연구실의 생산성을
2배로 높이다
AI와 컨테이너 기술로 구축하는 차세대 연구 플랫폼
재현 가능하고, 자동화되며, 완전히 안전한 연구 환경
기술 데모 허브
LabA의 핵심 기술들이 실제 연구 과정에서 어떻게 작동하는지 직접 확인해보세요.
다중 에이전트 워크플로우
LangGraph 기반으로 여러 AI 에이전트가 협업하고, 인간이 중간에 개입하여 연구를 완성하는 과정을 시뮬레이션합니다.
데모 보기하이브리드 AI 워크플로우
Jeni, Exaone, Specialist LLM이 각자의 전문성을 발휘하여 최적의 코드를 생성해내는 과정을 보여줍니다.
데모 보기자동 연구 데모
단일 AI 에이전트가 연구 전 과정을 자동화하는 기본적인 과정을 시뮬레이션합니다.
데모 보기Docker 완전 재현성
어떤 환경에서든 100% 동일한 연구 결과를 보장하는 기술을 시연합니다.
데모 보기Human-in-the-Loop
AI의 분석 과정에 연구자가 개입하여 결과의 신뢰도를 높이는 협업 워크플로우입니다.
데모 보기자동 보고서 생성
분석 결과를 바탕으로 논문 수준의 보고서 초안을 자동으로 작성합니다.
데모 보기[Live] 해양 데이터 수집
AI가 Copernicus 위성 데이터 서버에 직접 접속하여 해양 데이터를 수집합니다.
데모 보기[Live] 대기 데이터 수집
AI가 NOAA 실시간 API를 호출하여 특정 지역의 대기 데이터를 수집합니다.
데모 보기핵심 기능 체험하기
LabA의 6가지 핵심 기능을 인터랙티브하게 탐색하고 실제 동작 원리를 이해해보세요
기능 선택
자연어 연구 질문
복잡한 연구 질문을 일상 언어로 입력
다중 AI 에이전트
각 전문 분야별 AI가 협업하여 연구 수행
자동 데이터 수집
전세계 데이터베이스에서 실시간 수집
Docker 완전 재현성
비트 단위로 동일한 연구 환경 보장
Human-in-the-Loop
중요 결정점에서 연구자 검토 및 피드백
자동 보고서 생성
논문 수준의 연구 보고서 자동 작성
자연어 연구 질문
복잡한 연구 질문을 일상 언어로 입력
실제 사용 예시
핵심 이점
변화 비교
6개 핵심 기능의 통합 효과
연구 프로세스 혁신
기존 방식과 LabA의 차이를 단계별로 비교해보세요
연구 질문 설정
데이터 소스 탐색
환경 설정
데이터 수집
분석 및 처리
결과 해석
문서화
연구 질문 설정
소요시간: 3-5일
주요 문제점
- 모호한 연구 범위
- 선행연구 검토 부족
진행률
기존 방식
LabA 방식
LabA의 해답
Docker + LangGraph + AI로 구축하는 차세대 연구 플랫폼
3대 핵심 솔루션
Docker 완전 재현성
비트 단위 동일한 연구 환경
LangGraph + AI 자동화
다중 AI 에이전트 협업 시스템
완전한 데이터 보안
100% 로컬 실행 환경
핵심 이점
해결되는 문제들
실제로 달성 가능한 성과
통합 기술 플랫폼 효과
Docker 기반
완벽한 환경 재현성
LangGraph AI
지능형 자동화
완전 보안
로컬 실행 환경
단계별 상세 서비스 오퍼링
연구실의 현재 상황과 목표에 맞춰 선택할 수 있는 구체적인 서비스 패키지
LabA Catalyst(촉매)
최소한의 리스크로 Agentic AI를 처음 도입하여, R&D 혁신의 '첫 성공 사례'를 만들어내는 단계
이름의 의미: 화학 반응을 촉진하는 촉매처럼, LabA가 고객의 R&D 조직에 AI 도입이라는 혁신적인 변화를 빠르고 효과적으로 일으키는 기폭제 역할을 합니다.
컨설팅 서비스
AI 기회 발굴 워크숍
연구실의 AI 활용 가능 영역 발굴 및 로드맵 수립
산출물
- AI 기회 맵
- 투자 대비 효과 분석
- 우선순위 매트릭스
R&D 데이터 준비 상태 평가
현재 데이터 인프라와 품질을 평가하고 개선 방향 제시
산출물
- 데이터 성숙도 보고서
- 개선 로드맵
- 데이터 거버넌스 가이드
AI 도입 우선순위 과제 선정
빠른 성과를 낼 수 있는 use case 선별 및 파일럿 계획
산출물
- Use case 카탈로그
- 파일럿 실행 계획
- 성공 지표 정의
구현 서비스
단일 에이전트 배포
연구 자동화를 위한 Auto-GPT 기반 에이전트 설정
산출물
- 설정된 AI 에이전트
- 사용자 매뉴얼
- 초기 교육
RAG 시스템 구축
내부 논문과 연구 자료를 활용한 지식베이스 구축
산출물
- RAG 시스템
- 지식 임베딩
- 검색 인터페이스
워크플로우 자동화
n8n, Make 등을 활용한 반복 작업 자동화
산출물
- 자동화된 워크플로우
- 모니터링 대시보드
- 유지보수 가이드
완전한 기술 스택 아키텍처
프론트엔드부터 인프라까지, 연구의 모든 단계를 지원하는 통합 기술 플랫폼
기술 레이어
Frontend Layer
사용자 인터페이스 및 인터랙션
AI Processing Layer
LangGraph 다중 에이전트 시스템
Data Processing Layer
데이터 수집, 처리 및 분석
Container Layer
Docker 기반 환경 격리
Infrastructure Layer
시스템 인프라 및 보안
AI Processing Layer
LangGraph 다중 에이전트 시스템
LangGraph
워크플로우 오케스트레이션
OpenAI GPT-4
언어 모델
LangChain
LLM 통합
Vector DB
지식 그래프
Python Agents
다중 에이전트
통합 이점
아키텍처 핵심 이점
완전한 보안
100% 로컬 실행으로 데이터 주권 확보
모듈형 설계
필요에 따른 컴포넌트 조합 가능
완벽한 재현성
Docker 기반 비트 단위 환경 복제
확장성
연구실 규모에 맞는 유연한 확장