AI EXPO KOREA SUMMIT 세미나 (2)

유예지·2025년 6월 4일

AI EXPO Korea 2025 국제인공지능대전

행사명 : AI EXPO Korea 2025 국제인공지능대전
날짜 : 2025.05.16(금)
시간 : 13:30~14:20
장소 : COEX Artificial Room (전시장 내부)
프로그램명 : AI EXPO KOREA SUMMIT

< 고성능의 AI 기반 기술이 여는 생성형 AI와 맞춤형 AI Agent의 미래 - 셀바스AI >

1. 셀바스 AI

1998년에 리오텍이라는 회사로 출범, 데이터 입력의 정도를 본다면 음성 인식도 ocr 쪽에서 다루고 있음
HCI 기술이라고 불리는 전반의 모든 솔루션들을 직접 개발

2. AI Agent 의 조건

우리가 원하는 AI 에이전트는 사용자의 말도 잘 이해해야 되고, 사용자가 쓰는 글씨와 보내주는 사진도 잘 이해해야 함
또한 이해한 내용을 글자로만 답변하는 게 아니라 이미지로도 답변이 가능해야 하며, 더 나아가 음성 및 영상으로도 대답을 해줄 때도 있음
즉, AI 에이전트는 굉장히 좋고 훌륭한 기술들의 복합체

3. AI 융합 제품 서비스 개발

시장 성장률을 견인하고 있는 기업들 대부분이 AI 구현에 필요한 모든 것들을 구현하고 있기 때문에, 외부에 더 빠르게 확보하고 자신들이 활동하고 있는 시장 쪽 제품에 빠르게 적용해서 매출도 늘고, 실천 가능한 구조 개선을 하고 있음
하지만 셀바스 AI는 완성도 높은 AI 에이전트를 만들기 위한 프로젝트들이 왜 자꾸 제품의 상용화 단계에서 멈추기만 하는 걸까라고 생각을 해봤음
우리가 원하는 AI 에이전트는 이해해야 하는 것도, 해야 할 일도 굉장히 많음. 그렇기 때문에 처리능력 또한 상당한 수준을 요구하므로, 담아내야 하는 컴포넌트들이 굉장히 많음
우리가 뭘 원하는지 → AI 융합 제품 서비스, 도메인에 특화된 AI 융합 서비스 그런 것들을 원한다
즉, 굉장히 다양한 뭔가를 해주는 AI를 원하고 있는데 그런 AI에 필요한 기술들을 솔직히 균형있게 구성해 두는 곳은 그렇게 많지는 않음

4. 완벽한 AI 데이터란 무엇인가

우리가 원하는 에이전트를 만들기 위해서는 정확한 사고와 추론 능력 외에도 데이터를 습득하고 분석, 처리하는 능력 또한 굉장히 중요함
모델 아키텍처와 시스템 환경 간의 연결성에 대해 생각했을 때, 언어 생성 처리 관련 모델의 퍼포먼스에만 집중을 하다 보니, 전체적인 아키텍처와 시스템 환경 간의 연결성 자체가 결여되는 문제가 발생됨
따라서 완벽한 AI 에이전트란, 고객의 사용 환경을 완벽히 이해하는 것이라 생각한다
그런데 사실 파운데이션 모델로 많이 사용되는 언어 모델 자체가, 즉 언어를 생산하는 모델이 우리가 연결하려는 시스템을 완벽하게 이해할 수는 없다
때문에 성능 문제는 나중으로 미루더라도, 일단 어쨌든 기능 구현을 해야하니까 오픈 소스를 활용해서 많이 개발을 시도하고 있다

5. 헬프 챗봇 구축, 사용률 하락

기능을 구현했다 하더라도 기대치에 못 미치게 되면 결국은 기능은 다시 버려지게 되고, 더 나아가 만들고자 하는 제품의 가치에 대해 소비자나 실제 사용자가 의심을 하는 상황까지 벌어지게 될 수 있다
사용률 하락에 대한 원인 :
- 사례1. 사내에서 헬프 챗봇을 구축 및 배포
  - 3개월 만에 차용률이 30% 이하로 등락했음
    - 내부에서 구체적으로 원인 분석을 해본 결과 다양한 원인들이 있겠지만, 결국 사용률이 떨어졌다는 것은 직원들이 챗봇과의 원활한 대화가 잘 이루어지지 못했다는 것 (이해력 문제?)
- 사례2. 병원
  - 의료 특화된 프로토콜이나 컨텍스트 자체를 엔지니어링 하는 것부터 높은 이해도가 요구되며, 비용 또한 상당한 수준이기 때문에 실현이 불가능

6. HCI 기술

AI 에이전트는 하나의 컨포넌트일 뿐이지, 프로젝트 및 제품의 성공을 견인할 수는 없다
AI 에이전트는 똑똑하면서도 사용자와 잘 소통할 수 있어야 하고 원활한 소통을 위해서는 ‘맞춤화’ 가 필수
HCI : Human Computer Interaction, 인간과 컴퓨터의 상호작용을 돕는 기술 (음성 및 문자 인식, 필기체 인식, 이미지 인식 등의 기술)
HCI 기술은 음성, 텍스트, 시각 정보의 인식 및 출력을 담당하고, 제일 중요한 것은 물리 요소로 이루어진 상황과 사용자의 감정 등을 파악할 수 있는 능력을 언어 모델한테 제공해주는 것
완성도 높은 사용자 경험을 설계하기 위해서는 체계적인 인풋 레이어를 구현하는 것이 중요
고도로 커스터마이징된 HCI 기술 기반의 솔루션이 적재적소에 맞게 배치가 된다면, 사용자 환경에서 발생하는 다양한 데이터의 정확한 입력 변환을 담당할 수 있음
그 입력값을 LLM이나 VLM과 같은 파운데이션 모델에 전달해 프론트를 강화하고, 컨텍스트와 관련된 어떤 이슈를 명확하게 해결함으로써 결국 실제 사용자의 만족도를 극대화할 수 있는 AI Agent를 만들 수 있음
셀바스 AI의 고유 기술 고도화
- 고정적인 모델 구조와 학습 범위를 극복 : 사용자의 정확한 데이터 입력을 유도하여, 파운데이션 모델이 잘못 이해할 위험을 HCI 위주로 확인해서 최소화
- 멀티 모델 인터페이스의 완성 : CI 기술은 음성, 영상, 텍스트, 태블릿의 원 터치까지 다양한 입력 방식에서 들어오는 데이터들을 실제로 정확하게 인식하고 잡아내서 파운데이션 모델을 전달
- 사용자 모델링 및 적용 시스템 구축 : 사용자 피드백 행동 패턴을 기반으로, 의도한 대로 최적의 반응이 가능한 콘텍스트를 제공하는 데 기여하여 완벽한 사용자 맞춤화를 실현할 수 있도록

7. HCI 기술 사례

1) 병원의 영상의학과
- 분석과 판독이 필요한 CT, MRI 결과가 월등히 많아, 발생하는 다양한 문제를 해결하고자 이에 맞는 AI 솔루션 노력 추진
- 의료기관 특성상 오픈 소스를 활용해서 시스템 구축을 진행할 수가 없었음
- 친환경 데이터 확보 : 병원에서 제공받은 음성 데이터 → 셀바스 AI의 기록 자동화 솔루션 (음성 인식 솔루션)
- 의료용 음성 인식 : 의료진이 판독 결과를 말하는 즉시 실시간으로 자동 작성
2) 공공기관
- 업무 효율이나 정확성 개선과 관련된 사례
- 부서에서 확보한 다양한 녹취 음원 파일을 확인하고, 종합 분석을 통해 사실로 확인하는 것이 필수 업무
- 입력 문제로 인해 오판이나 도박 등의 다양한 문제가 발생했었고, 이를 위해 AI 솔루션을 직접 개발하고 도입
- 시중에 나와있는 다양한 솔루션들을 활용해 보았으나, 수사 용어 등에 인식률이 매우 낮아 실제 수사 감독들이 업무 환경에서 아예 사용하지 않는 경우가 자주 발생
- 하지만 셀바스 노트는 친환경 데이터를 확보하여 수사에 관한 또는 해당 부서 분야 중심으로 제품이 구현이 가능
- 수사관들이 확보한 유버 파일을 업로드 하면 정확히 조사자, 피해자 면에서 화자 분류까지 해서 정리
3) 오디오북 제작 자동화
- 오디오북 제작에 필요한 전 과정을 자동화를 해 보자라고 생각함
- 오디오 콘텐츠에서는 필수적인 인성에 집중하자를 먼저 생각함

8. 셀바스 AI의 서비스

AI 화자를 일일이 다 제공하지 않아도 한 명의 화자가 마치 여러 명이 있는 것처럼 다양한 광고 타일을 구할 수 있는 트랜스포머 기기로 구성되어 있음
에듀테크 서비스를 운영하는 모기업의 사례로 룰베이스 기반의 웹서비스를 활용하고자 했지만 실제 성능 자체가 기대에 미치지 못했음
해당 지역은 해당 데이터를 수집 정리해서 공급 가능한 형태로 변환하는 과정에서 또 마찬가지로 과도한 인사 소스가 필요하다는 것을 알고 이를 옵션 솔루션화를 해서 자동 인식 변환 시스템을 개발하도록 함
범용 시장의 추가 학습을 통한 고도화의 한계에 부착되어 있고 AI 모델이 동작할 수 있는 시스템을 구성하는 것과 기존 시스템과 연동하는 문제에 대해서 굉장한 어려움을 겪고 있음