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Galaxy S25 vs S26: 온디바이스 AI 성능 반전 결과! (Snapdragon 8 Elite Gen 1 vs Gen 2) 최신 스마트폰의 AI 성능, 숫자가 높다고 무조건 빠를까요? TecAce 에서 진행한 실측 데이터를 통해 Galaxy S25와 S26의 온디바이스 LLM 성능을 전격 비교해 보았습니다. 테스트 개요 비교 기기 : Galaxy S25 (Snapdragon 8 Elite) vs Galaxy S26 (Snapdragon 8 Elite Gen 2) 테스트 모델 : Gemma3 1B (INT4) : 반응 속도 중심의 초경량 모델 Qwen2.5 1.5B (Q8) : 높은 정밀도의 복잡한 추론 모델 테스트 규모 : 총 108회 테스트 (27종 프롬프트, 11개 카테고리 수행) 한눈에 보는 핵심 성능 지표 단순히 S26이 모든 면에서 우세할 것이라는 예상과 달리, 두 기기는 서로 다른 강점을 보였습니다. 지표 (Gemma3 1B 기

온디바이스 AI의 미래와 TecAce의 로드맵 지난 9편의 연재를 통해 우리는 클라우드 비용과 보안 문제의 해결책인 '온디바이스 AI'의 개념부터, 경량화 모델(SLM)의 선정과 양자화, 오프라인 STT/TTS의 통합, 로컬 RAG 구축, 그리고 AI SuperVision을 활용한 깐깐한 품질 검증과 하드웨어 성능 최적화까지 챗봇 개발의 모든 여정을 살펴보았습니다. 대장정의 마지막인 이번 10편에서는 TecAce 팀이 이번 프로젝트를 통해 얻은 값진 교훈(Lessons Learned)을 돌아보고, 단순한 대화형 챗봇을 넘어 스스로 사고하고 행동하는 'Agentic AI(자율 행동 AI)' 로 진화하기 위한 향후 로드맵을 공유하며 시리즈를 마무리하고자 합니다. AI Supervision Main Dashboard 1. Lessons Learned: 프로젝트를 통해 얻은 세 가지 교훈 SLM은 '장난감'이 아니다: 목적에 맞는 최적화의 힘  초기에

성능 한계 도전 발열, 배터리, 그리고 응답 속도 지난 8편에서는 'AI SuperVision'을 통해 챗봇의 환각(Hallucination)을 잡아내고 답변의 품질을 높이는 과정을 공유했습니다. 모델이 똑똑해지고 정확해지는 것은 기쁜 일이지만, 실제 스마트폰(Galaxy S25 FE 등) 환경에서 이를 구동할 때 우리는 매우 물리적이고 현실적인 벽에 부딪히게 됩니다. 바로 발열(Thermal), 배터리 소모, 그리고 응답 속도(Latency) 의 한계입니다. 클라우드 데이터센터의 무한한 자원과 달리, 한 손에 들어오는 모바일 기기는 전력과 냉각 능력이 극도로 제한되어 있습니다. 이번 9편에서는 TecAce 팀이 진정한 온디바이스 AI 구현을 위해 이 물리적 제약들과 어떻게 타협하고 최적화했는지 생생한 성능 벤치마크 과정과 인사이트를 공유합니다. 1. 모바일 AI의 3대 체감 성능 지표: TTFT, TPS, IPW 사용자가 챗봇을 사용할 때

8편: 환각(Hallucination) 잡기 SuperVision 테스트 결과 분석 지난 7편에서는 스마트폰 내부의 챗봇 앱과 PC의 AI SuperVision 서버를 연결하여, '질문 주입부터 답변 추출, 자동 채점'까지 이어지는 테스트 파이프라인을 구축했습니다. 이제 수십 개의 테스트 케이스를 자동으로 돌려볼 수 있는 환경이 마련되었습니다. 그렇다면 과연 우리의 온디바이스 SLM(Gemma-2B 기반)은 이 가혹한 심판관 앞에서 어떤 성적표를 받았을까요? 이번 8편에서는 실제 다중 컨텍스트(Multi-Context) 환경에서 진행된 자동화 테스트의 구체적인 결과와, 발견된 환각(Hallucination)의 유형, 그리고 이를 개선하기 위한 인사이트를 공유합니다. 1. 다중 컨텍스트(Multi-Context) 기반 테스트 시나리오 TecAce 팀은 챗봇의 실무 투입 가능성을 검증하기 위해 완전히 다른 도메인의 4가지 사내/제품 문서(Con

SuperVision 구축기 자동화된 챗봇 테스트 파이프라인 지난 6편에서는 생성형 AI의 고질적인 환각(Hallucination) 현상을 객관적으로 평가하기 위해 Testworks의 'AI SuperVision' 도구를 도입한 배경을 설명했습니다. 하지만 이 도구를 실제 우리 프로젝트에 적용하기 위해서는 한 가지 큰 기술적 장벽을 넘어야 했습니다. 바로 우리의 LLM 챗봇은 스마트폰 내부(On-device) 에서 오프라인으로 구동되는 반면, 평가를 수행할 AI SuperVision 시스템은 PC 및 웹 서버(Host)  환경에 존재한다는 점입니다. 수십, 수백 개의 테스트 케이스를 사람이 직접 스마트폰에 타이핑하고 결과를 PC로 옮겨 적는 것은 불가능에 가깝습니다. 이번 7편에서는 이 물리적인 간극을 메우고, 질문 입력부터 답변 추출, 그리고 AI 검증까지의 전 과정을 5분 이내로 단축시킨 자동화된 테스트 파이프라인 구축 과정 을 상세히 공

AI 품질, 어떻게 검증할까? (Introduction to SuperVision ) 지난 5편에서는 로컬 RAG(검색 증강 생성)와 멀티 컨텍스트 스위칭을 통해 온디바이스 챗봇에 우리 회사만의 지식을 주입하는 과정을 살펴보았습니다. 하지만 챗봇이 지식을 얻었다고 해서 모든 문제가 해결되는 것은 아닙니다. "이 챗봇이 엉뚱한 대답을 꾸며내지 않고, '진짜 문서에 있는 내용만'  진실하게 말하고 있는지 어떻게 확신할 수 있을까요?" 이번 6편에서는 생성형 AI의 고질적인 문제인 '환각(Hallucination)' 현상과, 챗봇의 품질을 객관적으로 평가하기 위해 TecAce가 도입한 자동화 검증 도구 'AI SuperVision(에이아이 수퍼비전)' 에 대해 소개합니다. 1. 기존 테스트의 한계와 환각(Hallucination)의 위협 전통적인 소프트웨어 개발에서는 예상되는 결과값과 실제 결과값을 비교하는 단위 테스트(Unit Test)를 통해

챗봇의 귀와 입 온디바이스 STT/TTS 통합기 지난 3편에서는 거대 언어 모델을 스마트폰의 제한된 리소스에 맞게 압축하고, 모바일 NPU를 활용해 추론 속도를 끌어올리는 최적화 과정을 살펴보았습니다. 빠르고 똑똑하게 사고하는 '뇌(Brain)'를 기기 내부에 탑재하는 데 성공했다면, 이제는 사용자와 자연스럽게 상호작용할 수 있는 '귀와 입' 을 달아줄 차례입니다. 모바일 환경에서 매번 긴 텍스트를 타이핑하는 것은 사용자 경험(UX) 측면에서 큰 제약이 됩니다. 따라서 TecAce 팀은 완벽한 오프라인 환경을 유지하면서도 음성으로 대화할 수 있는 멀티모달 인터페이스를 구현하기 위해 온디바이스 STT(음성 인식)와 TTS(음성 합성)  통합 작업에 착수했습니다. 1. 챗봇의 귀: 오프라인 STT (Speech-to-Text) 도입 보안과 프라이버시가 핵심인 이번 프로젝트의 특성상, 사용자의 음성 데이터 역시 클라우드 서버로 전송되어서는 안 됩니다

문맥을 이해하는 챗봇 로컬 RAG와 멀티 컨텍스트 구현 지난 4편에서는 기기 내부에서 동작하는 STT와 TTS를 연동하여 챗봇에게 '눈과 귀와 입'을 달아주었습니다. 하지만 챗봇이 아무리 사람의 말을 잘 알아듣고 자연스럽게 대답하더라도, 우리 회사의 사내 규정이나 특정 제품의 매뉴얼 등 '도메인 지식'을 모른다면 업무용 비서로서는 반쪽짜리에 불과합니다. 소형 언어 모델(SLM)은 크기가 작은 만큼 모든 사실적 지식을 파라미터 내부에 기억(Memorization)하는 데 한계가 있습니다. 이번 5편에서는 외부 인터넷 연결 없이 오직 스마트폰 내부에 저장된 문서를 읽고 답변하는 로컬 RAG(검색 증강 생성)  기술과, 다양한 대화 주제를 넘나드는 멀티 컨텍스트 스위칭(Multi-Context Switching) 의 구현 과정을 상세히 다뤄보겠습니다. 1. 내 폰 안의 지식 창고: 온디바이스 RAG 도입 보안 지침 때문에 외부 클라우드로 사내 문서

왜 지금 '온디바이스 AI'인가? 최근 몇 년간 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI는 우리의 업무와 일상을 혁신적으로 바꾸어 놓았습니다. 하지만 이처럼 강력한 AI 서비스들의 이면에는 '클라우드 의존성'이라는 공통된 한계가 존재합니다. 사용자의 질문이 클라우드 서버로 전송되고, 거대한 데이터센터에서 연산된 결과를 다시 기기로 받아보는 구조는 필연적으로 데이터 유출의 위험과 네트워크 지연, 막대한 서버 유지 비용을 발생시킵니다. 이러한 한계를 극복하고 AI의 주도권을 기기 내부로 가져오는 기술, 바로 '온디바이스 AI(On-Device AI)'가 새로운 패러다임으로 급부상하고 있습니다. 이번 1편에서는 클라우드에서 엣지(Edge)로 AI 트렌드가 전환되는 이유와 함께, TecAce가 왜 자체적인 온디바이스 AI 챗봇 개발 프로젝트에 뛰어들게 되었는지 그 배경을 소개합니다. 온디바이스 AI가 가져온 3가지 혁신 단순히 '인터넷 없이 동작하는 챗봇'을

Core Technologies of Mobile AI Quantization and NPU Optimization 지난 2편에서는 TecAce 프로젝트에 적합한 소형 언어 모델(SLM)로 Gemma-2B를 선정하고, 스마트폰의 제한된 리소스 환경에서 CPU와 GPU를 활용해 성능을 테스트한 과정을 공유했습니다. 하지만 테스트 결과, 초기 구동 지연과 메모리 초과(Out of Memory)라는 현실적인 벽에 부딪혔습니다. 데이터센터의 GPU 랙이 아닌, 한 손에 쥐어지는 모바일 기기에서 LLM을 실시간으로 구동하려면 하드웨어 가속기(NPU)를 극한으로 활용하고 모델의 크기를 대폭 줄이는 '기술적 다이어트'가 필수적 입니다. 이번 3편에서는 온디바이스 AI 구현의 핵심 기술인 양자화(Quantization) 와 NPU 최적화 및 안드로이드 통합 과정 을 깊이 있게 살펴보겠습니다. 1. 거대 모델 압축의 마법: 양자화(Quantization) 양자

내 손안의 거대언어모델 모바일용 SLM(Small Language Model) 선정 전략 1편에서는 클라우드 비용과 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 '온디바이스 AI'가 필수적인 패러다임으로 자리 잡고 있음을 확인했습니다. 그렇다면 데이터센터의 거대한 GPU 랙에서나 돌아갈 법한 수백억, 수천억 개 파라미터의 거대 언어 모델(LLM)을 어떻게 스마트폰이라는 작은 기기 안에 넣을 수 있을까요? 그 해답은 바로 '소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)' 에 있습니다. 이번 2편에서는 2026년 현재 가장 주목받는 SLM들을 비교해 보고, TecAce가 실제 프로젝트를 위해 어떤 기준으로 모델을 테스트하고 최종 선정했는지 생생한 과정을 공유합니다. 2026년, SLM 생태계의 춘추전국시대 SLM은 일반적으로 100억 개(10B) 미만의 파라미터를 가지며, 스마트폰, 엣지 디바이스, 심지어 브라우저에서도 효율적으로 동작하도록

혼자가 아닌 '함께' 일한다는 것  지난 4편의 글을 통해 AX Pro의 도입부터 실전 운영까지의 과정을 가감 없이 공유해 드렸습니다. 브랜드 관리자이자 PO로서 수많은 툴을 다뤄봤지만, AX Pro만큼 '인간과 AI의 협업'이라는 본질에 집중한 플랫폼은 드물었습니다. 단순히 답변을 잘하는 기계를 들인 것이 아니라, 우리 팀의 철학을 이해하고 전문가의 손길로 다듬어지는 '성장형 동료' 를 얻은 기분입니다.  AX Pro 동작 화면 내가 꼽은 AX Pro의 세 가지 결정적 순간 첫 번째, 5분의 마법 : 복잡한 인프라 고민 없이 'Create New Group'  클릭 한 번으로 비즈니스를 시작할 수 있었던 그 순간의 짜릿함입니다. 두 번째, 89%의 신뢰 : Performance Radar 를 통해 AI의 답변을 수치화하고, Admin Feedback 으로 그 오차를 직접 좁혀나갈 때 느꼈던 통제감입니다. 세 번째, 보안의 안도감 : 기업 내부 데

Manage AI with metrics, not intuition. AX Pro delivers real-time performance tracking, security with PI Filters, and scalable enterprise AI operations.

챗봇의 사춘기, 대시보드로 잡아내기  AI를 배포했다고 끝이 아닙니다. 진짜 업무는 지금부터죠. AX Pro의 메인 화면인 'Performance Radar' 를 처음 봤을 때, 저는 마치 성적표를 받아든 기분이었습니다. 오각형 지표 : Relevance(관련성), Accuracy(정확성), Toxicity(유해성) 등 6가지 지표가 실시간으로 분석되어 오각형 그래프로 나타납니다. Overall Score : 우리 '삼성 CES 2026' 챗봇의 현재 점수는 89점 ! 꽤 우수한 편이지만, 100점을 향한 욕심은 끝이 없죠. AX Pro Dashboard "너 지금 뭐라고 했니?" - 실시간 모니터링의 힘 Recent Concersations 'Recent Conversations'  리스트를 보고 있으면 AI와 사용자가 나누는 대화가 실시간으로 보입니다. "삼성 CES 2026에 대한 핵심은?" 이라는 질문에 AI가 꽤 똑똑하게 답변하고 있더군요

개발자요? 아니요, '저' 혼자 다 했는데요?  보통 기업용 솔루션을 도입한다고 하면 개발팀에 기안을 올리고, 서버 사양을 논의하고, 복잡한 API 문서를 읽느라 한 달은 족히 걸리곤 합니다. 하지만 AX Pro는 '전문가 증강'이라는 이름에 걸맞게, 전문가가 직접 도구를 다룰 수 있도록 진입장벽을 허물어뜨렸습니다.  실제로 제가 'Create Account'  화면에서 계정을 만들고, 'Create New Group'  창을 띄워 첫 번째 프로젝트를 생성하는 데 걸린 시간은 커피 한 잔이 채 식기도 전이었습니다. Create Account "삼성 CES 2026 도슨트" 만들기 제가 가장 감탄했던 부분은 바로 'Chat Interface Customization' 입니다. 그룹 이름 설정 : 이번에 저는 'Samsung CES 2026'이라는 그룹을 만들었습니다. 챗봇의 성격 부여 : 인터페이스 제목을 'Samsung CES 2026'으로, 서브

AX PRO Platform "AI 시대, 정말 우리 자리가 위태로울까?"  요즘 어딜 가나 AI 이야기뿐입니다. 뉴스에서는 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 무시무시한 경고가 쏟아지고, 직장인 커뮤니티에는 "이러다 조만간 짐 싸는 거 아니냐"는 농담 반 진담 반의 걱정이 가득하죠. 하지만 브랜드 관리자이자 PO(Product Owner)로 일하며 하루 24시간이 모자란 저의 솔직한 심정은 조금 달랐습니다. "끊임없이 밀려드는 외부와 타 부서, 상사 및 동료의 업무 요청들. 누군가 나를 대신해 이 반복적인 대응을 완벽히 수행해 줄 수는 없을까?"  우리가 진짜 두려워해야 할 것은 'AI에게 자리를 뺏기는 것'이 아니라, '단순 반복 업무에 치여 인간만이 할 수 있는 창의적인 고민을 놓치는 것' 아닐까요? 이런 갈증 속에서 TecAce의 AX PRO 가 탄생하였습니다. 단순한 챗봇? 아니, 내 능력을 뻥튀기해 줄 '외골격'  AX Pro를 처음

"RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축했는데, 중간에 평가 도구를 어디에 끼워 넣어야 할까요?" "Vector DB에서 가져온 문서와 실제 답변을 어떻게 매칭해서 평가하나요?"  LLM 서비스 개발의 마지막 퍼즐은 '아키텍처(Architecture)' 입니다. 단순히 LLM API를 호출하는 것을 넘어, 문서를 검색하고(Retrieve), 답변을 생성하고(Generate), 이를 검증하는(Evaluate) 파이프라인이 매끄럽게 연결되어야 합니다.  이번 마지막 글에서는 RAG 기반 서비스 아키텍처 속에 AI Supervision 을 어떻게 배치하고 연동해야 하는지 실전 청사진(Blueprint)을 제시합니다. 1. RAG 파이프라인과 평가의 연결 고리  RAG 시스템의 핵심은 질문(Query) + 참고 문서(Context) → 답변(Answer) 의 흐름입니다. AI Supervision은 이 흐름의 중간 혹은 끝단에 위치하여 데이터를 수집합니다

"우리 AI 챗봇은 모바일 앱에서 돌아가는데, 평가는 웹에서 따로 해야 하나요?" "매번 로그를 복사해서 평가 도구에 붙여넣기 하는 게 너무 귀찮습니다."   많은 AI 평가 도구들이 웹 브라우저 상에서의 테스트에 머물러 있습니다. 하지만 실제 사용자는 웹페이지뿐만 아니라 모바일 앱, 사내 메신저(Slack), 혹은 복잡한 백엔드 워크플로우 속에서 AI를 만납니다. 개발 환경과 실제 사용 환경의 괴리는 예상치 못한 버그를 낳습니다.  AI Supervision 은 강력한 SDK 와 API 를 통해 여러분의 코드가 있는 그곳이 어디든, 평가 기능을 심을 수 있도록 지원합니다. Remote Evaluation 1. 개발자의 필수품: Python SDK 연동  AI 개발의 표준 언어는 Python입니다. AI Supervision SDK 는 pip install 한 번으로 여러분의 기존 코드 베이스에 녹아듭니다. LangChain / LlamaIndex

AI Supervision Eval Studio 글로벌 AI 솔루션 선도 기업인 TecAce Software, LTD.(대표 Chang Han )는 자사의 올인원 AI 품질 및 거버넌스 플랫폼인 ‘AI Supervision Eval Studio’ 를 Amazon Web Services(AWS) Marketplace에 공식 출시했다고 발표했습니다. 이번 출시는 전 세계 기업들이 별도의 대규모 인프라 투자 없이도 SaaS 형태로 AI Supervision을 즉시 도입할 수 있도록 지원하며, 생성형 AI 애플리케이션의 검증 및 운영 과정에서 발생하는 복잡성을 효과적으로 간소화합니다. AI Supervision은 단순한 모니터링을 넘어, 데이터 생성부터 심층 분석까지 AI 전 생애주기를 포괄하는 종합 도구 세트를 제공합니다. 본 플랫폼은 AI 신뢰성과 ROI(투자 대비 수익)를 극대화하기 위해 다음의 다섯 가지 핵심 축을 중심으로 설계되었습니다. AI S

"프롬프트를 바꿨는데, 오히려 예전보다 더 이상한 답변이 나오는 것 같아요." "비용 때문에 모델을 경량화하고 싶은데, 성능이 얼마나 떨어질지 확신이 안 서요."   AI 개발 과정은 끊임없는 선택의 연속 입니다. 모델을 바꿀지, 프롬프트를 수정할지, RAG 검색 설정을 변경할지 결정해야 합니다. 하지만 전체 평균 점수만 봐서는 디테일한 변화를 감지하기 어렵습니다.  AI Supervision 의 상세 분석 및 비교 기능 을 통해 무엇이 바뀌었는지, 어디가 문제인지 현미경처럼 들여다보세요. Detailed Results Analysis & Comparison 1. 평균의 함정을 피하는 '상세 분석(Drill-down)'  전체 점수가 90점이라고 해서 모든 것이 완벽한 것은 아닙니다. 10개의 질문 중 1개가 0점일 수도 있습니다. AI Supervision은 평가가 끝난 후, 개별 테스트 케이스(Question-Answer) 단위로 결과를 쪼개서