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.
라벨을 문장처럼 읽는 작은 추출기 — GLiNER2 해부: 개체명 인식 30년, 스팬 격자에서 경계 쌍까지, 그리고 한국어 실측
‘이 글에서 사람·회사·금액을 뽑아 표로 만들어 줘’는 2026년에도 가장 흔한 AI 일입니다. GLiNER2는 이 일을 2억 개 남짓한 파라미터의 인코더 하나로, CPU에서, 라벨을 글자로 적어 넣기만 하면 해냅니다. 1995년 MUC-6에서 ‘개체명’이라는 말이 생긴 때부터 고정 라벨의 시대, LLM 증류, 2023년 GLiNER의 ‘라벨도 입력이다’라는 발상을 거쳐 2025년 GLiNER2의 스키마 한 줄, 2026년 GLiNER2.5의 경계 쌍 구조까지 따라갑니다. 저장소 코드를 열어 입력 직렬화, 스팬 격자와 개수 헤드, 경계 인코더·후보 풀·재정렬·기권 헤드, 레코드 헤드를 하나씩 해부했습니다. 코어닷투데이는 공개 모델 두 개를 한국어 KLUE 개체명 300문장에 제로샷으로 돌렸습니다. 공백 기준 그대로는 조사가 붙어 엄격 F1이 34.9였고, 뽑은 뒤 끝의 조사만 잘라 내자 62.5로 올라 로컬 Qwen3.5 9B(61.0)와 비겼습니다. 속도는 CPU만으로 15배 빨랐습니다. 폭 8의 벽에 막힌 12단어 법률명은 경계 구조만 찾았고, 신형이 한국어에서 구형을 앞서지는 못했습니다.
지표가 목표가 되면 — 하노이의 쥐꼬리에서 MMLU의 졸업, 보상 해킹까지 굿하트의 법칙 (특집)
⟦SUMMARY⟧
새 판정 모델, 한국어로 다시 재다 — StartLux·d3·Perplexity Decider·AutoTrust JEV·Liquid d1
StartLux가 0.8B부터 27B까지 모든 크기에서 동급보다 7.4~16.9점 앞선다는 그림을 냈고, d3·Perplexity Decider·AutoTrust JEV·Liquid d1이 잇달아 Ollama에 올라왔습니다. 코어닷투데이는 새 판정 모델 15가지 구성을 11월 1일과 같은 한국어 2,221문항과, 사실탐색기의 부산 공공기록으로 새로 만든 사실 탐색 1,449문항에 올렸습니다. 한국어에서 StartLux가 동급을 뚜렷하게 앞선 곳은 0.8B(+6.9점)뿐이고, 4B는 +1.5점, 2B·9B·27B는 d3와 겹쳤습니다. 게시판의 비공개 시험을 합친 총점에서도 StartLux의 공개분 우위는 크게 줄었습니다. Ollama의 d3는 8비트 포장에도 원본과 0.4점 안쪽으로 같았고, 사실 탐색에서는 d3:27b와 StartLux 27B가 87점대로 맨 위였습니다. 판정 모델의 문턱을 라벨로 고르면 값 비교는 모든 모델이 완벽했고, 남은 어려움은 ‘본문에 이유가 적혀 있는가’를 묻는 부재 검문 하나였습니다.
경험을 함께 만들어 볼까요?
행사, 교육, 공공, 산업—어떤 현장이든 코어닷투데이의 AI가 살아 있는 경험으로 바꿔 드립니다.