sk 서밋 참가

목표

• 프론트엔드 개발자로서 AI 서비스 적용 흐름, UX 변동, 에이전트 기술 트렌드 이해
• LLM 기반 추천, 음성, 영상, Agentic 플랫폼 중심 세션 청취
• Claude/Anthropic 키노트를 통해 AI 개발 환경 및 신뢰성 설계 철학 습득

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오전 세션 (10:00 – 11:35)

시간	장소	세션명	메모
10:00–10:25	202호	에이닷노트 음성인식 성능을 끌어올린 Generative AI 전처리 기술 (SKT)	음성→텍스트 정확도 향상. 서비스 품질 개선 프로세스 관찰
10:35–11:00	202호	AI 영상 이해·생성 기술의 서비스 적용기, ChatGPT 그냥 써도 될까? (SKT)	생성형 모델을 실제 프로덕션에 통합한 경험 공유
11:10–11:35	202호	LLM이 추천을 만나면? SKT의 LLM 기반 추천 시스템 개발기 (SKT)	LLM API + 추천 로직 구조화 방식 참고

TODO

• 에이닷 UX 흐름 정리
• 영상 생성 파이프라인 구조 메모
• LLM 추천 구조 요약 → DooBrain/KnowledgeBase/AI_Recommendation.md 추가

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점심 이후 (13:30 – 15:05)

시간	장소	세션명	메모
13:30–13:55	키노트홀	Claude 개발환경과 AI 혁신 (Anthropic & SKT)	Agentic AI 설계 원칙, 안전한 모델링 방향 이해
14:05–14:30	202호	TelAgentBench – Telco 도메인 사례로 보는 에이전트 성능 평가 (SKT)	에이전트 성능 벤치마크 데이터셋 관점
14:40–15:05	203호	Agent를 만드는 Agentic Platform 명장 AI (SK AX)	AI Worker 제작 플랫폼 → 실무 자동화 시사점

TODO

• Claude 개발환경 핵심 포인트 요약
• TelAgentBench 평가 항목 리스트화
• 명장 AI 데모 방식 스케치 (UX Flow 중심)

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오후 세션 (15:15 – 17:25)

시간	장소	세션명	메모
15:15–15:40	203호	Media AI를 경험하는 지금, Enterprise AI Business의 변화 (SKT)	영상/미디어 AI → Front UI와 상호작용 방식 참고
15:50–16:15	202호	AI 도입 시 마주하는 Legacy Data의 벽 (Encore)	실무 데이터 정제·전환 프로세스 이해
16:25–16:50	202호	AI Readable 데이터와 활용 체계 (SKT)	AI 활용을 위한 프론트 로그 구조화 관점
17:00–17:25	203호	KnowledgeBase/01_Inbox/에이닷 펫 출시 사례 (SKT)	AI Agent 기반 서비스 완성 UX 사례로 적합

TODO

• Media AI → 콘텐츠 렌더링/스트리밍 UX 참고
• Legacy Data 정제 프로세스 → 백엔드 연계 문서화
• A.Dot Pet 서비스 플로우 캡처 후 UX 요소 정리

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키노트 외 세션 요약 (중요)

시간	세션명	키포인트
15:00–16:00	기술이 사업이 되는 순간 (K-AI Alliance)	AI 기술 → B2C·B2B 서비스 전환 사례
16:00–16:40	AI x Computing Architecture Fireside Chat	하드웨어·AI 협업 혁신 방향, 글로벌 경쟁력 논의

TODO

• 사업화 사례별 수익 구조 비교
• Backend.AI / Claude 연계 가능성 리서치

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동선 요약

• 오전 : AI Model 트랙(202호) → Generative AI + 추천 시스템
• 오후 : 키노트홀 → 202호 → 203호
• 전체 루트로 참석 시 Claude / Agentic / Media AI / A.Dot UX 흐름 완성

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회고 메모

• 오늘 가장 인상 깊었던 세션은?
• 실무 적용 가능성 높은 기술은?
• 다음 학습/리서치 주제는?