AI Data Readiness
기존 산업/연구 데이터를 AI 학습과 검증에 쓸 수 있는 구조로 정리합니다.
Industrial Data to AI Proof
AI Proof Lab for Industrial Data
산업·연구·공공 데이터를 AI-ready dataset, inference/API, dashboard, evaluation report로 연결합니다.
모델 하나를 만드는 것보다, 데이터가 AI에 쓰일 수 있는 구조와 검증 가능한 운영 흐름을 만드는 데 집중합니다.
AI Work Areas
AI 작업을 데이터 준비부터 검증 산출물까지 연결합니다
AI PoC가 보고서나 데모로 끝나지 않도록 데이터 준비, dataset/evaluation, inference/API, dashboard, 검증 패키지를 한 흐름으로 구성합니다.
Dataset & Evaluation
학습/검증 dataset 기준, sampling, metadata, evaluation report를 구성합니다.
Inference/API Integration
외부 AI API, baseline model, inference endpoint를 업무 흐름에 연결합니다.
Simulation-AI Bridge
MATLAB/Simulink, 최적화 결과, 실험 데이터를 AI pipeline으로 연결합니다.
Operator Dashboard
운영자와 평가자가 결과, 품질, 상태를 확인하는 dashboard를 구성합니다.
Validation Package
smoke test, runbook, 검증 리포트, 공개 기준을 함께 정리합니다.
Delivery Model
작게 정의하고 검증 가능한 산출물로 끝냅니다
범위, 데이터, prototype, dashboard, evaluation pack을 단계별로 고정해 PoC 리스크를 낮춥니다.
- 01
Scope Lock
RFP/업무 목표를 작게 자르고 검수 기준을 먼저 정합니다.
- 02
Data Readiness
raw 데이터, 정규화 기준, dataset export 가능성을 확인합니다.
- 03
Prototype Loop
API, baseline/inference, dashboard를 작은 loop로 연결합니다.
- 04
Dashboard Review
운영자와 평가자가 확인할 수 있는 화면과 지표를 만듭니다.
- 05
Evaluation Pack
테스트 결과, runbook, 공개 가능한 수행 요약을 남깁니다.
AI Execution Workflow
데이터를 AI 검증 흐름으로 바꾸는 실행 순서
웹/백엔드 구현처럼 보이는 API 흐름보다 AI-ready dataset, inference, evaluation report가 남는 구조를 우선합니다.
- 01
Data / Simulation
- 02
AI-ready Dataset
- 03
Baseline / Inference API
- 04
Result Store
- 05
Dashboard
- 06
Evaluation Report
Validation & Governance
공공/기관 대상 AI PoC는 검증 가능성이 먼저입니다
결과를 보여주는 것에서 멈추지 않고, 추적성, 공개 경계, 재현성, 검토 증거를 함께 남깁니다.
Traceability
run/scenario/step 또는 유사 단위로 결과 추적 기준을 남깁니다.
Data Boundary
실제 데이터, 내부 URL, 계정, API key를 공개 자료에서 제외합니다.
Reproducibility
script, Docker, runbook, smoke test로 재실행 기준을 남깁니다.
Review Evidence
dashboard, evaluation report, 발표자료에 같은 근거를 반복합니다.
Representative Proof
AI-ready data pipeline and validation environment
대표 증거로 한국에너지기술연구원 그린수소 과제의 수행 완료 사례를 제공합니다. 상세 페이지에서는 세부 데이터와 내부 URL을 제외하고, 데이터-AI-dashboard-검증 산출물 흐름을 공개합니다.
상세 사례 보기Delivery Artifacts
제안과 검수에 바로 쓰이는 산출물
공공/에너지 AI PoC에서 평가와 운영 전환에 필요한 증빙을 함께 정리합니다.
AI 실행 구조
dataset, inference/API, result store, dashboard 확인 흐름
평가 자료
evaluation report, 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
Contact
자료 요청과 RFP 검토 문의
회사소개서, 그린수소 수행사례, 공고/RFP 검토는 한 이메일로 요청할 수 있습니다.
Contact email
sw-ai@superwday.com
메일 앱이 열리지 않으면 위 주소로 직접 보내주세요.