와이즈넛, '방송통신기자재 적합성 평가 과제' 주관.. 생성형 AI 모델 구축

작성일 08-05

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1KeTZX41ap">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a17d493d81d1dcf57ab3aab8d75dcf6562128da47fe32c0ca6df0dc6b891ada2" dmcf-pid="t9dy5Z8tA0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="와이즈넛, '방송통신기자재 적합성 평가 과제' 주관." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/05/fnnewsi/20250805095237207zaat.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="5R6IyTbYoU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/05/fnnewsi/20250805095237207zaat.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            와이즈넛, '방송통신기자재 적합성 평가 과제' 주관.
           </figcaption>
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          <div contents-hash="78b89e63b7c792882aba0aea491a584ce4b573ba05799e344b8ce629cd55ba0a" dmcf-pid="F2JW156Fg3" dmcf-ptype="general">
           <br>와이즈넛은 '방송통신기자재 적합성 평가 과제' 주관기관으로 참여한다고 5일 밝혔다. 
          </div>
          <p contents-hash="a08318d20dbc32748c7a38bf1e9f7b93b6aef22ea4de1619f3828c413cd42b9c" dmcf-pid="3ViYt1P3AF" dmcf-ptype="general">해당 사업은 2017년부터 추진된 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’에서 확장된 형태로, 와이즈넛은 2021년과 2022년 데이터 구축을 성공적으로 수행한 바 있다. 이번 과제에서는 방송통신기자재 적합성평가 분야에 생성형 AI 기술을 적용해 데이터 구축 뿐만 아니라 초거대언어모델(LLM) 개발과 고품질 학습데이터 구축을 연계함으로써 인증 절차의 디지털 전환을 함께 추진할 계획이다. </p>
          <p contents-hash="6eda3a0a476f3c173d7c114c2be423e601ef3348c5c31a173e79acf4774363f5" dmcf-pid="0fnGFtQ0at" dmcf-ptype="general">와이즈넛은 25년간 축적해온 독자적 자연어처리(NLP) 기술과 AI 응용기술, 검색증강생성(RAG) 기술을 바탕으로 과제를 총괄 수행한다. 특히, 적합성 평가에 활용되는 방대한 비정형 데이터를 고품질 학습데이터로 정제해 생성형AI 및 특화 AI 에이전트 성능을 좌우하는 전처리 기술 고도화에 주력할 예정이다. </p>
          <p contents-hash="efeacc3dd8f22e3a43f1b1aae4a1f83028f86490fc8059d622540dd1bd4630b6" dmcf-pid="p4LH3Fxpj1" dmcf-ptype="general">또한 학습데이터 구축에 이어 이를 검증 및 활용할 수 있도록 적합성평가 데이터에 특화된 LLM 기반 생성형 AI 모델 개발에도 집중해 학습 데이터 품질과 신뢰성을 동시에 확보할 계획이다. </p>
          <p contents-hash="aafb38259e11368e7046032315259c948d1c500643cabbf051c4e721b4051210" dmcf-pid="U8oX03MUa5" dmcf-ptype="general">올해 내 완료 예정인 본 사업은 방송통신기자재의 KC인증 절차 중 핵심단계인 적합성평가를 인공지능 기술로 지원하고자 진행됐다. 방송통신기자재의 적합성 평가는 전자파로 인한 인체 피해와 기기 간 오작동을 방지하기 위한 KC 인증의 필수 절차다. </p>
          <p contents-hash="e27ae61a695d596268f3113e0415a31e42d6d6e514df9d0c23e8d183c0c8dc61" dmcf-pid="uYuaDE5rgZ" dmcf-ptype="general">이번 과제는 방송통신기자재에 대한 적합성평가 제도에 활용될 수 있는 대규모 데이터셋을 구축하고 대상 기자재에 대한 법적 기준을 반영한 생성형 AI 모델을 개발함으로써 제도 실효성을 높일 기반을 마련하는 것을 목표로 한다. </p>
          <p contents-hash="3d67908b0d28aefb2d264d997c6163a4823f4ff6b901592a1dc0cf42dd730a89" dmcf-pid="7G7NwD1mNX" dmcf-ptype="general">향후 최종 구축된 적합성평가 생성형 AI 모델과 질의응답(QA) 데이터는 모두 AI 허브에 공개될 예정이며, 방송통신기자재 적합성 평가에 대한 국민의 이해도 제고와 산업 현장의 실질적인 활용도를 높임으로써 불법 방송통신기자재 근절에 기여할 것으로 기대를 모으고 있다. </p>
          <p contents-hash="2cc309a9cf6adea3382d9555227d0abd827435aa30a93d7fda6f0d5ca87cfa73" dmcf-pid="zHzjrwtsaH" dmcf-ptype="general">한편 이번 과제는 와이즈넛을 주관기관으로, 유클리드소프트와 한국전파진흥협회가 참여하는 컨소시엄 형태로 수행된다. 국립전파연구원이 보유한 원천데이터를 바탕으로 중앙전파관리소가 데이터 제공을 지원하며 평가 데이터의 수집부터 가공·활용까지 전 주기에 걸쳐 유기적인 협력 체계를 구축할 예정이다. </p>
          <p contents-hash="bd801bd962a156327154b50c522e5a8f53a593a2f3b5f57a20f736ba514d8943" dmcf-pid="qXqAmrFOkG" dmcf-ptype="general">강용성 와이즈넛 대표는 “이번 과제는 산업 현장의 실질적 수요에 기반한 데이터 중심의 생성형 AI 모델을 구축한다는 점에서 의미가 크다”며 “와이즈넛은 이번 사업을 통해 공공과 민간이 연계된 초거대AI 확산의 선도모델로 자리매김하고 불법 기자재 유통 방지 및 안전한 전파환경을 조성하는 등 정부의 제도적 실효성을 높이는 데 기여할 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="fb602e2c1f9eddc011498bd820fb593389242b84112a6ea5424a4e03d9918082" dmcf-pid="BZBcsm3IkY" dmcf-ptype="general">solidkjy@fnnews.com 구자윤 기자</p>
         </section> 
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