AI 데이터 준비
기존 산업/연구 데이터를 AI 학습과 검증에 쓸 수 있는 구조로 정리합니다.
산업 데이터에서 AI 실증까지
산업 데이터를 AI가 쓸 수 있게 만듭니다
산업·연구·공공 데이터를 학습데이터셋, 추론 API, 운영자 대시보드, 검증 리포트로 연결합니다.
모델 하나를 만드는 것보다, 데이터가 AI에 쓰일 수 있는 구조와 검증 가능한 운영 흐름을 만드는 데 집중합니다.
AI 수행 범위
AI 작업을 데이터 준비부터 검증 산출물까지 연결합니다
AI PoC가 보고서나 데모로 끝나지 않도록 데이터 준비, 데이터셋·평가, 추론 API, 대시보드, 검증 패키지를 한 흐름으로 구성합니다.
데이터셋과 평가
학습·검증 데이터셋 기준, 샘플링, 메타데이터, 검증 리포트를 구성합니다.
추론 API 연계
외부 AI API, 베이스라인 모델, 추론 엔드포인트를 업무 흐름에 연결합니다.
시뮬레이션-AI 연계
MATLAB/Simulink, 최적화 결과, 실험 데이터를 AI 파이프라인으로 연결합니다.
운영자 대시보드
운영자와 평가자가 결과, 품질, 상태를 확인하는 대시보드를 구성합니다.
검증 패키지
smoke test, runbook, 검증 리포트, 공개 기준을 함께 정리합니다.
수행 모델
작게 정의하고 검증 가능한 산출물로 끝냅니다
범위, 데이터, 프로토타입, 대시보드, 검증 패키지를 단계별로 고정해 PoC 리스크를 낮춥니다.
- 01
범위 확정
RFP/업무 목표를 작게 자르고 검수 기준을 먼저 정합니다.
- 02
데이터 준비
원천 데이터, 정규화 기준, 데이터셋 export 가능성을 확인합니다.
- 03
프로토타입 루프
적재 API, 베이스라인·추론, 대시보드를 작은 loop로 연결합니다.
- 04
대시보드 검토
운영자와 평가자가 확인할 수 있는 화면과 지표를 만듭니다.
- 05
검증 패키지
테스트 결과, runbook, 공개 가능한 수행 요약을 남깁니다.
AI 수행 흐름
데이터를 AI 검증 흐름으로 바꾸는 실행 순서
웹·백엔드 구현처럼 보이는 API 흐름보다 학습데이터셋, 추론, 검증 리포트가 남는 구조를 우선합니다.
- 01
데이터 · 시뮬레이션
- 02
학습데이터셋
- 03
베이스라인 · 추론 API
- 04
결과 적재
- 05
대시보드
- 06
검증 리포트
검증·관리 체계
공공/기관 대상 AI PoC는 검증 가능성이 먼저입니다
결과를 보여주는 것에서 멈추지 않고, 추적성, 공개 경계, 재현성, 검토 증거를 함께 남깁니다.
추적성
run/scenario/step 또는 유사 단위로 결과 추적 기준을 남깁니다.
데이터 경계
실제 데이터, 내부 URL, 계정, API key를 공개 자료에서 제외합니다.
재현성
script, Docker, runbook, smoke test로 재실행 기준을 남깁니다.
검토 증거
대시보드, 검증 리포트, 발표자료에 같은 근거를 반복합니다.
대표 증거
AI 학습·추론 데이터 파이프라인과 검증 환경
대표 증거로 한국에너지기술연구원 그린수소 과제의 수행 완료 사례를 제공합니다. 상세 페이지에서는 세부 데이터와 내부 URL을 제외하고, 데이터-AI-대시보드-검증 산출물 흐름을 공개합니다.
상세 사례 보기납품 산출물
제안과 검수에 바로 쓰이는 산출물
공공/에너지 AI PoC에서 평가와 운영 전환에 필요한 증빙을 함께 정리합니다.
AI 실행 구조
학습데이터셋, 추론 API, 결과 적재, 대시보드 확인 흐름
평가 자료
검증 리포트, smoke test, 재현 절차, 테스트 결과 요약
운영 문서
runbook, 장애 확인 기준, 후속 확장 메모
제안 자료
회사소개서, 발표자료, 수행사례 요약, RFP 대응 문장
문의
자료 요청과 RFP 검토 문의
회사소개서, 그린수소 수행사례, 공고/RFP 검토는 한 이메일로 요청할 수 있습니다.
문의 이메일
sw-ai@superwday.com
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