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인포시즈, 적은 데이터로 AI 계산 능력 높이는 기술 개발

인포시즈가 적은 학습 데이터로도 금융 표 계산 정확도를 높이는 인공지능(AI) 학습 기술을 개발했다. 인포시즈는 조한준 연구원이 제1저자로 참여한 AI 수치 추론 논문이 국제학술지 'TACL'에 게재됐다고 27일 밝혔다. 연구진은 지난 26일(현지시간) 헝가리 부다페스트에서 열린 'EMNLP 2026'에서도 연구 결과를 발표했다. 논문에 따르면 연구진이 개발한 학습 기술 '타노스'를 적용한 80억 매개변수 AI 모델은 금융 표 수치 추론 평가에서 85.38% 정확도를 보였다. 같은 평가에서 GPT-5는 77.82%, 클로드 소넷 4.5는 76.79%, 제미나이 2.5 프로는 76.41%를 기록했다. 이번 연구는 AI가 재무제표처럼 숫자가 많은 자료에서 필요한 정보를 찾고 계산하는 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 가령 매출 증가율을 구하려면 올해와 지난해 매출을 찾아 차이를 계산한 뒤 지난해 매출로 나눠야 한다. 숫자를 읽는 데 그치지 않고 어떤 숫자를 골라 어떻게 계산할지 판단해야 한다. 기존 언어모델은 학습 과정에서 익숙해진 용어나 표현에 의존해 계산하는 경우가 있다. 금융 자료로 학습한 AI가 생소한 산업 용어를 만나면 같은 계산 문제에서도 정확도가 떨어질 수 있다. 연구진은 이를 개선하기 위해 타노스를 개발했다. 표에서 필요한 숫자와 계산식을 먼저 정하고 정답을 만든 뒤 이를 바탕으로 질문을 생성해 AI를 학습시키는 방식이다. 전문 용어를 임의 단어로 바꾸는 학습 방법도 적용했다. AI가 특정 단어를 외우지 않고 숫자 사이 관계를 파악하도록 하기 위해서다. 여기에 계산 순서를 간단하게 알려주는 '연산 스케치'를 더해 계산 구조를 학습하도록 했다. 학습 데이터 양을 줄인 실험에서도 성능을 확인했다. 금융 표 학습 데이터의 10%만 사용한 모델은 80.13% 정확도를 기록했다. 전체 데이터를 사용한 일반 미세조정 모델(73.97%)과 GPT-5(77.82%)보다 높은 수치다. 금융에서 학습한 계산법이 다른 분야에도 적용되는지도 시험했다. 연구진이 금융 표에 등장하는 용어를 바이오와 기계공학, 법률 등 다른 분야 용어로 바꿔 평가한 결과 정확도 하락 폭은 2%포인트 미만이었다. 일반 미세조정 모델은 같은 조건에서 정확도가 10%포인트 이상 떨어지는 경우도 있었다. 다만 높은 정확도는 계산 구조를 알려주는 연산 스케치를 제공한 조건에서 나왔다. 논문에 따르면 연산 스케치 없이 평가한 모델의 정확도는 41.03%로 떨어졌다. 연구진은 실제 서비스에서 계산에 필요한 힌트를 자동으로 만드는 기술을 후속 과제로 제시했다. 이번 성능 비교 역시 금융 표 수치 추론 평가에 한정된다. 연구 결과만으로 소형 모델이 GPT-5 등 대형 AI보다 모든 업무에서 높은 성능을 낸다고 판단하기는 어렵다. 인포시즈는 이번 연구 성과를 기업용 AI 솔루션 '액시엄'에도 연계할 계획이다. 현재 액시엄은 기업 내부 문서를 바탕으로 합성 데이터를 생성하고 AI 성능 평가에 필요한 벤치마크를 구축하는 기능을 제공한다. 인포시즈는 타노스 학습 기술을 활용해 기업 데이터 분석과 수치 추론 기능을 개선할 방침이다. 탁정수 인포시즈 대표는 "인포시즈는 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하기 위해 다양한 배경을 가진 우수한 AI 연구자들과 관련 연구를 지속하고 있다"며 "이번 연구 성과를 자사 솔루션에도 연결해 글로벌 시장에도 적용할 수 있는 엔터프라이즈 AI 기술을 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.10.27 17:43김동원 기자

[ZD SW 투데이] NIA, 국민행복 IT 경진대회 개최…AI 활용역량 겨룬다 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆NIA, 국민행복 IT 경진대회 개최…AI 활용역량 겨룬다 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 15일 서울 백범김구기념관에서 '2026 국민행복 IT 경진대회'를 개최했다. 과학기술정보통신부가 주최하고 NIA와 16개 광역시도가 주관하는 이번 대회에는 장애인과 고령층·장년층, 다문화가족 등이 참가했다. 올해부터 '전국민 AI 경진대회'와 연계해 기존 디지털 활용 능력뿐 아니라 생성형 AI 활용과 문제해결 역량까지 평가 범위를 넓혔다. 예선에는 장애인 478명, 고령층·장년층 499명, 다문화가족 18명 등 총 995명이 응시했으며 이 가운데 259명이 본선에 올랐다. 현장에는 생성형 AI와 로봇아트를 활용한 'AI 캐리커처', AI 기기를 체험할 수 있는 디지털배움터 체험존 등도 마련됐다. ◆시티아이랩, 현대건설 본사에 전기차 화재 예측 AI 구축 시티아이랩이 현대건설 본사에 멀티모달 AI 기반 전기차 화재 예측·감지 솔루션을 구축했다. 이번 시스템은 오프가스 센서와 열화상 센서, 가시광 센서에서 수집한 정보를 함께 분석해 전기차 배터리의 이상 징후부터 실제 화재 발생까지 감지한다. 오프가스 센서는 배터리 열폭주 과정에서 발생하는 가스를 확인하고, 주차장 노면에 설치한 열화상 센서는 차량 하부 배터리의 온도 변화를 측정한다. AI 카메라는 연기와 불꽃을 영상으로 감지해 화재 발생 시 관제센터에 알람을 전달한다. 시티아이랩은 전기차 충전구역에 주로 적용되던 화재 감지 설비를 전기차와 내연기관차가 함께 주차하는 일반 구역까지 확대했다고 설명했다. ◆인포시즈, SK텔레콤 출신 박준 CBO 영입…엔터프라이즈 AI 확대 인포시즈가 박준 전 SK텔레콤 부사장을 최고사업책임자(CBO)로 영입하고 엔터프라이즈 AI 사업 확대에 나선다. 박 CBO는 SK텔레콤에서 AI 인텔리전스 사업본부장과 AIX 테크 본부장을 맡아 기업용 AI 에이전트 구축과 AI 마켓 인텔리전스 사업화를 추진했다. 앞서 SK AX에서는 AIX 사업부문장과 디지털 테크 센터장을 거치며 제조·금융·유통·통신 분야 AI 전환 사업을 담당했다. 인포시즈는 온톨로지와 그래프 데이터베이스(DB) 기술을 기반으로 기업 데이터를 연결하고 AI가 이를 분석·판단하도록 지원하고 있다. 박 CBO는 앞으로 반도체·에너지·제조·금융 분야 사업 전략과 주요 고객·파트너 확보를 총괄한다. ◆솔트룩스, 천경해운 임직원 대상 AX 실무교육 진행 솔트룩스가 천경해운과 천경 임직원 68명을 대상으로 기업 맞춤형 AI·AI 전환(AX) 실무교육을 진행했다. 지난달 31일부터 이달 4일까지 진행된 교육에서는 견적·운임, 운항 일정, 선하증권(B/L)·부킹, 정산·회계, 보고서 작성 등 실제 해운·물류 업무를 분석해 AI를 적용할 수 있는 사례를 발굴했다. 참가자들은 생성형 AI를 활용한 문서 작성과 데이터 처리 자동화, 온톨로지 기본 개념 등도 실습했다. 솔트룩스는 참가자가 실제 업무에서 사용하는 자료를 사전에 받아 교육 과정에 반영했다. 고객명과 개인정보, 운임 등 민감한 정보는 삭제하거나 가명 처리하도록 해 기업 데이터를 활용할 때 필요한 보안 원칙도 함께 교육했다.

2026.09.15 17:24김동원 기자