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'리턴제로'통합검색 결과 입니다. (5건)

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리턴제로, 연간 2.2만 시간 회의 데이터 자산화…AI로 지식관리 혁신 '가속'

리턴제로가 기업의 지식 관리 혁신을 위해 연간 약 2만 시간에 달하는 회의 데이터를 디지털 자산으로 전환했다. 리턴제로는 자사 지식관리 시스템(KMS) 플랫폼 '콜라보'의 지난해 연간 리포트를 발표했다고 12일 밝혔다. 보고서에 따르면 '콜라보'는 지난해 총 2만1천690시간 분량의 회의 데이터를 디지털화하며 기업들이 효율적으로 정보를 축적하고 활용하도록 지원했다. '콜라보'는 인공지능(AI) 음성인식 기술을 활용해 회의 내용을 자동 기록하고 요약하는 B2B 전용 서비스다. 30분 분량의 회의를 30초 만에 요약할 수 있는 빠른 처리 속도를 갖췄으며 구글밋·줌·팀즈 등 주요 화상회의 플랫폼과 연동된다. 모바일 앱도 지원해 장소에 구애받지 않고 회의 내용을 확인하고 공유할 수 있다. 기업용 KMS로서의 성장도 두드러진다. 보고서에 따르면 콜라보의 워크스페이스 수는 전년 대비 4.21배 증가했다. 또 세일즈포스, 슬랙, 재피어 등 다양한 업무 툴과의 연동을 통해 기업의 기존 워크플로에 통합이 된다. 보안성과 사용자 편의성도 강화됐다. 현재 ISO 27001 인증을 획득하며 엔터프라이즈급 보안 체계를 구축했으며 캘린더 연동 등 자동화 기능을 추가해 업무 효율성을 높였다. 향후 다국어 지원 기능을 확대하고 번역 기능도 제공할 계획이다. 실제 고객사들의 반응도 긍정적이다. 이승곤 딥블루닷 사업총괄 이사는 "콜라보 도입 후 회의록 작성이 자동화돼 참석자들이 논의 자체에 집중할 수 있게 됐다"며 "회의록 데이터를 기반으로 의사결정 과정을 추적하고 검토하는 것도 용이해졌다"고 말했다. 리턴제로는 글로벌 KMS 시장에서도 경쟁력을 높이고 있다. 시장조사기관 마켓리서치인텔렉트에 따르면 지난 2023년 60억 달러(한화 약 8조4천억원) 규모였던 글로벌 KMS 시장은 오는 2031년까지 162억 달러(한화 약 21조원)로 성장할 전망이다. 이에 리턴제로는 실시간 다국어 처리, 업무 프로세스 최적화 등 AI 기반 KMS 기술을 고도화할 계획이다. 이참솔 리턴제로 대표는 "콜라보는 기업 내 회의 데이터를 자동으로 축적하고 활용해 의사결정과 혁신 역량을 높이는 차세대 KMS 플랫폼으로 발전하고 있다"며 "앞으로도 AI 기술을 통해 기업의 지식 관리 방식을 혁신하고 디지털 전환을 가속화하겠다"고 밝혔다.

2025.02.12 18:06조이환

리턴제로, 더 똑똑해진 'AI 기사 도우미' 공개

리턴제로(대표 이참솔)가 12일 개최된 한국언론진흥재단의 '디지털 미디어 서비스 개발 지원 사업(이하 지원 사업)' 결과 보고회에서 'AI 기사 작성 어시스턴트' 성과 보고 및 고도화 서비스를 공개했다고 17일 밝혔다. 지원 사업은 한국언론진흥재단이 미디어 산업의 디지털 전환 가속을 위해 추진한 사업이다. 지난 6월 리턴제로가 개발한 AI 기사 작성 어시스턴트는 언론사 기자들의 방대한 기사 작성 업무 효율화를 위해 지원 대상으로 선정됐었다. 한국언론진흥재단 언론인 인식조사 보고서에 따르면 기자 1인당 주간 평균 기사 작성 건수는 2017년 22.4건에서 2023년 25.7건으로 증가하며 기자들의 기사 작성 부담이 증가한 것으로 나타났다. 또 뉴스레터, 유튜브 채널 운영 등 신규 업무가 추가되며 AI를 활용해 기자의 업무 부담을 줄이고 기자 업무의 본질인 취재 시간을 확보하고자 하는 수요가 증가했다. 리턴제로는 언론사와의 협업을 통해 경제 및 산업 분야 기사를 학습해 기사 제목과 취재 내용만 입력하면 언론사의 스타일에 맞는 문체와 형식을 반영한 기사 초고를 생성하는 AI 기사 작성 어시스턴트를 공급한 바 있다. 해당 서비스를 활용한 언론사 기자들은 핵심 키워드의 입력만으로도 기사 초안 생성이 가능해지며 기사 작성 시간이 단축됐다고 평가했다. 리턴제로는 전문가 및 현장 기자들의 평가를 바탕으로 고도화를 진행해 AI 기사 작성 어시스턴트의 성능을 대폭 강화했다. 기존에는 경제·산업 분야의 5만건 기사 데이터를 학습해 해당 분야 온라인 기사 초고 작성에 특화돼 있었으나, 이번에 법조 판결문 기사와 정치인 발언 관련 기사 등 4만건의 데이터를 추가로 학습시켜 작성 가능한 기사 분야를 확장했다. 특히 기사의 맥락을 더욱 정확하게 파악할 수 있도록 이전 기사를 입력해 AI 모델이 학습하는 과정을 새롭게 도입했으며, 실제 기자들의 피드백을 반영해 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)도 전면 개선했다. AI 기사 작성 어시스턴트는 미디어 분야 AI 전환을 위한 스타트업과 언론사의 첫 협력 사례로 현장의 주목을 받았다. 특히 리턴제로는 기자직의 특수성을 깊이 이해하고 실제 업무 효율화에 초점을 맞춘 미디어 특화 AI 서비스 구축에 성공했다는 평가를 받았다. 기존 범용 AI 서비스에서 나타났던 존댓말 등 미디어에 부적합한 문체를 개선, 언론사별 고유 문체를 구현해 초고 수준의 기사를 작성해주는 등 실무에 즉시 활용 가능한 결과물을 제공함으로써, 기자들의 업무 부담을 실질적으로 덜어준 혁신 사례로 인정받았다. 이번 지원 사업에 참가한 언론관계자는 "리턴제로의 AI 기사 작성 어시스턴트는 기자들의 실제 업무 환경을 깊이 이해하고 효율적인 지원 도구를 제공했다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 저널리즘의 본질은 살리면서 디지털 혁신을 이뤄낼 수 있는 다양한 서비스들이 등장하길 기대한다"고 말했다. 이참솔 리턴제로 대표는 "이번 프로젝트를 통해 AI 기술이 미디어 산업 종사자들의 본질적 가치를 높이는 방향으로 발전할 수 있다는 확신을 얻었다"며 "AI는 기자들이 취재와 같은 본연의 업무에 더욱 집중할 수 있도록 지원하는 방향으로 진화해야 한다"고 말했다. 이어 "이번 한국언론진흥재단과의 협업 성과를 토대로, 앞으로도 다양한 산업 분야의 본질적 가치를 높이는 실용적이고 혁신적인 AI 솔루션을 선보이겠다"고 덧붙였다.

2024.12.17 17:36백봉삼

리턴제로, '콜라보' 처리 회의 수 2만 건 돌파

음성인식 AI스타트업 리턴제로(대표 이참솔)가 자사의 회의록 자동 작성 서비스인 콜라보가 처리한 회의가 총 2만 건을 돌파했다고 6일 밝혔다. 콜라보는 리턴제로의 AI 음성인식 기술을 통해 회의 내용을 자동으로 기록해주고 요약하는 기업전용(B2B) 서비스다. 리턴제로의 콜라보는 2023년 4월 정식 출시해 서비스를 시작한 후 1년 여만에 처리 회의 수 2만 건을 돌파했다. 요약 처리된 회의 총 누적 시간은 1만1천 시간이 넘는다. 월단위로 계산한다면, 콜라보는 1달에 약 1천300개 이상의 회의를 처리한 셈이다. 콜라보는 온오프라인 회의와 인터뷰 등 비즈니스 관련 업무 기록에 최적화돼 있다. 구글 밋이나 줌, MS 팀스 등 통상적인 화상회의 플랫폼에서 사용이 가능하고, 세일즈포스·슬랙·재피어 등 다양한 업무 툴과도 연동이 가능하다. 모바일 앱으로도 구현돼 이용자들이 언제 어디서든 손쉽게 이용할 수 있다. 또 30분 분량의 회의를 30초 만에 요약해 회의 전체를 요약하고, 주요 논의사항·회의 후 할일 목록 및 발화자 구분·발화 비율 분석 등 다양한 기능을 제공한다. 특히 콜라보는 성능 면에서 큰 강점을 보이는 게 특징이다. 최근 업데이트한 LLM(거대언어모델) 모델에 리턴제로가 자체적으로 구현한 음성인식 엔진을 결합해, 비정형 데이터인 회의 텍스트 분석에 높은 정확성과 속도를 보인다. 실제로 사람이 수기로 작성할 경우 30분 이상의 시간이 소요되는 회의록 정리를 30초 만에 해결할 수 있다. 연내에는 회의 목적에 따라 필요한 정보를 구분해 추출하는 '회의 유형별 맞춤 요약' 기능을 출시할 예정이다. 이참솔 리턴제로 대표는 "리턴제로는 앞으로도 사람들의 일상을 윤택하게 만들고, 다양한 산업 현장의 인공지능 전환도 선도할 실용적인 서비스를 선보일 것"이라고 말했다.

2024.08.06 18:09백봉삼

리턴제로, '로직Kor' 리더보드 sLLM 파트서 1위

음성인식 AI 스타트업 리턴제로(대표 이참솔)가 한국어 언어모델의 다분야 사고력을 측정하는 '로직Kor' 리더보드에서 sLLM(경량화된 거대언어모델) 가운데 1위를 달성했다고 2일 밝혔다. 매개변수(파라미터) 9B의 모델 크기를 갖는 리턴제로 LLM은 지난 31일 로직Kor에서 총점 8.67점을 기록, 매개변수 13B이하인 sLLM 모델 중 최고 성능을 보여 신기록을 달성했다. 이는 직전 최고기록인 8.21점을 웃도는 수치다. 로직Kor은 오픈AI·앤스로픽 등 글로벌 빅테크와 국내 기업들이 모두 참여하는 한국어 언어모델 벤치마크로, LLM의 한국어 추론·수학·글쓰기·코딩·이해 등 6개 요소를 측정한다. 특히 리턴제로 LLM은 '이해' 능력 파트에서 두각을 드러냈다. 리턴제로 LLM 이해 능력은 10점을 기록하며, 동일 크기의 LLM은 물론 모든 크기의 매개변수를 가진 LLM을 모두 통틀어 가장 높은 점수를 나타냈다. 추론 능력에서도 미스트랄 AI, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 외에는 처음으로 최상위권인 9점대를 기록했다. 또 리턴제로 LLM은 짧은 기간 내에 높은 수준의 성능을 구현했다. 이번에 선보인 리턴제로의 LLM 모델은 한 달 정도의 신규 파운데이션 모델 파인튜닝 기간을 거쳐 탄생했음에도, 로직Kor 리더보드의 성능 평가에서 높은 점수를 받았다. 최근 업무에 AI를 도입하는 기업이 빠르게 늘어나면서, AI 모델을 빠르게 파인튜닝하는 역량의 중요성이 높아지고 있는 추세다. 리턴제로 팀이 선보인 매개변수가 13B 이하인 sLLM은 현재 AI를 도입하려는 기업들 사이에서 가장 인기가 많은 크기로 꼽힌다. 방대한 매개변수와 데이터를 필요로 하는 기존의 LLM은 천문학적인 비용 탓에 기업 입장에서는 부담스럽지만, sLLM은 적은 매개변수에도 고도화를 통해 성능을 높이고 비용 부담은 줄일 수 있다. 특히 최근 들어 온디바이스 AI에 대한 관심도가 높아지면서 경량화된 sLLM에 대한 수요는 더욱 커지는 모양새다. 리턴제로는 음성인식 AI 스타트업으로 고객관리를 돕는 AI컨택센터(AICC) 플랫폼 구축부터 모바일음성뱅킹, AI콜센터 상담사 등 다양한 핵심 서비스를 제공하고 있다. 실제로 리턴제로는 신한금융그룹의 공통 AICC 모델 구축에 필요한 STT 솔루션을 제공하는 등 전사적인 AX를 가속화하고 있다. 특히 1시간 분량의 유튜브 동영상을 3.5초 만에 정확하게 텍스트로 변환이 가능한 속도와 정확성을 갖춘 음성인식 기술을 보유하고 있다. 이참솔 리턴제로 대표는 "리턴제로 LLM이 더욱 매개변수가 많은 일부 모델보다도 우수한 성능을 보여주면서 리턴제로의 기술 역량을 증명한 것 같아 기쁘다"며 "앞으로도 리턴제로의 노하우를 접목해 글로벌 빅테크와 견주어도 손색없는 최고 수준의 기술을 선보일 것"이라고 말했다.

2024.08.02 18:05백봉삼

리턴제로, '기사 작성 보조 AI' 언론사에 공급

리턴제로(대표 이참솔)가 'AI 기사 작성 어시스턴트'를 새롭게 선보이고 언론사에 공급한다고 27일 밝혔다. 리턴제로의 AI 기사 작성 어시스턴트는 한국언론진흥재단에서 진행한 디지털 미디어 서비스 개발 지원 사업에 선정된 서비스다. 이번 협력을 통해 서비스 고도화를 진행할 예정이다. AI 기사 작성 어시스턴트는 언론사 기자들의 방대한 기사 작성 업무의 효율화를 돕는 서비스다. AI 기사 작성 어시스턴트는 특정 조건에 맞는 수만 건의 기사 데이터를 학습한 AI 모델이 탑재돼 있어, 기사 제목과 취재 내용을 입력하면 협력 언론사의 스타일에 맞는 문체와 형식을 반영한 기사 초고가 생성된다. 해당 서비스는 경제와 산업 분야 온라인 기사 초고 작성에 최적화 됐으며, 기사 작성 업무의 상당 부분을 차지하는 스트레이트성 기사와 톱기사 중 원하는 형식으로 선택이 가능해 일선 기자들의 기사 작성 부담이 줄어들 것으로 기대된다. 실제로 한국언론진흥재단 언론인 인식조사 보고서에 따르면 언론사 기자들이 일주일에 평균 작성하는 기사 건수는 2017년 22.4건에서 2023년 25.7건으로 크게 증가하고 있다. 전해야 하는 소식이 늘어난 만큼 기자들이 효율적으로 기사를 작성하도록 지원하는 것이 AI 기사 작성 어시스턴트의 목표다. 실제로 베타 서비스를 활용한 주요 언론사의 기자들은 기사 작성 시간이 절반 이하로 줄었다고 평했다. 이에 더해 초년생 기자들이 높은 품질의 기사를 작성하면서도 소속된 언론사 문체에 맞는 기사를 작성할 수 있어 최적화가 가능한 게 특징이다. 특히 리턴제로가 고도화하고 있는 AI 기사 작성 어시스턴트는 다른 AI 기반 기사 생성 서비스보다 정확성 측면에서 강점을 보였다. 기존 기사 생성 AI 서비스의 경우 보편적으로 사용하는 LLM과 연동된 탓에 기사 고유의 문체를 반영하지 못하거나 존댓말을 사용하는 등 미디어 분야에서 사용하기 부적절한 문장을 생성해 문제점으로 지적됐다. 반면 리턴제로의 서비스는 협력 언론사에서 작성한 기사 데이터를 바탕으로 학습해 언론 특유의 문체를 구현한다. 아울러 기자가 검토를 통해 최종안을 도출할 수 있도록 초고 수준의 기사를 작성해 협업 방식을 지향한다는 점에서 차이를 보였다. 리턴제로는 이번 AI 기사 작성 어시스턴트 고도화를 통해 미디어 분야의 전반적인 AX(인공지능 전환)를 가속화할 것으로 기대하고 있다. 방대한 양의 기사 데이터를 학습한 이번 AI 모델은 사용자가 제공한 자료 내에서만 정보를 취합하도록 설계된데다, 정확한 사실에만 기반해 기사를 작성할 수 있도록 할루시네이션(환각) 효과도 최소화해 미디어 분야에 최적화된 모델로 꼽힌다. 리턴제로는 이번 프로젝트를 시작으로 AI 기술 기반의 기사 작성 분야를 확장할 계획이다. 뿐만 아니라 향후 정치, 법조 등 다양한 분야에서 기사 생성 능력을 개발해 지속적인 협력을 이어갈 방침이다. 이참솔 리턴제로 대표는 "이번 AI 기사 작성 어시스턴트는 취재 중심의 언론 환경을 효율화하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다"며 "앞으로도 리턴제로는 실용주의 AI 스타트업이라는 지향점에 맞춰 생성형 AI 기술을 활용해 현업의 문제를 해결하는 다양한 서비스를 선보일 예정"이라고 말했다.

2024.06.27 18:13백봉삼

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