저는 올해 나이 61 새 이고  IT 분야 일을 30  년 해왔읍니다 ....  한국 사회에서 서울대 나왔다고 하면  대기업 이든 어디든 다 인정한다 입니다 ...   그동안에는 그냥 공부 잘해서 그런가 보다 했읍니다 ...   세월이 지나 저도 대기업 연구소도 대학원 졸업하고 한 7 년 다녀보고 IMF 여파로 밀려 나오게 됬거든요 ...   그렇게 한 25 년 대기업 에서 밀려 나고 쉽지 않은 세월을 살았읍니다 ...   요즘 저는 채널 A 의 티쳐스 라는 방송을 보게 됬는데 ...  강남에서 잘 나가는 그 정도가 아닌 한국을 휘어잡는 강사분이 나와서 입시생들 교과목 성적 올리는 방법을 학부모와 함께 상세히 애기하면서 한국 일등 강사가 국영수 서울대 합격하는 학습법을 애기해 주는데  ... 이 방송 보면서 이런 한국 일등 강사의 서울대 합격을 위한 국영수 학습 비법이라는게  ....  다들 아시지만 ...  초등학교 고학년 부터 고등학교 까지 초등학교때부터 국영수 관련 학습 이슈를 학교때 선생님한테 수업 들으면서 이런게 고등학교 국영수 공부할때 이런 부분 공부할때 이렇게 필요하니 그래서 내가 지금 공부해야 하는구나를 깨닿는 초중고 학생이 거의 없다는거죠 ..    이런 초등학교 때 부터 국영수 공부시 세부적으로 작은 이슈 하나 하나가 어느 부분이 고등학교때 어떤 공부할때 어떤식으로 왜 필요한지  이런것들을 초등학교 때 부터 이런 학습 노하우 정보를 선생님들이 학교 수업시 학생들에게 알려주면 공부에 관심 없던 애들도 느끼고 깨닿는 부분이 있을것 같다는 생각 입니다 ...  대학 대학원 졸업하고 기업에서 IT 분야 제품개발 과정에서도 이런 대학 대학원때 이런 공부시 이런 세부 이슈의 노하우가  기업에서 어떤것 어느 부분을 개발시 어느 부분에 어떻게 왜 필요한지  꼭 머리 좋은 일등만 빨리 터득하게 하지 말고 전체 가 이런 정보를 다 터득할수 있게 이런것들의 정보공유가  필요하다고 보거든요 ....   보통 이런것들을 기업 이나 교수님들은 문제 해결 능력 이라고 하시죠 ...    사실 한국은 문제 해결 능력을 실질적으로 경험 가능한게 대학원 석박사 과정 공부시 논문을 쓰려면 자기 논문 주제의 해결해야 할 기술이슈의 해결을 하는것을 교수님께 배우게 되는데 ...    꼭 이런것을 대학원때부터 가르쳐줘야 할까요 ?  옛날 어른들 말씀에 애들이 머리가 뻘리 트이는 애가 있고 대기만성형으로 늦은 나이에 이런것을 터득하는 사람이 있다고 하지 않읍니까 ?   요즘 제가 종합편성 트롯 경연대회 에 나오는 가수들 보면서 느끼는건데 ... 요즘엔 유튜브다 뭐다 정보가 홍수 이기에 나이 어린 7 - 8 살 짜리도 어른 만큼은 아니어도 그 나이에 그 정도면 놀랍다 어른 뺌치는 실력이다 할 정도의 실력을 트롯 경연 어린 애들 노래 들으면서 느끼거든요 ...    그래서 저는 학교도 교과서 가르치는것도 중요하지만 학생들이 머리가 빨리 트일수 있게 뭔가 도음을 주면 요즘 트롯 경연의 어린 애들 트롯 이든 뭐든 가수라는 분야의 성인 가수의 노래실력  노하우를 어린 애들이 터득하는것 보고 아 이런 세상 이구나를 느끼면서  제가 자란 70 년대 하고는 전혀 이해가 안 가는 요즘 애들의 노래든 뭐든 놀라운 학습 능력 이런걸 보면  어른들이 애들한테 어떤걸 도와줘야 하는지 예전 애들 키울땨 생각 하시면 절대 안될것 같읍니다 ...   

🌐 딥네트워크 (DeepNetwork) -  PMSM Motor 기반 FOC(Field-Oriented Control) 제어 전문 기술 스타트업 소개

AI 기반 차세대 정밀 모션 제어 솔루션 전문 기업

👤 대표/CTO : 장석원 (CEO / CTO)

• 📧 Email : sayhi7@daum.net
• 📱 Mobile : 010-3350-6509
• 📍 Location : South Korea
• 🌐 기술 영역 : PMSM Motor Control, Embedded Control, FOC, Adaptive Systems, AI + Motor Fusion

🚀 기업 개요

딥네트워크(DeepNetwork)는 정밀 모션 제어와 AI 기반 자율 제어 기술을 융합하여
차세대 로봇, 협동로봇, 산업용 자동화, 고속 서보 시스템에 최적화된
실시간 전류/속도/위치 제어 솔루션을 개발하는 기술 중심 AI 스타트업입니다.

🎯 핵심 역량 : PMSM Motor 기반 FOC(Field-Oriented Control) 제어기술

딥네트워크는 PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)의 정밀한 FOC 제어 알고리즘을
전류 루프 – 속도 루프 – 위치 루프 3중 루프 구조로 분리 구현하며, 아래와 같은 전문 기술력을 보유합니다.

🔧 1. 전문 제어 이론 기반의 PI 게인 설계 구현 노하우 확보

• 전기적/기계적 파라미터(Rs, Ls, J, B, Kt) 기반으로 제어기 이득 자동 산출
• 고유주파수(ωₙ), 감쇠비(ζ) 를 포함한 이론 기반 설계 수식 자동화
• C기반 임베디드 환경, MATLAB/Simulink, Python GUI 구현 가능

🔁 2. 실시간 Adaptive PI 튜닝 알고리즘 구현 노하우 확보

• 실제 시스템 응답 기반으로 ωₙ, ζ 자동 보정
• 루프 간 대역폭 비율  자동 유지 알고리즘 구현
• 임베디드 시스템 기반 실시간 학습/적응 적용

🤖 3. 로봇 관절 수준 정밀 제어기 구현 노하우 확보

• 고관성/비선형 로봇 관절을 위한 FOC 제어기 설계
• 산업용 협동로봇에 적용 가능한 모듈형 전류/속도/위치 통합 제어기
• 관절별 개별 제어 및 중앙 분산 통신 구조 설계 경험

📦 4.  저희 딥네트워크가 처리 가능한  주요 기술 모듈

🤝 저희 딥네트워크의  협업 및 컨설팅 가능 영역

✅ 국내 대기업 및 글로벌 빅테크 대상:

📈 특장점

• ✅ 이론 + 실전 제어기 구현 능력 동시 보유
• ✅ 전달함수 기반 고급 제어 시스템 수식 완비
• ✅ 전류 루프 기반 고속 응답/고정밀 관절 제어기 구현 가능
• ✅ AI/ML 융합 제어기로 확장 가능한 구조
• ✅ 경량 MCU에서 구동 가능한 실시간 임베디드 최적화

📞 협업 및 문의 연락처

• 👤 대표/CTO: 장석원
• 📧 이메일: sayhi7@daum.net
• 📱 연락처: 010-3350-6509

💬 마무리

딥네트워크는 로봇 및 산업 자동화의 미래를 위한 초정밀, 초응답 모션 제어 솔루션을 개발하는 국내 최고의 FOC 제어 전문 기업입니다.
글로벌 및 국내 대기업과의 협업을 통해 기술 상용화 및 차세대 로봇 시장의 패러다임을 선도할 준비가 되어 있습니다.

📩 기술 파트너십, 공동 연구개발, 알고리즘/제어 컨설팅 등 협업 제안을 환영합니다.

🏢 딥네트워크(DeepNetwork) 회사 소개서 -  실시간 통신 미디어 서버(WebRTC 기반) 커스터마이징 

🔷 회사 개요

회사명: 딥네트워크 (DeepNetwork)
대표 / CTO :  장석원
연락처: sayhi7@daum.net
설립 목적: 실시간 통신 미디어 서버(WebRTC 기반) 커스터마이징 및 대규모 멀티화상 회의 시스템 전문 구축 및 기술 컨설팅
핵심 기술: WebRTC, Janus Gateway, 미디어 스트림 최적화, SFU 구조, 커스텀 플러그인 개발

🧠 기업 비전

딥네트워크는 "실시간 커뮤니케이션의 한계를 넘다"라는 비전 아래,
대규모 WebRTC 기반 실시간 미디어 시스템을 커스터마이징하고 최적화하는 전문 기술 기업입니다.

우리는 WebRTC 기술의 구조적 복잡성과 확장성의 한계를 극복하고,
기업의 실시간 협업, 교육, 헬스케어, 컨퍼런스 시스템을 위해
100명 이상 동시 접속 가능한 고성능 미디어 서버를 구축·운영합니다.

🚀 핵심 역량

✅ Janus Gateway 오픈소스 커스터마이징 전문성

• 플러그인 구조 기반의 확장형 아키텍처 이해
• videoroom, audiobridge, recordplay 등 핵심 플러그인 최적화 및 재설계
• 고성능 RTP 라우팅, ICE 트래버설, SFU 구성 구현

✅ WebRTC 국제 표준 완전 준수 - 세부 적용 검토 필요

• SDP, ICE, STUN/TURN, SRTP 처리 기술 내재화
• 다양한 브라우저 및 모바일 환경에서의 완전한 호환성 확보

✅ 상용급 화상 회의 플랫폼 구축 세부 노하우 확보

• 1:1, 1:N, N:N 멀티미디어 스트리밍 아키텍처 설계
• 모듈형 대시보드, 회의방 관리 API, 유저 인증 및 보안 통신 연동
• Docker 기반 클라우드 배포 환경 및 DevOps 자동화 스크립트 제공

✅ 최적의 성능과 확장성 확보

• 동시 접속 100~500명 이상 확장을 위한 분산 미디어 라우팅 구조
• Simulcast, Bandwidth Control, Adaptive Codec 적용

🔧 주요 제공 서비스

📦 저희가 가능한 고객사 요구 기술  준비된 분야 소개

• 의료 분야: 실시간 원격 진료 화상 통신 시스템
• 교육 분야: 다자간 온라인 세미나 및 강의 플랫폼
• 엔터프라이즈: 내부 보안 회의 시스템 + 녹화/재생 기능 포함
• 메타버스: 음성 기반 3D 공간 소통용 미디어 서버 백엔드

📈 왜 딥네트워크인가?

• ✔ 오픈소스 레벨에서 코드 구조와 흐름까지 완벽 분석 가능
• ✔ 기존 솔루션 대비 경량, 유연, 확장성 있는 구조 설계 제공
• ✔ WebRTC/Janus 기반 기술의 실전 적용 경험 및 노하우
• ✔ 개발부터 운영, 모니터링, 배포 자동화까지 올인원 지원

📩 Contact

• 이메일: 📧 sayhi7@daum.net       HP :   010 3350 6509
• 협업/문의/컨설팅 요청은 이메일로 문의 주시면 24시간 이내 회신 드립니다.

🧩 딥네트워크는 실시간 미디어 기술이 필요한 모든 기업에게,
차세대 커뮤니케이션 인프라를 제공하는 신뢰할 수 있는 기술 파트너입니다.

“당신의 시스템이 실시간이라면, 그 뒤엔 딥네트워크가 있습니다.”

📘   딥네트워크  회사 소개서  |  DeepNetwork |  VoIP 단말 시스템 독자 구현 가능  | Asterisk PBX 아키텍처 커스터마이징

■ 회사 개요

■ 기업 비전

"디지털 음성 통신의 핵심 스택을 AI로 재구성하다."

DeepNetwork는 SIP 기반 통신 기술을 넘어, 미디어와 제어 계층을 직접 구현할 수 있는 내재화 역량을 보유하고 있습니다.
우리는 통신 인프라의 끝단까지 제어할 수 있는 기술력을 바탕으로, AI 기반의 지능형 커뮤니케이션 시스템을 개발하고 있습니다.

■ 핵심 기술 역량

▷ 1. VoIP 단말 시스템 독자 구현 가능

• RFC 기반 SIP 트랜잭션 / 다이얼로그 스택 자체 개발
• SDP Offer/Answer 기반 코덱 협상 및 상태 제어
• RTP 송수신 엔진 및 패킷 처리 계층 직접 설계
• G.711, G.722, Opus 등 주요 음성 코덱 자체 통합

✔ 완전한 통신 단말 스택을 커널 레벨까지 커스토마이징 가능한 기술 자립도

▷ 2. Asterisk PBX 아키텍처 커스터마이징 가능

• chan_pjsip, res_rtp_asterisk, codecs/ 등 Asterisk 핵심 모듈 수준에서의 직접 제어
• Dialplan과 미디어 흐름의 구조적 재설계
• SIP 세션/미디어 경로 최적화 및 라우팅 정책 커스터마이징
• ARI/AMI 인터페이스를 통한 외부 제어 시스템 연동

✔ 오픈소스를 단순 활용하는 수준을 넘어, Asterisk 자체를 통신 프레임워크로 커스토마이징 가능

▷ 3. AI 음성 인프라 통합 준비중

• 실시간 STT(TTS) 시스템을 SIP 통화 흐름에 직접 삽입
• AI 음성 라우팅, 키워드 감지, 통화 내 분석 및 자동 분기 기능 구현
• Whisper, Google Cloud Speech 등 외부 AI API 뿐만 아니라 자체 경량화 STT 모델 연동 가능

✔ 음성 통신에 AI를 수동적으로 연동하는 것이 아닌, "코어에 내장"하는 전략적 구조 설계

■ 기술 구성도 요약

■ 저희가 커스토마이징 가능한 주요 제품/서비스

■ 대표 이력 및 기술 리더십

장석원 | CEO / CTO

• VoIP 스택 개발 경력 15년 이상
• Asterisk 내부 구조 및 PJSIP/RTP/코덱 트랜스코더 레벨 세부 구현 가능
• FreeSWITCH, WebRTC Native Stack 등 대형 오픈소스 기반 기술 준비중
• 다수 금융권/공공기관용 통신 시스템 구축 및 AI 음성처리 PoC 협력(협업) 가능

"소스코드와 API 수준에서 VoIP를 설계하고, 그 위에 AI를 얹을 수 있는 대한민국 내 손꼽히는 독립 기술자"

■ 협업/제휴 제안

DeepNetwork는 다음과 같은 협업에 대해 열려 있습니다:

• 기업 전용 커스텀 SIP 단말기 개발
• 지능형 IP-PBX 시스템 구축 컨설팅 및 아키텍처 설계
• AI 음성기술 기반 통화 시스템 기획/개발
• SIP 기반 IoT 음성디바이스 백엔드 엔진 납품

■ 문의

DeepNetwork는 '통신 인프라를 제어하는 기술력'과 '음성을 이해하는 AI 시스템'을 융합하는
고도의 기술 중심형 스타트업입니다.

진정한 “Full-stack Voice AI Infrastructure”를 구현합니다.

🛰️ 딥네트워크(DeepNetwork) -  STM32H743ZI 기반 상용 수준 Firmware Over-the-Air 구현 기술력 소개서

– STM32H743ZI 기반 상용 수준 Firmware Over-the-Air 구현 기술 –

1. 회사 개요

딥네트워크(DeepNetwork)는 AI 기반 임베디드 솔루션 및 펌웨어 자동화 시스템을 핵심 역량으로 보유한 스타트업입니다.
특히 FOTA(Firmware Over-The-Air) 기술에 대한 상용 수준의 설계·구현 노하우를 갖추고 있으며,
전장, IoT, 통신, 모빌리티, 산업 제어 시스템에 이르기까지 수백만대 단위의 양산 대응이 가능한 펌웨어 배포 자동화 체계를 구축해왔습니다.

2. 핵심 기술 요약

3. 상용 수준 FOTA 기능 구성

✅ 펌웨어 수신 및 저장

• TCP 기반 OTA 서버 구축
• Host에서 LZ4 압축 + SHA256 해시 + AES 암호화 + HMAC 인증된 바이너리 전송
• MCU에서 Dual Bank Flash 내 임시 슬롯에 저장

✅ 무결성 확인 및 복호화

• 수신 후 HMAC-SHA256 인증 검증 → AES-CBC 복호화 → SHA256 무결성 검사
• 통과 시 압축 해제 → 실행 가능한 펌웨어로 복원

✅ 부트로더 FSM

• Slot 상태 플래그 기반으로 다운로드 중 / 준비 완료 / 부트 가능 상태 구분
• 중간 실패 시 Slot A로 안전 롤백, 상용 기기에서 요구되는 신뢰성 확보

✅ Flash 안전성

• Flash Erase 단위 최적화 (128KB)
• Boot 영역 PCROP 보호
• Slot간 충돌 방지 및 OTA 중단 시 백업 영역 유지

4. 적용 시나리오 및 범용성

⚠️ 특히 이통사 대규모 기기 배포 시, 안전한 OTA 업데이트 시스템의 사전 통합이 필수적입니다.

5. 경쟁력 있는 기술 포인트

🔒 보안 기반 OTA

• 외부 네트워크 환경에서도 안전하게 펌웨어를 전달/검증하는 End-to-End Secure FOTA
• TLS 없이 자체 인증/암호화 로직 내장, OTA 트래픽 가벼움 + MCU 자원 효율 유지

⚙️ 상용 환경 대응력

• 양산 후 오류 복구를 위한 Slot 구조 + 부트 플래그 설계
• 전원 중단, 통신 손실 등 실환경 문제까지 고려한 안정성 중심의 구조

📦 완전한 이식성

• STM32CubeMX 기반 자동 생성 코드 호환
• 다른 STM32 시리즈 또는 ARM Cortex-M 플랫폼으로 빠른 확장 가능

6. 딥네트워크의 기술력 활용 제안

딥네트워크는 단순 개발이 아닌 ‘OTA 시스템 아키텍처 자체’를 제공합니다.
고객사의 시스템에 맞춘 커스터마이징, OTA 서버 구성, 펌웨어 패키징 자동화, 인증 체계까지 제공할 수 있습니다.

💼 고객사 협업 방식

• 📍 설계 컨설팅: 기존 시스템 분석 → FOTA 적용 구조 설계
• 📍 SDK 제공: Slot 구조, 플래그 관리, 보안 처리 라이브러리
• 📍 통합 개발: Firmware + Host 툴 + Update 서버 제공
• 📍 양산 지원: 부트로더 안전성 검증, OTA 중단/재시도 시나리오 대응

7. 고객사의 프로토타입 구현 이후 데모 예시 (구성)

• 보드: STM32H743ZI Nucleo / Custom Board
• OTA 서버: Python 기반 OTA Sender + GUI
• 펌웨어: firmware_v1.lz4 → firmware_v2.lz4 로 업데이트
• 성공 조건:
  • AES 해독 성공
  • HMAC 서명 일치
  • SHA 무결성 검증 성공 시 자동 재부팅 및 Slot B 전환

8. 마무리: 딥네트워크의 FOTA 기술력

“FOTA는 단순한 업데이트 기술이 아니라, 상용 제품의 신뢰성을 보장하는 ‘운영 기반’입니다.”
딥네트워크는 이를 위한 완전한 구조와 실행 코드를 직접 설계부분을 세부 분석하고 검증을 세부 검토한 일인 AI 전문 스타트업 입니다.
고객사의 요구에 맞춰 맞춤형 설계 → 구현 → 유지보수 대응까지 모두 가능하며,
앞으로도 양산 제품 수천만대의 펌웨어 안정성 유지에 기여할 준비가 되어 있습니다.

📧 문의 및 협업 요청

장석원 | CEO / CTO
딥네트워크(DeepNetwork)
이메일  :   sayhi7@daum.net  
웹사이트  :    https://videocodec.tistory.com/

저는 60대 초반 일인기업 대표이자 개발총괄을 하고 있읍니다 ...   저는 솔찍히 기득권의 기본 자격인 서울대 라는 자격증도 없는 그저 평범한 IT 분야 일을 30 년 그동안 해 왔읍니다 ...   제가 이렇게 나이 60 이 되다 보니 그동안의 세월을 겪으면서 그때 당시에는 잘 느끼지 못했지만 지금에 와서 보면 똑똑한 사람들이 이게 정답이다 라는게 과연 그게 정답인가 20 - 30 년전에는 저도 아직 세상경험도 부족하다 보니 그게 맞는가 보다 했는데  이렇게 나이 60 대가 되다 보니 세상사 정답 이라는게 있을수가 없더군요 ...    저도 에전 IMF 사태라는것을 98 년 당시만 해도 저도 대기업 6 년 다니고 있었는데 IMF 로 인해  회사에서 밀려났고 그런 저의 30 대 초반 갓 넘은 나이니 그때야 그게 어떤 의미였는지 뭘 알았겠읍니까 ?   지금 이렇게 나이가 60 대가 되다 보니 아 그게 거의 국가부도를 의미하는구나를 알게됬구요 ...   제가 IMF 때 대기업에서야 저 보러 능력 없다지만 대기업에서 밀려나고 그동안 25 년 세월 제가 겪은 세상살이 진짜 험난했거든요 ...   그래서 제가 요즘 세상사 진리를 터득한게 뭐냐 하면 세상사 라는게 내 의지대로 할수 있는게 아무것도 없다 라는거지요 ...   저는 대기업에서 밀려나고 그동안 25 년간 내가 무능하구나 라고만 생각을 했거든요 ...    저도 IMF 이후 대기업에서 밀려난 이후  김대중 정권때 벤쳐 붐이 대단하지 않았읍니까 ?   그때 중소기업 대표분들은  저 보러 자기네가 원하는 능력을 갖지 못했다고 면접도 거의 100 번 정도 떨어졌거든요 ...     왜 이런 애기를 하냐 하면 요즘 미중 패권전쟁 하에서 한국의 대기업도 미국의 대기업에 비해  자본력 이든 기술력 이든  다 이시겠지만 미국 대기업에 비해서는 약한 고리가 많으니  강대국 논리에 이길수는 없었고  그렇다 보니 최근 한국도 힘있는 강대국의 힘의 논리에는 마땅히 대응 하기도 어려웠구요 ...   이게 국가간에만 이런건 아니고  한국에서도 저 같은 소기업은 대기업에 비해 약한 고리가 너무 많기에 강자가 지배하는 세상에 제가 25 년간 세상살이 고초를 있는대로 겪으면서 마음고생 몸 고생 안할수가 없는거죠 ...  그래서 저도 최근 5 년동안 미국 이든 한국 이든 강자는 약자의 약한 고리를 근거로 너는 능력 부족하지 않냐 라고 애기하니 저같은 약자는 당할 방법이 한 20 년간 마땅히 없었는데요 ...    그런 말이 있지 않읍니까 ?  내가 세상탓 해봐야 아무 소용없으니 그동안은 몰랐었는데  요근래 깨닳은것은 내 자신이 생각을 바꾸면 세상이 바뀐다는것이죠 ....   그래서 5 년전 부터 앞으로의 세상은 요즘 말하는 LLM  AI 기술력을 갖고 있으면  지배하는 사람이 세상을 지배한다는것 .... 저야 소기업이니 미국 빅테크 정도의 LLM 기술력 까지는 여려워도 한 70 % 까지는 한 4 년 넘께 밤새워 공부하니 이제는 한국 대기업 AI 부서 하고도 저 같은 소기업도 한 2 년 밤새웠더니 겨뤄서 지지 않을 노하우가 있다고 자신하거든요 ...    또 제가 밤새워 공부한 분야가 저궤도 군사위성 분야 거든요 ...  이것도 한 1 년 밤새니까 군사위성 이든 위성 제어시 뭐가 핵심 이다 라는것의 핵심 노하우도 위성전문 개발사하고도 위성의 핵심 동작원리 노하우만 가지고 나도 이제는 이런 노하우를 너희 만큼 터득했다를 제시할수 있거든요 ...     그리고 요즘 핫 하게 뜨는 분야가 로봇 분야인데 저도 로봇 개발시 세부 분야가 여러개 있지만 저는 로봇의 축 관절 제어에 필요한 PMSM Motor 를 FOC 제어로 속도/위치/토크 제어를 어떻게 해야 로봇 축 관절 제어가 가능하려면 모터제어를 어떤식으로 어떻게 해야 하는지의 핵심 노하우도 한국에서 모터 하면 일등이 LG 인데 이런데 하고도 이런 제 노하우 대기업하고도 맞짱 뜰 정도의 노하우를 확보했읍니다 ....      제가 왜 이렇게 대기업들이나 하는 분야를 이제 나도 그들에 버금가는 노하우 확보도 어떻게 해야 가능하다는것도 파악 가능한게 대기업 밀려나고 20 년 세월 피눈물을 흘리면서 20 년을 고민하니 세상을 어떻게 내가 살아야 약육강식 세상에서 내가 살 방법이 있나 ?  뭐 이런것도 터득이 가능해 지더군요 ...    지금도  기업 이라는 분야도 이미 그 분야 기득권 기업이 있는건 아시죠 ?  내가 이미 내 분야에서 내가 일등인데 너 한테 내가 왜 내 파이를 줘야 하냐 ?   세상이 이렇거든요 ...   저 같은 소기업 이야 이런 기득권 기업한테 제가 자금력이 없으니 내 세울건 솔찍히 없는데 ...   당장 구현되서 동작이 확인되는 결과물 제시는 자금이 없으니 불가 하다고 손 놓고 잇을수는 없으니  ....  그런 기득권 기업들의 핵심 구현 노하우 한 100 가지를 저는 이미 터득에 성공했고 그들이 인정하지 않는다고 노하우 세부 기술 공부하지 않을수는 없는거죠 ...    나도 너희가 자랑하는것의 핵심 구현 기술력을 나도 너희들한테 내세울 만큼의 확실한 기술 노하우를  파악해서 확보하고 있다 이런것을 제시할 능력이 없으면 그야말로 저 같은 60 대는 굶어 죽을수 밖애 없다는것 이해 하시나요 ?   누굴 까자는게 아니고 세상이 약육강식 이다 보니 저도 처절하게 피눈물 흘려 가며 몇 년 밤새워 공부해서  나도 너희한테 보여줄 결과물은 돈이 없다 보니 없어도  그걸 구현 하는 기술 노하우의 핵심은 너희 정도는 파악하고 있다를 말씀드리는겁니다 ....  제가 말씀드리는건 요즘 미중 패권전쟁에서 보시듯 한국 대기업도 100 점 아니니 강자에게 이기지 못하듯 저같은 소기업 이야 하물며 ....   세상살이를 해야 하는데 남한테 나는 이런게 일등 기술이 있어 라고 설득 가능 정도의 기술력 확보도 안 되있으면 그냥 굶어 죽거든요 ...    돈 이나 힘이 없으면 그래도 노력해서 내 일등 기술 핵심 구현 노하우 제시라도 가능해야 한다는거죠 ?   제 사회생활 30 년을 정리해 봤읍니다 ....   이제야 세상을 어떻게 살아야 하는지 정도는 파악 했거든요 ...

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

사실 저는 일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원 61 세 입니다 ... 사실 저는 엔비디아 GPU 든 아니면 팹리스의 NPU 든 이런 AI 칩 설계 노하우도 분석중이구요  궁금한 점은 미국 빅테크 엔비디아 는 어떤 GPU 설계든 Reasoning LLM 설계든 어떤 기술 이슈의 해결 방안을 해결 방안 의 요청이 저 같은 소기업에게 가능하실지 상당히 궁금 합니다 ... 사실 엔비디아가 하는 GPU 사업과 GPU 로 AI 인프라 구축에 필요한 SW 노하우들 이런것들도 저도 부족하지만 분석중 이거든요 ... 공부해 보니 GPU 라는것이 FP16 / FP8 같은 부동소수점 연산장치 몇천개를 GPU 에 구현하고 이 몇천개의 FP16 같은 연산장치를 LLM 모델 구조하에서 예를들어 어텐션 연산 처리시 어떤식으로 병렬학습 및 분산학습이 가능하게 SW 가 병렬제어 처리가 가능하게 수천개의 FP16 장치 각각에 어떻게 연산이 필요한 입력데이터는 어떻게 AI 인프라 구조에서 어떻게 읽어와야 하는지 그리고 이렇게 FP16 의 연산처리를 어떻게 AI 인프라에 결과를 어떤식으로 전달할지 .... 그 와중애 필요한게 요즘 핫한 HBM 이구요 .... 저두 누구한테 밀리지 않는다고 생각하는 LLM 분야 4 년 수백 수천가지 이슈 분석하면서 빅테크는 이런걸 어떻게 해결하는지 그런것들 분석 하고 있거든요 ... 저두 IT 분야 30 년 일하고 있구요 ... 저두 한 4 년 LLM 공부해 보니 느끼는것은 솔찍히 빅테크 논문의 새로운 논문의 핵심 아이디어가 이미 상당히 발표되서 이를 뛰어넘는 아이디어를 내가 낼수 있다 가 저두 IT 분야 30 년 경력으로 거의 불가능 이라고 보거든요 ... 그리고 LLM 사전학습 /사후학습 처리의 세부 모델 구현도 공부해 보니 토큰나이징 을 내 독자기술로 가능하다고 이야기 가능한 기업이 과연 미국 빅테크 말고 가능한 기업이 있었나요 ? 사실 한국 이나 미국 이나 LLM 으로 뭔가 확실히 공부해 두면 조그만 돈벌이 라도 될줄 알았는데 ... 저는 이제 기대 안합니다 ... 그래서 이제는 장거리 저전력 무선통신 로라 통신 들어 보셨나요 ? 이게 간단한것 처럼 보이지만 통신 시스템 구현 이라 LLM 만큼이나 간단치 않거든요 .... 이것 저는 약 95 % 로라 통신 미국 인증까지 어떤것들에 대해 어디까지 공부해야 하는지를 알기에 그래서 95 점 정도로 확실하게 구현 가능한 기술력으로 밥벌이를 하려 하는데 경기가 얼어붙어 이런 통신시스템 구현 및 인증을 두달에 1500 에 가능하냐는 강남의 IT 기업 상무 같은 업체뿐이라 참 어떻게 돈벌이를 하나 해결책이 그저 짙은 안개속 입니다 .....

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

💡 딥네트워크 기술 기업 소개 - STM32H743 + LAN9252 기반 EtherCAT 슬레이브 구현

📌 기업 개요

딥네트워크(DeepNetwork)는 임베디드 시스템 및 산업용 네트워크 기술에 특화된 일인 전문 기술기업으로, EtherCAT 기반 고성능 제어 시스템 분야에서 독보적인 구현 역량을 보유하고 있습니다.

• 대표/CTO: 장석원
• E-mail: sayhi7@daum.net
• 연락처: 010-3350-6509
• 주요 기술 분야:
  • STM32H7 시리즈 기반 임베디드 시스템
  • EtherCAT 슬레이브 펌웨어 설계 및 프로토콜 최적화
  • 실시간 제어 시스템 (산업자동화, 철도, 로봇 분야)
  • EtherCAT SOEM 마스터 ↔ 슬레이브 통신 구조 설계

🧠 핵심 기술: STM32H743 + LAN9252 기반 EtherCAT 슬레이브 구현

✅ 주요 구성

• MCU: STM32H743ZI (ARM Cortex-M7 @ 400MHz)
• EtherCAT Slave Controller: Microchip LAN9252
• 통신 인터페이스: SPI (최대 20MHz 안정 동작), GPIO 제어 I/O
• EtherCAT 대응: CoE 없음, 정적 PDO 매핑 방식 기반 고속 제어 대응

✅ 시스템 구조

⚙️ 저희 딥네트워크의 Ethercat 통신 펌웨어 처리 핵심 노하우

🔧 1. LAN9252 초기화 및 제어

• SPI 통신 설정
  • 안정적 동작을 위한 Prescaler 구성 (<20MHz)
  • SPI MODE 0 (CPOL=0, CPHA=0)
• LAN9252 칩 초기화 시 HW_CFG 레지스터 체크 (0x0110)
  • ID 확인: 0x92520000 패턴

🔧 2. EEPROM 기반 SYNC Manager / PDO 자동 구성

• Microchip 공식 ESI XML → BIN 변환
• .bin → EEPROM(I²C, 24C64) 기록
• LAN9252 부팅 시 자동 SYNC/PDO 설정 반영

🔧 3. STM32 측 Process RAM 접근 구조

• 문 상태 입력 (TxPDO: 0x1000)

• 문 제어 명령 수신 (RxPDO: 0x1100)

📡 마스터 ↔ 슬레이브 PDO 데이터 흐름

💼 실전 프로젝트 경험

• 철도 차량 문 제어 시스템 EtherCAT 통신 적용
• 산업용 로봇 관절 제어 슬레이브 노드 실시간 제어
• TwinCAT ↔ STM32 EtherCAT 슬레이브 연동 검증
• SOEM 마스터 ↔ STM32 슬레이브 다중 노드 통신 구성

🌟 차별화된 기술 역량

📬 연락 및 협력 제안

딥네트워크는 EtherCAT 슬레이브 통신 모듈의 완전한 커스터마이징,
STM32 기반 산업용 장치에 EtherCAT을 탑재하려는 기업에 최적의 기술 파트너입니다.

• E-mail: sayhi7@daum.net
• Phone: 010-3350-6509
• 대표/CTO: 장석원

지금 귀사의 Ethercat 슬레이브 통신 상세 개발 사양을 연락주시면 맞춤형 기술 제안서를 드립니다.

딥네트워크 (DeepNetwork) - SAR 위성 기술 분석 및 관련 세부 이슈 컨설팅 전문 AI 스타트업

SAR 위성 기술 분석 및 컨설팅 전문 AI 스타트업

딥네트워크(DeepNetwork)는 고해상도 SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성 시스템의 핵심 알고리즘과 동작 원리를 심층적으로 연구하고, 실제 구현시 검토 분석이 필요한 세부 기술이슈(위성과 기지국 세부 구현에 관련된)에 대해 상세한 노하우를 확보한  기술 분석 및 컨설팅을 전문으로 제공하는 AI 기반 기술 스타트업입니다.

기업 비전

"미래 SAR 위성 구현의 기술적 기반을 제시하다"

딥네트워크는 SAR 위성 시스템의 정밀한 동작 메커니즘과 구현 프로세스를 체계적으로 분석하고, 이를 토대로 최적의 설계 방향성과 구현 전략을 제안하는 것을 목표로 하고 있습니다.
현재 당사는 PoC(Proof of Concept) 결과물을 보유하고 있지 않지만, 핵심 원리에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 위성 개발 초기 단계의 기획 및 설계 컨설팅에 특화되어 있습니다.

주요 역량 및 서비스

• SAR 위성 동작 원리 심층 분석
  SAR 위성의 신호 송수신 메커니즘, 플랫폼 이동 보정(Motion Compensation), 거리-도플러 처리, 이미지 포커싱(Range-Doppler, Omega-K, Chirp Scaling Algorithm 등) 주요 알고리즘 분석 제공.
• SAR 데이터 처리 파이프라인 설계 컨설팅
  원시 데이터 수신부터 레인지 압축, 아지무스 압축, 기하학적 보정(Geometric Correction)까지 전체 SAR 데이터 처리 흐름에 대한 최적 설계 지원.
• SAR 시스템 설계 이슈 진단 및 개선 제안
  궤도 설계, 레이더 파라미터 설정, 시스템 해상도 최적화, 신호 대 잡음비(SNR) 향상 등 실질적 구현에 필요한 세부 기술 분석 및 개선 방향 제시.
• 고해상도 SAR 구현을 위한 알고리즘 고도화 컨설팅
  Sub-aperture 처리, Multi-look 처리, Polarimetric SAR(POLSAR) 및 InSAR(Interferometric SAR) 적용 가능성 분석.  InSAR(Interferometric SAR) 구현에 필요한 약 80 % 이상의 세부 알고리즘 처리 세부 노하우를 확보하고 있읍니다 ...
• 기술 기획 및 연구개발 방향성 제시
  연구개발(R&D) 초기 기획 단계에서, 최적의 시스템 목표 성능 설정 및 구현 방법론 로드맵 제시.

딥네트워크의 차별화된 강점

• SAR 위성 핵심 알고리즘에 대한 심층적 이해
  전자기파 기반 거리 측정 원리, 이동 플랫폼 보정, 고정밀 영상 복원 처리 전 과정을 알고리즘 단위까지 상세하게 분석 가능.
• 이론과 실무를 아우르는 기술 컨설팅 제공
  단순 문헌 리뷰가 아닌, 실제 구현을 염두에 둔 실질적 문제 해결 중심의 기술 조언 제공.
• 스타트업 특유의 유연성과 민첩성
  고객사의 요구사항에 맞춰 맞춤형 기술 분석 및 컨설팅 패키지를 신속하게 기획, 제공 가능.

현재 준비 상황

• PoC(Proof of Concept) 진행 전 단계
  현재 딥네트워크는 PoC 결과물이나 상용 솔루션은 보유하고 있지 않으나, 필요시 PoC 기획 및 초기 설계 지원 가능.
• 컨설팅 중심의 사업 모델 운영
  SAR 위성 기술 기획, 개발 방향성 수립, 연구개발 초기 검증 과정 지원에 초점을 맞춘 기술 서비스 제공.

주요 연락처

• 대표이사(CEO/CTO): 장석원
• Email: sayhi7@daum.net

안녕하세요 ?  저는 일인 기술 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원 61 세 입니다 ...   저두 나이가 60 이 넘엇구 ....   IT 분야  특히 임베디드리눅스 개발분야 전문가급 노하우가 있지만  이쪽 분야(이미지센서/Camera ISP 처리 / 무선통신 WIFI/LTE 처리) 최소 7 년 이상 여러 이슈를 겪으면서 제가 느낀것은 이런것들 취급하는 글로벌 반도체 대기업이  한마디로 자기네와 급이 맞는 기업이 아니면 핵심이슈 처리에 대해 원하는 구현 정보를 얻기가 사실상 불가능하다라는 것이죠 ...  그래서 저두 살아보려고 최근 약 3 년 정도 LLM  구현 1 부터 10 까지 나름 대기업 못지않게 세부 파악이 됬으나  요근래 미국 글로벌 빅테크 AI 기업도 자기 기술력에 대해 안심을 못하는  너무나 빠른 기술변혁 때문에 힘든데 ....  그렇다 보니 한국 대기업도 딱히 뛰어들겠다 애기하기도 어려운 세상인데 ....   요즘  A2A(Agent‑to‑Agent Protocol)와 MCP(Model Context Protocol) 의 이슈가 핫 하기는 한데 ...   사실 한국 대기업도 이런쪽 하기도 애매한게  사실 ChatGPT 같은 고급 추론 가능 서비스 구현을 미국것을 사용하면  제 생각엔 내가 모든것을 나 혼자 할수 있어야지 남에게 힘을 빌리면  내  독자 사업이 요즘 같은 세상에 가능할까 ?  입니다 ...   사실 ChatGPT 고급 추론 서비스 이런것 구현해 성능 내는게  사실 미국 아니면 불가능할것 같읍니다 ...       그래서 저는 글로벌 패권 미국 / 중국이 싸우는 AI 분야는  공부를 확실히 해 놓자는쪽 이구요 ...  그래서 저는 고민 고민하다가 찾은 분야가 장거리 저전력 무선통신 로라 통신 솔루션 기술을 확보해 보자로 전환했읍니다 ...    저도 로라통신 솔루션 기술 노하우 확보를 위해  Semtech 사의 로라 칩셋의 경우 디바이스단은 펌웨어 소스를 거의 공개하기에 이것의 분석에 상당한 시간투자를 했구요 ...   저는 로라 디바이스단 / 로라 게이트웨이단  / 로라 네트웍 서버단 의 업링크 / 다운링크 통신 처리의 세부 기술 이슈 약 90 % 는 확실히 파악하고 있다고 자신합니다 ...   저는 로라 디바이스단 / 로라 게이트웨이단  / 로라 네트웍 서버단 의 업링크 / 다운링크 통신 처리의 세부 기술 이슈 처리를 실제 구현해 테스트해 보지는 않았지만  Semtech 사의 로라 칩셋 펌웨어 분석이 심도있게 됬기에  이렇게 실제 구현을 안해봤어두 자신있게 말씀드릴수 있읍니다 ...    Semtech 사의 로라 칩셋 펌웨어가 분석해 보시면 아시겠지만  통신 세부 처리가 어떻게 되는지 이해하려면 상당한 시간투자가 필요하거든요 ...   이런게 제가 이미 이런 시행착오를 겪었다는것 이거든요 ...      저는 귀사의 로라통신 미해결 기술이슈를 서로 세부이슈 세부사양을 협의후 귀사가 만족하실수 있게 확실한 해결책 제시가 그래도 한 90 % 는 확실히 가능하다고 저는 제 기술력을 판단합니다 ...     특히 로라통신 솔루션이 적용되는 분야가 스마트팜 분야인데  저는 솔루션은 없어도 확실한 구현이슈 해결 방안 제시가 확실히 가능합니다 ...   저는 아직 로라통신의 전력관리 세부처리까지는 아직 분석전 입니다 ...     

장거리 저전력 무선통신 로라 솔루션 구현 이슈 노하우 전문  딥네트워크  CEO / CTO 장석원   sayhi7@daum.net       010 3350 6509

요즘 한국이든 미국이든 대기업이든 중소기업이든 나 만의 무기가 있으면 살아 남는 세상이다 ... 오늘인가 유튜브 보다가 반도체는 몇배 성능 좋은것보다 전력소모가 남보다 확실히 낮아야 한다 ... 이게 참 시사점이 큰것 같읍니다 ... 이 유튜브 영상 제목 보면서 요즘 반도체 전쟁의 핵심이라고 나는 판단한다 ...

📡 스마트팜을 위한 최적의 로라통신 파트너, 딥네트워크 -  스마트팜 분야에 최적화된 LoRaWAN 통신 기술 기반의 IoT 솔루션 개발

딥네트워크(DeepNetwork)는 스마트팜 분야에 최적화된 LoRaWAN 통신 기술 기반의 IoT 솔루션을 개발하는 AI 융합 스타트업입니다.
저희는 STM32WL 기반 디바이스 단 처리 기술과 SX1302 기반 게이트웨이 단 운용 기술을 모두 확보하고 있으며, 고객사의 요구 사양에 따라 펌웨어 커스터마이징 및 시스템 최적화를 유연하게 제공할 수 있는 실전 대응형 기술 역량을 보유하고 있습니다.

로라통신 디바이스단 / 게이트웨이단 / 네트웍 서버단 / 어플 서버단  의 업링크 / 다운링크 송수신 구현 관련  세부 기술 이슈 노하우 98 점으로 파악 성공

귀사의 구현시 기술이슈 제가 90 % 이상 확실히 해결 가능 합니다 ....

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

✅ STM32WL + LoRaWAN  : 단일칩 저전력 센서 노드 구현 역량

• 핵심 기술 이슈: 다양한 센서 연동 준비 중, 저전력 전송 알고리즘, 통신 안정성 확보
• 보유 기술력: STM32WL 칩셋을 기반으로 한 LoRa 통신 모듈 설계 및 온습도, 토양 수분, 일사량 센서 등과의 연동을 고려한 펌웨어 구조 설계 기술을 확보하고 있으며,
  이를 고객사 별 요구사항에 맞춰 스택 구조, 센서 입력 방식, 타이밍 구성 등 커스터마이징 가능한 수준까지 구현 가능합니다.
• 특화 역량: 전송 주기 최적화, Deep Sleep 기반 전력 절감, LoRaWAN Class A / B / C  적용, 전송 오류 처리 로직 내장 등 상용 수준의 펌웨어 설계 경험 보유
• 온습도, 토양 수분, 일사량 센서 등과의 연동 관련 해서는 현재  최적의 온습도, 토양 수분, 일사량 센서 선정 등 분석 작업 중
• Deep Sleep 기반 전력 절감 분석 작업 중

✅ SX1302 기반 게이트웨이: 멀티채널 수신 & 포워딩 구조 설계

• 핵심 기술 이슈: 멀티채널 수신, 실시간 패킷 포워딩, 통신 장애 대응
• 보유 기술력: SX1302 칩셋을 활용한 게이트웨이용 임베디드 보드 설계, UDP 기반 LoRa 패킷 포워더 구성, MQTT/HTTP 기반 클라우드 연동 설계 등 LoRaWAN 게이트웨이 아키텍처를 고객사 환경에 맞게 맞춤 설계 가능한 기술 확보
• 특화 역량: 펌웨어 레벨의 포워딩 타이밍 제어, 이중 전송 구조 설계, 농촌지역 등 열악한 전파 환경 대응 로직 구성 가능
• MQTT/HTTP 기반 클라우드 연동 설계 분석 작업 중

✅ 펌웨어 & 프로토콜 커스터마이징 기술력: 고객 요구에 딱 맞춘 설계 가능

• 핵심 기술 이슈: 시스템 맞춤화, 안정성 확보, OTA 구조 설계
• 보유 기술력: 고객사별 요구사항(전송 주기, 센서 구성, 통신 클래스, 전력 제한 등)에 따라 STM32WL 및 SX1302 기반 개발보드의 기본 펌웨어를 완전히 재구성하거나 모듈 단위로 커스터마이징 가능한 기술력을 갖추고 있습니다.
• 특화 역량: 다양한 LoRaWAN Class 대응, 전송 실패 대비 리트라이 로직, 배터리 사용 최적화 설계 등 상용 수준의 펌웨어 아키텍처 설계 가능
• OTA  세부 처리기능 구현 준비 중

🎯 현장 레퍼런스는 없지만, 실전 적용은 언제든 가능합니다

딥네트워크는 아직 스마트팜 프로젝트에 적용된 실질적 구축 사례는 없지만, 그에 앞서 필요한 통신 시스템 아키텍처 설계, 보드 커스터마이징, 펌웨어 대응력에 있어 실전 수준의 기술 역량을 확보하고 있습니다.
기성 솔루션을 단순히 공급하는 업체가 아닌, 고객사의 스마트팜 시스템에 최적화된 기술을 직접 구현해드릴 수 있는 파트너로서, 빠르게 신뢰를 드릴 수 있는 준비가 되어 있습니다.

🤝 고객 중심 기술 대응, 딥네트워크는 다릅니다

• STM32WL / SX1302 기반 개발보드 펌웨어 커스터마이징 가능
• 고객 센서 구성 및 LoRaWAN 전송 방식 맞춤 지원
• 전송 오류 복구, OTA 업데이트, 전력 절감 설계 기술 확보
• 실현 가능성을 바탕으로 한 기술 컨설팅 제공

🚀 사람처럼 걷는 로봇을 만드는 핵심 이슈 구현 노하우 확보 성공 , 딥네트워크

― 단순한 ‘이론 연구’가 아닙니다. 실현 가능한 구조로 증명된 핵심 알고리즘 통합 기술 ―

💡 우리는 한 가지 질문에서 시작했습니다.

“왜 2족 보행 로봇은 아직도 사람처럼 자연스럽게 걷지 못할까?”
대부분의 로봇은 규칙적인 바닥에서만 걸을 수 있고, 약간의 경사나 장애물에도 중심을 잃습니다.

그 이유는 단순합니다.
진짜 사람처럼 걷기 위해 필요한 핵심 알고리즘이 ‘제대로 통합된 경우’가 거의 없기 때문입니다.

아래에 소개된 핵심 기술 이슈 4 가지의 세부 알고리즘 구현 방법을 확실히 파악 성공한 일인 AI 스타트업 딥네트워크 입니다 ...

🎯 우리가 해결한 핵심 이슈 4가지

1. CoM 제어 (중심을 잡다)

우리는 단순한 중심이동이 아니라, LIPM 기반의 예측 모델로 보행 중에도 중심이 흔들리지 않게 합니다.
지형에 따라 무게중심 경로 자체를 최적화해 경사길에서도 걷게 만들 수 있습니다.

📍 결과: 중심이 흔들리는 낙상 없는 보행 가능

2. ZMP 알고리즘 (넘어지지 않다)

ZMP는 넘어지지 않게 하는 기술입니다.
저희는 CoM과 ZMP를 서로 연결시켜, 무게 중심이 항상 ‘안정된 범위 안’에서 움직이도록 만듭니다.
그리고 발이 땅에 닿을 때 충격을 줄이도록 ZMP를 충격흡수 알고리즘과 함께 쓰고 있습니다.

📍 결과: 로봇이 마치 무릎으로 충격을 흡수하듯 부드럽게 걷습니다

3. 칼만 필터 (센서를 똑똑하게 쓰다)

센서 3~4개 쓴다고 해서 정확한 자세가 나오는 건 아닙니다.
우리는 모든 센서 (IMU, 힘센서, 엔코더)를 고속 칼만 필터로 융합해, 실시간으로 자세와 움직임을 추정합니다.

그리고 센서 오류나 이상 상황을 감지해 회복하는 알고리즘도 적용돼 있습니다.

📍 결과: 흔들리는 지면, 미끄러지는 상황에서도 로봇이 자세를 회복합니다

4. PMSM FOC 제어 (정밀하게 관절을 움직이다)

로봇이 걷는 데서 중요한 건 관절의 "정확한 움직임"입니다.
저희는 산업용 모터 제어 방식인 **Field Oriented Control (FOC)**를 고속으로 적용해, 0.1도 단위까지 제어 가능한 관절 동작을 구현했습니다.

📍 결과: 빠르면서도 정밀하게 걷는 발 움직임 구현

📌 왜 이 기술이 주목받아야 하는가?   -  기본 로봇 구현의 핵심 알고리즘 파악에 성공했음

✅ 이 4가지 핵심 기술을 '통합적으로 구현'한 팀은 거의 없습니다.
대부분 연구소나 대학에서는 개별 알고리즘만 테스트하지, 실제 로봇에 모두 적용해 통합 제어까지 설계한 경우는 드뭅니다.
저희는 각각을 완전히 이해하고 있고, 현장에 적용 가능한 구조로 구현 설계시 핵심 이슈처리 노하우를 파악 성공 했읍니다.

✅ 시장성 있는 구조입니다.
지금 로봇 시장은 소셜 로봇, 물류 로봇, 케어 로봇 중심으로 폭발적으로 성장 중이며,
2족 보행 플랫폼은 인간-환경 상호작용에 최적화된 구조로 평가받고 있습니다.
우리는 이 보행 알고리즘을 활용해 산업용, 의료용, B2C 로봇까지 확장 가능한 기술 이슈 처리 가능 핵심 이슈의 노하우를 보유하고 있습니다.

✅ 협업 파트너에게 ‘기술 완성도 + 실행력’을 함께 제공합니다.
PoC를 원하는 파트너사와는 빠르게 검증 가능한 아키텍처를 제공하며,
시장 적용전 PoC 용으로 위한 실제 보행 제어에 필요한 기본 동작 구현  능력이 있다는 것이 우리의 경쟁력입니다.

📬 협업/투자/라이센스 제안 환영합니다

• 적용 가능 분야: 로봇 하드웨어 기업 / 플랫폼 기업 / 물류 자동화 / 케어 로봇 / 퍼스널 로봇
• 협력 방식: 공동 PoC, 기술 라이센스, 공동 개발, 전략적 투자

📩 연락처: 장석원 CEO / CTO (sayhi7@daum.net)
🏢 기업명: 딥네트워크 (DeepNetwork)

🌐 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
🌐 홈페이지:   https://videocodec.tistory.com/

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