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[IT뉴스]큐빅, ‘2026 데이터바우처 지원사업’ 공급기업 선정
온카뱅크관리자
조회:
18
2026-01-15 12:18:19
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">보안 합성데이터로 AI-Ready 데이터 구축 지원</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tIQynAoMlF"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="75e1eb4fa73762a4314fae70839ae8d98c93fd1358959a08df4a0867e19a6343" dmcf-pid="FXa0whmjCt" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="큐빅 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/dt/20260115121716741goiz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5xcBhYSrS0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/dt/20260115121716741goiz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 큐빅 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="4f5066b554cdf024f1053a8368f4dec17d4f1b3ca180721d6baa20b486ae8d5d" dmcf-pid="3ZNprlsAl1" dmcf-ptype="general"><br> 보안 합성데이터 및 AI 프라이버시 전문 기업 큐빅(CUBIG)이 한국데이터산업진흥원이 운영하는 ‘데이터바우처’ 지원사업의 2026년 공급기업으로 선정됐다고 밝혔다. 데이터바우처는 수요기업이 데이터 기반 서비스·제품 개발과 업무 혁신을 추진할 수 있도록 데이터 활용을 지원하는 사업으로, 사업 운영 및 공고는 데이터바우처 공식 포털을 통해 안내된다.</p> <p contents-hash="f674ab69f65011037f8ac6da00afc6578b8ea865e2547498fd153ec163a166b4" dmcf-pid="05jUmSOcW5" dmcf-ptype="general">최근 국내 산업 전반에서 개인정보·민감정보 유출 사고에 대한 경각심이 커지는 동시에 생성형 AI··에이전트 기반 도입 확산으로 ‘학습과 분석에 바로 투입 가능한 AI-Ready 데이터’에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 하지만 많은 기업은 규제·보안 요건과 내부 통제, 데이터 품질 문제, 외부 협업 부담 때문에 고위험 데이터를 충분히 활용하지 못하고 AI 프로젝트가 PoC 이후 단계에서 정체되는 경우가 반복돼 왔다.</p> <p contents-hash="71a50cc6eb0515757d35844cb32c9b92179e65cb9d3bab11481906b7923b7836" dmcf-pid="p1AusvIklZ" dmcf-ptype="general">큐빅은 이번 데이터바우처를 통해 자사 ‘DTS(Data Transform System)’를 중심으로 기업이 보유하고 있지만 규제·보안·품질 이슈로 쓰지 못했던 데이터를 ‘안전하게 재사용 가능한 형태’로 전환하는 활용 서비스를 제공한다. DTS는 원본 데이터에 대한 직접 접근을 최소화하는 비접근 구조와 차등정보보호(Differential Privacy) 기반 합성 기술을 결합해 민감한 식별 가능성을 낮추면서도 데이터의 통계적 패턴과 업무적 유용성을 유지하는 방향으로 데이터셋을 재구성·증강하는 것이 핵심이다.</p> <p contents-hash="d29c85cedc57a6f8169a95e475a719d6971cbae0205c8d50fddd8b343f580053" dmcf-pid="Utc7OTCElX" dmcf-ptype="general">특히 큐빅은 수요기업 과제에서 ‘데이터를 만드는 것’에 그치지 않고, 실제 현업과 모델 개발에 들어갈 수 있도록 데이터 진단과 목표 정의부터 보안 환경 구성, 합성데이터 생성·증강, 품질·안전성 검증, 최종 납품 및 다운스트림(학습/분석) 적용 지원까지 연결되는 end-to-end 수행 체계를 제공할 계획이다. 이를 통해 데이터가 부족한 영역(희소 이벤트, 불균형 클래스, 특정 조건의 케이스)을 목적에 맞게 보강하고, 데이터 활용 부서·외부 파트너와의 협업에서 발생하는 데이터 반출·권한·심의 부담을 줄여 AI 전환 속도를 높이는 데 집중한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="126036e3fe7677d7578fe1e7e147aa43e4f739b07edb873f0c41dff8d025c3c2" dmcf-pid="uFkzIyhDyH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="큐빅 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/dt/20260115121718011hpfp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="10ZnUK71W3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/dt/20260115121718011hpfp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 큐빅 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="223baad59f3406fca719c3a7316d0fddb769a10c2f8e1d31f744d15afe95505a" dmcf-pid="73EqCWlwyG" dmcf-ptype="general"><br> 큐빅이 강조하는 차별점은 ‘합성데이터 검증’이다. DTS는 합성 결과에 대해 통계적 유사성, 프라이버시 위험(재식별 가능성) 평가, 모델 성능 관점의 유용성 평가를 포함한 검증 리포트를 제공하는 방식으로, 수요기업이 내부 보안 심의·감사 대응과 함께 ‘활용 가능한 수준의 AI-Ready 데이터’를 객관적으로 확인할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="ae5737a8d58e1e1510b7ce2fc2677ad285bae0859c289f8e8d09e5c6bdc9c389" dmcf-pid="z0DBhYSrvY" dmcf-ptype="general">배호 큐빅 대표는 “데이터바우처 과제에서 중요한 건 단순 가공이 아니라 실제로 AI 성과를 낼 수 있는 데이터로 바꾸는 실행력”이라며 “큐빅은 원본 반출 없이도 안전성과 유용성을 함께 검증하는 합성데이터 파이프라인을 통해 수요기업이 규제와 보안 장벽을 넘어 데이터 기반 혁신을 빠르게 현실화하도록 돕겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="b6c3dd58f16e04817a681c15bd4f8ba482a16d1ff02a3258151ac1983b88b3e1" dmcf-pid="qpwblGvmvW" dmcf-ptype="general">큐빅은 데이터바우처를 계기로 금융·의료·제조·유통 등 고위험 데이터를 다루는 산업 전반에서 합성데이터 기반 AI-Ready 데이터 구축 사례를 확대하고, 데이터 활용 생태계에서 ‘안전한 데이터 전환 인프라’로서의 역할을 강화해 나갈 계획이다.</p> <p contents-hash="283948da4c49ad77f6da0681a465b88738e895e07934eca4a3804b71405c0a1a" dmcf-pid="BUrKSHTsly" dmcf-ptype="general">전미진 기자 junmijin83@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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