기본정보

회 사 명	디자인드에이아이 주식회사		사업자번호	873-86-01513
대 표 자	성재모		홈페이지	www.designedai.com
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 전남광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 경북 경남 제주	우편번호	39253
	상세주소	경북 구미시 구미대로 350-27 (신평동)
사업분야	컴퓨팅 자원 효율화 End-to-End AI 소프트웨어 프레임워크 Metep을 자체 개발한 국내 희귀 딥테크 AI 기술 기업
주 제 품	컴퓨팅 자원 효율화 범용 인공지능 소프트웨어 프레임워크 Metep: 고성능·저전력 환경에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 범용 End-to-End 인공지능 실행 프레임워크로, 기존 PyTorch·TensorFlow 연산 속도, 메모리 효율, 전력 효율을 개선하여 엣지·임베디드 환경에 최적화된 AI 실행 환경을 제공함
회사보유 기술현황 및 업적	디자인드에이아이 주식회사는 C++ 기반의 자원 효율적인 고성능 인공지능 소프트웨어 프레임워크 Metep을 자체 개발한 국내 딥테크 AI 기업으로, 기존 AI 실행 구조의 한계를 개선하는 기술을 보유하고 있음. 해당 기술은 연산 구조⦁커널 최적화 및 메모리 관리 기법을 통해 온디바이스·엣지 환경에서도 실시간 AI 처리가 가능함. AI 모델 실행 속도 및 전력 효율 측면에서 기존 PyTorch/TensorFlow 프레임워크 대비 개선 효과를 확인하였으며, 국가 전략 기술 자립 및 AI 디바이스 확산을 목표로 기술 고도화를 추진 중임. 현재 프레임워크 상용화를 위한 실증 및 적용 사례 확보를 진행하고 있음. 2026년 - 초격차 스타트업 1000+ DIPS 수행 2025년 - 2025 초격차 버티컬 AI 챌린지 선정 - 2025 초격차 링크업(LinkUp) 프로그램 선정 - 2025 민간주도 오픈이노베이션 선정 - 인증/특허 지원 사업 - 서울AI 허브 입주 - AIMX 싱가포르 전시회 참가, 산업 AI 엑스포 전시회 참가 - 특허 출원(미국 1건, 국내 1건), 기술 임치(1건), 기술 논문(1건) - 기업부속연구소 설립 2024년 - 글로벌 기업 협업 프로그램 - 창업성장기술개발사업(디딤돌) - 2024 Y-KAIST 데모데이 최우수상 수상 - 신규 기술 특허 출원 (1건), 상표권 등록 (2건) - IP 제품 혁신지원 사업과제 수행 - 경기 스타트업 서밋 2024 전시회 참가 - IEEE Access 저널 논문 게재 - K-Innovation in Singapore 참가 - 벤쳐기업인증

회사소개자료	2026년 디자인드에이아이 소개.pdf

회사로고	회사로고.png

기본정보

참여이력	신규		ICT기술분류	효율성 강화
사업장주소(본사)	경북 구미시 구미대로 350-27 (신평동)			소재지	서울 부산 대구 인천 전남광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)	서울 서초구 태봉로 114 (우면동) 807호 (한국교원단체총연합회) 기업부설 연구소			소재지	서울 부산 대구 인천 전남광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 경북 경남 제주
회사소개	컴퓨팅 자원 효율화 End-to-End AI 소프트웨어 프레임워크 Metep을 자체 개발한 국내 희귀 딥테크 AI 기술 기업
주요 제품 및 서비스	컴퓨팅 자원 효율화 범용 인공지능 소프트웨어 프레임워크 Metep: 고성능·저전력 환경에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 범용 End-to-End 인공지능 실행 프레임워크로, 기존 PyTorch·TensorFlow 연산 속도, 메모리 효율, 전력 효율을 개선하여 엣지·임베디드 환경에 최적화된 AI 실행 환경을 제공함
회사보유 기술현황 및 업적	디자인드에이아이 주식회사는 C++ 기반의 자원 효율적인 고성능 인공지능 소프트웨어 프레임워크 Metep을 자체 개발한 국내 딥테크 AI 기업으로, 기존 AI 실행 구조의 한계를 개선하는 기술을 보유하고 있음. 해당 기술은 연산 구조⦁커널 최적화 및 메모리 관리 기법을 통해 온디바이스·엣지 환경에서도 실시간 AI 처리가 가능함. AI 모델 실행 속도 및 전력 효율 측면에서 기존 PyTorch/TensorFlow 프레임워크 대비 개선 효과를 확인하였으며, 국가 전략 기술 자립 및 AI 디바이스 확산을 목표로 기술 고도화를 추진 중임. 현재 프레임워크 상용화를 위한 실증 및 적용 사례 확보를 진행하고 있음. 2026년 - 초격차 스타트업 1000+ DIPS 수행 2025년 - 2025 초격차 버티컬 AI 챌린지 선정 - 2025 초격차 링크업(LinkUp) 프로그램 선정 - 2025 민간주도 오픈이노베이션 선정 - 인증/특허 지원 사업 - 서울AI 허브 입주 - AIMX 싱가포르 전시회 참가, 산업 AI 엑스포 전시회 참가 - 특허 출원(미국 1건, 국내 1건), 기술 임치(1건), 기술 논문(1건) - 기업부속연구소 설립 2024년 - 글로벌 기업 협업 프로그램 - 창업성장기술개발사업(디딤돌) - 2024 Y-KAIST 데모데이 최우수상 수상 - 신규 기술 특허 출원 (1건), 상표권 등록 (2건) - IP 제품 혁신지원 사업과제 수행 - 경기 스타트업 서밋 2024 전시회 참가 - IEEE Access 저널 논문 게재 - K-Innovation in Singapore 참가 - 벤쳐기업인증
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	1 명	4 명	0 명	0 명	5 명

참여배경

참여배경

참여배경	온디바이스 AI는 향후 다양한 산업과 일상 환경에서 필수적인 핵심 기술로 확산될 분야이나, 저수준 실행 기술과 실제 개발 경험을 접할 수 있는 기회는 제한적. 본 인턴십을 통해 학생들이 AI 모델 활용을 넘어, 실제 AI 실행 구조·성능 최적화·시스템 관점의 문제 해결 과정을 경험할 수 있도록 하고자 함. 이론 중심 학습을 넘어 실무 기반 프로젝트 참여를 통해, 산업 현장에서 요구되는 AI 엔지니어 역량을 체득할 수 있는 환경을 제공하고자 본 사업에 참여.

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	전일제	9:00 ~ 18:00
실습조건	휴가	• 월 1회 휴가 부여 (필수)
	복리후생	식사(점심) 교통 기숙사
	기타 지원사항	최신 서버 및 고성능 GPU 장비 지원, 점심 식대 지원

실습환경 사진

프로젝트 내용

프로젝트 개요

프로젝트명	온디바이스 AI 실행 프레임워크 성능 분석 및 최적화 프로젝트
목표	온디바이스 환경에서 AI 모델을 효율적으로 실행하기 위한 프레임워크 구조를 이해하고, 실제 성능·메모리·전력 효율 개선 과정을 경험함으로써 실무 중심의 AI 시스템 개발 역량을 강화하는 것을 목표.
주요내용	- Metep AI 프레임워크의 Tensor 연산, 실행 그래프, 메모리 관리 구조 이해 - C++ 기반 AI 실행 모듈 분석 및 핵심 연산 코드 분석 - Vision AI 모델 또는 경량 AI 모델 실행 과정에서 속도, 메모리 사용량 측정 - 병목 구간 분석을 통한 단위 연산 최적화 또는 메모리 효율 개선 과제 수행 - 개선 전⦁후 성능 비교, 벤치마크 결과 정리 및 기술 문서화
주요결과물	- 온디바이스 AI 프레임워크 구성 요소 분석 보고서 - AI 모델 실행 성능(속도·메모리 사용량) 측정 및 개선 결과 자료 - C++ 기반 AI 실행 모듈 개선 코드 또는 기능 단위 구현 결과 - 프로젝트 수행 결과 정리 문서 및 기술 요약 자료

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	- 온디바이스 AI 실행 구조 및 프레임워크 아키텍처 설계 학습 - C++ 기반 AI 실행 모듈 코드 분석 및 기능 이해 - AI 모델 실행 과정에서의 성능 병목 요소 분석 - 실행 속도 및 메모리 효율 개선을 위한 단위 과제 수행 - 테스트 결과 정리 및 기술 문서 작성 보조
요구(우대) 역량	- 컴퓨터공학, 소프트웨어, 전자·정보통신 등 관련 전공자 - C++ 프로그래밍 언어 기초 이해 - PyTorch/TensorFlow등 인공지능 소프트웨어 프레임워크의 실행 구조 이해 - 자료구조, 운영체제, 컴퓨터 구조 중 일부 과목 이수자 우대 - 새로운 기술에 대한 학습 의지와 문제 해결 중심의 사고력 - 팀원과의 원활한 소통 및 문서 정리 능력

실습생 지도계획

지도계획

지도계획

◦ 실습 시작 전 오리엔테이션을 통해 회사 및 프로젝트 개요, Metep AI 프레임워크의 기본 구조, 개발 환경, 보안 준수사항 및 근무 규칙을 안내함. ◦ 실습생별 전담 지도인력 및 실무 멘토를 지정하여, 실습 기간 동안 상시 질의응답, 기술 지도, 업무 피드백을 제공함. ◦ 실습 초기에는 온디바이스 AI 실행 구조, C++ 기반 AI 프레임워크 구성, 성능 측정 방법 등 기초 교육을 제공하고, 이후 실습생의 전공 수준과 이해도에 따라 단계별 과제를 부여함. ◦ 주 1회 이상 정기 미팅을 통해 과제 진행 상황, 기술적 애로사항, 산출물 작성 현황을 점검하고, 필요 시 과제 범위와 난이도를 조정함. ◦ 실습생이 수행한 코드 분석, 성능 측정 결과, 개선 코드 및 기술 문서에 대해 코드 리뷰와 결과물 피드백을 제공하여 실무 개발 역량 향상을 지원함. ◦ 실습 종료 시 최종 결과 발표 및 종합 피드백을 진행하고, 수행 결과를 바탕으로 기술 이해도, 문제 해결 능력, 협업 태도 및 향후 성장 가능성을 평가함.

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준	- 온디바이스 AI 실행 구조 및 Metep AI 프레임워크에 대한 이해도 - C++ 기반 AI 실행 모듈 코드 분석 능력 및 기술 학습 성실도 - AI 모델 실행 성능 측정, 병목 구간 분석 및 개선 방향 도출 능력 - 단위 과제 수행 결과물의 완성도 및 실무 적용 가능성 - 성능 비교 결과, 기술 문서, 수행 보고서 등 산출물의 충실도 - 주간 미팅 참여도, 피드백 반영 정도, 협업 태도 및 근무 성실성
평가방법	- 실습 초기에는 개발 환경 적응도, 기초 기술 이해도 및 학습 태도를 중심으로 평가함. - 실습 중간에는 코드 분석 결과, 성능 측정 결과, 병목 분석 내용 및 과제 수행 진척도를 주간 미팅과 산출물을 통해 수시 평가함. - 실습 후반에는 개선 코드 또는 기능 단위 구현 결과, 개선 전⦁후 성능 비교 자료, 기술 문서 작성 수준을 종합적으로 평가함. - 실습 종료 시 최종 결과 발표, 수행 보고서, 지도인력 평가를 종합하여 프로젝트 수행 역량과 향후 채용 연계 가능성을 검토함.

추진일정

추진일정

실습기간	내용
1개월차	- 인턴십 오리엔테이션 및 회사⦁프로젝트 소개 - Metep AI 프레임워크 개요, 온디바이스 AI 실행 구조 및 프로젝트 목표 이해 - 개발 환경 구축, Git 등 협업 도구 및 기본 개발 프로세스 학습 - Tensor 연산, 실행 그래프, 메모리 관리 등 AI 프레임워크 핵심 구조 기초 학습
2개월차	- C++ 기반 AI 실행 모듈 코드 분석 및 핵심 기능 이해 - Vision AI 모델 또는 경량 AI 모델의 실행 흐름 실습 - 실행 속도, 메모리 사용량 등 성능 측정 방법 학습 및 기본 벤치마크 수행 - 코드 분석 결과를 바탕으로 단위 개선 과제 선정 및 개선 방향 도출
3개월차	- AI 모델 실행 과정의 성능 병목 구간 분석 - 단위 연산 최적화 또는 메모리 효율 개선 과제 수행 - 개선 전⦁후 실행 속도 및 메모리 사용량 비교 - 중간 점검 미팅을 통한 코드 리뷰, 피드백 반영 및 과제 범위 조정
4개월차	- 최종 개선 결과 정리 및 벤치마크 결과 문서화 - 프로젝트 수행 결과 보고서 및 기술 요약 자료 작성 - 최종 결과 발표, 종합 피드백 및 실습생 평가 진행 - 우수 실습생에 대한 향후 진로 상담 및 채용 연계 가능성 검토

기대효과

기대효과

기대효과

◦ 본 인턴십을 통해 Metep AI 프레임워크의 성능 분석, 벤치마크, 기술 문서화 등 실제 연구개발 과정에 실습생이 참여함으로써, 온디바이스 AI 실행 최적화 기술의 실증 및 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대함. ◦ 실습생은 단순 AI 모델 활용을 넘어 Tensor 연산, 실행 그래프, 메모리 관리, 성능 병목 분석 등 AI 프레임워크 내부 구조를 경험함으로써, 산업 현장에서 요구되는 저수준 AI 시스템 개발 역량을 체득할 수 있음. ◦ 회사는 실습 과정에서 도출된 성능 측정 결과, 코드 개선 결과, 기술 문서 등을 내부 R&D 자산으로 축적하여 향후 Metep AI 프레임워크의 제품화 및 상용화 실증에 활용할 계획임. ◦ 실무 프로젝트 기반 인턴 운영을 통해 우수 AI·소프트웨어 인재를 조기에 발굴하고, 향후 주니어 AI 프레임워크 엔지니어 및 온디바이스 AI 엔지니어 채용을 위한 인재 풀을 확보할 수 있을 것으로 기대함.

향후 실습생 채용 계획

채용계획

채용계획

◦ 실습 기간 중 프로젝트 수행 결과, 기술 이해도, 문제 해결 능력, 협업 태도 및 성장 가능성을 종합적으로 평가하여 우수 실습생에 대해 채용 연계를 적극 검토할 계획임. ◦ 실습 종료 전 최종 결과 발표와 지도인력 평가를 진행하고, 이후 별도 기술 면접 및 직무 적합성 검토를 거쳐 정규직 또는 계약직 채용으로 연계할 수 있음. ◦ 특히 C++ 기반 AI 프레임워크 개발, AI 모델 실행 성능 분석, 메모리 최적화, 벤치마크 자동화 등 당사 핵심 기술 분야에 적합성이 높은 실습생은 주니어 AI 프레임워크 엔지니어 또는 온디바이스 AI 엔지니어 후보로 우선 검토할 예정임. ◦ 채용 연계 이후에는 Metep AI 프레임워크 고도화, 온디바이스 AI 실행 최적화, Vision AI 및 경량 AI 모델 실증 프로젝트 등에 단계적으로 참여시켜 회사의 핵심 연구개발 인력으로 육성할 계획임.