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[IT뉴스][우리가 AX 주역]〈67〉씽크포비엘, AI 신뢰성 기술로 글로벌 공략
온카뱅크관리자
조회:
101
2025-08-17 17:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="82M2Co2Xrb"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="644351a10586410013d53a70e956c606b1fca6c303a849476ce74789d4b2baf7" dmcf-pid="6VRVhgVZrB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="씽크포비엘" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/etimesi/20250817170242482mapx.jpg" data-org-width="454" dmcf-mid="fgELFCLKr9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/etimesi/20250817170242482mapx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 씽크포비엘 </figcaption> </figure> <p contents-hash="6ca8ab702110a69b9967889fd6dcbd52a9e71733b532fe5ff50031b520f7675e" dmcf-pid="Pp9pcQphwq" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 신뢰성 전문 기업 씽크포비엘은 교육·컨설팅·전문 도구를 결합해 AI 안전성과 신뢰성을 확보하는 솔루션을 제공한다. 2010년대 초부터 소프트웨어(SW) 안전과 품질 컨설팅을 수행해온 경험을 토대로, 2016년부터 AI 안전 연구에 본격 착수했다.</p> <p contents-hash="dabca8322e83c96b94bffbe0b8ae29664cb55e1f06e12253cd96c849abcd2c45" dmcf-pid="QU2UkxUlDz" dmcf-ptype="general">씽크포비엘의 핵심 경쟁력은 데이터 편향 분석과 중복 제거 기술이다. 자체 개발한 '리인(Re:In)' 도구는 기업 데이터의 중복률과 편향을 정밀 분석, AI 모델의 학습 효율과 공정성을 높인다. 분석 시간을 크게 단축하는 것은 물론 분석 결과를 바탕으로 데이터 수집 커버리지를 설계·보완하는 기능을 지원한다.</p> <p contents-hash="b1749e351c87aaa3915a96525aef91960e3c431937cfec9a33bfb950998ac4a9" dmcf-pid="xuVuEMuSO7" dmcf-ptype="general">씽크포비엘은 교육-컨설팅-도구 제공을 하나의 패키지로 운영한다. 교육을 통해 AI 신뢰성의 중요성을 인식시키고, 이후 컨설팅으로 조직·프로세스·데이터 관리 체계를 개선한다. 도구는 편향 측정과 중복 제거뿐 아니라 데이터 수집 전략 수립까지 지원한다.</p> <p contents-hash="d0a9a16e2b5fd581128abbca058f798663b936b30424ad9966aef7200946b264" dmcf-pid="ycIczWc6wu" dmcf-ptype="general">씽크포비엘은 동남아와 중앙아시아에서는 데이터 정제 인력 확보를 위한 조인트벤처 설립을 추진 중이다. 데이터 정제 분야가 기술과 논리력이 필요하고, 아직은 사람 손이 많이 가는 작업이기 때문이다.</p> <p contents-hash="4a228a5efecc82a93972088463226d0acfb1a780ee9080e3c8fc61529f88c9f0" dmcf-pid="WkCkqYkPsU" dmcf-ptype="general">현재 우즈베키스탄·베트남을 유력 후보로 두고, 관련 절차를 검토하고 있다. 특히 우즈베키스탄은 정부 차원에서 AI 신뢰성 아카데미 설립과 국비 인력 양성을 제안해왔으며, 구체적 방안을 논의 중이다.<br></p> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="5984680ffbd44500369cbdc3e7e2b7b51e65948e5bebcba1452f6efd37e0217f" dmcf-pid="YEhEBGEQwp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="박지환 씽크포비엘 대표" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/etimesi/20250817170243846bxcp.jpg" data-org-width="200" dmcf-mid="4ClDbHDxrK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/etimesi/20250817170243846bxcp.jpg" width="200"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 박지환 씽크포비엘 대표 </figcaption> </figure> <p contents-hash="b248da16b539198844b00f15ef884e353782a63247d2a6e0f1d502a6f1d55d61" dmcf-pid="GDlDbHDxE0" dmcf-ptype="general">〈인터뷰〉 박지환 씽크포비엘 대표 “해외는 이미 AI 신뢰성 시장 열려”</p> <p contents-hash="60032be02fdea1d811d5c5ffdcbb65d6334a423fc979a00e16420f0e76e2d649" dmcf-pid="HwSwKXwME3" dmcf-ptype="general">박지환 씽크포비엘 대표는 AI 신뢰성의 출발점을 데이터 품질에서 찾았다. 데이터를 많이 투입할 수록 AI가 더 믿을 만해지는 것이 아니라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="1fdbdd5a3feb708f573e4ee7500cc99a6d5c6beb42e13271e9b9274aac96fa19" dmcf-pid="Xrvr9ZrRDF" dmcf-ptype="general">“기업 데이터의 98%가 중복입니다. 의미 없는 데이터가 모델 성능을 떨어뜨립니다. 중복을 줄이면 편향이 완화되고, 커버리지를 설계해 부족한 영역을 채우는 게 중요합니다.”</p> <p contents-hash="bb30d0a68876d36d054d1633e98ca9441f8e272c0c9a806b5f7bf905dc587578" dmcf-pid="ZmTm25mewt" dmcf-ptype="general">데이터 편향 분석의 핵심은 '양보다 질'이다. 박 대표는 “단순 데이터 라벨링이 덧셈이라면, 편향 분석은 적분”이라며 “처음부터 모수와 범위를 논리적으로 도출해 채워 가는 방식”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="a649491bdf3564b6e232f2fa61be3ecc9c47d84f57e23070daafcc9a6f90abd2" dmcf-pid="5sysV1sdm1" dmcf-ptype="general">박 대표는 AI 신뢰성을 제품 검증이 아니라 조직과 프로세스 역량의 문제라고 봤다. 그는 AI 신뢰성이 보증해야 하는 건 '문제없는 AI'가 아니라 '지속 감시 체계'라고 강조했다.</p> <p contents-hash="10d2a10d43cd81f250888d72c16f7452a6844f365058170acbb2963afed6e09f" dmcf-pid="1OWOftOJm5" dmcf-ptype="general">박 대표는 “국내는 아직 초기지만, 해외는 이미 신뢰성과 경제성을 함께 보는 시장이 형성됐다”며 “데이터 편향 분석 기술과 글로벌 인력 풀을 기반으로 시장을 넓혀갈 계획”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="a9888290c65a8ef24fcfd319c1bee33afd257aee86c36bdb44666cb90125493a" dmcf-pid="tIYI4FIiDZ" dmcf-ptype="general">김명희 기자 noprint@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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