔루션과 인사이트를 주고자 노력하였습니다.
이러한 성공사례를 바탕으로
AI 시대에서 맞춤형 AI서비스를 구축하고 운영합니다.
AI 데이터 분석
개요
AI 데이터 분석은 인공지능 기술을 활용하여 대규모 데이터 속에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 자동으로 추출하는 분석 방식입니다. 기존의 통계 기반 분석이나 수작업 중심의 비즈니스 인텔리전스 도구들과 달리, AI 기반 분석은 머신러닝과 딥러닝 모델을 통해 데이터의 구조를 스스로 학습하고 예측, 분류, 이상 탐지 등 고차원 작업을 수행할 수 있다는 점에서 차별화됩니다. 특히 텍스트, 이미지, 음성 등 비정형 데이터까지 분석 대상이 확장되면서, 기존의 분석 한계를 뛰어넘고 다양한 문제 해결에 기여하고 있습니다.
활용
이러한 AI 데이터 분석은 실제 산업 현장에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 금융 분야에서는 고객의 거래 기록과 행동 데이터를 분석하여 이상 거래 탐지, 신용 리스크 평가, 개인 맞춤형 금융 상품 추천 등에 사용되며, 의료 분야에서는 진료 기록과 영상 정보, 유전자 데이터를 분석하여 질병 예측과 맞춤 치료 전략 수립에 활용됩니다. 제조업에서는 센서 데이터를 기반으로 설비 고장 시점을 사전에 예측하고, 품질 이상 원인을 조기에 발견하는 데 AI 분석이 핵심 역할을 합니다. 또한 유통과 마케팅 분야에서는 소비자 리뷰와 구매 데이터를 분석해 세분화된 타겟 마케팅과 정확한 수요 예측이 가능해지고 있으며, 공공 행정에서도 민원 데이터나 교통 정보, 범죄 발생 기록 등을 분석하여 정책 수립과 행정 효율성을 높이는 데 활용되고 있습니다.
DLab의 기술
데이터엔지니어스랩은 데이터 수집부터 시작하여 파이프라인 구축 및 분석 인싸이트 도출까지 데이터를 데이터를 활용한 모든 영역을 충실히 수행해 왔습니다. 데이터 현황 및 전반적 구조를 판단하여 미래 전략에 활용할 수 있는 데이터 컨설팅, 거시경제데이터, 기업 내부데이터 등을 기반으로 다양한 모델을 적용하여 미래 시장 예측을 시뮬레이션할 수 있는 수요예측 모델 개발 등 기업 환경에 맞는 맞춤형 분석 솔루션을 제시합니다.
솔루션 및 관련 프로젝트
데이터 관리체계
수립 컨설팅
수요예측모델 고도화
LLM
개요
LLM은 자연어 이해와 생성을 통해 인간과 유사한 언어 능력을 갖춘 인공지능 모델입니다. GPT, Claude, PaLM과 같은 대표적인 LLM은 수십억 개 이상의 문장을 학습해, 문맥을 파악하고 문장을 생성하는 데 매우 탁월한 성능을 보입니다. 사용자가 질문을 하면 대답을 하고, 주어진 문서를 요약하거나 번역하며, 이메일을 대신 작성해 주는 것처럼 실생활과 업무에서 실질적인 가치를 창출합니다. 이러한 범용성과 유연성 덕분에 LLM은 교육, 마케팅, 법률, 엔터프라이즈 시스템 등 거의 모든 산업군에 적용이 가능합니다.
활용
최근 기업들은 LLM을 단순한 도구가 아닌, 전략적 기술 자산으로 인식하고 있습니다. 특히 사내 데이터베이스, 내부 API, 업무 시스템과 LLM을 연동해 기업 전용 AI 시스템을 구축하는 사례가 급증하고 있습니다. 이를 통해 예를 들어 고객의 문의에 사내 정책을 반영한 자동 응답을 제공하거나, 내부 보고서를 자동 생성하는 등의 고도화된 기능이 구현됩니다. 또한 다국어 환경에서의 자동 번역, 사내 문서의 일괄 요약, 지식 검색 시스템 등에서 LLM은 생산성을 높이는 동시에 비용 절감의 효과도 함께 제공합니다.
DLab의 기술
앞으로의 LLM은 단순히 언어를 다루는 AI를 넘어서, 멀티모달(Multimodal) 기능과 결합되어 이미지, 음성, 영상 등을 함께 이해하고 처리하는 종합 지능 플랫폼으로 진화할 전망입니다. 이에 따라 기업은 사전학습된 LLM을 단순히 호출하는 수준을 넘어서, 자사 서비스와 긴밀히 통합하고 지속적으로 업데이트하는 ‘지속 가능한 AI 활용 전략’을 수립해야 합니다. 당사는 범용 LLM의 선택, 튜닝, 인프라 연동 및 운영까지 아우르는 전주기적 지원을 통해 고객의 AI 도입을 체계적으로 돕습니다.
솔루션 및 관련 프로젝트
DCropper
데이터 마켓플레이스
플랫폼 구축 (대화형 BI)
필드클레임 분류모델
개발 및 운영
sLLM
개요
sLLM은 특정 산업이나 도메인에 최적화된 대형 언어 모델로, 범용 LLM보다 훨씬 높은 정확도와 실용성을 제공합니다. 범용 LLM은 다양한 주제를 포괄적으로 다루는 반면, sLLM은 특정 분야의 전문 용어와 문맥에 깊이 있는 이해를 제공하는 것이 강점입니다. 예를 들어, 법률 문서의 판례 분석, 금융 데이터의 리스크 평가, 의료 기록의 임상적 해석 등에서는 단순한 언어 이해를 넘어, 해당 산업의 규범과 맥락까지 파악하는 고도화된 능력이 필요합니다. 이러한 sLLM은 기업의 내부 전문 데이터를 기반으로 별도로 학습되거나, 사전학습된 LLM에 도메인 지식을 추가로 훈련시키는 방식으로 개발됩니다.
활용
실제 비즈니스 현장에서는 sLLM을 활용한 다양한 솔루션들이 빠르게 도입되고 있습니다. 고객센터에서는 고객의 문의를 전문적으로 이해하고 정확하게 대응할 수 있는 지능형 챗봇이 등장하고 있으며, 내부에서는 문서 분류, 계약서 분석, 데이터 요약 등의 업무가 자동화되어 직원들의 업무 효율이 비약적으로 향상되고 있습니다. 특히 민감한 정보를 다루는 기업의 경우, sLLM은 보안 요건을 충족하면서도 높은 정확도를 유지할 수 있어 그 신뢰성이 더욱 부각되고 있습니다. 산업 특화 언어 모델은 단순한 AI 도입을 넘어, 기업 경쟁력을 강화하는 핵심 자산이 되고 있습니다.
DLab의 기술
데이터엔지니어스랩은 기업환경에 맞는 클라우드 환경을 구축해 왔습니다. 특히 최근 LLM을 기업의 내부망에 구축하려는 요구가 높아지고 있습니다. 그러나 처음부터 LLM을 구축하는 것은 매우 많은 비용과 시간을 요구합니다. 따라서 공개된 오픈소스 LLM을 기반으로 기업의 도메인 특성과 데이터에 맞춰 sLLM을 구축하는 방식이 점차 각광받고 있습니다. 데이터엔지니어스랩은 기업의 DW 및 데이터 파이프라인 구축을 통해 sLLM 개발에 필요한 기반을 마련하고, 기업 맞춤형 모델 튜닝 및 최적화를 지원합니다.
솔루션 및 관련 프로젝트
한도견본 검증
시스템 개발
개인화 추천
플랫폼 개발
지능형 정비
추천 시스템 개발
Knowledge Graph
개요
지식 그래프는 ‘사람’, ‘장소’, ‘제품’, ‘이벤트’와 같은 개체(Entity)들과 그들 사이의 관계(Relation)를 그래프 구조로 표현한 기술로, 복잡한 데이터의 의미와 연결성을 시각적이면서도 구조적으로 이해할 수 있게 합니다. 이는 단순한 데이터 나열이 아닌, 정보를 연결해 ‘지식’으로 변환해 주는 역할을 하며, LLM이나 검색 시스템과 결합될 때 더욱 강력한 시너지를 발휘합니다. 예를 들어 "OOO가 대표로 있는 A사에서 제조한 스마트폰"이라는 문장을 시스템이 명확히 이해하고 연관 데이터를 탐색할 수 있는 것은 지식 그래프 덕분입니다.
활용
기업 환경에서는 고객 관계 관리(CRM), 추천 시스템, 데이터 카탈로그, 위험 탐지 등의 분야에서 지식 그래프가 적극적으로 활용됩니다. 특히 다양한 고객 정보를 시각적으로 구조화하여 유사 행동 패턴을 분석하거나, 공급망 관리에서 제품 간 연관성을 분석하는 데에도 유용합니다. 복잡한 데이터 속에서 숨겨진 관계를 발견함으로써, 기업은 전략적 통찰력을 확보하고 보다 정밀한 의사결정을 할 수 있습니다. 이는 단순한 정보 정리가 아닌, AI 기반 비즈니스 인사이트 도출의 핵심 인프라로 작동합니다.
DLab의 기술
더 나아가, 지식 그래프는 LLM의 문맥 이해 능력을 보완하는 강력한 백엔드로도 활용됩니다. LLM이 비정형 데이터를 잘 처리하는 데 비해, 지식 그래프는 정형적 관계를 명확히 정의해 줌으로 두 기술을 융합하면 보다 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있습니다. 당사는 고객사의 데이터 자산을 분석하고 최적의 그래프 구조를 설계하여, 검색 최적화, 데이터 탐색, AI 응답 개선 등 다양한 목적에 맞는 지식 그래프 솔루션을 제공합니다.
솔루션 및 관련 프로젝트
LoadUp
고객 생애주기
기반 모델 개발
S&OP 수요예측
모델 고도화
NLP
개요
자연어처리(NLP)는 인간 언어를 이해하고 처리하는 인공지능 기술로, 문서 분류, 감성 분석, 기계 번역 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 초기에는 규칙 기반 방식이 주류였지만, 최근에는 BERT, GPT와 같은 사전학습 모델의 등장으로 문맥과 뉘앙스를 정밀하게 파악할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 고객문의 분석이나 계약서 조건 추출처럼 복잡한 작업도 자동화가 가능해졌고, NLP는 단순한 언어 처리 기술을 넘어 인간의 의미와 감정까지 이해하는 방향으로 발전하고 있습니다.
활용
NLP는 산업 현장에서 언어 데이터를 가치 있는 정보로 전환하는 데 활용됩니다. 고객센터에서는 상담 내용을 분석해 불만 유형을 분류하고 자동 응답을 생성하며, 마케팅 분야에서는 SNS나 리뷰 분석을 통해 소비자 반응을 파악합니다. 의료와 법률, 금융 등 전문 분야에서도 NLP는 문서 요약, 정보 추출, 리스크 분석 등에 적용되어 고차원적 의사결정을 지원합니다. 이는 AI가 사람의 해석을 대신하거나 보조할 수 있도록 하여 기업의 효율성과 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다.
DLab의 기술
데이터엔지니어스랩은 비정형 텍스트 분석 기술을 바탕으로 수집부터 처리, 시각화까지 전 과정을 자체 솔루션으로 제공합니다. 다양한 환경에서도 정확한 데이터 수집이 가능한 DCrawler와 수집 데이터를 API 형태로 제공하는 Donto, 키워드 분석과 시각화를 돕는 LoadUp, 날짜 기반 데이터 시각화 도구인 OpenDate, 이미지와 PDF에서 텍스트를 추출하고 AI 대화를 지원하는 DCropper까지 보유하고 있으며, 이를 통해 다수의 기업에 자연어처리 기반 서비스를 제공하고 있습니다.
솔루션 및 관련 프로젝트
DCrawler
Donto
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DCrawler
Donto
LoadUp
OpenDate
DCropper
운영 시스템용 필드
클레임 분류모델 개발
