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에이전트 기반 창면적비 실시간 계산 서비스를 개발하였다. 본 서비스는 CNN 모델을 활용해 거리뷰 이미지를 학습하고, 이를 통해 건물의 창면적비를 자동으로 예측한다. 또한 예측 결과를 3D map에 시각화하여 사용자가 건물의 창면적비 정보를 보다 직관적이고 효율적으로 확인할 수 있도록 구현하였다. 본 서비스는 아래 경로를 통해 확인할 수 있다. https://bist.t-ranno.com/wwr_map

사용자의 자연어 기반 요청과 가용 자원 정보를 바탕으로 실행 가능한 도시 건물 에너지 서비스를 자동 생성하는 “Service generator”를 개발했다. 생성된 서비스는 표준화된 서비스 명세를 기반으로 데이터, 모델, 도구를 적절히 조합하여 구성되었으며, 실제 application 형태로 패키징되어 수행 가능함을 확인하였다. 이는 도시 건물 에너지 분야에서 개별 기능의 단순 수행을 넘어, 사용자 목적과 적용 맥락에 맞는 서비스를 동적으로 생성할 수 있는 가능성을 실증한 결과이다. 특히 서로 다른 유형의 서비스 사례에 대해 일관된 생성 구조를 적용할 수 있음을 보임으로써, 제안한 service generator가 도시 에너지 서비스의 확장성과 재현성을 확보할 수 있는 핵심 메커니즘으로 작동함을 확인하였다. A service generator was developed to automatically generate executable urban bu

Database Automation Agent는 최소한의 인간 개입만으로 외부 소스로부터 구조화된 데이터를 자동으로 탐색하고, 수집하며, 정리하고, 갱신하는 AI 기반 소프트웨어 에이전트이다. 수작업으로 정보를 검색하고 반복적으로 데이터를 처리하는 방식에 의존하는 대신, 이 에이전트는 사용자의 요청을 해석하고 관련 웹사이트나 API를 식별한 뒤, 필요한 정보를 수집하여 데이터베이스에 바로 활용할 수 있는 형태로 변환한다. 실질적으로 이러한 에이전트는 데이터 파이프라인을 위한 디지털 운영자처럼 작동한다. 즉, 공공 포털을 검색하고, 문서를 읽고, 다운로드 가능한 파일이나 API 엔드포인트를 찾아내며, 필요한 파라미터를 추출하고, 데이터베이스를 구축하거나 갱신하는 데 필요한 로직을 생성한다. 이러한 기술은 데이터 소스가 다양하고 자주 변경되며 수작업으로 관리하기 어려운 환경에서 특히 높은 가치를 가진다. 이 과정을 자동화함으로써 database aut