Put AI to your work
인공지능은 우리가 가지고 있는 문제를 너무도 쉽게 해결하고 있습니다
AI는 인간의 언어와 데이터를 학습하여 최적의 논리와 창의력을 바탕으로하는 강력한 도구로
반복적인 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하고, 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
굿스트림은 AI를 성공적으로 구축하고 실현할 수 있는 다양한 분야의 FULL-STACK 패키지를 보유하고 있습니다.
Bigdata to Insight
데이터 수집부터 분석, 시각화까지 올인원 빅데이터 플랫폼
Peak9은 R, HDFS, SPARK, HIVE 등의 빅데이터 오픈소스 패키지를 활용한
웹기반 빅데이터 분석 솔루션으로 사용자 편의성을 극대화 하였습니다.
관계형 데이터베이스의 정형 데이터 모델에서 반정형, 비정형의 대용량 데이터 모델에 대한
데이터 수집, 변환, 분석, 리포트 등의 시각화 분석 기능을 제공합니다. 데이터 기반 의사결정이 필요하다면, Peak9이 최적의 선택입니다.
Featured
굿스트림 솔루션을 활용한 제조현장 디지털 전환 사례 연구
굿스트림이 보유한 finetree, peak9, lotus, where 4대 솔루션의 통합 적용을 통해 고객의 서비스 경쟁력을 끌어올릴 실증사례를 분석합니다. AI, 빅데이터, MES, 위치추적 기술이 어떻게 제조 현장의 생산성과 연결될까요?
Case Study
중소기업을 위한 제조업 AI도입사례<br>현실적인 AI 도입 전략
4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)이 더 이상 대기업만의 전유물이 아닙니다. 국내 중소기업들도 AI 기술을 적극 도입하여 생산성 혁신과 품질 경쟁력 확보에 성공하고 있습니다. 과거에는 막대한 투자비용과 전문 인력 부족으로 AI 도입이 어려웠지만, 최근 클라우드 기반 솔루션과 정부 지원 정책이 확대되면서 중소기업도 AI의 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다.
Pinned
중소 제조기업을 위한 로컬AI 도입 계획
4차 산업혁명의 핵심 동력인 AI가 제조업 현장을 빠르게 변화시키고 있습니다. 데이터 보안, 실시간 처리, 비용 효율성 측면에서 클라우드 AI의 한계를 극복할 수 있는 로컬 AI의 도입 전략과 구체적인 사업계획 수립 방법을 제시합니다.
Blog
로컬 AI 프레임워크 및 아키텍처 설계
제조업에서 품질관리 업무를 지원하는 개발자라면 AI를 활용한 솔루션 개발에 대한 관심이 높을 것입니다.하지만 대용량 언어모델(LLM)을 실제 제조 현장에서 안정적으로 운영하기 위해서는 단순히 모델을 실행하는 것 이상의 복잡한 시스템 설계가 필요합니다. 예를 들어, 제조 라인에서 실시간으로 발생하는 품질 데이터를 분석하고 즉각적인 피드백을 제공하려면 높은 처리 성능과 안정성을 보장하는 서빙 아키텍처가 구축되어야 합니다.