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[IT뉴스]텔레픽스 위성정보 AI검색 모델 "오픈AI보다 15% 우수"
온카뱅크관리자
조회:
15
2025-09-05 07:37:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">업계 첫 허깅페이스에 오픈소스로 공개…우주산업 AI 조기 상용화 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9OxRtQlock"> <p contents-hash="bcce86ca9e5d3f98345f2c94740d989ae6f7f2cc5fb8e9237677a21b52575ff3" dmcf-pid="2IMeFxSgac" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=박희범 기자)국내에서 개발된 위성정보 맞춤형 AI 검색모델이 답변 정확도 면에서 오픈AI나 알리바바 대비 15~13%가량 더 우수한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="a138d3f03547b92793e4590cd58c77f0b36c898205b720d0dbea53d2d7bd5d67" dmcf-pid="VCRd3MvacA" dmcf-ptype="general"><span>우주 AI 종합 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)가 우주 분야를 비롯한 전문 기술 영역에 특화된 최첨단 AI(인공지능) 검색모델 ‘픽시’ 시리즈를 오픈소스로 공개한다고 5일 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="d22aa27d8c5853a42b994d304d149ff5864f9f13a55e4b9f5c2af38ad388cfb0" dmcf-pid="fheJ0RTNAj" dmcf-ptype="general">픽시(PIXIE)는 LLM(대규모 언어모델)이 최종 답변을 생성하기 전, 기술 문서에서 정확한 정보를 찾아주는 AI 검색모델이다. 특히 위성 및 우주 분야를 비롯한 고도의 전문 기술 영역에 최적화돼 답변의 정확성과 신뢰도를 한층 강화했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d15ba04245e60faa0fb9e0ff20be44fcf3c4bee05a5db8d51330950ed2f477d" dmcf-pid="4ldipeyjkN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="텔레픽스 AI검색모델 픽시와 글로벌 검색모델 벤치마크 결과." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905072913876heht.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="85V4Y2rRj0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905072913876heht.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 텔레픽스 AI검색모델 픽시와 글로벌 검색모델 벤치마크 결과. </figcaption> </figure> <p contents-hash="bc304c4a52473c5ca54681fefd600e4e1eae7ac1cf4e4eb7e26015f8abc9ee27" dmcf-pid="8WoaqLXDga" dmcf-ptype="general">이 모델은 자사 위성영상 분석 AI 에이전트 솔루션인 샛챗(SatCHAT)의 성능 고도화를 위해 개발됐다. 샛챗은 RAG(검색증강생성) 기술이 적용돼 사용자가 올린 문서나 사내 기술 자료를 바탕으로 답변을 생성한다.</p> <p contents-hash="d69a14187ec9e72f6e38f490651fe907c9988055bea0c057981deb84b798c4ba" dmcf-pid="6YgNBoZwog" dmcf-ptype="general">기존 범용 검색 모델은 전문 용어나 문맥 이해에 한계가 있고, 참고한 데이터의 설명 가능성이 불분명해 실제 현장에서 활용되기 어려웠다.</p> <p contents-hash="6d91203b3c4af33ab5eba172bef81f9b41f2e0aab2a200b188c66e1397db96db" dmcf-pid="PGajbg5rco" dmcf-ptype="general">이를 해결하기 위해 텔레픽스는 항공우주, 위성, 국방 등 기술 문서에 특화된 자체 고성능 임베딩 모델을 직접 개발했다.</p> <p contents-hash="dabd1593ccd07dbe105cd6313d46d2f7aeaac4ee0a6cd65141a91377b824dff2" dmcf-pid="QHNAKa1mjL" dmcf-ptype="general">픽시 시리즈는 ▲픽시 스플라드 ▲픽시 룬 ▲픽시 스펠 0.6B ▲픽시 스펠 1.7B 등 총 4가지의 모델로 구성돼 있다.</p> <p contents-hash="47124247562f8cfff5081ebf0aa10cf6bdcb489f73bb16bdf0b0ab11be444466" dmcf-pid="xXjc9Ntsgn" dmcf-ptype="general">픽시 스플라드(PIXIE-Splade)는 한국어 전용 희소 벡터 모델이다. 대규모 문서에서 특정 단어가 포함된 문서를 빠르게 찾고 기존 검색 엔진과도 호환된다.</p> <p contents-hash="f463f9d3427e475a8c2d952e822d85ee9cde9df1912dfe58cddf55ab8b73cd84" dmcf-pid="yJpus0o9Ai" dmcf-ptype="general">픽시 룬(PIXIE-Rune)은 한국어 및 영어로 학습된 인코더 기반 임베딩 모델이다. 검색어와 관련된 정보를 자동으로 분류해 제공하는 시맨틱 검색에 최적화돼 복잡한 기술 문서 이해에 특화됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e851213c49c3e9311d23babe55081586494df2ca3332703f75c4f9034ae0c8bb" dmcf-pid="WiU7Opg2kJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905072915159rmeg.jpg" data-org-width="400" dmcf-mid="tvRd3MvaAv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905072915159rmeg.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="4ece2a48298959f3d25396fd1ce498e35cd557c7a0c05e984fdbed916e09bbd6" dmcf-pid="YnuzIUaVjd" dmcf-ptype="general">픽시 스펠(PIXIE-Spell)은 디코더 기반 임베딩 모델로, 유연한 아키텍처를 바탕으로 정밀하게 의미를 포착하고 다국어 검색을 지원한다. 이 모델은 규모에 따라 6억 개(0.6B), 17억 개(1.7B) 파라미터를 가진 2가지 버전으로 제공된다.</p> <p contents-hash="36d022bf98fdbb040d6f3caee7f2b16b8f7e844e3a08955b355741d7bb46fc5f" dmcf-pid="GL7qCuNfoe" dmcf-ptype="general">이들 4가지 모델 모두 샛챗 서비스에 적용돼 사용자의 질문 의도를 보다 정확히 파악하고 방대한 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 정보를 검색한다. 이렇게 분류된 핵심 정보를 바탕으로 LLM이 전문가 수준의 답변을 생성한다.</p> <p contents-hash="40fc9e3b6e64c910a698b4eddc1f030bb31a1aa662669cca1733e26897f1c43d" dmcf-pid="HozBh7j4gR" dmcf-ptype="general">픽시는 또 한국어와 영어 검색 벤치마크에서 모두 우수한 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 점수를 기록했다. NDCG는 사용자 의도에 부합하는 검색 결과를 상위에 배치하는 능력을 평가하는 국제 표준 지표로, 텔레픽스의 픽시가 고도의 전문성이 요구되는 고위험 산업에서도 활용 가능한 수준의 신뢰도 높은 검색 성능을 보유했다고 입증된 것이다.</p> <p contents-hash="0c9c0893585a94221f6dac601df06566fa9b317234ca2c55b3001bbebff419d4" dmcf-pid="XgqblzA8oM" dmcf-ptype="general">실제 픽시는 오픈AI나 알리바바 등 글로벌 모델과 검색 성능 벤치마크에서 우수한 성능을 나타냈다. 픽시 벤치마크 점수는 모델에 따라 최대 0.7567에서 0.7253, 오픈AI는 0.6465, 알리바바는 0.6679로 15~13%의 정확도 격차를 보였다.</p> <p contents-hash="c2bfb52ba362c0cfd19fc3d69440a902259051e881b8a74c7a2d3835d990a2b8" dmcf-pid="ZaBKSqc6ox" dmcf-ptype="general">텔레픽스는 이번 픽시 시리즈를 AI 모델 공유 플랫폼인 허깅 페이스(Hugging Face)에 오픈소스로 공개했다. 국내 우주기업 가운데 자체 개발 핵심 기술인 AI 임베딩 모델을 오픈소스로 공개하는 것은 이번 픽시가 최초이다.</p> <p contents-hash="21a40a743b5c4f66a0d94f24ad51f37665b56b70087d6a6cfd642115d7c0c49b" dmcf-pid="5Nb9vBkPcQ" dmcf-ptype="general">박재완 AI연구팀장은 “픽시 모델의 검색 성능은 샛챗이 생성하는 응답의 품질을 결정짓는 핵심 요소"라고 설명했다.</p> <p contents-hash="7456d5d81d2c479ec896fd73ee356bec6ca6679aab1cb283e45c2c7f66cc5fd1" dmcf-pid="1qhSdC9HAP" dmcf-ptype="general">조성익 대표는 "다른 분야에 비해 AI 기술 발전이 더딘 우주산업계 전반의 AI 기술 발전을 가속화해 국내 우주 AI 기술의 본격적인 대중화를 열고 우주 AI 생태계를 확장하는 계기가 될 것"으로 전망했다.</p> <p contents-hash="0da9e3b8805eca7ea7cc63032dfdc8a1bf4a38299af46a3eac9f1470a601c1e3" dmcf-pid="tBlvJh2XA6" dmcf-ptype="general">한편, 텔레픽스 샛챗은 위성 기반의 방대한 우주 빅데이터를 학습한 AI 에이전트다. 사용자가 자연어 형태의 질의를 입력하면 답변 생성, 지도 표시 등 다양한 기능을 제공한다. 최근 자사의 큐브위성인 ‘블루본’ 위성영상과 함께 폴란드 위성기업에 수출했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b032e3d7d869bdfc0bab005a0c60245b301d60431171ec9d02584c3e3d3ab4d6" dmcf-pid="FbSTilVZk8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="텔레픽스의 블루카본 관측 AI 위성 '블루본'." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905072916444kkyy.jpg" data-org-width="550" dmcf-mid="KYK2TbEQgE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/05/ZDNetKorea/20250905072916444kkyy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 텔레픽스의 블루카본 관측 AI 위성 '블루본'. </figcaption> </figure> <p contents-hash="2a53016758ae8877811e0697e73d5d2686389ec2ee4099b657ff4575b0eefad7" dmcf-pid="3KvynSf5o4" dmcf-ptype="general">박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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