Experience is everything.
신뢰하는 파트너
AI가 만드는 살아 있는 경험. 행사장에서, 교실에서, 의회에서, 공장에서—모든 현장을 경험의 무대로 바꿉니다.
행사장보는 행사를 경험하는 행사로
관람객과 대화하고 캐릭터·포토카드·향수를 즉석에서 만들어 주는 행사용 AI 키오스크.
가정 · 어린이집정답 대신 선택하는 경험
의회AI가 맥락을 기억하는 의정지원 시스템
공장 · 설비물리 법칙과 AI가 융합된 부식 검사
문서하나의 모델로 문서의 모든 것을
매장 · 팝업감정과 취향을 향기로
플랫폼 솔루션 AI를 만드는 팀을 위한 기반—모델 API부터 배포 인프라까지.
모든 AI 모델을 API 하나로—Console
이미지 · 영상 · 음성 · LLM 330개 이상의 모델을 키 하나, 원화 크레딧 하나로 호출합니다.
보유 서버를 업무 서비스로—코어닷모아
랙서버·GPU 서버를 연결해 AI와 업무 앱을 만들고, 직원들이 함께 활용합니다.
모든 현장을
경험의 무대로
행사장, 교실, 국회, 공장—어디든 코어닷투데이의 AI가 닿는 곳에서 사람들은 기술이 아닌 경험을 만납니다.
모두를 위한 AI 놀이터
이미지 · 영상 · 오디오 생성 모델 176개를 계정 하나, 크레딧 하나로. 카드 등록 없이 매월 300 크레딧으로 시작하세요.
경험을 만드는 기술 역량
AI는 무대 뒤에, 경험은 무대 위에—보이지 않는 기술이 살아 있는 가치를 만듭니다.
기술은 숨기고 경험만 보여주다
복잡한 알고리즘은 무대 뒤에, 매끄러운 경험은 무대 위에—코어닷투데이가 만드는 AI의 방식입니다.
경험하는 행사
단순히 보는 행사를 관람객이 직접 참여하는 다감각 몰입 경험으로 전환합니다. AI가 얼굴을 분석하고, 나만의 캐릭터와 포토카드, 향수까지 즉석 제작합니다.
선택하는 독서
아이의 선택이 이야기가 되는 의사결정 기반 독서. 수동 시청을 넘어 능동적 판단과 경험을 제공합니다.
어디로 갈까요?
질문하는 AI 비서
단순 키워드 검색을 넘어 과거 발언을 기억하고 맥락을 이해하는 AI 비서 경험을 제공합니다.
직관적 산업 관제
물리 법칙과 AI를 융합한 고도의 기술을, 현장 엔지니어에게는 한눈에 보이는 위험 지도 대시보드로 제공합니다.
고객의 막연한 상상을
현실로 빚어내는 수고로움
그것이 코어닷투데이의 존재 이유입니다.
보이지 않는 복잡한 알고리즘과 수고로움—데이터 정제, 물리 법칙 융합, 안전 체계 구축—은 무대 뒤에 감춰두고, 무대 위 고객에게는 오직 매끄럽고 감동적인 경험만을 선사합니다.
모든 산업에 경험을 입히다
코어닷투데이의 AI 경험 솔루션은 행사, 교육, 공공, 제조 등 다양한 산업 현장에 맞춤 적용됩니다. 어떤 분야든 사용자 경험 중심으로 재설계합니다.
신뢰하는 고객사
다양한 산업의 리더들과 함께합니다
코어닷투데이의 AI 키오스크를 도입한 후, 행사 참관객의 체류 시간이 3배로 늘었습니다. 관람객들이 직접 참여하며 즐기는 모습이 인상적이었습니다.
토닥북은 우리 아이가 스스로 생각하고 선택하게 만들었습니다. 영상만 보던 아이가 이제 이야기 속에서 직접 결정을 내리며 독서를 즐깁니다.
Sharp-PINN 덕분에 현장 엔지니어들이 복잡한 데이터 해석 없이도 즉각적인 의사결정이 가능해졌습니다. 위험 지도 하나로 전체 상황이 보입니다.
인사이트
최근 인사이트
코어닷투데이가 직접 실험하고 정리한 AI 기술 이야기를 기술 블로그에 공개합니다.
“연기되지 않았다”는 32점, “미뤄졌어요”는 0점 — 기계의 글을 채점해 온 대역 배우, BLEU와 ROUGE (특집)
2002년 IBM 연구진은 사람 평가자를 대신 무대에 세울 ‘대역 배우(understudy)’를 만들었다. 이름은 BLEU. 2년 뒤 요약을 위해 이를 뒤집은 ROUGE가 나왔다. 두 숫자는 20년 동안 번역과 요약 연구의 순위표를 지배했고, 같은 기간 내내 비판을 받았다. 이 글은 1966년 ALPAC 보고서에서 출발해 n-gram·클리핑·짧은 답 벌점·LCS를 하나씩 손으로 계산해 보고, 사람 평가 1위가 BLEU 6위였던 사건, ROUGE 논문 2,834편 중 재현 가능한 것이 20%뿐이었다는 조사, 한국어를 넣으면 0점이 나오는 라이브러리 기본값까지 사례로 따라간다. 마지막으로 LLM 심판의 시대인 2026년에 이 오래된 숫자가 맡은 역할을 정리한다. 인터랙티브 위젯 6종, 코어닷투데이 실측, 삽화 14장.
‘token’은 1조각, ‘토큰’은 5조각 — 30년 된 압축 알고리즘 BPE가 AI의 눈이 되기까지 (특집)
언어 모델은 글자를 읽지 않는다. 문장을 ‘토큰’이라는 조각으로 자른 뒤 그 번호를 읽는다. 이 칼의 정체는 1994년 잡지에 실린 파일 압축 알고리즘 BPE다. 2016년 에든버러 연구진이 번역기의 ‘모르는 단어’ 문제를 풀려고 이 알고리즘을 꺼내 왔고, 지금은 GPT·Llama·Gemma·EXAONE이 모두 그 후손을 쓴다. 이 글은 왜 단어도 글자도 아닌 ‘조각’이어야 했는지에서 출발해 병합 규칙을 손으로 따라가 보고, strawberry의 r을 못 세는 이유, 세 자리씩 잘리는 숫자, 레딧 닉네임이 일으킨 글리치 토큰 소동을 사례로 짚는다. 토크나이저 13종으로 같은 뜻의 한국어·영어 문장을 직접 잘라 ‘한국어 토큰세’를 재고, 우리 블로그 글 600여 편으로 BPE를 직접 학습시켜 본 실측도 담았다. 인터랙티브 위젯 7종, 코어닷투데이 실측, 삽화 14장.
가장 그럴듯한 말만 고르면 AI는 같은 말을 되풀이한다 — 그리디부터 min-p까지, 다음 한 단어를 고르는 기술 (특집)
언어 모델은 문장을 쓰지 않는다. 다음에 올 토큰마다 확률표를 내놓을 뿐이다. 그 표에서 실제로 한 토큰을 고르는 규칙이 ‘디코딩’이다. 1948년 섀넌이 책을 아무 데나 펼쳐 다음 단어를 고르던 실험에서 출발해, 매번 1등만 고르는 그리디와 후보 여러 개를 들고 가는 빔 서치가 왜 같은 말을 되풀이하는지, temperature·top-k·top-p·min-p가 각각 무엇을 자르는지 원 논문으로 따라간다. 카카오의 공개 모델로 12가지 전략을 직접 돌려, 그리디가 쓴 글의 45%가 반복 루프로 끝나고 temperature 0에서도 같은 질문에 다른 답이 나오는 것을 확인했다. 마지막으로 2026년 Claude·Gemini·GPT가 샘플링 손잡이를 잠근 이유를 정리한다. 인터랙티브 위젯 6종, 코어닷투데이 실측, 삽화 14장.
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