NiNo AI Autonomous 시스템 및 AI 연구소
프론티어 기술을 개척하는 자율 엔터프라이즈 인텔리전스 연구
우리 연구팀은 엔터프라이즈 비즈니스 운영을 혁신하기 위해 멀티 에이전트 추론, 확정적 상태 머신, 정형 검증 워크플로 합성의 기반 기술을 탐구합니다.
핵심 연구 분야
멀티 에이전트 워크플로 합성
복잡한 전사적 SiOps 작업을 증명 가능하게 정확하고 롤백 가능한 트랜잭션으로 분해하는 특화 에이전트 토폴로지 개발.
구조화된 엔터프라이즈 RAG
LLM 추론을 엄격한 관계형 스키마, 온톨로지 그래프, 시계열 원장 항목에 정밀하게 일치시켜 환각을 원천 차단.
공급망 확률적 예측 모델링
머신러닝과 제약 만족 알고리즘을 결합하여 복원력 높은 제조 MRP를 구현하는 뉴로-심볼릭 하이브리드 모델.
검증 가능한 안전성 및 가드레일
자율 에이전트의 모든 실행이 기업 감사 한도 및 보안 규정을 준수하도록 보장하는 정형 검증 샌드박스.
최신 논문 및 기술 백서
당사 엔지니어링 연구소에서 공개 발표한 최신 연구 성과 및 테크니컬 리포트입니다.
테크니컬 리포트
Agentic SiOps: 기업 원장에서 증명 가능한 안전한 자율 실행을 향하여
비동기 AI 에이전트가 복식부기 원장 트랜잭션을 처리할 때 상태 무결성과 롤백 가능성을 수학적으로 보증하는 검증 프레임워크.
정형 검증멀티 에이전트원장 시스템
연구 논문
공급망 불확실성 하에서의 확률적 자재 소요 계획(MRP)
지정학적 리스크와 리드타임 변동성을 확률 분포로 모델링하여 정적 MRP를 뛰어넘는 적응형 생산 스케줄링.
제조 공학공급망확률 모델링
피어 리뷰 논문
스키마 제약 디코딩을 통한 엔터프라이즈 지식의 사실성 검증
디코딩 시점에 엄격한 SQL/GraphQL 스키마 규칙을 적용하여 재무 쿼리에서 발생하는 할루시네이션을 완벽 차단하는 방법론.
RAG형식 제약LLM 추론