GenAI Part Gateway
Generative AI Part Intranet
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Generative Wallpaper 를 실제 TV환경에서 작동시켜 다양한 성능을 측정. 모든 Agent 단계 별 처리 시간 측정은 물론, 에러상황을 모니터링하여 서비스 전체 과정을 한눈에 확인하는 서비스

Image 2 Image 편집을 위한 연구 Portal. 단일 이미지 편집 / 멀티턴 편집 / 이미지 객체 합성 등 시나리오 발굴용 생성 플랫폼을 제공하고, 범용적 프롬프트 구현을 위한 Prompt 실험 생성/조회 기능 제공.
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18 sitesGenerative Wallpaper Admin
이미지를 자유롭게 생성할 수 있는 서비스인 Generative Wallpaper 의 데이터를 관리하고 편집할 수 있는 Admin 사이트
Subtitle Quality Dashboard
Live Translate 에 실제로 연결된 TV로부터 실제 자막을 수집하고 평가하여 번역 품질이 낮은 데이터를 수집하는 서비스
Agentic MLOps dashboard
End-to-End MLOps 사이클을 (코퍼스 관리 → 실험 설계/실행 → 결과 수집/분석 → 다음 실험 탐색 및 수행) 을 Agent가 수행 가능하도록 하는 Agentic MLOps 파이프라인의 인간 관리자용 대시보드 (개발 중)
AI Interpreter Usage Dashboard
각 언어 별 시간대에 따른 API 요청량을 확인 할 수 있는 LT Dashboard
AI Trend Research
전 세계 AI Trend 를 수집하여 Insight 를 발굴하는 사이트
Bixby4.0 Auto Test
CET(Bixby Web Executor)에 미리 준비된 발화를 입력하여 Mass Test 진행. Mass Test에서 실패한 발화들은 local set에서 E2E 테스트 진행 후 결과 값을 capture하여 실제로 fail인지 판별. 결과는 confluecne에 등록. CET 실행 시 개인 삼성 계정 필요. 현재 테스트는 개인 local pc에서 수행 중.
Daily AI Paper
매일 중요한 논문을 수집하여 Archiving 합니다. 손쉽게 번역을 해서 볼 수 있으며, 요약된 정보를 제공합니다.
Emotional TTS
Emotional TTS 자동 검증은 TTS 음성을 생성한 뒤 STT 전사, 원문 일치도(CER), Prosody 분석, Gemini 기반 청취 평가를 결합해 감정 표현과 텍스트 정확도를 자동 판정하고, 결과를 근거 자료로 저장·리포트화하는 AI 품질 검증 파이프라인입니다.
Generative Wallpaper Usage
Generatvive Wallpaper 의 사용량을 CXI에서 다양하게 표현하고 있는 사이트로, 공식 사용량은 이곳에서 표시됨
Generative Wallpaper Usage Dashboard
Generative Wallpaper image consumption metrics
Genwall Market Analysis
Generative Wallpaper 자유발화 기능으로 생성된 사용자 발화/프롬프트/이미지를 한눈에 살펴보고 시장에서의 활용과 사용자 경험 퀄리티를 검토하는 페이지 제공.
GW Speech Classifier
생성형 배경화면 과제의 발화를 분류하여, 더 나은 프롬프트를 만들고자 함.
Live Translate Usage
Live Translate 의 사용량을 CXI에서 다양하게 표현하고 있는 사이트로, 공식 사용량은 이곳에서 표시됨
NLU Defect Analysis Automation
Automated pipeline queries PLM API to retrieve assigned defects, downloads attachment logs, and extracts only relevant Bixby VOICE_CLIENT logs for NLU analysis. Traces issue-correlated utterances with high similarity scores, then fetches server-side execution context (agent, function, parameters, LLM types, error traces) via Sumo API. Cross-validates device logs against server logs to pinpoint whether failures originate from NLG generation, Function Planner decisions, or device execution. Applies pre-trained judgment heuristics (function-to-utterance mapping, confirmation-flow NLG state transitions) to classify root causes and severity. Generates comprehensive Markdown reports with per-defect utterance tables, server-log evidence, and actionable findings—runs automatically 3× daily. PLM API로 할당된 defect를 조회하고 첨부 로그를 다운로드한 후, Bixby VOICE_CLIENT 로그에서 NLU 분석에 필요한 발화만 추출합니다. 이슈별 유사도가 높은 발화를 식별한 뒤, Sumo API를 통해 서버 측 실행 컨텍스트(Agent, Function, Parameter, LLM 타입, 에러 추적)를 조회합니다. 단말 로그와 서버 로그를 교차 검증하여 실패가 NLG 생성 단계, Function Planner 선택, 또는 기기 실행 중 어디서 발생했는지 정확히 파악합니다. 사전 학습된 휴리스틱(function-utterance 매핑, 확인 분기 NLG 상태 전이)을 적용해 근본 원인과 심각도를 분류합니다. 발화 테이블, 서버 로그 증거, 실행 가능한 개선 사항을 포함한 Markdown 리포트를 생성하며, 매일 자동으로 3회 실행됩니다.
Storybook Playground
Vision AI Storytelling 을 손쉽게 실행해 볼 수 있는 Playground
Storybook Prompt Optimizer
Automatic Prompt Optimization and Evaluation System for Storybook Image Prompts