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Research Areas
공공기관과 대기업은 데이터 주권, 보안, 감사 추적, 조직 거버넌스, 운영 안정성까지 고려해야 하며, AI는 단순한 실험을 넘어 실제 업무 프로세스에 통합되어야 합니다
Plateer Labs는 이러한 요구에 대응하기 위해 기업 환경에 최적화된 Agentic AI 기술과 운영 체계를 연구합니다
우리는 단순한 LLM 활용을 넘어, 지식·추론·실행·운영이 하나의 체계로 연결되는 Enterprise AI Runtime을 구축하는 것을 목표로 합니다
우리가 연구하는 핵심 과제
신뢰할 수 있는 AI
AI가 생성한 답변이 아닌, 기업이 보유한 지식과 데이터에 근거한 답변을 제공합니다.
모든 응답은 문서, 규정, 업무 지침, 온톨로지 기반 지식 모델을 근거로 생성되며, 근거가 없는 경우에는 명확하게 판단 불가를 선언합니다.
이를 통해 AI 환각(Hallucination)을 최소화하고 설명 가능한 AI 환경을 제공합니다.
기업 데이터 주권
AI는 기업 내부 데이터 위에서 동작해야 합니다.
Plateer Labs는 클라우드 종속 없이 고객의 인프라 환경에서 AI를 운영할 수 있는 온프레미스 중심 아키텍처를 연구합니다.
금융, 공공, 제조 등 망분리 환경에서도 적용 가능한 운영 체계를 제공합니다.
조합하고 확장할 수 있는 AI
기업의 업무는 모두 다릅니다.
우리는 Agent, Workflow, Knowledge, Tool을 모듈화하여 업무 목적에 따라 재조합할 수 있는 Composable AI Architecture를 연구합니다.
이를 통해 특정 벤더나 모델에 종속되지 않는 유연한 AI 환경을 구현합니다.
핵심 연구 분야
Agentic AI Runtime
복잡한 업무를 여러 AI 에이전트가 협업하여 수행하는 실행 환경을 연구합니다.
단순 질문 응답을 넘어 실제 업무 수행을 목표로 합니다.
Knowledge & RAG
기업의 문서와 데이터를 활용하여 정확한 답변을 생성하는 지식 엔진을 연구합니다.
문서, 이미지, 표, 스캔 문서를 통합적으로 이해하는 차세대 RAG 기술을 개발하고 있습니다.
Ontology & Graph Intelligence
Plateer Labs의 핵심 연구 영역입니다. 단순 검색을 넘어 기업 데이터 간의 관계와 맥락을 이해하는 Ontology 기반 AI를 연구합니다.
이를 통해 관계와 맥락을 추론하는 Graph RAG 환경을 구축합니다.
Enterprise Model Architecture
기업은 특정 모델에 종속되어서는 안 됩니다. 다양한 LLM을 업무 목적과 비용, 정확도에 따라 선택적으로 활용할 수 있는 모델 중립(Model-Agnostic) 구조를 연구합니다.
다양한 모델을 하나의 체계에서 통합 운영할 수 있습니다.
AI Connectivity & MCP
기업 내부 시스템과 AI를 연결하는 기술을 연구합니다.
내부 시스템과 AI를 안전하게 연계하여 업무 자동화를 실현합니다.
AI Governance & Security
AI 도입의 핵심은 보안과 통제입니다. 금융권과 공공기관 수준의 보안 요구사항을 충족하기 위한 Governance Framework를 연구합니다.
실증 연구 사례
연구 성과는 XGEN의 기술 스택으로 제품화됩니다
검증 가능한 AI를 위한 연구 방법론
Plateer Labs는 단순 데모가 아닌 재현 가능한 검증 체계를 운영합니다
Validation Framework
모든 연구 결과는 정량적 지표를 기반으로 평가됩니다
/ Papers
Papers
학술적 검증을 거친 AI 핵심 기술
Enterprise AI의 신뢰성과 실용성을 높이기 위해 연구 성과를 지속적으로 발표하고 검증합니다
구성원들의 논문이 곧 연결됩니다
/ Publications
Publications
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