한국어예시
K-LINGO
고객 상담 대화 요약·의도 분류 모델
콜센터·채팅 상담 원문을 요약하고 고객 의도를 분류하는 한국어 대화 모델
- 파라미터
- 8B
- 의도 분류 F1
- 0.92
PIPELINE
좋은 모델은,
좋은 데이터에서 시작됩니다
K-DATA에서 구축한 데이터가 검수와 학습을 거쳐 모델이 되기까지 — 전 과정을 한 회사가 책임집니다.
SOURCE
K-DATA 데이터셋 구축
14개 분야 라벨링 데이터 직접 구축
AI-Hub 학습데이터 구축 실적
REFINE
정제·교차 검수
중복·오라벨 제거와 이중 검수로
학습 가능한 데이터만 남깁니다
TRAIN
도메인 파인튜닝
분야별 특화 학습과
표준 벤치마크 평가를 반복합니다
DELIVER
모델 제공
가중치 구매·API 구독·커스텀 학습
세 가지 방식으로 도입합니다
MODEL LINE-UP
태스크 단위로 학습된
도메인 특화 모델
모델은 태스크 단위로 좁고 깊게 학습됩니다. 카드의 링크에서 각 모델의 상세 설명을 확인하세요.
로봇예시
K-ROBO
가정환경 인간-로봇 협업 작업 인식 모델
가정 내 인간-로봇 협업 영상에서 작업 단계와 행동을 인식하는 멀티모달 모델
- 파라미터
- 1.9B
- 행동 인식 mAP
- 78.2
의료예시
K-MEDI
의료 상담 기록 요약·질환 분류 모델
진료·상담 기록을 구조화 요약하고 질환 카테고리를 분류하는 의료 언어 모델
- 파라미터
- 4B
- 질환 분류 정확도
- 91.3%
운송·물류예시
K-LOGIS
도심 화물 수요 예측·경로 최적화 모델
화물 운송 이력 데이터로 시간대별 수요를 예측하고 배송 경로를 최적화하는 모델
- 파라미터
- 2B
- 수요예측 MAPE
- 6.8%
금융예시
K-FIN
금융 문서 핵심 정보 추출 모델
계약서·공시 등 금융 문서에서 핵심 항목을 추출·정규화하는 문서 이해 모델
- 파라미터
- 4B
- 항목 추출 F1
- 0.94
법률예시
K-LAW
판례 검색·법률 문서 분석 모델
쟁점 기반 판례 검색과 법률 문서 조항 분석에 특화된 리걸 모델
- 파라미터
- 8B
- 판례검색 Recall@5
- 0.89
영상·이미지예시
K-SIGHT
독거노인 위험 상황 감지 모델
실내 영상에서 낙상 등 독거노인의 위험 행동을 실시간 감지하는 비전 모델
- 파라미터
- 1.2B
- 위험 감지 F1
- 0.90
제조예시
K-FACTO
배터리 외관 불량 검출 모델
배터리 셀 표면 이미지에서 미세 결함을 검출·분류하는 품질 검사 모델
- 파라미터
- 0.9B
- 불량 검출 정확도
- 98.2%
교육예시
K-ESSAY
논술·서술형 답안 자동 평가 모델
루브릭 기준으로 논술·서술형 답안을 채점하고 피드백을 생성하는 평가 모델
- 파라미터
- 4B
- 채점 일치도
- 0.88
농수산예시
K-AGRI
꿀벌 질병 진단 이미지 분류 모델
봉군 이미지에서 꿀벌 질병 징후를 조기 진단하는 분류 모델
- 파라미터
- 0.6B
- 질병 분류 정확도
- 93.5%
재난·환경안전예시
K-SAFE
GPR 기반 도로 하부 공동 탐지 모델
지표투과레이더(GPR) 신호에서 도로 하부 공동·침하 위험을 탐지하는 모델
- 파라미터
- 1.5B
- 공동 탐지 F1
- 0.87
스포츠예시
K-SPORT
야구 규칙 판정 영상 분석 모델
중계·판정 영상에서 주요 규칙 상황을 인식해 판정을 보조하는 모델
- 파라미터
- 2B
- 판정 일치율
- 95.1%
문화관광예시
K-TOON
웹툰 컷·장면 생성 모델
시나리오에서 웹툰 컷 구성과 장면 이미지를 생성하는 콘텐츠 모델
- 파라미터
- 3B
- 장면 일관성 평가
- 4.3/5
지식재산권예시
K-MARK
유사 상표 이미지 검색 모델
상표 이미지 임베딩으로 유사 상표를 검색·판별하는 IP 보호 모델
- 파라미터
- 0.8B
- 검색 Recall@10
- 0.93
한국어예시
K-VOICE
감정·발화 스타일 음성 합성 모델
감정·스타일 태그로 자연스러운 한국어 음성을 합성하는 TTS 모델
- 파라미터
- 1.1B
- 합성 품질 MOS
- 4.4
* 모델명·파라미터·벤치마크 수치는 이해를 돕기 위한 예시이며, 실제 사양으로 교체됩니다. 15개 예시 모델이 전 14개 분야를 아우릅니다.
WHY K-AI MODELS
모델보다 먼저,
데이터를 만들어 온 회사
데이타트렌드는 모델 회사이기 전에 데이터 회사입니다. 데이터를 아는 만큼, 모델이 달라집니다.
출처가 분명한 데이터
14개 분야 데이터셋을 K-DATA에서 직접 구축·판매합니다. 어디서 왔는지 모르는 데이터로 학습한 모델이 아닙니다.
글로벌 표준의 원천 데이터
남의 데이터를 재가공한 것이 아니라, 국제 기준에 맞춰 수집·라벨링·검수를 거친 원천 데이터로 학습해 실제 과제에서 체감 성능이 다릅니다.
라이선스 클리어
저작권·개인정보 정비를 마친 데이터만 학습에 사용합니다. 도입 후 법적 리스크 걱정 없이 서비스에 적용하세요.
데이터와 함께 자라는 모델
신규 데이터셋이 구축될 때마다 모델도 함께 갱신됩니다. 데이터 회사가 운영하기에 가능한 업데이트 주기입니다.