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Linkbricks Horizon-AI
기술

PATENTED AI AGENT ORCHESTRATION TECHNOLOGY

SKYNET PDCA AI

SKYNET PDCA는 전통적인 PDCA 방법론을 혁신적인 AI 에이전트 시스템에 적용한 특허 기술입니다. 이 기술은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 다양한 LLM(대규모 언어 모델)을 유기적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결하는 지능형 협업 시스템을 구축합니다. 단일 형식의 질문에 답을 내기 위해 복잡한 Sub Task를 자동으로 구동하고 통합 정리합니다.

0508자세히 보기
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PDCA란 무엇인가?

PDCA는 Plan(계획), Do(실행), Check(점검), Act(개선)의 약자로, 프로세스 개선을 위한 순환형 방법론입니다.

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Plan – 계획

계획 단계에서는 현재 상황을 분석해 문제를 파악하고, 개선 목표와 구체적인 실행 계획, 기대 결과 및 평가 방법을 정의합니다.

  • 현재 상황을 분석하고 문제를 파악합니다
  • 개선 목표를 설정합니다
  • 구체적인 실행 계획을 수립합니다
  • 기대 결과와 평가 방법을 정의합니다
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Do – 실행

실행 단계에서는 계획한 내용을 실제로 수행하면서 데이터를 수집·기록하고, 모든 과정이 계획대로 진행되는지 모니터링합니다.

  • 계획한 내용을 실제로 실행합니다
  • 데이터를 수집하고 기록합니다
  • 모든 과정이 계획대로 진행되는지 모니터링합니다
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Check – 점검

점검 단계에서는 실행 결과를 분석해 목표 달성 여부와 계획과의 차이를 확인하고, 예상하지 못한 문제를 발견합니다.

  • 실행 결과를 분석합니다
  • 목표 달성 여부를 검증합니다
  • 계획과의 차이를 확인합니다
  • 예상하지 못한 문제를 발견합니다
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Act – 개선

개선 단계에서는 분석 결과를 바탕으로 개선안을 도출하고, 성공적인 변화를 표준화하며 미흡한 영역의 대응책을 마련해 다음 PDCA 사이클을 준비합니다.

  • 분석 결과를 바탕으로 개선안을 도출합니다
  • 성공적인 변화를 표준화하고 정착시킵니다
  • 미흡한 영역에 대한 대응책을 마련합니다
  • 다음 PDCA 사이클을 준비합니다
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지속적 반복을 통한 점진적 개선

PDCA 사이클은 지속적인 반복을 통해 점진적인 개선을 이루는 것이 특징입니다. 이 방법론은 품질 관리, 프로젝트 관리, 비즈니스 프로세스 개선 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 소규모 시도에서 출발해 점차 확대할 수 있다는 점에서 매우 실용적입니다.

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SKYNET PDCA – 특허받은 AI 에이전트 오케스트레이션 기술

SKYNET PDCA는 단일 형식의 질문에 답을 내기 위한 복잡한 Sub Task를 자동으로 구동하고 통합 정리하는 PDCA 방법론 특허 기술입니다. Horizon AI Workflow, Horizon AI Tools, Expert LLMs가 하나의 지능형 협업 체계로 연결됩니다.

  • HORIZON AI WORKFLOW
  • HORIZON AI TOOLS
  • EXPERT LLMs
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산업별 활용 분야

이 기술은 복잡한 데이터와 상황을 다루고자 하는 모든 산업에서 활용 가능합니다.

  • 제조 및 품질 관리 – AI 기반 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 방식으로 생산 공정 최적화, 품질 관리 프로세스 자동화 및 오류 탐지, 데이터 기반 제조 공정 개선
  • 고객 서비스 및 지원 – 복잡한 고객 문의에 대한 실시간 응답, 고객 데이터 분석을 통한 맞춤형 서비스 제공, 환각현상 제거 및 정확한 정보 제공
  • 금융 서비스 – 금융 데이터 분석 및 리스크 관리, 자동화된 규제 준수 보고서 생성, 고급 추론 및 분석을 활용한 투자 전략 지원
  • 의료 및 헬스케어 – 복잡한 환자 데이터 관리 및 분석, 의료 서비스 워크플로우 최적화, AI 기반 진단 지원 및 데이터 검증
  • 교육 – 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 맞춤형 학습 콘텐츠 생성, 학습 데이터 분석을 통한 개인화된 교육 제공, CoT(Chain of Thought) Automation을 활용한 문제 해결
  • 연구 및 개발 – 데이터 중심 연구의 복잡한 추론 지원, 대규모 언어 모델을 활용한 협업 시스템 구축, 새로운 제품 및 기술 개발에 필요한 데이터 기반 의사결정
  • IT 및 SaaS – 클라우드 및 온프레미스 기반의 확장 가능한 IT 솔루션 제공, AI 도구와 워크플로우 통합으로 서비스 효율성 향상, 데이터 통합 및 분석 툴을 활용한 기업용 SaaS 구축
  • 공공 및 정책 – 복잡한 데이터 컨텍스트를 활용한 정책 개발, 팩트체크 및 데이터 기반 의사결정을 위한 AI 활용, 대규모 데이터 분석을 통한 공공 서비스 개선
  • 이커머스 – 고객 행동 데이터 분석 및 맞춤형 추천, 주문 관리 및 재고 최적화, 실시간 고객 지원 및 자동화된 문의 처리
  • 엔터프라이즈 비즈니스 – 복잡한 기업 데이터 통합 및 관리, 워크플로우 자동화 및 생산성 향상, 대규모 협업 환경에서 AI 에이전트를 통한 의사소통 지원
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배포 방식 (DELIVERY)

SKYNET PDCA는 클라우드 및 온프레미스 환경에 모두 적용 가능합니다.

  • 클라우드 (Cloud)
  • 온프레미스 (On-Premise)
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핵심 기술 구성 요소 – 멀티 AI 에이전트 시스템

SKYNET PDCA의 핵심 기술 구성 요소 중 하나로, 도메인별로 전문화된 AI 에이전트를 배치하여 서로 협업하도록 구성합니다.

  • 도메인별 전문화된 AI 에이전트 배치
  • 에이전트 간의 효율적인 협업 및 정보 교환
  • 도메인에 최적화된 문제 해결 역량
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핵심 기술 구성 요소 – 전문 LLM 네트워크

분야별로 최적화된 LLM을 네트워크로 연결하여 도메인 특화 추론과 분석을 수행합니다.

  • 분야별로 최적화된 LLM 모델 활용
  • 도메인 특화 추론 및 분석
  • 분산 처리를 통한 고성능 컴퓨팅
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핵심 기술 구성 요소 – Supervisor LLM

전체 프로세스를 조정하고 관리하는 상위 LLM으로, 태스크 우선순위 지정과 자원 할당, 결과 통합과 품질 관리를 담당합니다.

  • 전체 프로세스의 조정 및 관리
  • 태스크 우선순위 지정 및 자원 할당
  • 결과 통합 및 품질 관리
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PDCA 기반 순환 프로세스

SKYNET PDCA는 Planning, Do, Check, Act의 네 단계를 순환하며 결과의 정확성과 품질을 높여 갑니다.

  • Planning Phase – 사용자 질의의 심층 분석, 솔루션 전략 수립, 서브태스크 정의 및 할당
  • Do Phase – 전문 에이전트에 의한 태스크 실행, 실시간 데이터 수집 및 분석, 중간 결과 생성 및 공유
  • Check Phase – 결과의 정확성 및 일관성 검증, 품질 지표 평가, 개선 영역 식별
  • Act Phase – 피드백 기반 프로세스 최적화, 에이전트 성능 향상, 새로운 사이클 준비
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기술적 강점

SKYNET PDCA가 제공하는 기술적 강점은 다음과 같습니다.

  • 자동화된 태스크 분해 및 할당
  • LLM 간 실시간 자율 협업 및 조정
  • 지속적인 성능 개선
  • 높은 확장성과 유연성
  • 정확하고 신뢰성 있는 결과 도출
  • 할루시네이션 제거 및 추론 팩트체크
  • 클라우드 버전 및 설치형 버전 제공

기술

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