기본정보

회 사 명	주식회사 시나몬		사업자번호	144-81-35166
대 표 자	홍두선		홈페이지	www.cinamon.io
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주	우편번호	06120
	상세주소	서울 강남구 강남대로 484 (논현동)
사업분야	생성 AI 기술 개발 / 3D 콘텐츠 플랫폼 개발
주 제 품	CineV: 초보자도 쉽게 영상을 제작할 수 있는 3D UGC(유저 제작 컨텐츠) 플랫폼 - 언리얼 엔진 위에 구현된 고퀄리티 3D 환경 - 자유로운 캐릭터 커스터마이제이션 - 생성 AI를 활용하여 디지털 배우의 동작, 음성 등을 생성하는 기능 - 2025년에 공개 예정
회사보유 기술현황 및 업적	당사의 AI 팀에서는 아래의 기술들을 연구/개발하여 제품에 적용하고 있습니다. - Human Motion 생성 기술 - Text-prompt 기반 모션 생성 - 삼차원 시뮬레이터를 사용한 물리기반 모션 최적화 - Diffusion 기반의 모션 생성 및 궤적 제어 - 두 모션 사이의 모션들을 생성해주는 Motion In-betweening 모듈 - Computer Vision 기술 - Diffusion Model을 사용한 Video Style Transfer - LLM (Large Language Model) 활용 기술 - 삼차원 이야기 구성에 필요한 이야기 요소 생성 및 3차원 오브젝트의 배치 - LLM을 사용한 공간 배치 모듈 또한 당사에서는 모션촬영을 위한 모션캡쳐 스튜디오를 운용하고 있습니다.

사업자등록증	시나몬 사업자등록증(2025.04.28).pdf

회사소개자료	CineV_서비스 소개서_2025.01.pptx

회사로고	Cinamon_logo_2022ver_yellow.png

기본정보

기업구분	중소기업		ICT기술분류	학습지능
참여이력	기참여		코딩테스트	실시
사업장주소(본사)	서울 강남구 강남대로 484 (논현동)			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)	서울 강남구 강남대로 484 (논현동) 패스트파이브 신논현 2호점 8층			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
사업분야	생성 AI 기술 개발 / 3D 콘텐츠 플랫폼 개발
주요 제품 및 서비스	CineV: 초보자도 쉽게 영상을 제작할 수 있는 3D UGC(유저 제작 컨텐츠) 플랫폼 - 언리얼 엔진 위에 구현된 고퀄리티 3D 환경 - 자유로운 캐릭터 커스터마이제이션 - 생성 AI를 활용하여 디지털 배우의 동작, 음성 등을 생성하는 기능 - 2025년에 공개 예정
회사보유 기술현황 및 업적	당사의 AI 팀에서는 아래의 기술들을 연구/개발하여 제품에 적용하고 있습니다. - Human Motion 생성 기술 - Text-prompt 기반 모션 생성 - 삼차원 시뮬레이터를 사용한 물리기반 모션 최적화 - Diffusion 기반의 모션 생성 및 궤적 제어 - 두 모션 사이의 모션들을 생성해주는 Motion In-betweening 모듈 - Computer Vision 기술 - Diffusion Model을 사용한 Video Style Transfer - LLM (Large Language Model) 활용 기술 - 삼차원 이야기 구성에 필요한 이야기 요소 생성 및 3차원 오브젝트의 배치 - LLM을 사용한 공간 배치 모듈 또한 당사에서는 모션촬영을 위한 모션캡쳐 스튜디오를 운용하고 있습니다.
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	5 명	80 명	0 명	0 명	85 명

참여배경

참여배경

참여배경	◦당사는 언리얼엔진과 인공지능 기술을 사용해 초보자도 쉽게 사용이 가능한 3D 영상 제작 서비스를 연구 개발하고 있으며 AI부서에서는 이와 관련해 다양한 모션과 관련된 생성 모델을 운용하고 있습니다. 모션 생성의 경우 데이터의 전처리 모델/학습 추론 과정의 각 공정에서 학습기반 모델에 대한 지식 뿐만 아니라 3차원 객체들을 다루는 만큼 3차원에 대한 이해와 이를 다룰 수 있는 역량이 요구됩니다. 단기적이고 단순한 업무가 아닌 회사의 중요 업무들을 함께 함으로써 인재영입을 위한 효과적인 통로로 활용 하고자 합니다.

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	전일제	10:00 ~ 19:00
실습조건	휴가	월 1회 휴가 부여 (필수)
	복리후생	식사 교통 기숙사
	기타 지원사항	간식 제공, 2달에 1회 회식 제공

실습환경 사진

프로젝트 내용

프로젝트 개요

프로젝트명	(1) 디지털 휴먼의 모션 생성 및 상호작용 기술 개발 (2) LLM을 활용한 영상용 스크립트 생성 서비스 개발
목표	(1) 디지털 휴먼의 모션 생성 및 상호작용 기술 개발: AI 생성기술을 활용하여 고품질의 디지털 휴먼 모션을 자동으로 생성하고, 사용자와 자연스럽게 상호작용하는 기술을 연구하고 개발하여 실제 서비스에 적용가능한 수준의 결과물을 도출한다 (2) LLM을 활용한 영상용 스크립트 자동 생성 서비스 개발 대규모 언어 모델 관련 기술(RAG, Vector DB 등)을 이용하여 사용자의 아이디어나 프롬프트를 기반으로 영상 콘텐츠 제작에 적합한 완성도 높은 스크립트를 자동으로 생성하는 웹 기반 서비스를 개발한다.
주요내용	(1) 디지털 휴먼의 모션 생성 및 상호작용 기술 개발 - AI 기반 생성모델 (VAE, GAN, FLOW, DIFFUSION 등) 연구 및 이를 활용한 신규 모션 생성 모델 개발 또는 기존 모델 성능 개선 - Text-to-Motion (텍스트 설명 기반 모션 생성), Motion Inbetweening (모션 중간 장면 생성), Human-Scene Interaction (인간과 환경 상호작용 모션 생성 )등 다양한 모션 태스크 구현 - 생성된 모션 기술을 Unreal 게임엔진 환경에 통합 및 테스트 - 연구 결과 문서화 및 서비스 적용 방안 모색 (2) LLM을 활용한 영상용 스크립트 자동 생성 서비스 개발 - 사용자 프롬프트 분석 및 이해를 통한 LLM 기반스크립트 생성 파이프라인 설계 및 구축 - Retrieval-Augmented Generation (RAG) 및 VECTOR DB를 활용하여 LLM의 생성 품질향상하고 외부 지식 통합 - 다수의 캐릭터, 배경, 플롯 요소를 포함하는 복잡도 높은 스토리 생성 기능 개발 LLM Agent 방법론을 적용하여 사용자 의도에 맞는 능동적이고 유연한 스크립트 생성 기능 연구 및 구현
주요결과물	- 연구/세미나 공유 자료

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	(프로젝트 참여 실습생 1) - AI 생성모델 관련 최신 논문 리서치 및 기술 동향 분석 - 데이터셋 전처리 및 생성모델 학습/평가 지원 - AI 기반 모션 생성모델 연구 및 개발 - Unreal 엔진 내 모션 적용 및 테스트 지원 - 프로젝트 관련 기술 문서 작성 지원 (프로젝트 참여 실습생 2) - LLM, RAG, Vector DB 관련 기술 자료 학습 및 정리 - 스크립트 생성을 위한 LLM 프롬프트 엔지니어링 및 테스트 - RAG 시스템 구축을 위한 데이터 수집 및 Vector DB 구성지원 - LLM Agent 기반 서비스 로직 구현 지원
요구기술	(프로젝트 참여 실습생 1) • 전공 수준: 컴퓨터공학과 3학년 이상 또는 이에 준하는 지식 보유자 • 요구 기술: PYTHON 프로그래밍 능력, AI 생성모델 (VAE, GAN, DIFFUSION 등)에 대한 기본적인 이해 및 사용 경험, 머신러닝, 딥/러닝/프레임워크(PYTORCH, TENSORFLOW 등) 사용 경험 •우대 : Blender, Unreal, Unity 등 3D엔진 사용 경험 (우대) 3D 모션 데이터 처리 경험 (프로젝트 참여 실습생 2) •전공 수준: 컴퓨터공학, 소프트웨어공학과 3학년 이상 또는 이에 준하는 지식 보유자 •요구 기술: PYTHON 프로그래밍 능력, LLM(Large Language Models)의 기본 원리 이해 및 API 사용경험 (e.g. OpenAI API), LLM Agent (e.g.LangChain, LangGraph, LlamaIndex) 관련 프레임워크 사용 경험 및 이해 •우대 : RAG (Retrieval-Augmented Generation), Vector DB (e.g. FAISS, Pinecone) 사용 경험, 웹 개발 경험

실습생 지도계획

지도계획

지도계획

- 지도 인력 : 프로젝트별 담당 연구원 또는 선임 개발자를 멘토로 지정하여 지도 - 지도 시간 • 일일 지도 : 매일 업무 시작 시 간단한 업무 계획 공유 및 질의응답 10-15분 • 주간 지도 : 매주 1회 정기 멘토링 세션 1시간 이상 진행(프로젝트 진행 상황 점검, 기술적 어려움 해결 지원, 피드백 제공, 차주 계획 수립) • 수시 지도 : 업무 중 발생하는 문제 및 질문에 대해 수시로 온라인/오프라인 소통 채널을 통해 즉각적인 지원 - 지도 형태 및 방식 : • OJT (On-the-Job Training)실:제 프로젝트 참여를 통한 실무 중심 교육 • 코드 리뷰실습: 생이 작성한 코드에 대한 정기적인 리뷰를 통해 프로그래밍 능력 향상 지원 • 기술 세미나/스터디 필요한 경우 관련 기술에 대한 내부 미니 세미나 또는 스터디 그룹 운영 지원 • 인턴십 초기 개별 목표를 설정하고 주기, 적으로 목표 달성도를 점검하며 성장을 지원 - 관리 방식: • 출결 관리: 사내 규정에 따른 출결 관리 • 업무 환경 : 실습생에게 업무 수행에 필요한 사무 공간, PC, 소프트웨어 등 제공

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준	- 직무 이해도 및 기술 습득력 (30%) : 담당 프로젝트 관련 기술 및 업무 지식 이해 수준, 새로운 기술 습득 속도 및 활용 능력 - 과제 수행 능력 및 기여도 (40%): 부여된 과제의 완성도, 마감 준수율, 문제 해결 능력, 프로젝트 팀 목표 달성에 대한 실질적 기여도 - 성실성 및 협업 태도 (20%) : 근태, 업무 참여 적극성, 책임감, 팀원과의 원활한 소통 및 협력 자세 - 성장 가능성 및 자기계발 노력 (10%) : 인턴십 기간 동안의 발전 모습, 피드백 수용 자세, 스스로 학습하고 발전하려는 의지
평가방법	- 중간 평가 1회(인턴십 기간의 중간 시점) : 멘토가 실습생의 직무 적응도, 초기 목표 달성도, 개선 필요 사항 등을 중심으로 평가 및 피드백 제공, 평가결과는 실습생과 공유하여 향후 개선 방향 설정 - 최종 평가 1회(인턴십 종료 시점) : 멘토가 종합적인 평가 기준에 따라 평가 실습생은 인턴십 기간 동안의 성과 및 경험을 정리한 결과 보고서 또는 발표를 제출 - 상시 관찰 및 피드백 : 멘토가 실습 기간 동안 실습생의 업무 진행 과정, 성과, 태도 등을 지속적으로 관찰하고 기록하며, 수시로 구두 또는 서면 피드백 제공 - 결과 보고서 발표 : 실습생이 수행한 프로젝트 내용, 본인의 역할 및 기여, 습득한 지식과 기술 소감 등을 포함하는 결과 보고서 또는 발표를 통해 최종 성과 평가.

추진일정

추진일정

주차	내용
1주차	오리엔테이션 및 환경 설정 회:사 및 팀 소개 인턴, 십 프로그램 안내 개발,환경 설정(PC, 계정, S/W), 프로젝트 개요 소개 , 기초 자료 전달
2주차	프로젝트 이해 및 기초 기술 학습 담당(1) 프로젝트 상세 소개 관련 기술, 문서 논문 리딩 /기초 툴 사용법 숙지, 멘토와 함께 초기 학습 계획 수립
3주차	프로젝트 이해 및 기초 기술 학습 생성(2) 모델 이론 AI 학습 관련 코드 분석, (P2) LLM/RAG/Vector DB 이론 학습 , 관련 및 API 라이브러리 사용법 학습
4주차	세부 업무 할당 및 초기 과제 수행 (P1) 멘토와 협의하여 세부 과제 정의, 데이터셋 분석 및 전처리 (P2) 기초 프롬프트 엔지니어링 등 초기 단위 과제 시작
5주차	단위 과제 집중 수행 및 기술 심화 선택된: (P1) 모델 구현 AI 학습 모션 데이터/ 처리 (P2) LLM 기반 스크립트 생성 모듈 프로토타이핑 , RAG파이프라인 기초 설계
6주차	단위 과제 집중 수행 및 기술 심화 선택된: (P1) 모델 구현 AI 학습 모션 데이터/ 처리 (P2) LLM 기반 스크립트 생성 모듈 프로토타이핑 , RAG파이프라인 기초 설계
7주차	단위 과제 집중 수행 및 기술 심화 선택된: (P1) 모델 구현 AI 학습 모션 데이터/ 처리 (P2) LLM 기반 스크립트 생성 모듈 프로토타이핑 , RAG파이프라인 기초 설계
8주차	중간 점검 및 발표, 현재까지의 진행 상황 정리 및 발표, 멘토 및 팀 피드백, 향후 계획 수정/보완
9주차	심화 과제 수행 및 기능 개선 확장/ 모델 성능 개선 (P1) 다양한 모션 태스크 실험 (P2) LLM Agent 접목, Vector DB 연동 심화, 서비스 기능 확장
10주차	심화 과제 수행 및 기능 개선 확장/ 모델 성능 개선 (P1) 다양한 모션 태스크 실험 (P2) LLM Agent 접목, Vector DB 연동 심화, 서비스 기능 확장
11주차	심화 과제 수행 및 기능 개선 확장/ 모델 성능 개선 (P1) 다양한 모션 태스크 실험 (P2) LLM Agent 접목, Vector DB 연동 심화, 서비스 기능 확장
12주차	심화 과제 수행 및 기능 개선 확장/ 모델 성능 개선 (P1) 다양한 모션 태스크 실험 (P2) LLM Agent 접목, Vector DB 연동 심화, 서비스 기능 확장
13주차	프로젝트 통합 및 테스트 (P1) 게임 엔진 연동 테스트 (P2) 웹 서비스 통합 및 기능 테스트, 사용자 피드백 반영
14주차	프로젝트 통합 및 테스트 (P1) 게임 엔진 연동 테스트 (P2) 웹 서비스 통합 및 기능 테스트, 사용자 피드백 반영
15주차	최종 결과 정리 및 보고서 작성, 인턴십 기간 동안의 성과 정리, 최종 결과 보고서 작성, 발표 자료 준비
16주차	최종 발표 및 인턴십 수료, 프로젝트 최종 결과 발표, 질의응답, 멘토 및 팀 피드백, 인턴십 경험 공유, 수료 절차 진행

기대효과

기대효과

기대효과	◦ 잠재력 있는 인재를 조기에 확보할 수 있는 기회 ◦ 효과적인 실무 검증을 통한 채용 기대 ◦ 인턴십 프로그램을 홍보 /운영하는 비용 절감 ◦ 해당 프로젝트 결과물이 사내 연구개발 속도를 향상시킬 것이라 기대

실습생 정규직 채용계획

채용계획

채용계획	◦ 평가 결과에 따라 정규직 채용 여부 판단 ◦ 평가 결과가 우수한 경우 ,즉시 정규직 채용 진행(지원자의 의사에 따라 일정 조율 가능)