01 · 어제
“이건 좀 아닌데요.”
✕구매 보류
✦ FROM THE FIELD TO A GLOBAL STANDARD
현장의 감각을
데이터로.
데이터를 AI로.
우리는 원물 유통의 문제를 책상 위에서 발견하지 않았습니다. 직접 경매하고, 납품하고, 구매 기준의 혼란을 경험했습니다. 이제 그 경험을 EYEBOX와 정송이 산업 AI로 연결합니다.
EST. 2021SPARKLABS INVESTMENTNVIDIA INCEPTION MEMBER
CORE INTELLIGENCE / JEONGSONGIFIELD DATA ENGINEPERCEPTION → REASONING → ACTIONFIELD DATA → INDUSTRIAL INTELLIGENCE
RAW MATERIALS TO AI · THE FUTURE OF TRADE
SCROLL TO EXPLORE ↓
우리는 기술을 설명하기 전에, 시장에서 거래했습니다.
2021회사 설립
6억 원2025년 건어물 유통 매출
26곳기존 B2B 거래처
27BJEONGSONGI R&D
INVESTMENT & GLOBAL AI ECOSYSTEM
현장의 실행력 위에, 기술의 가능성을 더합니다.
실제 유통 현장에서 쌓은 경험을 바탕으로, 기관 투자와 글로벌 AI 스타트업 프로그램 참여를 통해 성장의 기반을 넓혀갑니다.
INSTITUTIONAL INVESTMENT
SparkLabs 지분투자 유치 · 약 1억 원 (2023)투자사 알아보기 ↗STARTUP PROGRAM MEMBER
NVIDIA Inception 프로그램 선정 · 2026NVIDIA Inception 알아보기 ↗
SparkLabs 지분투자 유치 · 약 1억 원 (2023)투자사 알아보기 ↗STARTUP PROGRAM MEMBERNVIDIA Inception 프로그램 선정 · 2026NVIDIA Inception 알아보기 ↗◈현장 이력 · 가락시장 중도매인 436
01 / BUYER PAIN, SEEN IN THE FIELD
같은 물건인데, 판단은 매번 달라집니다.
어제는 거절, 오늘은 승인. 구매 담당자의 경험이 달라지면 같은 원물도 다시 평가됩니다.
“모든 주문은 다시 하는 품질 판단입니다.”
SAME PRODUCT · TWO VERDICTS같은 원물 사진 · 서로 다른 판단
같은 원물 사진 · 서로 다른 판단VS
02 · 오늘
“맞아요, 이런 걸로 주세요.”
✓구매 결정
기준이 없는 구매는 시간과 비용을 반복해서 소모합니다.
✳샘플 재확인✳비교·협의 반복✳폐기·재생산 위험
실제 현장 경험을 이해하기 위한 연출 예시입니다. 두 카드에는 동일한 IR 원물 사진을 사용했습니다.
03 / JEONGSONGI — INDUSTRIAL AI CORE
정송이는 원물만을 위한 AI가 아닙니다. 언어를 이해하고, 코드를 돕고, 도구로 일하는 AI.
한국어 대화부터 코딩 에이전트 연구, 피드백 학습과 승인형 업무 실행까지. 정송이는 산업별 시스템에 연결할 수 있는 범용 코어 AI 플랫폼으로 개발하고 있습니다.
JEONGSONGIMODEL-AGNOSTIC AI R&D
지난 작업부터 이어서 볼까요?
✧맥락을 확인하고 다음 작업을 제안합니다.
+ASK JEONGSONGI↗
GPT형 대화 인터페이스
실제 대화형 인터페이스 및 문맥 처리 실험
01def check_order(order):
02 sku = resolve(order.item)
+ require_approval(sku)
+ run_tests()
DIFF VIEW +2 CHANGES
Codex형 코딩 에이전트
코드 분석·변경 제안·테스트 연결 개발 중
현장 피드백→학습·평가→더 나은 후보
LoRASTEP 160
FEEDBACKHOLDOUT
도메인 언어학습
LoRA STEP160 학습 기록 · 독립 검증 진행
변경 제안→사람 확인→승인 후 실행
🛡
HUMAN APPROVAL REQUIREDREAD → PROPOSE → CONFIRM도구 실행 + 사람 승인
실행 전에 제안·검토·승인 경계 유지
27B27B 모델 연구
LoRA 160LoRA 160단계
VRAM / OOS장문·VRAM 최적화
HUMAN GATE독립 품질 검증
NVIDIA / GPU RESEARCH
데이터와 고객은 있습니다. 다음 단계는 검증을 위한 GPU 연산입니다.
대화·코딩·학습·도구 실행을 하나의 신뢰 가능한 제품으로 만들기 위해서는 장문 실험, 반복 평가, 동시 처리와 멀티모달 학습에 충분한 GPU 자원이 필요합니다.
INFERENCEFINE-TUNINGPARALLEL EVALMULTIMODAL
02 / ONE CONNECTED BUYING FLOW
경매장에서 찍은 사진 한 장이, 고객의 발주까지.
각 기능의 시제품과 기존 서비스를 연결해 수집부터 제안·발주·재고 보충까지 완성하려는 흐름입니다.
경매 현장 촬영
실물 사진 수집
품질 자동 분류
크기·색·섞임
BUYER HISTORY
SIZE
COLOR
PRICE
거래 이력 대조
업체별 품질·단가
LOT
BUYER A ✓BUYER B ✓BUYER C ○
고객 자동 매칭
맞는 수요처 추천
BUYER REPORTQUALITY + PRICE↗
맞춤 제안 발송
사진·품질·가격
ORDER REVIEW✓PRICE · QTY · STOCKCONFIRM ORDER
확인 후 발주
버튼으로 주문 확정
STOCK → REFILL ↗
재고 기반 보충
소진 전에 배송
각 모듈의 시제품·기존 운영 기능과 전체 무인 자동화 상용 서비스는 다릅니다. 제안 자동 발송·통합 보충은 단계별 검증 목표입니다.
04 / BUYER-SPECIFIC QUALITY
같은 원물도 용도에 따라 좋은 품질이 다릅니다.
“품질 점수 90점”보다 중요한 것은 “이 고객이 쓰기 좋은 원물인가?”입니다. EYEBOX는 현장의 판단 기준을 데이터로 옮깁니다.
EYEBOX 실제 앱 보기 ↗
국물용
우림 · 건조도 · 크기
반찬용
색상 · 섞임 · 식감
선물용
균일도 · 외형 · 선도
05 / REAL PRODUCTS, REAL OPERATIONS이미 현장에서 움직이는
이미 현장에서 움직이는
제품들이 있습니다.
사진·품질·고객 매칭 시제품, 주문·재고 업무 소프트웨어, 온라인 발주 채널. 문제 해결에 필요한 조각은 이미 존재합니다. 이제 통합과 고도화가 남았습니다.
03 / QUICKINVENTORY · OPERATIONS PLATFORM퀵재고 · MYSHOPCLOUD 운영
현장 주문과 재고를 연결하는
실제 업무 시스템.
카카오톡 대화에서 주문을 정리하고, 웹·모바일에서 전표·재고·거래처를 관리합니다. 정송이 AI의 문맥·판단 연구와 연결해 나갈 업무 기반입니다.
퀵재고 실제 화면·카카오 주문 흐름 보기 ↗
05 / THE REAL IR REPORT
말뿐인 절감이 아니라, 비교 가능한 제안서.
돈 들여 제작한 IR V3의 실제 원가절감 리포트 이미지입니다. 기존 납품품과 제안 원물의 품질·가격을 같은 기준으로 비교합니다.
IR 적용 시나리오박스당 5,000원 절감전문가 품질 기준 + 실제 거래 데이터 + 고객별 구매조건
MYSHOPCLOUD IR V3 · ORIGINAL REPORT · P.16실제 IR 보고서 크게 열기 ↗
BEFORE
VSPROPOSED
IR 적용 시나리오박스당 5,000원 절감
금액·전환율·재구매율은 IR 적용 시나리오의 예시 수치입니다.
07 / GLOBAL RAW MATERIAL STANDARD원물 거래의 다음 표준은
원물 거래의 다음 표준은
국경을 넘어갑니다.
옷의 사이즈와 신발의 규격처럼, 원물도 구매자가 합의할 수 있는 품질 언어가 필요합니다. 현재는 직접 시장을 방문하거나 국경을 넘어 샘플을 보아야 했던 거래를, 신뢰할 수 있는 이미지·데이터·검증 문서로 이어가려 합니다.
시각화로 알 수 없는 안전성·미생물·성분 항목은 별도 시험·공인 증빙과 연결합니다. 사진만으로 모든 품질을 판정한다고 주장하지 않습니다.GLOBAL
QUALITY
LANGUAGE
QUALITY
LANGUAGE
08 / BUILD WITH US우리는 수요를 찾는 단계가 아니라,
우리는 수요를 찾는 단계가 아니라,
이미 있는 수요를 더 잘 연결하려 합니다.
현장 데이터, 실제 거래처, 제품 시제품이 있습니다. GPU 연산자원과 현장 검증, 데이터 라벨링, 사업화 협력을 통해 다음 단계의 신뢰성을 증명하겠습니다.
기술·투자·실증 협력 문의FROM REAL OPERATIONS
AI
TO A GLOBAL STANDARD현장 기반 기술 / AI 코어 개발 / B2B 실수요 / 글로벌 확장