🌐 기술 전문 스타트업  딥네트워크 (DeepNetwork)

PMSM 모터 FOC 제어를 실제로 구현 가능한 상세 기술 노하우 준비가 완전히 끝난, 기술 전문 스타트업 입니다. 

🧭 [메인 슬로건]

“기술은 완성되었고, 이제는 증명만 남았습니다.”
딥네트워크는 PMSM FOC 제어 알고리즘을 완전하게 독자 구현한 1인 AI 스타트업입니다.
상업적 실증(PoC)은 아직 초기 단계지만, 기술은 이미 상용화 수준에 도달해 있습니다.
지금 함께하시면, 최적화된 제어 기술을 직접 실증하고 소유하실 수 있습니다.

⚙️ [기술력 소개] – 왜 딥네트워크인가?

✅ 1. 다음의 완성된 제어 알고리즘 구조로 구현 노하우 확보 성공

• FOC + PI 제어 3단 루프 (위치 / 속도 / 전류) 노하우 확보 : 원리 이해부터 튜닝까지 독자 구현
• Feedforward 예측 보상 노하우 확보 : 빠른 반응성과 안정성 확보
• SVPWM 기반 고속 PWM 제어: 전압 활용률 최적화
• 0.1ms 단위 제어 루프 구현 노하우 확보 완료 (최대 10kHz까지 대응 가능)

✅ 2. 펌웨어 및 하드웨어 대응 기술 노하루 기술 확보 성공

• MCU 대응:  TI DSP 등 산업용 SoC 적용 가능
• RTOS 기반 펌웨어 구조: 인터럽트 기반 정밀 타이밍 확보
• 센서 연동 최적화: 엔코더/Hall/리졸버 기반 정밀 위치 제어 구현

✅ 3. 준비된 실증 테스트 환경 준비 완료 

• 고객사 요청 시 맞춤형 데모 설계 가능

📂 [PoC 프로젝트 파트너사 모집 안내]

저희 딥네트워크는 현재 PMSM 제어 알고리즘의 실증 프로젝트(Proof of Concept)를 함께 할
산업 파트너 또는 초기 투자 파트너를 찾고 있습니다.

PoC 파트너가 얻을 수 있는 것:

🎯 [왜 지금 딥네트워크와 PoC를 함께 해야 하는가?]

• 기술은 이미 완성 수준에 도달했습니다.
• 지금 함께 하신다면, 완성된 제어기술을 귀사의 제품에 맞춰 최적화된 상태로 선점할 수 있습니다.
• 소량 커스터마이징 → 대량 납품으로 이어지는 선순환 구조를 함께 만들 수 있습니다.

📞 [PoC 문의 /  PMSM Motor FOC 제어 구현 기술이슈 협의 및 기술 미팅 요청]

이메일: sayhi7@ddaum.net
카카오톡/전화: 010-3350-6509
기술 미팅 요청서: [귀사측의 PMSM Motor 개발 관련 상세 개발 사양을 아래의 저희 기업의 이메일주소로 송부 부탁드립니다]

📌 [기술 시연 및 문서 제공 항목 (요청 시 제공)]

• FOC 제어 흐름도 및 블록 다이어그램
• PI 루프 튜닝 방식 설명서 (대응식 포함)
• 시뮬레이션 결과 (MATLAB/Simulink 기반)
• 펌웨어 주요 루틴 설명 및 설계 문서
• SVPWM 구동 파형 예시
• 실측 테스트 계획서 (데모용)

🔍 [딥네트워크는 이런 분들과 함께 하고 싶습니다]

• FOC 제어기가 필요하지만, 외산 솔루션이 과하고 비싼 기업
• 기술 내재화를 원하는 중소/중견 제조기업
• 차세대 모터 제어 기술에 투자하고 싶은 기술 기반 투자자
• PMSM 기반 로봇/전기차/공장 자동화 솔루션 기획 중인 팀

💬 대표의 말

“딥네트워크는 기술만 있고 고객이 없지, 고객을 만나도 기술이 없는 기업이 아닙니다.
한 번의 기회를 주시면, 귀사에 꼭 맞는 제어 기술을 구현해 보여드릴 수 있습니다.”
- 딥네트워크 대표

저는 일인 AI 스타트업 창업 3 년차 딥네트워크 장석원 61 세 입니다 ...   

저도 젊었을때 대학원 전자공학과 졸업후 92 년초에 대기업 연구소도 한 7 년 다니다가 IMF 때 구조조정 됬거든요 ...  저 같은 경우 직장생활(사회생활) 경력이 30 년 이거든요 ...  저도 이렇게 겪다 보니 30 년 세월 동안 한 7 - 8 년 마다 IT(정보통신 업계)의 경우 해당 시대의 기술 트렌드가 확 확 바뀌거든요 ...  저같이 공돌이들은 이런 기술 격변기에 준비가 덜 되있으면 그 해당 기술 트렌드 시대에서는 거의 도퇴되거든요 ....   제가 이렇게 말씀드리니까 뭐 대단한것 아니다라고 웃으실수 있지만 직접 당해 보시면 돈벌이 기회가 거의 오지 않게 되거든요 ...   이것을 좀 더 구체적으로 설명드리면 ... 이렇게 기술 트렌드가 확 뒤집어지면 월급장이 실무 개발자가 필요한것은  그 새로운 기술 트렌드에 사용되는 세부 기술 노하우를 파악 성공해야 남의 회사에서 월급을 받잖아요 ...   제가 그동안 듣기로도 거의 60 % 이상은 이런 세상의 변혁 시기에  도퇴되서 다른 분야로  대부분 전환한다고 보시면 됩니다 ...    저 같은 경우도 2000 년대 초중반 기껏 WinCE Platform 개발 노하우를 어렵게 터특해 놨더니 2009 년에 안드로이드가 나오면서 이때 WinCE 쪽 사람들 다른 분야 전업이 상당했거든요 ...   이렇게 또 안드로이드 어설프게 라도 파악해 놓으니 이제는 4 차 산업혁명 기술 - IoT 기술 - 빅데이터 -  IoT 플랫폼용 웹 서비스  상용화 기술 이렇게 트렌드가 변하다가 다시 인공지능 기술 트렌드가 세상을 뒤집고서 본격화되니 또 사람들 멘붕이 오는거구요 ...   세상이 이렇게 험난한데 저는 나이 40 대 중후반에 내가 사업하면 성공한다는 헛된 망상을 믿고 사업 진행하다 결국 결과가 2 % 부족하니 집한채가 날라갔거든요 ...   나도 뭔가 큰 돈벌이를 해봐야 한다 라는 조급함이 쫄딱 드러먹은 원인 이라고 보거든요 ...    지금은  미국의 빅테크의 생성형 AI 가 세상을 뒤집어 엎은지 벌써 2 년이 훌쩍 지나가고 있거든요 ....      AI 쪽 석박사 소지자(대기업 연구소 경력자들)은 한 동안은 대기업 연구소 경력 없이 아무것도 파악 못 할것 이다 라고 믿었지만 ...   세상은 이제 미국 빅테크 의 AI 서비스가 AI 석벅사 지도교수 정도의 정보를 제공하거든요 ...    미국 빅테크의 AI 로 어떤것을 공부하려면 이렇게 공부하라 이렇게 AI 가 지도가 거의 대학교수 이상의 능력으로 가능한 시대거든요 ..    그렇다고 미국의 빅테크의 AI 가 정보를 술술 제공하지 않거든요 ... 미국 빅테크의 AI 도 사람 봐 가면서  정보 주는것도 사람과 밀당 수준으로 능력이 모자란다라고 AI 가 판단하면 저급 정보만 주거든요 ...   저도 그래서 여러 부류 사람들이 미국 빅테크의 AI 를 어떻게들 어디에 적용하나를 관찰했었는데 ...  다 사람마다 다 제 각각 이더군요 ...    한국의 대기업이 왜 미국의 빅테크한테 밀리냐 하면 결국 기술 노하우 핵심 정보를 내가 확보하고 있느냐 ?    결국 한국의 대기업도 미국의 대기업과 싸워 이기려면 기술 노하우 정보를 그들 보다 많이 갖고 있느냐 ?  내가 그들 도움 없이 내가 모든걸 다 처리 가능하냐 ?  이게 핵심 이라고 보거든요 ...    이런 건 한국에서 저 같은 소기업도 똑 같이 적용됩니다 ..  저 같은 소기업이 남의 도움 없이 독자 처리 기술 노하우 확보가 안되있으면 현재 한국에서는 돈벌이 불가 거든요  ....   한국의 현실은 영하 50 도 입니다.... 어떤 분야 건 한국도 일등이 아니면 다 얼어 죽습니다 ...   요즘엔 한국 중소기업도 그동안 오랫동안 대기업한테 배워서 검증된 결과물 확인후 채용이나 일감 맡기는것도 처리 하겠다 뭐 이렇거든요 ...   제가 페이스북을 살펴 봐도 눈치 빠르게 기술 세상 격변기에 적응하시는 분들이 눈에 띄거든요 ...   마지막으로 요즘 세상은 자기 주도적으로 판단하고 요즘 미국의 빅테크의 AI 를 남들은 어떻게 자기 일에 어떤 식으로 활용하는지 잘 살펴서 그런 눈치 빠른 사람들이 뭘 어떻게 하나 이런것을 빠르게 파악하는 사람이 결국  이런 AI 격변 시대에 살아 남는다라고 저는 보거든요 ...      세상이 어떻게 변하는지 둔감하면 얼마 안가서 결국 눈치 빠른 사람이 갑이 되서 나는 을로서 시키는 일을 하는 사람이 되거든요 ..

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원  sayhi7@daum.net

저는 일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원 입니다 ...

저희 딥네트워크는 다음과 같이 판단합니다 ....

EXAONE Deep은 수학적 논리를 이해하고, 과학적 개념을 추론하며, 프로그래밍 문제를 해결하는 능력을 갖춘 고성능 추론 특화 모델입니다  라고 LG AI 연구원 홈피에 올려 놓으신 내용 ....  사실 이 부분이 요즘 글로벌 빅테크든 한국 대기업 이든 이 이슈 해결이 제일 핵심 이라고 저는 봅니다 ....

LLM 추론 처리 메커니즘 구현 관련 세부 아이디어에 대해 좀 더 솔찍하게 까 놓고 말씀드리면 ....

한국에도 이미 LG 에서 하시는것과 유사한 LLM 서비스를 이미 출시한 곳이 대기업 / 상장기업 등등 그래도 몇군데 되더군요

저희 딥네트워크도 처음 LLM 논문분석부터 공부할때 저 같은 AI 소기업은 대기업의 발뒤끔치 때도 안된다고 생각했거든요  ...   그런데 저희 딥네트워크도 이런 글을 올릴정도로 뭔가 자신감이 있는 이유는 아직 한국의 대기업들도 나의 구현 아이디어가 100 점이다 라고 자신있게 애기하기가 쉽지 않거든요 ...  아직은 대기업 이든 소기업 이든 진행중 사항 이거든요 ...   미국의 빅테크쪽 코딩 / 수학 문제 AI Agent 를 이미 서비스 하는곳이 있지 않읍니까 ?   아직은 미국쪽도 100 점은 아니지만 그래도 남에게 서비스를 공개할 정도의 성능은 된다는것 이게 중요하지요 ...    사실 기술 노하우라는게 알면 별것도 아니구요 ...  내가 잘 모르니까 남이 한것을 우러러 보는것 이거든요 ...     저희 딥네트워크도 최근에 터득한게  한국 대기업이 본격적으로 하려는 LLM 사업  저도 그동안은 미국 실리콘밸리 머리좋은 인간들이 하는거구나 했는데 ... 하나 하나 터득하다 보니 그동안 LLM 논문 수천편의 아이디어가 발표됬는데 이걸 어느것과 어느것을 어떻게 엮어야 어떤 성능이 가능하겟구나 ?  이런 아이디어 싸움 그 이상도 그 이하도 아니더라구요 ...   그러니 저같은 AI 소기업도 기회만 얻으면 못할께 없다 라는 결론을 얻었구요 ...   이런 글을 쓰는 이유도 기회를 얻으려는 것 입니다 ...   이런것 사업하려는것 다 몇백조 몇천조 돈이 걸려 있으니 미국도 이쪽으로 정부나 기업이 나서는거구요 ...   저도 이런 글을 쓰는 이유도 저도 떡고물이라도 챙길수 있지 않을까 이런 생각이 안 들수가 없거든요 ...

저희 딥네트워크는 Reasoning LLM 구현시 여러 단계의 노하우를 알아야 하는데 이런 부분도 저희 딥네트워크도 놀라실 정도로 노하우 준비가 되 있구요 ...  이런 밑바탕 기술 노하우 터득이 되야만  코딩 이나 수학문제 처리  Reasoning LLM 구현이 결국 구현 아이디어 싸움이라는것을 저도 알았구요 ...    이쪽 노하우 확보도 구멍이 되도록 없게 파악이 그래도 됬으니까 이런 글도 쓰는거구요 ...   코딩 이나 수학문제 처리  Reasoning LLM 구현의 가장 핵심 부분의 구현 아이디어를 어떻게 터득했냐 하면 그동안 발표된 수천편의 LLM 논문중 몇개를 조합하면 되겠다 라는 결론이 가능해져서요    이렇게 처리하는 저희 딥네트워크의  PyTorch 구현 세부 참조 소스 방안 정도면 100 점은 아니어도 상대방도 확실히 설득 가능하다라는 결론입니다 ...

OpenAI o1 개발 책임자도 추론 처리관련 아이디어 싸움이라고 언급한것 저는 본것 같읍니다 ...

어차피 제가 몇년 공부하면서 느낀것은 이런 아이디어 싸움 결국 빅테크 논문중 어느 어느 아이디어를 어떻게 적용할지 이런것 판단이 핵심 이라고 저는 판단 합니다 ...    저희 AI 소기업 딥네트워크도 저도 바보는 아니니 아이디어 싸움에서 저도 이길수 있는 추론 처리 세부 아이디어를 PyTorch 로 구현한 다른 누구의 아이디어에도 지지 않을 좋은 구현 세부 안을 저희 딥네트워크는 현재 보유중 입니다 .... 

저희 세부 구현 아이디어에 때해 저희의  아이디어 소유권을 어느 정도 인정 가능한 기업과 협업해 보고 싶읍니다 ... 

딥네트웤크 CEO / CTO  장석원 드림    sayhi7@daum.net   010 3350 6509

딥네트워크: 최적의 LLM 구현 파트너

🚀 대기업 PoC 및 투자 유치를 위한 기술 소개 🚀

1. 딥네트워크 소개

✅ 30년 이상 IT 분야 SW 개발(Embedded Linux 개발) 경력을 보유한 LLM(대형 언어 모델) 구현 전문 AI 스타트업
✅ 사전 학습(Pre-training)부터 RLHF까지, LLM 구축의 모든 단계 직접 구현 가능
✅ 최소한의 비용으로 최적 성능을 내는 LLM 모델 설계 및 최적화 능력 보유

2. LLM(대형 언어 모델) 구현 핵심 기술

💡 딥네트워크는 다음과 같은 LLM 핵심 기술을 보유하고 있습니다.

💡 LLM 구현에는 단순히 모델을 학습하는 것만이 아니라,

✅ 고성능 AI 인프라 구축 비용
✅ 시행착오 및 연구개발(R&D) 과정에서의 비용
✅ 최적화 과정에서의 성능 저하 리스크
이 모두를 고려해야 합니다.

딥네트워크는 이러한 시행착오를 최소화하고, 비용 대비 최적 성능을 내는 최적화 노하우를 보유하고 있습니다.

🔹 사전 학습(Pre-training) 기술

🛠 LLM을 처음부터 학습하려면 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

💡 딥네트워크는 최소한의 리소스로 최적의 모델을 학습할 수 있도록 사전 학습 최적화 기술을 보유하고 있습니다.

• 학습 데이터 구축: 대규모 데이터 확보 및 최적 토크나이징(Tokenization) 기법 적용 → 데이터 효율성을 극대화하여 불필요한 연산 비용 절감
• Transformer 최적화: MHA(Multi-Head Attention), RoPE(Rotary Position Embedding) 적용 → 모델 학습 속도를 최적화하여 비용 절감
• 효율적 모델 학습: FeedForward Network(FFN) 최적화 및 양자화(Quantization) 적용 → 메모리 사용량 및 연산량 감소로 AI 인프라 비용 절감

🔹 파인튜닝(Fine-tuning) 및 RLHF 적용

🛠 일반적인 LLM 모델은 특정 도메인에서 정확도가 떨어질 수 있습니다.

💡 딥네트워크는 기업 맞춤형 최적화 기법을 적용하여 LLM 성능을 극대화합니다.

• SFT(Supervised Fine-Tuning): 특정 도메인(예: 금융, 의료, 법률)에 맞춰 모델을 최적화 → 불필요한 데이터 사용을 줄여 훈련 비용 절감
• RLHF(강화학습을 통한 미세 조정): 인간 피드백을 통해 모델 개선 → 반복적인 시행착오 없이 빠르게 성능 최적화

🔹 LLM 추론(Inference) 최적화

🛠 모델이 아무리 뛰어나도 운영 비용이 너무 높으면 실사용이 어렵습니다.

💡 딥네트워크는 최소한의 하드웨어 자원으로도 최적 성능을 발휘할 수 있도록 LLM을 경량화하고, 최적화된 추론 환경을 제공합니다.

• Low-bit Quantization(양자화) 적용: 모델의 정확도를 유지하면서 연산량 감소 → 운영 비용 절감 및 실행 속도 향상
• KV Cache 최적화: 메모리 캐싱을 활용하여 응답 속도 단축 → 서버 비용 최소화
• 경량화 모델 구축: 7B~13B 파라미터 모델을 온디바이스(On-Device)에서도 실행 가능 → 클라우드 비용 없이도 LLM 활용 가능

🚀 딥네트워크는 자체 개발한 최적화 기법을 적용하여,

✅ 비용을 최소화하면서 시행착오를 줄여 빠르게 최적화된 AI 모델 구현시 저희의 노하우를 제공 가능 합니다.

3. 대기업이 직면한 LLM 관련 문제 해결

현재 많은 기업들이 LLM을 활용하려 하지만, 다음과 같은 문제를 겪고 있습니다.

✅ 고비용 문제: 모델 학습 및 운영 비용이 너무 높음
✅ 인프라 문제: 사내 환경에서 원활하게 동작하지 않음
✅ 속도 문제: Inference 속도가 느려 실시간 대응이 어려움
✅ 데이터 보안: 기업 내부 데이터 활용이 어려움

💡 딥네트워크는 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

4. PoC 프로젝트 제안 및 협업 기회

🔹 PoC 과제 수행 가능 분야
✔ 기업 맞춤형 LLM 구축 및 최적화
✔ 기업 내부 데이터 기반 특화 모델 개발
✔ Inference 속도 최적화 및 비용 절감 솔루션 제공

🔹 협업 제안:

💡 딥네트워크는 대기업과 함께 소규모 PoC 프로젝트를 수행할 준비가 되어 있습니다.
📢 PoC 프로젝트를 통해 기술력을 입증할 기회를 요청드립니다.

5. PoC 및 투자 문의

📩 문의: 장석원 (CEO/CTO)
📧 이메일: sayhi7@daum.net
📞 연락처: 010-3350-6509

💡 LLM 기술 혁신을 함께할 파트너를 찾고 있습니다!
🔥 딥네트워크와 함께 미래 AI 기술을 만들어갈 기업 및 투자자의 관심을 기다립니다.

미국 빅테크 기업들이 LLM(대형 언어 모델) 기반 AI Agent의 상용화에서 코딩 및 수학 문제 해결을 가장 우선적으로 추진하는 이유는 다음과 같은 전략적, 경제적, 기술적 요인이 작용하기 때문입니다.

LG 같은 경우에도  EXAONE Deep 을 개발하는 과정에서 Math, Science, Coding 영역에서 Reasoning 성능을 비약적으로 향상시키는 데 초점을 맞추었다는 LG AI 연구원 사이트의 소개 글에서도 알수 있듯 아래와 같은 이유 때문에  LG 도 이 방향으로 사업 방향을 잡는다고 저는 판단 합니다 ...

일인 AI 스타트업  딥네트워크  CEO / CTO 장석원   sayhi7@daum.net   010 3350 6509

1. 시장성과 수익성

✅ B2B 및 개발자 시장 타겟팅

• 소프트웨어 개발자는 AI 도구를 활용해 생산성을 극대화할 수 있는 주요 고객층입니다.
• GitHub Copilot, AWS CodeWhisperer, Google Gemini Code 등 코딩 보조 AI는 이미 높은 시장 수요를 확인했습니다.
• 기업 고객(B2B)은 고가의 엔터프라이즈 솔루션을 구매할 의사가 있으며, 이는 빠른 매출 성장으로 이어집니다.

✅ 수학·코딩은 자동화가 가치 있는 분야

• 금융(퀀트 트레이딩), 공학, 과학 연구, 데이터 분석 등에서도 LLM 기반 자동화의 수요가 높습니다.
• 단순한 언어 모델보다는 정량적 문제 해결 능력을 갖춘 AI가 더 높은 부가가치를 창출합니다.

2. 기술적 이유: LLM이 잘하는 영역

✅ LLM이 논리적 추론이 필요한 문제에서 우수한 성능을 보이도록 발전 중

• 최신 LLM(Claude, Gemini, GPT-4, Mistral 등)은 점점 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 강화하는 방향으로 연구되고 있습니다.
• 코딩과 수학은 구조적이고 규칙 기반이므로, LLM이 지속적으로 학습하면 성능이 개선되기 용이합니다.
• 자연어보다 정답 검증이 명확하기 때문에 피드백 루프가 강력함(코드를 실행해서 검증 가능).

✅ 에이전트화(자동 실행)하기 쉽다

• 코딩 및 수학 문제 해결 AI는 입력(문제) → 처리(코드 작성) → 출력(결과 실행)이 명확한 프로세스를 가짐.
• AutoGPT, Devin(Adept), OpenAI의 Agent 시도 등은 LLM을 기반으로 자동화된 개발자 에이전트를 만드는 방향으로 가고 있음.

✅ 다른 산업 적용도 가능

• 코딩 AI는 웹 자동화, 데이터 분석, 로보틱스 등으로 확장 가능.
• 수학 AI는 금융 모델링, 과학 계산, 약물 개발 등에 활용 가능.

3. 경쟁 전략: 차별화 요소

✅ 코딩 AI는 차별화 포인트가 명확함

• ChatGPT와 같은 일반 챗봇은 차별화가 어려워지면서, OpenAI, Google, Anthropic 등은 "생산성 AI"로 차별화를 시도 중.
• 특히, 기업용 AI 시장(B2B SaaS)에서 "코딩 + 에이전트" 기능은 유니크한 가치를 제공.

✅ 이미 성공한 모델이 있음 → 빠른 상용화 가능

• GitHub Copilot의 성공 이후, 빅테크들은 "코딩 AI가 돈이 된다"는 확신을 가짐.
• 실제로 AI 개발자 도구 시장의 성장 속도는 매우 빠르며, 이는 더 많은 기업이 진입하는 이유가 됨.

4. 데이터 접근성과 기술적 장점

✅ 코딩 및 수학 데이터는 품질이 높음

• GitHub, Stack Overflow 등의 공개 데이터가 풍부하여 학습에 유리함.
• 코딩 및 수학 문제는 정답이 명확하기 때문에 학습 과정에서 오류 수정 및 강화 학습이 용이함.
• 자연어보다 데이터 편향(Bias) 문제가 적고, 윤리적 문제(유해 콘텐츠, 허위 정보)도 상대적으로 적음.

✅ 인터넷 검색 및 실행 결과로 학습 가능

• 코드 실행 결과를 피드백으로 받아 모델을 지속적으로 개선 가능(예: 실행 오류 수정).
• 실시간 웹 검색 및 API 호출을 통한 문제 해결이 가능.

5. 비즈니스 모델 확장성

✅ SaaS 및 API 기반 수익화 가능

• OpenAI, Google, Microsoft는 코딩 AI를 API로 제공하여 클라우드 서비스와 결합하는 전략을 구사 중.
• 기업 고객은 코드 생성, 디버깅, 자동화 등의 기능을 위해 비용을 지불할 의사가 있음.

✅ 생산성 AI와 결합 가능

• Microsoft는 Copilot을 Office 365와 통합하여, 문서 작성 및 코딩 지원을 동시에 제공하는 방식으로 확장.
• Google은 Gemini를 통해 Google Cloud의 AI 기능을 강화.

✅ 하드웨어 및 클라우드와 시너지

• AI 기반 코딩 도구는 클라우드 인프라(Microsoft Azure, Google Cloud, AWS)와 직접 연결됨.
• 이는 LLM 서비스 제공사와 클라우드 사업자가 동반 성장할 수 있는 기회를 만듦.

🔥 결론: "코딩·수학 AI는 가장 빠르게 돈이 되는 시장"

미국 빅테크가 LLM 기반 AI Agent에서 코딩과 수학 문제 해결을 최우선으로 상용화하는 이유는:

1. B2B 시장의 즉각적인 수익성
2. LLM 기술의 강점과 문제 해결 특성
3. 기존 성공 사례(GitHub Copilot 등)로 검증된 시장
4. 데이터 품질과 피드백 루프의 우수성
5. 클라우드 및 SaaS 모델과의 강한 시너지 효과

따라서, 빅테크는 단순 챗봇보다는 "생산성 AI", 특히 코딩과 수학 문제 해결 AI를 최우선적으로 사업화하는 전략을 선택한 것입니다. 🚀

일인 AI 스타트업 딥네트워크 : 최적화된 LLM(대형언어모델) 구현을 위한 최고의 파트너

안녕하세요, 저는 딥네트워크(DeepNetwork) 를 운영하는 30년 차 SW 개발자이자 LLM(대형언어모델) 구현 전문가  장석원 61 세 입니다.
저희 딥네트워크는 Foundation Model의 사전학습부터 SFT + RLHF를 포함한 Post-Training, 최적화된 Inference(추론)까지
LLM을 구축하는 데 필요한 전 과정을 직접 구현할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다.

저의 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 LLM 기술력 관련 제가 대기업에 어필하려면 어느 부분이 부족한지 컨설팅의 핵심은 결국 대기업 보다 당신의 AI 소기업이 어떻게 LLM 사업화 진행시 결국은 비용 절감 내지 개발기간 단축 이 어떻게 가능하냐 ?  이걸 저의 AI 소기업은 이런 부분에서 대기업에게 호응받기 힘들다라는 의견 이더라구요

이 글을 살펴 보시는 대기업 AI 관계자분들도 결국 LLM 사업화 진행시 결국은 비용 절감 내지 개발기간 단축 이 어떻게 가능하냐 ? 이런 솔깃한 제안이 빠지면 저 같은 소기업은 전혀 관심이 없으신가요 ?

딥네트워크의 LLM 구현 기술력 소개

LLM을 개발하려면 단순히 모델을 돌리는 것이 아니라,
데이터 수집, 토크나이징, 임베딩, Transformer 아키텍처의 최적화, 학습 효율화, 파인튜닝, RLHF(강화학습), 추론 최적화 등
여러 분야의 심도 깊은 기술력이 필요합니다.

저희 딥네트워크는 다음과 같은 LLM 구현의 핵심 기술을 보유하고 있습니다.

1️⃣ 사전학습(Pre-training) 기술력

✔ 학습 데이터 구축: LLaMA 1.0 모델의 구현을 위해 필수적인 대규모 텍스트 데이터 확보 및 전처리
✔ 토크나이징(Tokenization): 최적의 서브워드 토큰화 및 토큰 분포 분석
✔ 토큰 임베딩(Token Embedding): 효율적인 벡터 표현을 위한 모델 최적화
✔ RoPE(Rotary Position Embedding) 적용: 문맥 이해도를 높이는 포지션 임베딩 구현
✔ MHA(Multi-Head Attention) 최적화: Transformer 아키텍처의 병렬 연산 최적화
✔ FeedForward Network(FFN) 최적화: 연산량을 줄이면서도 성능을 극대화하는 기법 적용

2️⃣ 파인튜닝(Fine-tuning) 및 RLHF 적용

✔ SFT(Supervised Fine-Tuning): 특수 도메인 또는 특정 작업을 위한 지도학습 기반 튜닝
✔ RLHF(강화학습을 통한 미세조정): GPT-4, Claude 모델 등 최신 LLM에서 필수적인 인공지능 모델의 성능 개선 기법 구현
✔ 데이터 효율성을 극대화하는 미세조정 기법 확보

3️⃣ Inference(추론) 최적화

✔ LLM 추론 속도 최적화: Low-bit Quantization(양자화), Tensor Parallelism, KV Cache 최적화
✔ 최소한의 하드웨어 자원으로 최대 성능을 끌어내는 기술 확보
✔ 경량화된 LLM 모델 구축 가능 (예: 7B~13B 파라미터 모델의 모바일/온디바이스 실행 가능)

LLM(대형언어모델)의 성능을 평가하기 위해서는 특정한 벤치마크 데이터셋을 기반으로 성능을 수치화하는 것이 필수적입니다.

벤치마크 데이터는 다음과 같은 역할을 합니다.

✅ 모델의 일반적인 성능 평가 (예: OpenAI, Google, Meta 등에서 활용)
✅ 특정 도메인 최적화 성능 검증 (예: 의료, 법률, 금융 등 산업별 평가)
✅ 경쟁사 및 기존 연구 대비 모델 성능 비교

LLM 기업이 직접 벤치마크 데이터셋을 만들려면 ...

  Step 1: 기존 공개 벤치마크 데이터셋 분석
GLUE, MMLU, BIG-bench 등을 참고하여 원하는 태스크를 정의

  Step 2: 맞춤형 평가 데이터 구축
내가 구현한 LLM이 어떤 분야에서 강점을 가지는지 정의한 후 해당 데이터셋 구성

  Step 3: 데이터 검증 및 평가 프레임워크 구축
LLM이 특정 데이터셋에서 얼마나 정확한 답변을 생성하는지 정량적으로 평가

  Step 4: 기존 모델과 비교
GPT-4, Gemini, LLaMA 등과 비교하여 내 모델의 강점과 약점을 파악

  Step 5: 지속적인 피드백 반영
사용자 피드백(RLHF)을 반영하여 벤치마크 데이터셋을 업데이트

딥네트워크가 해결할 수 있는 문제

현재 많은 기업들이 LLM을 활용하려 하지만,
✔ 학습 비용이 너무 높거나
✔ 사내 인프라에서 원활히 동작하지 않거나
✔ 고객 맞춤형 최적화가 어렵거나
✔ Inference 속도가 너무 느려 실시간 대응이 어렵거나
✔ 데이터 프라이버시 문제로 자체 모델 구축이 필요하거나

이런 문제로 인해 직접 LLM을 구현하고 최적화하는 데 어려움을 겪고 있는 LLM 기업이 관심을 가져 주시구요

💡 저희 딥네트워크는 이런 문제를 해결할 수 있는 나름의 노하우를 보유하고 있는 LLM 구현 전문 스타트업입니다.

단순히 오픈소스 모델을 활용하는 것 뿐만 아니라 ...
직접 모델을 설계하고 학습 및 최적화할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다.

LLM 관련 PoC(Proof of Concept) 과제 진행 가능

현재 딥네트워크는 자체적인 자금력이 부족한 상황에서,
LLM 관련 PoC 과제를 함께 진행할 파트너 및 투자자를 찾고 있습니다.

✔ 기업 맞춤형 LLM 구축
✔ 기업 내 사내 데이터 기반 특화 모델 개발
✔ Inference 속도 최적화 및 비용 절감 솔루션 제공
✔ 온디바이스 또는 프라이빗 클라우드 기반 LLM 구현

이와 관련한  PoC 과제를 진행 기회를 얻고 싶고...  이를 통해 실질적인 성과를 입증하고, 이를 바탕으로 후속 투자를 검토받을 수 있도록 준비하고 있습니다.

왜 딥네트워크에 투자해야 하는가?

🚀 LLM 구현에 대한 30년 이상 축적된 소프트웨어 개발 노하우
🚀 대기업에서도 쉽게 해결하지 못하는 LLM 최적화 문제 해결 가능
🚀 최소한의 비용으로 최적의 성능을 내는 모델 설계 및 구현 능력 보유
🚀 LLM 관련 PoC 프로젝트를 통해 실제 성능 검증 가능

💡 LLM 관련 PoC 프로젝트에 관심 있는 기업 및 투자자 분들께서는 연락 주시길 바랍니다.

📧 문의: [ 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  sayhi7@daum.net  /  HP : 010 3350 6509 ]

딥네트워크는 작은 AI 스타트업이지만, LLM 구현 기술력만큼은 글로벌 수준입니다.
함께 혁신을 만들어갈 기업 및 투자자 분들의 많은 관심 부탁드립니다. 🙏

저의 소기업의 기술력, 해결할 문제, PoC 가능 여부, 투자 필요성까지 명확하게 전달되었는지 궁금합니다.

추가적으로 GitHub 레포지토리, 구현한 프로젝트 사례, 벤치마크 데이터 등이 있다면 함께 공개하면 더 신뢰도를 높일 수 있다는것을 잘 알고 있구요...  말씀드렸다시피 . GitHub 레포지토리, 구현한 프로젝트 사례, 벤치마크 데이터  를 제시드리려면 작은 규모의 LLM 관련 PoC 과제를 진행할수 있도록 투자사 혹은 대기업 관계자분들의  투자유치가 필요하기에 이렇게 저의 소기업의 기술력 소개 컨설팅 의견 글을 전잘 받았읍니다 ...  

저의 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 LLM 기술력 관련 제가 대기업에 어필하려면 어느 부분이 부족한지 컨설팅을 받아봤는데  다음과 같은 검토의견응 받았읍니다 ...   현재 작성하신 글은 기술적인 내용이 풍부하지만, 대기업 AI 연구소나 경영진의 관심을 끌기에는 몇 가지 아쉬운 점이 있습니다. AI 대기업 관계자들이 관심을 가지게 만들려면, 단순한 기술 소개를 넘어 다음과 같은 전략적인 접근이 필요합니다.

1. "기술력"보다 "비즈니스 임팩트"를 강조하세요

AI 대기업 관계자들은 기술 그 자체보다, 그 기술이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하는지에 더 관심이 많습니다.

✅ 기존 대기업 AI 모델과의 차별점
→ "LLM 개발의 주요 문제인 학습 비용 절감 / 추론 속도 개선 / 프라이버시 보호에 대한 DeepNetwork만의 솔루션 제공"

✅ 비즈니스 사례 추가
→ "현재 LLM 개발을 진행 중인 기업들의 Pain Point를 해결할 수 있음"
→ "특정 산업(의료, 금융, 법률 등)에서 맞춤형 LLM이 필요한 이유"
→ "예를 들어, [금융기업 A]는 기존 오픈소스 모델을 사용했지만, DeepNetwork 솔루션을 적용 후 성능이  몇 % 향상됨"

✅ 대기업이 DeepNetwork에 관심을 가져야 하는 이유
→ "대기업은 자체 LLM 구축 시 수십~수백억 원의 비용이 들지만, DeepNetwork는 훨씬 적은 비용으로 맞춤형 모델을 제공할 수 있음"
→ "대기업이 자체적으로 해결하기 어려운 Inference 최적화 및 경량화 LLM 기술 보유"

2. "기술 설명"을 더 직관적으로 정리하세요

현재 글이 기술적으로 너무 상세하여 핵심 강점이 잘 보이지 않습니다. 간결하게 핵심 포인트만 정리하는 것이 효과적입니다.

📌 예시)

DeepNetwork는 LLM의 사전학습부터 파인튜닝, RLHF, Inference 최적화까지 직접 구현할 수 있는 기술력을 보유한 AI 스타트업입니다.

기존 대기업 AI 연구소들이 LLM 개발에서 겪는 (1) 높은 학습 비용, (2) 비효율적인 추론 속도, (3) 데이터 프라이버시 문제를 해결할 수 있습니다.

✅ 최적화된 LLM 구축 기술

• 초기 학습 비용 절감: 기존 대비  몇 % 저렴한 비용으로 LLM 학습 가능
• Inference 속도 최적화: KV Cache, Low-bit Quantization 적용으로 기존 모델 대비 몇 % 속도 향상
• 경량화 LLM 솔루션: 온디바이스 환경에서도 7B~13B 모델 원활히 구동

✅ AI 대기업과 협업할 수 있는 부분

• 사내 데이터 기반 특화 LLM 개발
• 기업 맞춤형 LLM 구축 및 비용 최적화
• 기존 대기업 모델 대비 효율적인 추론 최적화 지원

3. "신뢰도"를 높이는 요소 추가

현재 글만으로는 신뢰성을 확실히 보장하기 어렵습니다. 대기업 경영진이 신뢰할 수 있는 근거 자료를 보완하세요.

✅ 벤치마크 결과 및 비교 데이터 제공

• "자체적으로 개발한 LLM이 OpenAI GPT-4, LLaMA 등과 비교했을 때 어느 정도 성능인지 구체적인 수치 제공"
• 예: "MMLU 기준 OOO 점수 달성 / 기존 GPT-4 대비 X% 성능 향상"

✅ PoC 사례 및 협업 경험 추가

• "현재 PoC를 진행 중인 기업(익명 가능) 또는 성공적인 프로젝트 사례 설명"
• 예: "국내 금융 기업과 협업하여 맞춤형 금융 AI 비서 모델 구축 중"

✅ GitHub / Demo 페이지 추가

• "DeepNetwork의 연구 결과나 구현 모델을 확인할 수 있는 페이지 제공"
• 대기업 연구진들은 코드를 보고 신뢰 여부를 판단하는 경우가 많으므로 GitHub 레포지토리 링크 추가

4. "투자자 & 협업 대상"을 명확히 타겟팅하세요

현재 글은 투자자를 찾고 있는 것 같지만, AI 연구소 관계자들에게도 어필하고 싶다면 그들을 위한 메시지를 따로 구성하는 것이 좋습니다.

📌 예시)

✅ DeepNetwork와 협업이 필요한 기업

• 자체 LLM 구축을 고민 중인 AI 대기업
• AI 모델의 추론 속도 최적화가 필요한 기업
• 보안 문제로 프라이빗 클라우드 기반 LLM이 필요한 기업

✅ DeepNetwork가 찾는 투자자

• LLM 기반 AI 기술에 관심 있는 투자사
• 초기 PoC 프로젝트를 지원하고, 향후 성장 가능성을 기대하는 투자사

5. "CTA(Call To Action)"를 더 명확히 제시하세요

현재 글에서는 "연락 주세요" 정도로 마무리되는데, 보다 강력한 CTA가 필요합니다.

📌 예시)

💡 DeepNetwork와 협업할 기업/투자자를 찾습니다!
현재 PoC 프로젝트를 진행할 기업과 투자자를 찾고 있습니다.

📌 협업 가능 분야

• 사내 데이터 기반 LLM 개발
• Inference 최적화 및 비용 절감
• 온디바이스 LLM 구축

📩 문의: 장석원 CEO / CTO

• 📧 이메일: sayhi7@daum.net
• 📞 연락처: 010-3350-6509

📌 최종 정리: AI 대기업 & 투자자 반응을 높이려면?

✔ 기술력보다 비즈니스 임팩트를 강조하세요
✔ 기존 대기업 모델과 비교하여 DeepNetwork의 차별점을 부각하세요
✔ PoC 사례, 벤치마크 데이터, GitHub 등을 추가하여 신뢰성을 높이세요
✔ "협업 대상"과 "투자자"를 명확히 타겟팅하세요
✔ 명확한 CTA(Call To Action)를 포함하세요

이렇게 수정하면, 대기업 AI 연구소 및 투자자들이 훨씬 관심을 가질 가능성이 높아집니다! 🚀

저희 일인 AI 스타트업 딥네트워크는  Stable Diffusion XL, NeRF, 그리고 GAN을 조합하여 군사 표적의 피아식별을 위한 최적의 합성 데이터 생성 노하우를 보유하고 잇고 이를 방산 분야에서 합성 데이터 생성  사업화하기 위한  개발 세부 노하우 정보 를 제공할 수 있습니다.

1️⃣ 기본 전략: 어떤 파운데이션 모델을 선택할 것인가?

합성 데이터를 생성하는 AI는 기본적으로 GAN(Generative Adversarial Network), Diffusion Model, NeRF(Neural Radiance Field) 등을 활용할 수 있습니다.

• GAN 기반: StyleGAN3, BigGAN → 고해상도 표적 이미지 생성
• Diffusion 기반: Stable Diffusion, Latent Diffusion Model(LDM) → 노이즈를 통해 다양한 변형 이미지 생성
• NeRF 기반: 3D 표적 데이터 생성 및 센서 모델링

➡️ 결론: 방산에서 피아식별을 위한 이미지 생성에는 Stable Diffusion 기반 모델이 적합함. 단, 레이더/적외선 데이터 생성은 NeRF 및 GAN 기반 모델을 병행해야 함.

2️⃣ 파인튜닝 전략: 어떤 방식으로 튜닝할 것인가?

Stable Diffusion 계열 모델을 기반으로 하되, LoRA(LoRA: Low-Rank Adaptation) 및 DreamBooth를 활용한 도메인 튜닝이 필수.

• LoRA: 가벼운 모델 튜닝으로 경량화 & 빠른 학습 가능
• DreamBooth: 소량의 데이터로 특정 표적(전투기, 전차 등) 스타일 생성
• ControlNet: 특정 위치, 포즈, 형태 제어

✅ 파인튜닝 구성

1. 베이스 모델 선택: SDXL 1.0 (Stable Diffusion XL) + ControlNet
2. LoRA 적용: 특정 무기체계, 전투기 등 표적 특성 반영
3. DreamBooth 학습: 특정 위장 패턴, 전장 환경 반영
4. ControlNet 활용: IR/EO 센서 데이터 및 특정 각도 생성

➡️ 결론: 방산 도메인에서는 LoRA + DreamBooth + ControlNet을 병행하여 튜닝해야 최적 성능이 나옴.

3️⃣ 학습 알고리즘 동작 구조: 어떻게 학습을 설계할 것인가?

Stable Diffusion 모델의 기본적인 Latent Diffusion Model(LDM) 구조를 활용하되, 방산 데이터를 위한 특수 강화 학습 전략을 적용해야 함.

✅ 학습 알고리즘 설계

1. 데이터 증강(Data Augmentation): 적외선(IR) 및 EO(전기광학) 데이터를 증강
   • IR 데이터: GAN + NeRF 활용하여 생성
   • EO 데이터: Standard Augmentation + Domain Randomization 적용
2. UNet 개선: 미세 표적 특징 학습을 위해
   • Standard SDXL에서 UNet 해상도 조정
   • Attention Layer를 표적 중심으로 가중치 증가
3. Latent Space Optimization: 무기체계 및 위장 패턴에 맞춰 가중치 조정
4. Multi-View Consistency: 피아식별을 위해 다양한 각도에서 동일한 객체를 생성하도록 학습

➡️ 결론: 기존 LDM 구조에서 IR/EO 데이터에 특화된 증강 + UNet 개선 + Multi-View 학습을 병행해야 함.

4️⃣ 손실 함수 설계: 어떤 방식으로 최적화할 것인가?

Stable Diffusion의 기본 손실 함수인 VLB(Variational Lower Bound) Loss를 유지하되, 방산 도메인 특화 Feature Matching Loss 및 Contrastive Loss를 추가해야 함.

✅ 손실 함수 설계

1. 기본 손실 함수
   • VLB Loss: 기본적인 Latent Diffusion Loss
   • L2 Loss: 생성 이미지와 실측 데이터 비교
2. 방산 특화 손실 함수
   • Feature Matching Loss: 표적의 윤곽 및 중요 특징 보존
   • Contrastive Loss: 피아식별을 위해 표적 간 차별성을 극대화
   • LPIPS(Perceptual Loss): 무기체계 세부 특징 유지

➡️ 결론: VLB Loss + Feature Matching Loss + Contrastive Loss 조합이 방산 합성 데이터 생성에 최적화됨.

5️⃣ 학습 데이터: 어떤 데이터를 얼마나 준비해야 하는가?

방산 데이터는 일반적으로 획득이 어렵고 보안 규제가 강함. 따라서 오픈소스 + 생성 데이터 조합으로 학습해야 함.

✅ 데이터 확보 전략

1. 공개 데이터셋 활용
   • DOTA (Defense Object Detection in Aerial Images)
   • xView (Satellite Imagery Object Detection)
   • FLIR ADAS (IR 자동차 감지 데이터)
   • Synthinel-1 (Synthetic Satellite Image Dataset)
2. 자체 데이터 생성
   • Unreal Engine, Unity 활용한 가상 시뮬레이션 데이터
   • NeRF 기반 3D 데이터 생성
3. 군사 기관 협업
   • KAI, 국방과학연구소(ADD) 등과 협력하여 실측 데이터 확보

➡️ 결론: 방산 도메인의 경우 공개 데이터 + 자체 합성 데이터 + 협업 데이터의 3단계 조합이 필요.

6️⃣ 사업화 및 모델 배포 전략

방산 도메인에서는 실시간 AI 모델 배포 및 온프레미스 구축이 필수.

✅ 배포 방식

1. 클라우드 기반 AI 훈련 (Azure, AWS GovCloud)
2. 온프레미스 배포 (NVIDIA Jetson, Orin, DGX)
3. 국방망 보안 준수 (Air-Gapped System 구축)

➡️ 결론: 실시간 대응이 필요한 방산 도메인에서는 클라우드 학습 + 온프레미스 배포 + 보안 강화된 운영이 핵심.

7️⃣ 결론 및 개발 로드맵

✅ 모델 선정: SDXL + ControlNet + LoRA 기반 학습
✅ 학습 설계: IR/EO 데이터 특화 증강 및 Multi-View 학습
✅ 손실 함수: VLB Loss + Contrastive Loss 적용
✅ 데이터 확보: 공개 데이터 + 합성 데이터 + 기관 협업
✅ 배포 전략: 온프레미스 + 클라우드 하이브리드 구축

💡 다음 단계

• 방산 특화 표적 데이터셋 정리 및 수집
• LoRA 및 ControlNet 활용한 초기 모델 훈련
• Unreal Engine 기반 가상 합성 데이터 생성
• 국방망 환경에서 온프레미스 배포 테스트

이렇게 진행하면 99점짜리 방산 AI 모델을 설계하고 사업화까지 연결 가능. 

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  sayhi7@daum.net   010 3350 6509

관련 기업의 기술 문의를 위의 메일 주소로 상세히 송부 부탁드립니다 ... 

89 년에 대학원에서 모터제어로 석사받은 사람이라 제가 나이 61 세에 제 삶의 신조는 관심있고 좋아하는 분야 저 같으면 요즘 LLM 분야 저는 이쪽에 몰빵하고 있거든요 .... 대기업 AI 연구소 박사님도 더 잘아시겠지만 요즘 세상은 AI 를 잘 활용하면 저 같은 노땅도 못 할께 없다는것 이해하시리라 봅니다 ... 생성형 인공지능 10 조짜리 AI 서버가 가진 정보를 제공받을수 있으니 못 할 일이 없다고 저는 보거든요 그렇다 보니 대기업에서도 제가 아는것 정도는 다 알것 같은데 도대체 대기업과 LLM 분야 사업협력을 하자고 하려면 서울대 AI 박사 정도의 딱지가 있으면 투자사가 한 100 억도 쏘는것 기회를 얻는것도 가능한데 저같이 노땅 이 더군다나 인공지능 학위도 없는 사람이 뭔가를 인정 받기가 사실상 어려운것 아닌가 심각히 고민하고 있읍니다 ... 솔찍히 LLM 도 자기가 아는게 깊게 알고 있으면 AI 가 더 깊은 정보를 준다는것 대기업 AI 연구소 박사님도 잘 아실겁니다 .... 세상이 바뀌었는데도 아직 한국의 기업들은 저 같은 노떵이 뭔가 할수 있다면 믿어주질 앟거든요 대기업 AI 연구소 박사님은 저 같은 노땅한테는 전혀 관심 없으시죠 ?  대기업 AI 연구소 젊은 박사닙들은 다 실적있는 딥러닝 박사님들과만 친하신것 같아서요 ... 그냥 제 푸념 써 봤읍니다 ...

제가 요즘 대기업 AI 연구소에 제안한것을 조금 소개드리면 저야 61 세 노땅 아닙니까 ? LLM 모델로 온 디바이스 AI 를 만들려면 LLM 파운데이션 모델을 설계하고 대규모 학습데이터도 준비해야 하고 AI 인프라도 준비해야 하는것 대기업 AI 연구소 박사님도 잘 아실텐데 ... 이런것 뭘 어떻게 하면 되겠다 알고 있으면 뭐 합니까 ? 자금 투자 받는게 제 능력으로 쉽지가 않아서요 ... 그럼 이렇게 파운데이셤 모델을 만들어 놨으면 파인튜닝을 해서 특정 타스크 분야의 능력이 출중하게 만들어야 하고 이렇게 하려면 다 돈 이가든요 ... 그럼 이렇게 똑똑하게 파인튜닝이 된게 있으면 Distillation 처리로 모델 경량화가 가능하거든요 ... 이런것 즉 온 디바이스 AI 로 대기업 AI 연구소에 제안 하려면 제가 설명드린 돈 드는것의 개발을 제가 결과물을이 다 있어야 제안이 가능한지 그렇다고 경량화만 제안한다고 기본(PoC 결과)이 안 되있는데 대기업 AI 연구소가 관심이나 갖을까 가 제 고민 입니다 ... 여기 이렇게 글을 올리면 혹시 저 같은 노땅과 한번 애기해 보자는 대기업 AI 연구소 박사님도 계실것 같아 이렇게 글을 올립니다 ...    혹시 관심 있으신 대기업 AI 연구소와 관련해서 제 이슈 소개 관련  PoC 과제를 협의해서 결정후 협력해서 진행해 보고 싶어서 이렇게 글을 올립니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원   010 3350 6509    sayhi7@daum.net

ESP32 에서 OV5640 을 사용하여 HD 해상도로 크롭된 이미지를 초당 10프레임(FPS)으로 Wi-Fi를 통해 전송하는 펌웨어를 다음과 같이 설명 드립니다 ....  참고하셔서 펌웨어 개발 진행에 도움 되셨으면 합니다 ...

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원   HP :  010 3350 6509   sayhi7@daum.net 

🔥 구현 목표

1. OV5640에서 HD(1280x720) 해상도로 크롭하여 캡처
2. ESP32에서 JPEG 압축
3. Wi-Fi를 통해 초당 10프레임(FPS)으로 전송

🚀 핵심 기능별 코드

1️⃣ OV5640 초기화 및 HD 해상도 설정

OV5640 센서를 HD(1280x720)로 크롭하여 설정합니다.

2️⃣ OV5640 해상도 크롭 적용

OV5640의 해상도를 1280x720(HD)로 설정하고, 중앙 부분을 크롭합니다.

3️⃣ Wi-Fi 초기화 및 연결

ESP32를 Wi-Fi 네트워크에 연결합니다.

4️⃣ JPEG 캡처 및 Wi-Fi 전송 (초당 10프레임)

10FPS를 유지하면서 캡처 및 Wi-Fi 전송을 수행합니다.

🔥 전체 펌웨어 코드

위의 모든 기능을 통합한 ESP32 펌웨어 전체 코드입니다.

🚀 최종 요약

✅ OV5640에서 HD(1280x720) 해상도 크롭
✅ ESP32가 JPEG로 변환 후 Wi-Fi로 10FPS 전송
✅ 초당 10프레임 유지하며 지속적으로 전송

이 코드를 ESP32-S3에 업로드하면 HD 영상이 10FPS로 전송됩니다. 🚀✨

딥네트워크(DeepNetwork) – 최첨단 LLM 연구 및 개발을 선도하는 AI 스타트업

🚀 회사 소개

딥네트워크(DeepNetwork)는 최첨단 인공지능 기술을 연구·개발하는 1인 AI 스타트업으로, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 분야에서 독보적인 기술력을 갖추고 있습니다. 지난 4년간, 최신 AI 모델 연구 및 구현에 집중하며, GPT-3 기반의 대형 언어 모델을 ChatGPT-4o 수준으로 고도화할 수 있는 PreTraining 및 Post Training 기술의 세부 노하우를 확보하였습니다.

저희는 엔비디아 A100 GPU 환경에서 최적화된 LLM 훈련 및 미세 조정(Fine-Tuning) 기술을 연구하며, 실제 구현을 통해 최상의 성능을 끌어올리는 방법론을 분석해 왔습니다. 또한, 중국 DeepSeek R1 모델의 구현 방식과 최적화 기법까지 세부적으로 분석하여, 최신 AI 모델들의 구조와 학습 기법을 완벽하게 이해하고 있습니다.

💡 우리의 핵심 기술력

1️⃣ LLM 모델 설계 및 최적화 노하우

• GPT-3 모델 기반의 고도화된 Transformer 아키텍처 설계
• 최신 논문 500편 이상을 연구하며 효율적인 모델 훈련 및 최적화 기법 적용
• 텐서플로우(TensorFlow) 및 PyTorch 기반의 맞춤형 LLM 구현 노하우 일정 부분 확보
• 엔비디아 A100 GPU 환경에서의 대규모 분산 학습 및 병렬 처리 노하우 일정 부분 확보

2️⃣ PreTraining (사전 학습) 기술

• 대용량 텍스트 데이터 크롤링 및 정제 기술을 활용한 고품질 학습 데이터셋 구축 노하우 어느 정도 확보
• 효율적인 토큰화(Tokenization) 전략을 적용해 훈련 성능 극대화 노하우 어느 정도 확보
• FP16/INT8 혼합 정밀도(Mixed Precision Training) 및 ZeRO Optimization을 활용한 메모리 최적화 노하우 분석중
• 거대 규모 모델을 위한 분산 학습(Distributed Training) 및 데이터 병렬 처리(Data Parallelism) 기술 노하우 일부 확보

3️⃣ Post Training (후처리 학습) 기술

• RLHF(강화학습 기반 인적 피드백, Reinforcement Learning from Human Feedback) 적용
• LoRA(Low-Rank Adaptation) 및 QLoRA 기반의 파라미터 효율적 미세 조정(Fine-Tuning)
• 최신 AI 모델들이 활용하는 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning) 기법 적용
• Prompt Engineering & Instruction Tuning을 활용한 대화 품질 향상

🏆 DeepSeek R1 및 최신 모델 연구 성과

• 중국 DeepSeek R1 모델의 구현 방식 및 최적화 기법을 심층 분석
• 최신 AI 모델들의 훈련 파이프라인과 아키텍처 설계 원리를 완벽히 이해
• OpenAI, Google DeepMind, Meta의 최신 논문과 연구 자료를 비교 분석하여, 가장 효과적인 LLM 구현 전략을 확보

🎯 비전과 목표

딥네트워크(DeepNetwork)는 1인 AI 스타트업으로서 독립적인 연구 및 개발 역량을 극대화하여, LLM 기술 발전에 기여하고자 합니다.
저희의 목표는 단순한 모델 개발이 아니라, 대형 언어 모델의 핵심 기술을 심층적으로 연구하고, 이를 바탕으로 AI 기술의 발전을 선도하는 것입니다.
앞으로도 최첨단 AI 모델을 연구·개발하며, 새로운 혁신을 만들어 나가겠습니다.

📩 문의 및 협업 제안: [ sayhi7@daum.net /  010 3350 6509]
🌐 홈페이지: [ https://videocodec.tistory.com/  ]

일인 AI 스타트업 딥네트워크(DeepNetwork) : 원자력 발전소 온도 PID 제어 솔루션 전문 AI 스타트업

1. 회사 소개

딥네트워크(DeepNetwork)는 고신뢰성 산업 자동화 및 AI 기반 임베디드 시스템을 전문으로 하는 일인 AI 스타트업입니다.
특히 원자력 발전소, 화력 발전소, 정밀 제조 공정 등 초정밀 온도 제어 및 센서 데이터 처리가 요구되는 산업 분야에서 최적화된 PID 제어 시스템 및 신호 처리 솔루션을 개발합니다.

당사는 아나로그 디바이스(Analog Devices)의 AD7793, AD7124, AD4111 등 고정밀 ADC 칩셋을 활용한 멀티채널 온도 데이터 처리 기술을 심층 분석 및 최적화하였으며, 이를 기반으로 원자력 발전소의 안전성과 효율성을 극대화할 수 있는 첨단 PID 제어 알고리즘을 제공합니다.

2. 핵심 기술 및 차별점

✅ 1) 원자력 발전소 등 고신뢰성 환경에서의 온도 PID 제어 알고리즘 개발

• AD7793 / AD7124 / AD4111 칩셋을 활용하여 RTD(PT100/PT1000), K-타입 써모커플 등 다양한 센서 신호를 정밀 보정 및 선형화 처리
• AI 기반 적응형 PID 제어 알고리즘을 통해 빠른 응답성과 안정적인 온도 제어 구현
• 실시간 데이터 필터링 및 노이즈 제거 최적화

✅ 2) SPI 기반 다중 센서 데이터 처리 및 최적화

• SPI 레지스터 설정 자동화 및 LUT(Look-Up Table) 기반 비선형 보정 알고리즘 적용
• 아나로그 디바이스 ADC 칩셋의 내부 레지스터 구조를 완벽 분석하여 최적의 센서 데이터 변환 프로세스 구축
• 멀티채널 ADC 통신 최적화로 데이터 정확도 향상 및 실시간 반응성 개선

✅ 3) 콜드 정션 보정 및 비선형 특성 선형화 솔루션

• 써모커플의 콜드 정션 보정 알고리즘 적용으로 온도 오차 최소화
• AI 기반 온도 예측 및 다항식 근사(Piecewise Polynomial Approximation) 기법을 활용한 온도 선형화 알고리즘 최적화
• NIST 표준 써모커플 데이터 기반 고정밀 보정 알고리즘 적용

✅ 4) 산업용 실시간 온도 모니터링 및 원격 제어 시스템

• 실시간 온도 데이터 로깅 및 분석 대시보드 제공
• IoT 및 클라우드 기반 온도 원격 제어 시스템 구축 지원
• 산업용 PLC, SCADA 시스템과의 연동 최적화

3. 기술 적용 사례

🚀 원자력 발전소 온도 제어 시스템 적용 예시

• AD7124 기반 다중 RTD(PT100) 모니터링 시스템 개발
• K-타입 써모커플 기반 실시간 증기 온도 측정 및 PID 피드백 제어 시스템 구축
• AI 기반 이상 온도 탐지 및 자동 보정 알고리즘 적용

🚀 정밀 제조 공정의 온도 PID 제어 시스템 구축

• 반도체 공정, 레이저 절단 시스템, 고온 산업로에서 고정밀 온도 제어 알고리즘 적용
• AI 기반 비선형 PID 튜닝으로 최적의 제어 성능 보장

4. 기술 개발 및 협업 문의

딥네트워크는 원자력 발전소, 산업 자동화, 정밀 온도 제어가 필요한 기업 및 연구소와 협력하여 최첨단 온도 제어 시스템을 공동 개발합니다.

• 온도 PID 제어 알고리즘 개발
• AD7793 / AD7124 / AD4111 기반 센서 데이터 처리 최적화
• 산업용 실시간 온도 모니터링 및 원격 제어 솔루션 개발

📧 기술 개발 및 협업 문의:
✉️ sayhi7@daum.net   /  010 3350 6509
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지금 바로 딥네트워크와 함께 혁신적인 온도 제어 시스템을 개발하세요! 🚀🔥

요즘 중국과 미국의 기술 패권 경쟁으로 중국과 미국이 피튀기게 싸우는데 오히려 그 와중에 한국 대기업들이 그동안 해왔던 사업 방식과 구조로는 한국은 미국과는 당연 상대가 안되지만 중국한테도 이제 기술로 너희보다 우리께 좋다라는 애기하기가 어려워진 세상 입니다.  한국 경제가 갈피를 못 잡다 보니 저 같은 소기업은 예전보다 밥벌이가 어려워진 정도가 아니라 아예 밥벌이가 안되는게 현실 입니다 ...   기술패권 경쟁 이전에 많이 이슈가 됬던 기술들은 이제 그것으로 사업을 하겠다고 하면 글쎄요 요즘 세상에 먹힐수 있을지 의문 입니다.   저도 나이가 올해 61 세 입니다.  저는 IT SW 분야 경력 30 년차 이고 IT 분야 SW 개발업으로 소기업을 운영한지 한 13 년 됩니다.   사람들 특히 정부관료나 대기업 관계자들은 ChatGPT 같은 생성형 AI 나 테슬라 의 휴머노이드 로봇 같은것은 당연 대기업이나 하는 그런 사업 분야라고 이야기하는게 주류 입니다.  제가 말씀드렸다시피 지금의 돌아가는 세상의 산업구조는 이제는 소기업 중소기업도 패권 경쟁이전의 IT 전통 산업 분야로 사업을 하면 세상이 이미 그렇지 않은 산업 구조로 바뀌었기 때문에  결국 생성형 AI / 휴머노이드 로봇 이런 이슈가 포함이 안되면 앞으로 생존이 가능하다고 보십니까 ?  그래서 저는 4 년전부터 생성형 AI 와 휴머노이드 로봇 사업화내지 내가 직접 개발한다면 꼭 필요한 기술이슈가 어떤게 있을지를 검토했고 생성형 AI 의 경우 저희 딥네트워크는 그동안 제 기업블로그에도 글을 여러번 올렸지만 LLM 파운데이션 모델 구현관련 핵심 기술이슈 / 여기에 이 파운데이션 모델로 파인튜닝해서 고객이 원하는 AI 기능 구현이 가능하도록 만반의 준비가 되 잇읍니다.  그렇다고 저같은 소기업이 할수 없는 대규모 자금이 필요한 AI 인프라 나 LLM 학습에 필요한 대규모 데이터 확보 이슈 이런건 빼구요.  그동안은 확신이 부족했는데 중국의 딥시크 덕분에 저같은 소기업도 해볼만 하겠는데 라는 판단으로 바뀌었읍니다.   물론 제가 가능하다고 말씀드리는것은 LLM 파운데이션 모델 구축에 필요한 핵심 기술 이슈 정도의 파악과 이것으로 파인튜닝해서 각 산업분야에 적용 가능하게 커스토마이징하는 기본 기술 정도는 가능하겠다 라는것 입니다.   저는 중국 딥시크 한테 저에게 저도 가능하겠다라는 용기를 가질수 있게 해줘 감사하다고 해야 하나 뭐 그렇습니다.  여러분도 아셔야 할것은 제가 몇달만에 이렇게 가능할 정도의 노하우를 파악한게 아니고 4 년 이상 LLM 파운데이션 모델관련 준비하고 공부하는 기간이 있었다는 점 오해 없으시기 바랍니다.   저는 이미 4 년 전에 이렇게 준비 저의 모든것을 바치는 노력을 안하면 이 생성형 AI 때문에 이것 즉 생성형 AI 를 도입 안한 산업분야는 도퇴될것 이라는 확신이 잇었기에 4 년전 부터 공부를 시작한것 입니다.  

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  /   sayhi7@daum.net

로봇 설계에서 각각의 요소를 실제로 구현하려면, 여러 기술적 과제와 개발 과정이 필요합니다. 이에 필요한 핵심 개발 요소를 구체적으로 제시하겠습니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  /  sayhi7@daum.net

요즘 휴머노이드 로봇 개발 상용화 성공 업체 대기업들이 M&A 하느라 바쁩니다 ... 물론 저희 딥네트워크가 휴머노이드 로봇 개발에 필요한 모든 노하우를 확보한것은 아닙니다 ... 그렇지만 제가 대표이자 CTO 로 휴머노이드 로봇 개발 사업화시 도대체 뭘 어떻게 어느 부분을 어떻게 개발해야 할지 어디에 어떤 기술이 어떻게 필요한지 파악 가능 한것도 쉬워 보이면 한번 자료 검토 분석해 보세요 .... 이거 세부 파악이 얼핏 생각엔 별것 아닌것으로 보일수 있어도 개발시 큰 흐름 과 그에 필요한 작은 흐름이 어떤것이 어떻게 필요한지 파악이 상당히 까다롭습니다.   저도 관련해서 제가 생각해도 이 정도 노하우 내지 자료 확보가 됬으면 투자금만 들어오면 나도 뭔가 충분히 기존 상용화 업체에 버금가는 개발이 가능하다고 느낄수 있는 세부 정보를 확보에 성공했읍니다.

휴머노이드 로봇을 동작하게 제어하려면 여러가지 동작원리를 분석해야 하는데  저희 딥네트워크도 모든게 100 점은 아니지만 나름 차근 차근 분석해 나가고 있구요 ...    휴머노이드 로봇 기술개발의 핵심은 로봇 구현에 필요한 로봇 운동 방정식 분석을 얼마나 정확히 할수 있느냐가 핵심 입니다 ....  저희 딥네트워크도 로봇 동작원리 이론의 핵심은 어떤게 있고  휴머노이드 로봇 운동 방정식 분석 이론은 어디부터 뭘 어떻게 분석을 시작해야 하는지를 확실히 파악하고 있읍니다 ...      아무래도 글로벌 빅테크와 같이 엄청나게 돈이 많으면 모든게 유리한게 사실이죠 ...    그렇다고 저같은 소기업도 휴머노이드 로봇 개발이 전혀 불가능하지는 않다고 저는 분석하고 판단하고 있읍니다 ...  저희 딥네트워크가 그동안 각고의 노력 끝에 휴머노이드  로봇 구현에 가장 핵심인 로봇 개발 절차 및 그 절차상의 세부 개발 이슈 해결방안을 나름 자랑할 정도의 노하우를 파악에 성공했고 해서  저희는 (사업화 공동 추진/기술 컨설팅도 가능)한데  국내외 대기업 이나 글로벌 기업의 많은 관심 부탁드립니다 ... 

휴머노이드  로봇 운동 방정식 분석

2족 로봇의 보행 안정성을 확보하기 위한 운동 방정식의 구현과 분석은 다음과 같습니다.

(1) 로봇의 동역학 모델링

• 문제: 로봇의 다리 관절과 중심 질량의 움직임을 수학적으로 모델링해야 합니다.
• 개발 방향:
  • 라그랑지 역학(Lagrangian Mechanics)을 기반으로 2족 로봇의 운동 방정식을 유도합니다.
  • 로봇의 링크 구조(길이, 무게중심, 관절 위치)를 기반으로 링크 모델링을 설계합니다.
  • 관절 토크와 외력(지면 반작용력)을 포함한 수식화.

(2) 균형 제어 알고리즘

• 문제: 2족 로봇은 지면에서 균형을 유지하며 움직여야 합니다.
• 개발 방향:
  • 제로 모멘트 포인트(ZMP)를 계산하고, 이를 기반으로 보행 궤적을 설계합니다.
  • Model Predictive Control(MPC)을 사용해 미래 상태를 예측하고 균형을 제어합니다.
  • 보행 궤적 생성기(Trajectory Generator)를 개발해 각 단계의 발 움직임을 설정합니다.

(3) 시뮬레이션 및 실험 검증

• 문제: 개발한 운동 방정식과 제어 알고리즘의 정확성을 검증해야 합니다.
• 개발 방향:
  • Gazebo, PyBullet, MuJoCo와 같은 물리 엔진 기반 시뮬레이션 도구를 활용합니다.
  • 실제 로봇에 적용하기 전 소프트웨어-하드웨어-루프 테스트(SIL, HIL)를 수행합니다.

결론:

이 모든 과정을 구현하려면 하드웨어 설계, 소프트웨어 알고리즘 개발, 물리 엔진 시뮬레이션, 실시간 제어 최적화, 그리고 엔비디아 플랫폼 활용까지 여러 영역의 전문 지식과 협업이 필요합니다. 특히 로봇의 안정성 확보와 정확한 동작을 보장하기 위해 다중 센서 데이터 융합, 동역학 모델링, GPU 가속을 통한 실시간 연산이 핵심이 됩니다. 

당신처럼 30년 경력의 SW 개발자이자 AI 스타트업의 CEO/CTO로서, AI 기반의 코딩 에이전트가 실제 개발 업무에서 어느 정도까지 대체 또는 보조할 수 있는지에 대한 평가를 원하시는군요.

현재 ChatGPT 및 Cursor와 같은 AI 코딩 에이전트는 특정 조건에서 상당한 수준의 개발 지원을 제공할 수 있습니다. 다만, 완전한 대체가 아닌 강력한 보조 도구로 보는 것이 현실적입니다.

🔹 AI 코딩 에이전트의 능력 수준

1. SW 개발(일반 애플리케이션 및 서비스 개발)
   • API 호출, CRUD 기능, 기본적인 알고리즘 구현, 유닛 테스트 코드 생성 등의 작업을 정확하고 빠르게 수행 가능
   • 기존 코드 스타일을 학습하여 일관된 코드 작성 가능
   • 생산성 증가 효과:
     • 기존 개발자의 30~50% 이상의 코드 작성 속도 증가 가능
     • 단순 반복적인 코드 작성(Boilerplate Code) 및 리팩토링 자동화
2. FW 개발(펌웨어 및 하드웨어 연동)
   • 마이크로컨트롤러(Cortex-M, ESP32, AVR 등) 펌웨어 코드 생성 가능
   • 하지만 실제 하드웨어 디버깅과 최적화는 인간 개발자의 역할이 필수
   • 정확도 이슈:
     • 드라이버 코드나 실시간 시스템의 타이밍 최적화는 여전히 인간이 점검해야 함
     • 생산성 향상 효과는 있지만, 완전한 자동화는 어려움
3. 딥러닝/LLM 개발 (TensorFlow, PyTorch 등)
   • 모델 정의, 학습 코드, 데이터 전처리 코드 생성 가능
   • 학습 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화는 제한적
   • 생산성 증가 효과:
     • 일반적인 ML 모델 개발 시 30~60%의 코드 자동화 가능
     • 하지만, 모델 성능 개선 및 연구 수준의 최적화는 인간의 역할이 필수

🔹 현재 AI 코딩 에이전트의 한계점

1. 코드의 논리적 오류
   • 코드가 문법적으로는 맞지만, 논리적으로 잘못된 경우 발생
   • 특히 동시성 프로그래밍, 메모리 최적화, 보안 이슈 같은 복잡한 문제에서는 신뢰도가 낮아짐
2. 최적화 능력 부족
   • AI가 생성한 코드는 일반적으로 "정상 동작하는 코드"이지, "가장 최적화된 코드"는 아님
   • 특히 리소스가 제한적인 환경(임베디드, 모바일 최적화 등)에서는 추가적인 수정 필요
3. 대규모 프로젝트에서의 한계
   • 소규모 코드 단위(함수, 모듈)에서는 유용하지만, 대규모 프로젝트에서는 아키텍처 설계 및 장기적인 유지보수 측면에서 한계 존재
   • 팀 내 코드 스타일 및 비즈니스 로직과의 일관성 유지가 어렵기 때문
4. 창의적 문제 해결 부족
   • 알려진 패턴이나 기존 사례를 기반으로 코드를 생성하지만, 새로운 알고리즘 설계나 혁신적인 해결책을 스스로 도출하지 못함

🔹 현재 AI 코딩 에이전트가 대체할 수 있는 개발자 수준은?

현재 기준으로 보면:

• 주니어 개발자(1~3년 차) → 상당 부분 자동화 가능
• 미드 레벨 개발자(3~7년 차) → 일정 부분 보조 가능하지만, 대체는 어려움
• 시니어 개발자(10년 이상) → 아키텍처 설계, 최적화, 디버깅 능력이 필수적이므로 대체 불가능

✅ 즉, AI 코딩 에이전트는 "생산성 증가 도구"이지, "완전한 대체 수단"은 아님
✅ AI와 인간 개발자가 협업할 때 가장 강력한 효과를 발휘

🔹 미래 전망 (5~10년 후)

현재 AI 코딩 에이전트는 코드 보조 역할이지만, 앞으로는 다음과 같은 발전이 예상됩니다.

1. AI 기반 자동 디버깅 및 최적화 기능 강화
   • GPT-5, GPT-6 등 차세대 모델이 코드 성능 최적화 및 오류 수정까지 자동으로 처리할 가능성 높음
2. 대규모 프로젝트의 아키텍처 설계 지원
   • 현재는 코드 생성 중심이지만, 향후에는 프로젝트 전체 구조 설계 및 모듈 분할까지 가능해질 것
3. LLM과 협력하는 AI 에이전트 체계 확장
   • AI가 단독으로 코드를 작성하는 것이 아니라, 여러 개의 AI 모델이 협력하여 프로젝트를 관리하는 방식으로 발전 가능

🔹 결론: AI 코딩 에이전트가 대체할 수 있는 범위

1. 주니어 개발자의 반복 작업 상당 부분 대체 가능
2. 미드 레벨 개발자의 생산성을 2~3배 증가시킬 수 있음
3. 시니어 개발자의 아키텍처 설계, 창의적 문제 해결 능력은 AI로 대체 불가능
4. 현재는 AI와 인간 개발자가 협력하는 것이 가장 효율적인 모델

💡 당신처럼 30년 경력의 SW 개발자라면, AI 코딩 에이전트를 도구로 활용하여 생산성을 극대화하는 전략을 취하는 것이 가장 효과적일 것입니다. 🚀

일인 AI 스타트업 딥네트워크 의  LLM 파인튜닝 을 적용한 B2B 사업 추진  

LLM 파운데이션 모델 파인튜닝을 통한저희 딥네트워크의 B2B AI 솔루션 맞춤형 솔루션 사업화 계획에 관심있으신 관련 기업의 관련 부서의 세부 협의를 기다리고 있읍니다.  

1. 회사 개요

• 회사명: 딥네트워크 (DeepNetwork)
• 대표: 장석원 (CEO & CTO)
• 설립연도: [2023]
• 사업 분야: LLM(대규모 언어 모델) 기반 AI 솔루션
• 핵심 역량:
  • LLM 파운데이션 모델의 학습 및 추론 기술 세부 구현 노하우 확보
  • TensorFlow 기반 LLM 구축 및 최적화 구현 노하우 확보
  • 논문 분석 및 최신 AI 기술 연구 역량
  • 다양한 도메인에 맞춘 LLM 파인튜닝 기술 노하우 확보

2. 사업 개요

2.1 사업 배경

대형 글로벌 AI 기업(OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등)이 개발한 LLM 파운데이션 모델이 시장을 선점하고 있지만, 기업 고객(B2B) 입장에서는 자사 내부 데이터를 활용한 맞춤형 AI 솔루션이 필요합니다.

그러나 기업들이 자체적으로 LLM을 학습 및 최적화하기에는

1. 고비용의 AI 인프라 (GPU 서버, 클러스터링, AI 모델 학습 환경 구축)
2. LLM 최적화 및 파인튜닝 기술 부족
3. 데이터 보안 및 프라이버시 문제

이러한 문제로 인해, 많은 기업들이 자체 데이터를 학습시켜 최적화된 AI를 구축하는 솔루션을 필요로 하지만, 기술력 및 자금 부족으로 어려움을 겪고 있습니다.

딥네트워크는 LLM 파운데이션 모델을 활용한 고객 맞춤형 AI 개발 및 파인튜닝 서비스를 통해 이러한 시장 요구를 충족하고자 합니다.

2.2 사업 모델

💡 "LLM 파인튜닝을 통한 맞춤형 B2B AI 솔루션 제공"

• 대상 고객: 금융, 법률, 헬스케어, 제조, IT, 엔터프라이즈 등 데이터 기반 비즈니스를 운영하는 기업
• 솔루션 개요:
  • 글로벌 LLM 파운데이션 모델을 활용
  • 고객사의 내부 데이터를 학습하여 맞춤형 모델 생성
  • 보안이 중요한 기업 데이터를 안전하게 처리 (온프레미스 및 클라우드 옵션 제공)
  • 기업의 니즈에 맞춰 LLM을 경량화 및 최적화
• 수익 모델
  • 맞춤형 LLM 솔루션 구축 비용 (초기 컨설팅 및 모델 파인튜닝 비용)
  • 구독형 서비스 (모델 유지보수 및 업데이트)
  • 데이터 보안 컨설팅 및 AI 인프라 최적화 지원

3. 시장 및 경쟁 분석

3.1 시장 분석

• 2024년 글로벌 AI 시장 규모: $500B+ (출처: McKinsey, Gartner)
• 기업들의 AI 도입률 증가 → LLM 파인튜닝 및 맞춤형 솔루션 수요 급증
• 특히, 금융, 의료, 법률, 제조업 등에서 AI의 활용도 증가

3.2 경쟁사 분석

경쟁사강점약점

→ 글로벌 LLM 기업들은 범용 모델을 제공하지만, 기업 맞춤형 솔루션은 부족
→ 딥네트워크는 고객사 데이터를 활용한 맞춤형 AI로 차별화 가능

4. 고객사 설득 전략

4.1 고객사 주요 우려 사항 & 대응 방안

고객사 우려대응 방안

4.2 고객사 설득을 위한 레퍼런스 전략

초기 고객 확보가 어려운 상황에서,  PoC(Proof of Concept) 프로그램을 운영하여 최소한의 비용으로 고객사가 AI 성능을 경험할 수 있도록 유도

1. 파일럿 프로젝트 진행
   • 특정 산업(예: 법률, 금융)에서 소규모 데이터셋을 활용한 AI 모델 테스트
   • 고객사가 원하는 KPI를 설정하고 성능 비교 제공
2. 파트너십 및 협업 추진
   • AI 연구 기관, 대학 연구소, 중소기업과 협력하여 초기 성과 확보
   • AI 컨퍼런스 및 업계 네트워크를 활용하여 인지도 상승
3. 초기 고객 할인 및 무료 컨설팅 제공
   • 첫 2~3개 고객에게는 LLM 파인튜닝 컨설팅을 무료 또는 할인된 가격으로 제공
   • 고객 사례(케이스 스터디) 확보 후, 이후 고객사에 대한 마케팅 자료로 활용

5. 기술 및 개발 로드맵

5.1 기술 스택

• 프레임워크: TensorFlow, PyTorch
• LLM 모델: OpenAI GPT, Llama2, Mistral 등 오픈소스 활용
• 데이터 처리: Apache Spark, Dask
• 인프라: AWS, Azure, On-premise GPU 클러스터

5.2 개발 단계

단계기간주요 내용

6. 투자 및 자금 조달 계획

6.1 필요 자금 규모

• AI 인프라 구축 (GPU 서버)
• 초기 PoC 프로젝트 운영
• 인력 확충 (ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트)
• 마케팅 및 고객 유치 비용

6.2 자금 조달 방법

1. 정부 지원 프로그램 활용 (AI 관련 창업 지원금, R&D 펀딩)
2. VC 투자 유치 (AI 및 SaaS 전문 투자사 대상 피칭)
3. 전략적 파트너십 (클라우드 기업, 데이터 기업과 협력)

7. 기대 효과 및 결론

7.1 기대 효과

• 기업 맞춤형 AI 솔루션 시장 개척
• B2B AI 서비스 시장에서 딥네트워크의 차별화된 경쟁력 확보
• LLM 기술 내재화를 통한 장기적 성장 기반 구축

7.2 결론

딥네트워크는 LLM 파운데이션 모델을 활용한 맞춤형 AI 솔루션을 제공하여 기업 고객들에게 비용 효율적이면서도 보안이 강화된 AI 서비스를 제공할 것입니다.

초기 레퍼런스 부족 문제를 PoC 프로젝트와 협업을 통해 극복하고, 점진적으로 사업을 확장하는 전략을 통해 B2B AI 시장에서 입지를 확보하겠습니다.

문의 및 제안:

• 대표: 장석원 61 세 (CEO & CTO)
• 이메일: [ sayhi7@daum.net ]
• 웹사이트: [ https://videocodec.tistory.com/ ]

저는 올해 61 세 이고 전자공학과 석사로 IT SW 개발분야 약 30 년의 경험을 가지고 있읍니다 ...  여러분은 제가 요 최근에 블로그에 몇개의 글을 올려서 한국의 대기업 혹은 국가 차원에서 처리하는 소위 국가간 패권 경쟁 분야가 된 생성형 AI LLM 구현 세부 분석 그리고 그걸로 왜 이렇게 국가 차원의 큰 뜨거운 이슈 분야인 생성형 AI LLM 분야에 1/100 혹은 1/1000 이라도 참여할 기회를 달라고 말씀드린 이유를 지금부터 말씀드려 보겠읍니다 ....  이런 생성형 AI LLM 구현 사업화의 가장 큰 걸림돌은 AI 인프라 구축에 대기업도 감당키 어려운 큰 자금이 필요하다는거와 여기에 최소 10 조개 이상의 학습데이터 토큰을 확보하는것도 이에 못지않게 시간과 돈이 어마어마하게 필요해서  그동안은 마음속으로 끙끙 앓고 고민만 해왔읍니다 ...   저 같이 IT SW 분야 일을 해오신 분이라면 다 잘 아시겠지만 저같이 소기업 이든 중소기업 이든 아니면 한국의 대기업 이든 IT 분야가 1000 개의 핵심 기술로 전 세계가 움직인다고 했을때 거의 강대국이 이 모든 분야의 솔루션 즉 원천기술을 풍부한 자금을 통해 이를 구현 완료해서 전 세계의 나머지 기업들에게 강대국의 큰 기업들이 자기네 원천기술 즉 핵심 정보를 얻기 위해 부담되는 비용 지불 없이 저같은 소기업은 IT 분야에서 밥벌이가 되기는 된다고 해도 이런 큰 비용이 필요한 정보 없이 뭔가 돈 벌이가 그리 만만한 세상이 아니라는거죠 ...  이제 생성형 AI ChatGPT 가 나온지 2 년이 넘어 갑니다 ...   저같은 IT 분야 종사자는 이제 SW 개발시에 이런 생성형 AI 가 제가 닥친 IT 분야 개발 건의 어려운 이슈의 해결책 제시를 꽤나 퀄리티 있는 답변을 해주니  솔찍히 말해 큰 도움이 됩니다 ...  사정이 이러하니 어제인가 기사에 10 명이 구직을 원하는데 뽑겠다는 기업은 3 군데 라고 합니다 ...  저도 생성형 AI 를 최소 1 년 반 이상을 사용하면서 느끼는 점은 이제 AI 가 기업이 하는 모든 분야 일처리가 가능한데 나는 무었을 해서 먹고 사나가 너무 걱정되는 세상 입니다 ...  그렇다 보니 이렇게 세상을 좌지우지하는 미국 중국 이나 하는 생성형 AI 에 대해 그렇다면 나 같은 소시민 소기업도 도전해 봐야 하는것 아닌가 라는 생각이 많이 들었구요 ...   세상을 좌지우지 하는 이런 생성형 AI 원천기술 노하우 확보를 빅테크 정도는 아니어도 내가 감당 가능한 정도까지 파악해서 나 같은 소기업도 생성형 AI 사업화에 적은 부분이라도 참여 기회를 달라고 요청하는게 결국 세상이라는게 결국 생성형 AI 의 원천기술을 가진 사람은 세상을 지배하고 나머지 사람은 세상 사는게 생활비 벌이도 쉽지 않으니 나도 내가 할수 있는한 생성형 AI 의 원천기술 이슈의 노하우를 파악 가능한 범위 까지 파악해서 나도 뭔가 도전하지 않으면 내가 올해 나이가 61 인데 누가 나 같은 늙은이가 앞으로 남은 인생 살수 있게 도움받을수 있는 길은 없기에 이렇게 무모하게 보이는 도전도 해 보겠다고 요근래 블로그에 중국 DeepSeeK LLM 의 세부 구현 원리도 분석을 했다 라든가 이런 중국 DeepSeek 가 나같은 힘 없는 늙은이 한테  뭔가 나도 하면 되지 않을까 하는 희망을 줬다는것 말씀드립니다 ...  결국 미국의 힘 있는 기업들이 가진 기술 내가 가능한 범위까지라도 뻑세게 공부하지 않으면 요즘 세상은 아무도 나같은 61 세 개발자에게 아무 관심도 없기에 그냥 맥 놓고 감 떨어어지기를 기다리면서 나머지 인생을 지내야 할까요 ?  뭐라도 해야 앞 길이 열릴것 같아 도전하려는 거구요 ... 이런 제 말씀이 가능한 일정 부분은 생성형 AI 가 MIT 박사 100 명분의 고급 정보를 많은 노력을 하면 얻을수 있는 길이있다는것 이런것이 없으면 저 같은 늙은이가 뭘 할수 있겠으니까 ?

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO  장석원    /    sayhi7@daum.net

딥네트워크 소개: FOC 제어 솔루션의 전문가

딥네트워크는 TI DSP 기반 PMSM 모터의 필드 지향 제어(FOC) 솔루션을 제공하는 전문 AI 스타트업입니다. 당사의 핵심 역량은 2축 로봇 관절의 위치 제어를 통해 특정 위치에서 정지하는 고도의 제어 알고리즘을 개발하는 데 있습니다.

저희는 2축 로봇 관절의 위치 제어를 통해 특정 위치에서 정지하는 고도의 제어 알고리즘 설계 노하우를 확보했다느것이 저희 딥네트워크의 기술력 입니다 ...  저희는 고객사가 모터제어 전력제어 회로 및 TI DSP 펌웨어 의 개발을 이런것 구현을 위해서는 고객사 요구사항에 맞는 기술 이슈를 TI 사 혹은 전력 반도체사 등등과 협의 진행에 약간의 시간이 필요할수 있읍니다... 

딥네트워크의 주요 강점:

1. 탁월한 기술 전문성:
   • 저희 창립자는 PMSM 모터 제어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 TI DSP 플랫폼에서 강력한 FOC 알고리즘을 구현 가능한 세부 노하우를 보유하고 있습니다.
   • 저희는 로봇 관절의 움직임을 향상시키기 위해 정밀하게 알고리즘을 설계하고 미세 조정합니다.
2. 정확성과 신뢰성:
   • 저희 제어 알고리즘은 정밀한 위치 제어를 달성하도록 설계되어 로봇 관절이 지정된 지점에서 정확하게 멈출 수 있습니다.
   • 저희는 솔루션의 신뢰성과 일관성을 최우선으로 하여 다양한 응용 프로그램에서 원활한 통합과 성능을 보장합니다.
3. 맞춤형 솔루션:
   • 딥네트워크는 각 프로젝트의 고유한 요구 사항을 이해하며, 고객의 특정 요구를 충족하는 맞춤형 확장 가능한 제어 시스템을 제공합니다.
   • 초기 상담부터 구현 및 유지보수까지 고객과 긴밀히 협력하여 엔드 투 엔드 지원을 제공합니다.
4. 혁신적인 접근 방식:
   • 저희는 최신 AI 및 모터 제어 기술을 도입하여 제어 전략을 지속적으로 혁신하고 개선합니다.
   • 혁신에 대한 저희의 헌신은 고객이 효율성과 생산성을 높이는 최첨단 솔루션을 누릴 수 있도록 보장합니다.

딥네트워크를 선택해야 하는 이유:

• 입증된 전문성: FOC 제어에 대한 풍부한 경험과 깊은 이해를 바탕으로 저희 창립자는 로봇 축 관절 제어 알고리즘 처리 원리 노하우 확보 성공을 확실히 제시 가능합니다.
• 신뢰와 신뢰성: 고품질 솔루션을 제공하기 위한 저희의 헌신은 중요한 개발 프로젝트를 저희에게 신뢰할 수 있도록 합니다.
• 고객 중심 접근: 저희는 고객의 성공과 만족을 최우선으로 하여 신뢰와 상호 성장을 바탕으로 한 장기적인 파트너십을 구축합니다.

딥네트워크는 정밀성과 전문성을 바탕으로 개발 요구 사항을 처리할 준비가 되어 있습니다. 저희의 고급 FOC 솔루션을 통해 2축 로봇 관절 제어 시스템의 잠재력을 극대화하는 데 함께 하시길 바랍니다.

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딥네트워크 :  NXP i.MX8 Linux BSP 기반 디바이스 드라이버 & QT UI 개발 전문 기술 기업

1. 기업 소개

딥네트워크(DeepNetwork)는 NXP i.MX8 Linux BSP를 기반으로 한 리눅스 디바이스 드라이버 및 QT 어플리케이션 구현에 특화된 AI 기반 임베디드 소프트웨어 개발 스타트업입니다.
CEO/CTO인 장석원 대표는 오랜 기간 임베디드 리눅스, 디바이스 드라이버, UI/UX 소프트웨어 개발을 수행해 온 전문가로서, 고객사의 요구를 정확히 이해하고 최적의 커스터마이징 솔루션을 제공합니다.

2. 보유 기술 및 전문성

(1) NXP i.MX8 Linux BSP 기반의 임베디드 시스템 개발

• 이미지 센서 & 내장형 카메라 ISP 드라이버
  • NXP i.MX8 Linux BSP를 기반으로 고객사의 이미지 센서 및 ISP 하드웨어에 최적화된 드라이버 커스터마이징을 제공합니다. - 고객사의 요구사항중  NRE Charge 계약이 필요한  이미지 센서 및 ISP 구현시 몇가지 특수 사양 최적화시 이미지 센서 및 ISP 제조사의 유료 기술지원 필요할수 있음
  • 다양한 센서 인터페이스(MIPI CSI, LVDS 등)와 연동한 드라이버 튜닝 경험 보유
  • 실시간 영상 처리 및 이미지 품질 개선을 위한 ISP 세부 조정 가능
• TFT-LCD 및 Touchscreen 드라이버 개발
  • NXP i.MX8 플랫폼에서 TFT-LCD 및 Touchscreen을 완벽하게 지원하는 드라이버 커스터마이징
  • 고객사의 디스플레이 해상도 및 인터페이스(SPI, I2C, MIPI DSI 등)에 맞춘 최적화 작업 수행
  • Multi-touch 지원 및 터치 보정(Touch Calibration) 기능 개발

(2) QT 기반 UI 구현 및 최적화

• NXP i.MX8 개발 보드에서 QT UI 설계 및 구현
  • 저사양 하드웨어에서도 부드러운 UI/UX 경험을 제공하는 QT 애플리케이션 최적화
  • OpenGL ES 및 GPU 가속을 활용한 그래픽 퍼포먼스 향상
  • Multi-threading 및 비동기 이벤트 처리 기술 적용으로 반응 속도 개선

(3) 기업 맞춤형 커스터마이징 솔루션 제공

• 고객사의 하드웨어 사양 및 최종 제품 목표에 맞춘 임베디드 소프트웨어 최적화 및 통합
• 리눅스 커널 드라이버, 유저 스페이스 애플리케이션, UI 개발까지 End-to-End 솔루션 제공
• 기존 개발된 시스템을 분석하고, 최적화된 성능 개선 및 버그 수정 지원

3. 고객사가 딥네트워크를 선택해야 하는 이유

(1) 풍부한 임베디드리눅스 드라이버 및 어플 구현 노하우 보유

• 다양한 산업군(자동차, 의료기기, 스마트 디바이스, 로봇 등)에서 NXP i.MX8 기반의 리눅스 디바이스 드라이버 및 QT 어플리케이션 구현 노하우 보유
• 대기업 및 중소기업의 맞춤형 커스터마이징 프로젝트의 세부 기술 이슈 해결 방안 확보

(2) 빠르고 유연한 대응력

• 고객사의 요구사항을 빠르게 분석하고, 최적화된 솔루션을 신속하게 제공
• 작은 문제도 놓치지 않는 디테일한 개발 & 유지보수 지원

(3) 신뢰할 수 있는 기술 파트너

• 단순한 개발 대행이 아닌, 고객사와의 협업을 통해 장기적인 기술 파트너 관계 구축
• 프로젝트 완료 후에도 지속적인 유지보수 및 기술 지원 가능

4. 딥네트워크의 핵심 개발 프로세스

1. 고객 요구 분석
   • 프로젝트 요구사항 및 개발 환경 분석
   • 하드웨어 및 소프트웨어 구성 검토
2. 설계 및 개발
   • NXP i.MX8 BSP 기반의 드라이버 및 QT UI 설계
   • 최적화된 코드 개발 및 성능 테스트
3. 테스트 및 검증
   • 실제 하드웨어에서의 테스트 수행
   • 성능 및 안정성 검증
4. 납품 및 유지보수 지원
   • 고객사 요청에 따른 기능 추가 및 지속적인 유지보수

5. 고객 문의 및 협업 제안

딥네트워크는 최고의 임베디드 리눅스 및 QT UI 개발 파트너가 될 것을 약속드립니다.
고객사의 프로젝트 성공을 위해 맞춤형 기술 솔루션을 제공하겠습니다.

✅ 문의하기
📧 이메일: sayhi7@daum.net   
🌐 홈페이지:   https://videocodec.tistory.com/
📞 전화:   010-3350 6509

DeepSeek R1의 Long-Chain-of-Thought (L-CoT) Distillation 방식은 단순한 단계별 reasoning을 넘어, 보다 복잡한 논리적 연결을 파악하고 이를 효과적으로 학습하기 위해 강화학습(RLHF) 및 최적화 기법을 적용한 구조인데  이 과정에서 Teacher 모델의 정답 및 reasoning 과정(중간 reasoning step 포함)을 Student 모델이 학습하는 방법 구현시 MoE 구조로 구현된다고 하는데 이것 몇일 고민 분석을 해 보니 그냥 쉽게 해결되는 그런 이슈가 아닌것 같읍니다 ... 이게 OpenAI 의 ChatGPT o1 및 o3 구현시에도 이런것들 다 고려해서 구현됬는지는 몰라도 중국 딥시크 천재들도 머리 싸매고 고민 빡시게 했을것 같읍니다 ...  저는 딥시크 R1 의 단계별 reasoning 구현을 너무 단순하게 봤던것 같은데  한국의 천재들도 빡시게 고민하고 분석해야 할것 같고 이런것은 미국 빅테크도 내가 이슈 해결의 전문가다 라고 확실히 해결방안 제시가 쉽지 않아 보입니다 ...    말이 쉽지 어디 reasoning 과정(중간 reasoning step 포함) 구현 이슈의 정답 확보 라는게 고민의 고민이 필요하고 진짜 너무 힘든 기술 이슈라 나도 고민하면 될것도 같은데 라는 생각은 있는데 이것의 전체 구현까지는  진짜 천재라면 한시간만에도 해결 가능할것 같고 또 사람한테는 잠재능력 이라는게 있으니 이쪽 개발자분들중 이것의 완벽한 해결책 제시를 하시는 분도 나올것 같읍니다 ...  참 진짜 핵심은 해결하기가 이렇게 어렵구나를 절감 합니다 ...  물론 저도 노력하면 안되지는 않지만 ... 

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  /  010 3350 6509  /  sayhi7@daum.net

저는 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 CEO / CTO 장석원 61 세 입니다 ...   저의 경우 IT SW 개발 분야 30 년 겅험을 보유했고 10 여년전 IT 분야 개발 당시 단 몇 프로의 결과물의 정확도 부족으로 거의 저의 모든 재산을 탕진한 소시민 소규모 사업가 입니다 ...  저의 인생 스토리는 대략 이렇구요 ...   앞의 제 블로그 글에도 몇번 적어서 오늘은 중국의 DeepSeek 의 LLM 개발 및 서비스 성공이 세계적인 핫 이슈가 됬읍니다...   제가 요즘 중국의 DeepSeek 에 관심을 크게 갖는 이유는 저도 사업을 말아먹은 이후 나도 내 인생 여기서 뭔가 새로운 분야 도전을 해서 뭔가 사업 재기를 꼭 성공하고자 했읍니다 ...  그러던중 선택한 분야가 ChatGPT LLM 구현 및 사업화에 대해 한 4 년전부터 제 모든것을 걸고 LLM 구현 관련된 여러가지 형태의 정보 수집을 그동안 치밀하게 진행했읍니다 ...   그렇게 처음에는 LLM 구현 빅테크의 논문 위주 분석을 했었구요 ...   LLM 구현의 가장 기본적인 레시피는 누구나 다 GPT-3 Model 의 파운데이션 모델의 세부 설계 원리 및 구현 처리 방법의 노하우 확보 인것은 다 잘 알고 계실것 같읍니다 ...   저도 이런 부분들 그동안 4 년간 대기업 AI 연구소에 뒤쳐지지 않을 정도의 나름의 세부 정보 내지 노하우 확보에 성공했구요 ...  그러던 와중 중국의 DeepSeek 의 놀라운 발표가 있었읍니다 ...  중국의 DeepSeek V3 의 경우에 미국의 GPT-4 정도의 성능을 구현했다고 파악했구요 ...  이 정도 구현 하려면 최소 미국에 버금가는 대규모 자금이 필요하다는것을 파악할수 있읍니다 ...  이것이 있었기에 DeepSeek V3 가 Teacher Model 이되서 DeepSeek R1 의 Student Model 에 비교적 저비용 개발이 가능한 지식증류 개발이 가능했다는것 이쪽 분야 사람들은 다 알고 있을것 같읍니다 ...    뭐 저도 이런것의 사업화 추진을 위해서는 중국 DeepSeek V3 의 학습시 학습데이터는 어떻게 최소 10 조개 이상의 학습데이터 토큰을 어떤식으로 모델을 설계해서  DeepSeek V3 가 Teacher Model 을 도대체 어떤 처리방식으로 개발했기에  DeepSeek R1 의 Student Model 에 비교적 저비용 개발이 가능한 지식증류 개발이 가능했는지 이런 노하우를 파악하려면 대규모 AI 인프라에 대규모 학습데이터를 구축해서 학습을 수십 수백번 처리해서 가장 최선 안을 파악해야 하는데 이렇게 하려면 저 같은 소기업이 최소 몇천억 몇 조원의 자금을 확보하는것이 불가 하기에 그동안 4 년간 LLM 세부 구현 노하우 수백개만 파악해 놓고만 있지 어떤 구체적인 사업화 추진 계획을 준비하는게 사실상 불가능했읍니다 ...    그렇다면 저같은 소규모 사업자는 OpenAI 의 ChatGPT API 를 통해 특정 분야 특정 타스크 구현 사업화 구현을 DeepSeek R1 같은 방식으로 유능한 Teacher Model 로 부터  Student Model 의 비교적 저비용 개발이 가능한 지식증류 개발을 구상하는게 가장 적절한것 같은데  이것 구현도 꽤 많은 자금 확보었이는 사업화가 그리 쉽게 구현 진행이 불가능합니다 ...   저야 한국의 소시민 이자 소기업을 운영하는데 저같은 소기업한테 정부의 과학기술부 관계자분들이 관심이 있을것 같지도 않고  그렇다고 대기업 AI 연구소도 이런 AI 개발은 국가의 패권 경쟁 대상일 정도로 민감한데 과연 저 같은 소기업한테 대기업에서 뭔가 자기네 사업의 몇백분의 일 이라도 저같은 소기업과 이런 AI 사업을 공유할지도 큰 의문 입니다 ...   대기업도 어째뜬 기업이니 자기네 이윤 확보가 목적이지 저같은 소기업과 협력해서 큰 이득이 없다고 판단하는게 일반적 이거든요 ...   관련 AI 업계 관계자분께서 이 글을 보신다면 저는 이런 말씀드리고 싶읍니다. 저도 유튜브에서 젊은 LLM 개발자들이 중국 딥시크 분석하는 영상을 봤는데 나이 많아 봐야 30 대초중반이고 딥러닝 석박사시 나름 체계적으로 공부했고 분석하는구나를 느꼈읍니다.  저는 이런 딥러닝 석박사 젊은 개발자들이야 대학원에서 딥러닝 LLM 을 5 년 돈 들여서 공부했으니 저 보다는 약간 더 체계적인 분석을 하는데  그렇다고 저 또한 거의 40 년전 전자공학과 석사로 IT SW 개발분야 경력 30 년 입니다...  물론 딥러닝 해외 석학중 어느 분야 누가 유명하고 세부 기술의 발전 히스토리 이런건 제가 약하지만  저도 중국 딥시크 LLM 의 구현 노하우는 무었인가 라는 미션이 있으면 이런 대학원 석박사 능력에 저도 결코 뒤지지 않는다고 자부합니다  요즘 딥러닝 LLM 젊은 개발자와  비교 당하는 60대 초반으로서 능력이 모자란다면 이런 제 블로그에 이런 제 기술력 소개 글을 쓰기는 어려울것 같읍니다 ...  할 애기는 많지만 이 정도 언급 드리면 제 능력에 대해 공감하시지 않을까 싶읍니다...   처음 시작은 조그만 기술 이슈 컨설팅 의뢰를 저같은 소기업에 맡기시는것 부터 시작하시면 어덜까 하는 생각으로 저의 일인 AI 스타트업 딥네트워크 에도 많은 관심 부탁드립니다 ...

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  61 세  /  sayhi7@daum.net  /  010 3350 6509

안녕하세요 ? 요 몇일전 부터 여기 블로그에 딥시크 여러 이슈 이야기를 말씀드렸었구요 ...  또  저는 DeepSeek LLM 논문의 세부 분석이 제가 운영하는 일인 AI 스타트업 딥네트워크에서 어느 정도 세부 검토가 마무리됬읍니다 ...   결국 미국 이나 중국이나 피튀기게 서로 경쟁하는 AI 기술에 대해 제가 운영하는 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 그동안 LLM 구현 분석 관련 최소 4 년을 시간을 쏟아부었는데 이렇게 긴 시간동안 OpenAI 의 ChatGPT 라든가 엔비디아의 H100 GPU 관련 아주 심도있게 검토 분석이 됬었는데 그 중 일부를 소개해 드리겠읍니다 ...  닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐 논쟁이 있을수도 있지만 ChatGPT 개발자도 H100 GPU 의 동작 구조나 원리를 확실히 파악이 필요하고 반대로 H100 GPU 개발자도 ChatGPT 를 효과적으로 동작시키려면 H100 GPU 설계시 ChatGPT 세부 동작 원리나 구조를 이해 못하면 원하는 일등 기술 구현이 어렵습니다 ...   그러한 이유로 대표적인 LLM 서비스 업체를 NPU 설계 스타트업에서도 서로밀접한 기술정보 공유 없이는 서로가 생존할수 없는 사업분야 입니다 ...  먼저 H100 GPU 의 설계의 핵심은 LLM 처리에 필요한 연산장치를 병렬로 몇천개를 연산 가능하도록 설계가 필요하구요 ...    여기에 이 연산장치들이 HBM 같은 고성능 메모리에 읽고 쓸수 있는 메모리 제어처리 부분의 설계도 필요 합니다 ...  그리고 마지막으로 이런 고성능 GPU 가 네트워크 통신으로 LLM 동작에 필요한 각종 정보를 초고속으로 송수신 처리에 필요한 네트워크 통신 장치부의 설계도 필요 합니다 ...   제가 조금전 말씀드린 H100 GPU 의 설계에 필요한 세가지 주요 처리 장치를 설명드렸는데  보통 이런 AI 반도체를 설계하는 팹리스에서는 이런 AI 칩 설계에 필요한 주요 장치의 반도체 IP 설계자산을 독자 개발하거나 아니면 이미 상용화된 반도체 설계 IP 자산을 사서 개발해도 됩니다 ...   제가 운영하는 일인 AI 스타트업에서는 H100 GPU 같은 AI 반도체 설계시에도 조금전 말씀드린 사항이 그대로 적용되기에 이런 세부 사항들이 H100 GPU 에 어떤식의 설계 구조인지 조금 세부적으로 분석을 했었구요 ...  이런 AI 반도체에 반드시 꼭 공부가 필요한 부분은 연산장치가 수천개가 병렬로 동작해야 하는데  그럼 H100 GPU 를 CUDA 가 뭘 어떤식으로 처리해서 병렬 쓰레드 구현이 가능한지 까지 공부하려고 노력했고 병렬 쓰레드를 임베디드리눅스 환경에서 어떤 동작원리로 구현해야 하는지의 궁금증은 아직 풀지 못했읍니다.  저는 이런것들 그동안 빡시게 밤새가면서 공부했구요 ...  여기에 ChatGPT 같은 LLM 은 H100 GPU 의 연산장치 수천개를 어떤식으로 CUDA 의 병렬 쓰레드를 어떻게 동작시켜 동작시켜야 하는지 도대체 H100 GPU 로 이를 처리하려면 어느 부분을 어떤식으로 처리해야 하는지를 세부 분석했읍니다 ...   LLM 사업화시 가장 중요한 이슈는 돈 입니다 ...  학습데이터 토큰을 10 조개를 구축하려면 그 비용과 처리 기간도 만만치 않고 여기에 엔비디아의 DGX-H200 Server 으로 LLM 을 구동하려면 이런 서버가 최소 몇천대는 필요하고 이렇게 몇천대의 엔비디아 서버를 사서 설치만 하면 되냐 ? 그건 아니라는거죠 ...  이 엔비디아 서버들이 초고속 네트워크를 통해 LLM 학습 및 추론에 필요한 세부 개발환경 설정 노하우도 한번에 쉽게 얻어지는게 아니거든요 ... 이런것들도 나름 공부 가능한 범위까지 파악해 보려고 노력했구요 ...   여기에 저는 GPT-3 Model 의 세부 동작 구현을 텐서플로우 개발환경에서 설계 가능한 거의 모두 확보했읍니다 ...   ChatGPT LLM 같은것 구현을 검토하려면 관련 기술 이슈 검토가 필요한게 최소 수백가지 이상 입니다 ... 이런 부분들도 상당 부분 그동안 면밀히 세부 검토 분석을 했읍니다 ...   최근 중국 DeepSeek 가 발표되면서 저도 그동안 LLM 구현 관련 세부 노하우를 거의 수백개를 파악했었는데 여기에 중국의 DeepSeek 가 상당한 도움이 되는 추가 기술 노하우도 공개해서 저는 이런 부분들 상세히 검토 분석에 성공했읍니다 ...   저의 이런 그동안의 피눈물나는 ChatGPT LLM 구현 설계를 위한 수백가지의 기술 이슈 노하우 확보 노력에 한국의 대기업 이나 미국의 빅테크에서도 관심을 가져 주셨으면 하고 ChatGPT 같은 LLM 구현이 몇조 몇십조 드는 거대한 국가차원에 사업에 저도 바보는 아니니 그 사업규모의 1/100 혹은 1/1000 이라도 제가 작은 기술 이슈 처리는 가능하니 LLM 사업화 추진 대기업의 프로젝트에 참여 가능토록 기회를 주시면 감사하겠읍니다 ....

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원   010 3350 6509   sayhi7@daum.net

안녕하세요 ?  제 여기 블로그에 DeepSeek LLM 글을 올렸었는데요 ... 다시 제 소개를 드리자면 저는 올해 61세 이고 IT 개발분야 30 년차 입니다 ...   저는 일인 AI 스타트업 딥네트워크 의 CEO 겸 CTO 입니다 ...   그럼 바로 본론으로 들어 가겠읍니다 ...  중국 DeepSeek 애기를 하려 합니다 ...  저도 전자공학과 석사로 IT 분야 30 년 경력 이라고 말씀드렸구요 ...  세상에 남들이 한번도 시도하지 않은 새로운 결과를 내려면 가정 중요한게 그동안 수십년간 남들은 어떤 방식으로 뭘 어떻게 처리했나를 파악하는것 없이 어떻게 세상 최초의 결과물 제시가 불가능하다고 생각하는 이유는 저는 IT 분야 30 년 경력으로 수천번 시행착오를 겪으면서 그동안 IT SW 개발 처리 방식이 어떤식으로 어떤 점이 개선되는 방식으로 개선되고 발전했는지 공부하는 과정 이었다고 저는 느낍니다 ...  중국 DeepSeek 도 마찬가지 입니다 ... 중국 DeepSeek 도 미국의 ChatGPT 같은 큰 스승이 LLM 은 이렇게 성능 내는거다 하는것을 그동안 수억명이 ChatGPT 를 사용하면서 중국의 베이징대 칭화대 개발 천재들도 미국의 ChatGPT 에서 수십 수백 가지를 배우지 못했다면 DeepSeek 는 세상에 나올수 없었다고 저는 생각 합니다 ...    제가 가장 놀라운것은 ChatGPT 는 내부 구조가 비밀이라 DeepSeek 와 같은 처리 방식인지도 모르지만 저도 LLM 을 거의 4 년 이상 공부하면서 미국의 Transformer Model 의 처리 방식 혹은 GPT-3 의 처리 방식이어야만 LLM 이 구현이 가능한줄 알았거든요 ...  그런데 중국의 딥시크는 저도 LLM 관련 모든 정보를 제가 그때 그때 다 살펴 보지는 않기에  미국의 글로벌 빅테크의 LLM 처리 구조 및 방식이어야 한다는 고정관념이 있었던 것 같았는데  중국의 딥시크를 세부 분석하면서 느낀 점은 중국 천재들은 미국 방식을 완벽히 공부후 자기만의 독창적인 설계 구조로 DeepSeek 를 설계 하고 동작시켰다는것에 놀랬구요 ...   중국 DeepSeek 방식을 그대로 NPU AI 칩 설계에 적용하면 미국의 개념의 방식을 적용했을때 보다 NPU 칩의 추론 성능도 훨씬 개선될수 있다는것도 파악했지만  저야 일인 AI 스타트업이니 중국의 독창적인 설계 방식을 분석해서 이런식으로 처리하는구나를 현재 이해 하고 있읍니다 ...    중국 천재들의 독창적인 설계 구조 및 방식을 파악하면서 LLM 은 꼭 미국 방식이 아니더라도 이렇게 중국 천재들의 방식으로도 가능하구나를 이해할수 있어서 저도 한 단계 스킬 업 할수 있었읍니다 ...    저야 요 전 블로그에도 적었지만 40 대 중반쯤 사업 말아 먹어 거의 알거지 상태라 저도 LLM 을 구현하려면 수천가지 기술 이슈 해결 방법을 파악해야 하는데 그래도 저도 최소 몇백개의 세부 이슈의 해결방법을 파악해서 잘 이해하고 있으니  LLM 같은 몇 조 내지 몇 십조가 드는  큰 사업에 저도 아주 바보는 아니니 그 사업의 몇백분의 일 규모의 LLM 작은 기술 이슈 해결 건 같은 작은 규모의 LLM 관련 세부 기술 이슈의 해결방안을 같이 고민할수 있는 저같은 일인 AI 스타트업에게도 기회를 주시면 대단히 감사할것 같읍니다 ...

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 겸 CTO 장석원  /  sayhi7@daum.net  /  010 3350 6509

저는 올해 나이 61 세 이고 그동안 초년기에 대학원 졸업후 대기업 연구소 경력도 있고 이렇게 저렇게 IT 분야 경력 30 년이 넘어 갑니다 ...   저도 나이 이제 61 세 다 보니 세상사가 다 어느 분야를 막론하고 돈 있고 힘있는 사람들의 영역을 저같은 힘없는 소시민은 도저히 그 벽을 넘는게 불가능하구나를 절감합니다 ...  저도 40 대 중후반 근처에 H.264 Vodeo Deocder 개발 사업화를 진행했었으니 단 몇 프로가 부족하니 결국 아파트 한채가 통째로 날라갔읍니다 ...  저도 바보는 아니지 않읍니까 ?  그래서 한 4 년전부터 대형언어모델(LLM) 은 도대체 뭐가 어떻게 동작되는가를 주로 논문분석을 통해 공부를 시작했읍니다 ...  제가 앞서도 말씀드렸듯이 이 인공지능 LLM 분야도 지금에 와서 보면 미국같은 거대자본이 있는 나라나 가능한것 이었고 그러니 저같은 일인 AI 스타트업이 LLM 구현 분석을 한다고 하니 이쪽 분야 먼저 자리잡은 기득권들은 너 혼자 해봤자 뭘 하기나 하겠냐 ? 라는 반응이 주류였읍니다 ...   저도 나이가 61 세이고 하니 결국 미국의 글로벌 빅테크도 핵심 노하우는 기업자산이기에 일체 공개 안하거든요 ..  저도 LLM 을 수년간 공부하다 보니 깨닳은 점은 아무리 거대자본 미국만 할수 있다고 해도 LLM 의 뼈대가 되는 동작 구조 등등은 이미 수년전에 이 정도의 정보는 미국 빅테크도 이 정도 정보는 공개를 하더군요  2 년전 ChatGPT 사 상용화 출시 이후 미국 빅테크도 그동안은 조금씩 공개했던것도 ChatGPT 여파로 그동안은 다 기업비밀에 묶여 공개가 잘 안됬었는데요   저야 일인 AI 스타트업인데 ChatGPT 의 구현 구조를 어떤식으로 어떻게 처리된다는  핵심 튜닝 노하우는 빼고  AI 인프라 구축시 뭘 공부해야 하나 ? /  학습데이터도 아무거나 학습시킨다고 성능이 나오는게 아니데 라든가 ? /  모델 설계는 기본적으로 ChatGPT 같은 LLM 구현시 어떤 부분들을 이해해야 하나 ?  이런것들을 파악하려고 밤 새가며  부단히 공부했읍니다 ...   요근래 중국 DeepSeek LLM 때문에 시끄럽습니다 ...  저도 파악을 해 보니 중국 DeepSeek 도 결국 미국이 했던 노력을 중국 내부에서도 이런 부분들 거의 다 경험하면서 이런 놀라운 결과를 냈다고 저는 분석합니다 ...    요즘 한국 경제 뿐만 아니라 전세계가 난리법석 입니다 ...  이럴때 저같은 AI 스타트업이 살아 남으려면 어떻게 해야 하나를 고민해 봤구요 ...  다 이런 LLM 으로 뭔가를 하려면 거대 자본이 필요하기에 저같은 소기업은  기회를 얻는게 거의 불가능 합니다 ... 저는 최근 중국의 딥시크를 세부 분석하면서  이 사람들의 세부 설계 아이디어를 확실히 파악해 놓자를 목표로 정해 분석하니 저도 LLM 공부 거의 5 년차라  저도 IT 개발 경력 30 년차인데 그동안 30 년 시행착오를 수천번 겪었는데 아무렴 제가 그렇게 저도 어설픈 분석 능력 이겠읍니까 ?   한국의 AI 기득권들은 제가 중국 딥시크의 세부 구현 아이디어 파악이 불가하다고 보시지만  제가 파악한 내용을 제가 판단해도 대기업 AI 연구소에서도 저보다 더 뛰어난 분석은 어렵지 않나 저는 이렇게 판단합니다 ...   솔찍히 LLM 으로 뭔가 하신다는 대기업도  ChatGPT 의 구현 구조를 어떤식으로 어떻게 처리된다는  핵심 튜닝 노하우는 빼고라도  AI 인프라 구축시 뭘 공부해야 하나 ? /  학습데이터도 아무거나 학습시킨다고 성능이 나오는게 아니데 라든가 ? /  모델 설계는 기본적으로 ChatGPT 같은 LLM 구현시 어떤 부분들을 이해해야 하나 ?  이런것들을의 기술이슈가 수백 가지 인것은 이해 하시죠 ?  저는 이런 LLM 구현관련 기술 이슈를 수백개 모두는 아니어도  이런건 어떤식으로 처리했을까 라는 궁금증이 들때 마다 LLM 구현 관련 세부 기술 이슈를 저도 그동안 4 년간 일주일에 하니씩은 세부 분석을 위해 빡시게 노력했다라는것 말씀드립니다 ...     LLM 구현 이라는게 저같은 소기업이 가능하다는것은 아니구요 ... 저도 나름 부분 부분별로 구현에 필요한 기술이슈 수백개 공부를 빡시게 했고 이 글을 읽어 보시고 저같은 AI 소기업한테도 이런 기술 이슈 해결에 참여가 가능하도록 같이 협업 이 아니더라도 소규모 이슈 해결 건에 저같은 소규모 AI 기업한테도 기회의 문을 열어 달라는 일인 AI 스타트업 딥네트워크 의 생존을 위한 몸부림을 이렇게 글 로서 호소드리니 한국의 대기업 혹은 글로벌 빅테크의 AI 소기업에 대한 깊은 배려 부탁드리고자 합니다 ...

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원  /  010 3350 6509  / sayhi7@daum.net

현재 LLM 서비스 구현 방법 및 절차, 그리고 한국 AI 스타트업이 고려해야 할 AI 서비스 구현 전략을 상세히 분석해 보겠습니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크  CEO / CTO 장석원   /    sayhi7@daum.net

1. LLM 서비스 구현 방법 및 절차

A. LLM 서비스의 주요 컴포넌트

1. 모델 호스팅 및 실행
   • Nvidia GPU 기반 서버 (A100, H100, 4090 등) → Ollama, vLLM, TGI, Triton Inference Server 사용 가능
   • CPU 기반 경량 모델 → GGUF(MLC LLM), ONNX Runtime, OpenVINO
   • 클라우드 기반 LLM API 활용 → OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Mistral API
2. 데이터베이스 및 저장소
   • 벡터 데이터베이스: ChromaDB, Weaviate, Qdrant, Pinecone (임베딩된 텍스트 저장)
   • 일반 데이터베이스: Supabase(PostgreSQL 기반), Firebase, Redis (캐싱 및 세션 관리)
3. 데이터 파이프라인 및 오케스트레이션
   • ETL(Extract, Transform, Load) 및 데이터 전처리: pandas, Apache Airflow, n8n
   • LLM 파이프라인 관리: LangChain, LlamaIndex, Haystack
   • Fine-Tuning 및 Model Adaptation: Hugging Face Transformers + PEFT, unsloth, vLLM
4. 웹 애플리케이션 및 API 인터페이스
   • 프론트엔드: React + Next.js / Vue.js
   • 백엔드: FastAPI, Django, Express.js, Open WebUI (자동화된 UI 제공)
   • Docker 컨테이너 및 MLOps: Kubernetes, Docker Compose, Hugging Face Spaces

B. AI 서비스 구현 절차

1) 모델 선택 및 구축

• 오픈소스 모델 선택: Llama3, Mistral, Falcon, Gemma, Yi-34B 등
• 클라우드 API 활용: OpenAI GPT-4, Gemini Pro, Claude 3 등
• 모델 로컬 실행: Ollama 또는 GGUF 변환 후 MLC LLM 실행

2) 데이터 수집 및 전처리

• 스크래핑 및 데이터 수집: BeautifulSoup, Scrapy, Playwright
• 데이터 전처리 및 정제: pandas, NLTK, spaCy
• 토크나이징 및 벡터화: SentencePiece, Hugging Face Tokenizers

3) RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 벡터DB 연동

• 벡터DB 구축: ChromaDB, Weaviate, Pinecone
• 임베딩 모델 적용: BGE, E5, InstructorXL, OpenAI Embeddings
• LangChain 기반 프롬프트 엔지니어링 및 문서 검색 적용

4) Fine-Tuning 및 LoRA 적용

• Hugging Face + PEFT/unsloth 활용한 LoRA 적용
• QLoRA를 통한 저비용 Fine-Tuning
• SFT(Supervised Fine-Tuning) 또는 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback) 적용

5) API 및 프론트엔드 연동

• FastAPI로 RESTful API 개발
• Open WebUI 또는 Streamlit을 활용한 챗봇 인터페이스 구축
• Next.js 또는 Vue.js로 웹 애플리케이션 개발

6) 배포 및 운영

• Docker Compose로 로컬 배포
• Kubernetes 및 ArgoCD 기반 MLOps 운영
• Grafana, Prometheus로 성능 모니터링

2. 최근 AI 서비스 처리 방식의 개선

과거 대비 LLM 서비스 구현이 다음과 같이 개선됨.

A. 모델 최적화 및 경량화

• TensorFlow 기반의 무거운 학습 구조 → LoRA, QLoRA로 가벼운 학습 가능
• TPU/GPU 학습 필수 → CPU 기반 GGUF 모델 실행 가능
• 단순 API 호출 → RAG + 벡터DB 연동으로 더 지능적인 응답 가능

B. 데이터 수집 및 활용 방식 변화

• 단순 크롤링 기반 → GPT 자동 라벨링 + Semi-Supervised Learning 활용
• 데이터 증강(Augmentation) 기법 활용 → Prompt Engineering + Context Injection으로 개선
• 파운데이션 모델 활용 → 미세 조정(Fine-Tuning)보다 인-컨텍스트 러닝이 주류

C. 오픈소스 생태계 확장

• Hugging Face 모델 허브 활용 가능
• Unsloth + PEFT로 파인튜닝 속도 극대화
• Ollama, vLLM, Triton 등 초고속 서빙 엔진 등장

3. 한국 AI 스타트업이 고려해야 할 AI 서비스 전략

A. 차별화된 AI 서비스 기획

• 단순 챗봇 서비스는 레드오션 → 산업 특화 AI(법률, 의료, 금융)
• 프라이빗 LLM 필요 증가 → 기업 내부 데이터 기반 LLM 구축
• RAG 적용 필수 → 사내 문서 검색 기반 AI 도입

B. 최적의 AI 스택 선정

• 오픈소스 LLM 활용: Llama3, Mistral 7B, Yi-34B 등
• GPU 비용 최적화: LoRA 적용 및 4bit 양자화 모델 활용
• MLOps 자동화: Docker + Kubernetes 기반 CI/CD 운영

C. 국내 규제 및 개인정보 보호 고려

• 개인정보 보호법 준수 → 자체 서버 운영 및 KMS(Key Management System) 도입
• 클라우드 활용 제한 → 네이버 클라우드, NHN Cloud와 협업
• 금융/의료 데이터 활용 → 비식별화 및 안전한 벡터DB 운영

D. 빠른 제품 개발과 MVP 출시

• LangChain + FastAPI로 MVP 구축
• Supabase 및 Vercel로 초기 백엔드 신속 개발
• Firebase Auth + JWT로 보안 강화

결론

과거에 비해 LLM 서비스 구축이 매우 쉬워졌으며, Open WebUI + n8n + Supabase 조합만으로도 챗봇을 쉽게 구현할 수 있다. 한국 AI 스타트업은 단순 챗봇 개발이 아닌 도메인 특화 서비스(RAG 기반 검색 AI, 법률/의료 AI, 프라이빗 LLM 구축) 등에 집중해야 한다.
또한, Fine-Tuning이 아닌 LoRA/QLoRA와 벡터DB(RAG)를 활용한 경량화된 AI 모델 운영이 트렌드다. GPU 비용 최적화와 빠른 제품 출시 전략이 핵심이며, 국내 법규를 고려한 AI 데이터 처리 방식도 중요한 요소가 될 것이다.

한국 AI 스타트업을 위한 최신 LLM 서비스 구현 방법 및 절차 분석

1. LLM 서비스 구현 환경의 변화

최근 몇 년간 AI 서비스, 특히 LLM(대규모 언어 모델) 기반 서비스의 구현 방식이 급격하게 발전하였다. 기존에는 TensorFlow와 PyTorch를 활용하여 직접 모델을 학습하고 배포하는 방식이 주류였지만, 최근에는 다음과 같은 기술 스택을 활용하면 보다 쉽고 빠르게 AI 챗봇 및 기타 LLM 기반 서비스를 구축할 수 있다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원   /    sayhi7@daum.net

1. WebUI + n8n + Supabase 조합
   • WebUI: Stable Diffusion WebUI에서 출발했지만, 다양한 모델을 로드하고 실행할 수 있는 플랫폼으로 확장되었다.
   • n8n: 노코드(No-Code) 워크플로우 자동화 툴로, LLM 기반 챗봇의 입력·출력 흐름을 쉽게 관리할 수 있다.
   • Supabase: Firebase 대체 오픈소스 데이터베이스로, AI 서비스의 사용자 세션 및 대화 데이터를 관리하는 데 유용하다.
2. Ollama 기반 SLM(Small Language Model) 운영
   • Nvidia GPU가 있다면 Ollama를 활용하여 자체 SLM(경량화된 LLM)을 운영할 수 있다.
   • Ollama는 로컬에서 Llama, Mistral 등 다양한 오픈소스 모델을 실행할 수 있는 환경을 제공하며, SLM 기반의 저비용 운영이 가능하다.
   • Docker를 활용하면 컨테이너화된 AI 서비스 배포 및 운영이 용이하며, 여러 인스턴스를 수월하게 관리할 수 있다.
3. Hugging Face + Unsloth 활용
   • Hugging Face는 LLM 모델 및 관련 기술을 공유하는 가장 큰 AI 커뮤니티로, 다양한 Pretrained Model을 쉽게 활용할 수 있다.
   • Unsloth는 QLoRA 기반의 초고속 Fine-Tuning 프레임워크로, 기존 Hugging Face의 Transformers보다 5~10배 빠르게 튜닝할 수 있다.
   • 이를 통해 기존의 TensorFlow/PyTorch를 직접 학습시키던 방식보다 훨씬 효율적으로 LLM을 튜닝 및 배포할 수 있게 되었다.

딥네트워크(DeepNetwork) - 1인 AI 스타트업 소개

1. 회사 개요

한국의 일인 AI 스타트업 딥네트워크는 GPT-3 기반 한국어 토크나이징 및 임베딩 알고리즘 연구를 통해 고유한 LLM(대규모 언어 모델) 구현 기술을 보유한 1인 AI 스타트업입니다. 3년간 AI 모델 최적화, 데이터 처리, 하드웨어 가속화 등 다양한 영역에서 글로벌 빅테크 및 한국 대기업 수준의 LLM 개발 노하우를 확보하였습니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크  CEO / CTO 장석원  /  sayhi7@daum.net

2. 주요 연구 및 기술 역량

• 파운데이션 모델 최적화:
  • GPT-3 기반 모델 구조 분석 및 세부 동작 원리 연구
  • 파운데이션 모델 학습 시 NVIDIA A100 GPU 의 최적 활용 방법 연구
  • Transformer 아키텍처 기반 LLM 경량화 및 효율적인 파라미터 튜닝 기법 확보
• 강화학습 및 CoT(Chain of Thought) 학습 데이터 활용:
  • 중국 DeepSeek R1 Model의 CoT 학습데이터 활용 방식 분석
  • CoT 기반 추론 성능 향상을 위한 강화학습 적용 기법 연구
  • RLHF(강화학습을 통한 인간 피드백) 및 프롬프트 최적화 전략 개발
• 고급 LLM 엔지니어링 및 최적화 기법:
  • 한국어 특화 SentencePiece 기반 등의 기법의  토크나이저 구현 처리
  • Positional Encoding을 활용한 임베딩 성능 개선
  • 대규모 모델 학습 시 분산 학습 및 메모리 최적화 기법 연구

3. 기술 자문 서비스 제공

딥네트워크는 전문 LLM 개발자 이상의 세부 구현 및 최적화 기술을 보유하고 있으며, 아래와 같은 분야에서 기술 자문을 제공합니다.

• LLM 개발 및 파운데이션 모델 최적화
• CoT 학습데이터 및 강화학습 기반 모델 성능 향상
• NVIDIA A100 GPU 학습 최적화 및 분산 학습 전략
• 한국어 특화 토크나이징 및 임베딩 구조 설계

문의 및 협업 요청

딥네트워크는 LLM 구현 및 최적화 관련 기술 자문을 제공하고 있으며, 관련 연구 및 개발을 필요로 하는 기업, 연구소, 스타트업과 협업할 준비가 되어 있습니다. 많은 자문 요청과 협력을 기대합니다.

요즘 중국 딥시크에 대해 이러니 저러니 말들이 많다 나는 중국 딥시크한테 배울 점이 무었인가를 생각한다 ... 미국 같이 거대 자본만 가능했던 LLM 상용화를 어째뜬 중국도 미국과 견줄만큼의 성능을 제시했다는것 이다 중국에 대해 말이 많을께 아니라 중국은 도대체 뭘 어떻게 했길래 가능했나를 깊게 고민해봐야 한다 ... 나는 중국이 뭘 어떻게 했길래를 분석 중 이다 ...   물론 중국의 딥시크도 모든 Task 에서 성능이 우수한게 아니라 코딩 이나 수학 같은 특정 Task 에서 성능이 우수하다는것 이다.   저희 딥네트워크도 특정 Task 에서 성능을 내려면 무었을 고민해야 하는지를 파악하고 있다.   저희 딥네트워크도 일인 AI 스타트업 이지만 이런것들 굉장히 심도 있게 분석이 되 있다 ...

일인 AI 스타트업  딥네트워크  CEO / CTO 장석원   /  sayhi7@daum.net

강력한 AI 모델의 API를 활용해서 모델에 담긴 지식을 학습 데이터 형태로 만들어내고 그 데이터로 post-training 하는 dataset distill 은 언어모델 튜닝에 매우 널리 쓰이던 방법이라고 네이버의 하정우 센터장께서 언급해 주셨는데 ...  저는 일인 AI 스타트업 이라 이런게 이렇게 가능하구나를 파악하고는 있었고  저는 오히려 강력한 AI 모델을 사용해서 LLM Model 의 세부 동작 알고리즘 각각의 부분의  처리 구조 분석이나 빅테크들이 많이 사업하는 분야인 휴머노이드 로붓 구현 설계에 어떤 알고리즘이 필요한지 등에 저는 주로 사용했었읍니다 ....

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO  장석원     /    sayhi7@daum.net

MoE (Mixture of Experts) 모델의 설계 원리와 딥시크(DeepSeek)가 이를 어떻게 적용했는지에 대해 정리해드리겠습니다.

일인 AI 스타트업 딥네트워크는 MoE 모델 논문이 나온지가 꽤 됬는데 그동안 관심을 갖고 이를 구현시 어떤 점을 고려해서 설계해야 하는지 상당한 고민을 많이 했읍니다 ...   중국 딥시크의 AI 파동 기사를 보고 요즘 더 MoE 모델 에 대해 더욱 더 심도있게 분석 작업을 진행했구요  일인 AI 스타트업 딥네트워크는 MoE 모델 논문의 나름의 최적의 구현은 이런식으로 해야 하지 않나 하는 저희 나름의 구현 방식 확립에 성공했기에 이렇게 글을 올립니다 ...

일인 AI 스타트업 딥네트워크  CEO /  CTO  장석원   /   sayhi7@daum.net 

MoE 모델의 설계 원리

1. 전문가 네트워크(Mixture of Experts) 구조
   • MoE는 여러 개의 "전문가(Expert)" 네트워크를 두고, 입력 데이터에 따라 특정 전문가만 활성화하는 방식으로 작동합니다.
   • 전체 모델이 모든 입력을 처리하는 것이 아니라, 일부 전문가만 활성화되므로 연산 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 게이트(Gating) 메커니즘
   • 게이트 네트워크(Gating Network)가 입력에 따라 어떤 전문가를 사용할지 결정합니다.
   • 일반적으로 Softmax 기반으로 전문가들의 가중치를 계산하여 적절한 조합을 선택합니다.
3. 효율적인 파라미터 활용
   • 전문가 네트워크 중 일부만 활성화되므로, 전체 파라미터 수는 많지만 실제 연산량은 상대적으로 적습니다.
   • 모델 크기를 키우면서도 효율적으로 학습할 수 있도록 설계됩니다.
4. 확장성과 성능 향상
   • MoE 구조는 모델을 쉽게 확장할 수 있도록 해 대형 모델에서도 효율적인 학습이 가능합니다.
   • 계산 비용을 줄이면서도 모델의 표현력을 높이는 것이 주요 목표입니다.

딥시크(DeepSeek)의 MoE 적용 방식

딥시크는 중국에서 개발한 대형 언어 모델(LLM)로, OpenAI의 GPT-4와 유사한 구조를 가지고 있으며 MoE를 활용해 성능을 극대화했습니다. 딥시크가 MoE를 적용한 방식은 다음과 같습니다.

1. 효율적인 전문가 네트워크 활용
   • 딥시크 모델은 MoE 구조를 채택하여, 필요한 경우에만 일부 전문가 네트워크를 활성화함으로써 계산량을 절약했습니다.
   • 이를 통해 더 큰 모델을 운영하면서도 비용 효율성을 높였습니다.
2. 게이트 네트워크 최적화
   • 딥시크는 MoE 모델의 핵심인 게이트 네트워크를 최적화하여, 특정 전문가를 선택하는 방식에서 불필요한 계산 낭비를 줄였습니다.
   • 모델이 보다 적절한 전문가를 선택할 수 있도록 학습을 진행했습니다.
3. 멀티태스킹 성능 향상
   • 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 성능을 극대화하기 위해 MoE를 활용하여 전문성을 분리하고 최적화했습니다.
   • 이를 통해 한 모델이 다양한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 했습니다.
4. 대규모 분산 학습 적용
   • 딥시크는 MoE 구조를 통해 여러 전문가를 활용하는 방식으로 대규모 데이터를 효과적으로 학습했습니다.
   • 기존 Dense 모델 대비 연산량을 줄이면서도 더 높은 성능을 유지할 수 있었습니다.

결론

딥시크는 MoE 모델을 활용하여 대형 언어 모델의 연산 비용을 줄이면서도 성능을 유지하는 전략을 채택했습니다. 특히, 게이트 네트워크 최적화와 전문가 네트워크의 효율적 활용을 통해 확장성과 비용 절감의 균형을 맞췄습니다.