[현장] AI시대 폭증하는 '쓰레기 정보'…모비젠 "해법은 온톨로지"
생성형 인공지능(AI)이 확산되면서 이를 통해 검증되지 않은 저품질 정보인 'AI 슬롭(AI Slop)'이 급증하고 있다. AI가 생성한 방대한 정보가 다시 AI 학습에 활용되는 악순환이 이어지면서 서비스 정확도 저하와 환각(Hallucination) 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 대응해 모비젠은 2일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 미디어데이를 통해 이 같은 문제를 해결할 핵심 기술로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 데이터·AI 애플리케이션 플랫폼 '그래피오(Graphio) 2.0'을 공개했다. 데이터 간 관계와 맥락을 이해하는 온톨로지 기술을 통해 AI의 정확성과 신뢰성을 높이고 환각 현상을 최소화할 수 있다는 설명이다. "AI가 양산하는 쓰레기 정보"…원인은 흩어진 데이터 김태수 모비젠 대표는 최근 유튜브 등 소셜미디어에서 확산되고 있는 저품질 AI 생성 콘텐츠인 'AI 슬롭'을 소개하며 발표를 시작했다. 슬롭(Slop)은 음식물 찌꺼기나 오물 등을 의미하는 단어다. AI 슬롭은 생성형 AI가 대량으로 만들어낸 저품질·저신뢰 콘텐츠와 검증되지 않은 정보를 뜻한다. 최근 생성형 AI 활용이 급증하면서 이러한 콘텐츠가 인터넷 공간에 빠르게 확산되고 있으며, AI 모델이 다시 이를 학습하는 악순환까지 우려되고 있다. 김 대표는 이 같은 현상이 인터넷 공간뿐 아니라 기업 내부 AI 시스템에서도 나타나고 있다고 지적했다. 기업 데이터가 문서와 데이터베이스(DB), 업무 시스템 등에 분산돼 있고 형식도 제각각이어서 AI가 필요한 정보를 정확하게 찾고 이해하기 어렵다는 것이다. 이로 인해 AI가 그럴듯하지만 실제 업무에는 활용하기 어려운 답변을 내놓거나 환각을 일으키는 사례가 발생한다고 설명했다. 또 부서별·기업별로 데이터 정의와 해석 기준이 달라 데이터 간 연계가 어렵고, 조직 간 AI 협업 역시 제한될 수밖에 없다고 진단했다. 김 대표는 "이는 머리가 좋은 아이에게 아무런 배경지식 없이 신문 기사만 던져주고 오늘 주가를 예측해보라고 하는 것과 같다"며 "AI가 제대로 판단하려면 데이터 간 관계와 업무 맥락, 도메인 지식을 함께 이해할 수 있어야 한다"고 말했다. 모비젠이 해법으로 제시한 온톨로지는 데이터의 관계와 의미, 업무 규칙을 체계적으로 연결해 AI가 정보를 맥락적으로 이해하고 추론할 수 있도록 돕는 기술이다. 단순히 데이터를 검색하는 수준을 넘어 기업의 업무 지식과 규정을 AI가 이해할 수 있는 형태로 구조화함으로써 정확성과 신뢰성을 높이고 환각 발생 가능성을 줄일 수 있다는 것이 김 대표의 설명이다. 그래피오 2.0, 온톨로지와 하이브리드 RAG로 '제로 환각' 도전 이번에 공개된 그래피오 2.0은 다이나믹 온톨로지(Dynamic Ontology)를 기반으로 구축된 데이터·AI 애플리케이션 플랫폼이다. 기존 그래피오 1.0이 기업 내 지식을 연결하고 구조화하는 데 초점을 맞췄다면, 그래피오 2.0은 구축된 지식 체계를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계까지 확장됐다. 플랫폼에는 AI 레디 데이터 파이프라인, 온톨로지, 온톨로지 워크플로우, 지능형 문서처리(IDP) 등이 탑재됐다.특히 정형 데이터 기반 RAG, 벡터 RAG, 그래프 RAG를 통합한 하이브리드 RAG가 핵심 기술로 소개됐다. 모비젠은 온톨로지가 질문의 맥락을 이해하고 적절한 검색 방식을 선택함으로써 기존 RAG보다 높은 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "온톨로지는 AI에게 데이터를 읽고 해석하는 방법을 가르치는 기술"이라며 "그래피오 2.0을 통해 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 의사결정을 지원할 수 있도록 하겠다"고 강조했다. 이어 "제로 할루시네이션은 목표이자 지향점"이라며 "생성형 AI 특성상 환각을 완전히 제거했다고 단정할 수는 없지만 온톨로지 기반 구조를 적용하면 답변의 근거를 추적할 수 있고 정확도를 크게 높일 수 있다"고 설명했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인차세대 플랫폼 로드맵도 공개했다. '그래피오 3.0'은 서로 다른 조직의 온톨로지를 연결하는 '연합 온톨로지(Federated Ontology)' 기술을 핵심으로 한다. 보안 문제로 데이터를 직접 공유하기 어려운 기관 간에도 원천 데이터는 그대로 둔 채 온톨로지 레벨에서만 지식을 연결하는 방식이다. 보이스피싱 대응을 위한 금융기관 간 협업, 군 부대 간 전장 정보 공유, 공공기관 간 정책 연계 등에서 활용할 수 있다. 이를 통해 보안 경계를 유지하면서도 여러 AI 에이전트가 공동으로 판단하고 협업할 수 있는 기반을 구축하겠다는 전략이다. 국방·설계·공공까지…미션 크리티컬 영역 공략 이재원 모비젠 사업총괄본부장(부사장)은 그래피오 2.0의 활용 사례로 국방, 엔지니어링 설계, IT 운영, 공공 서비스 분야를 소개했다. 국방 분야에서는 위성영상과 신호정보, 기상정보 등을 통합 분석해 AI가 정찰과 교전 계획 수립을 지원하는 체계를 선보였다. 이를 통해 상황 인지 시간을 단축하고 지휘관의 의사결정을 지원할 수 있다는 설명이다. 설계·조달·시공(EPC) 분야에서는 설계 기준과 법규 문서를 온톨로지로 연결해 엔지니어가 자연어 질의만으로 필요한 정보를 찾고 근거 문서까지 확인할 수 있는 기능을 소개했다. AI 운영(AIOps) 분야에서는 데이터센터 운영 자동화 사례를 공개했다. AI가 장애를 탐지하고 원인을 분석한 뒤 해결 방안을 제시해 운영 효율성을 높일 수 있다고 설명했다. 공공 분야에서는 해외 법령 검색·비교 서비스와 무공해차 보조금 상담 서비스를 시연했다. 복잡한 법령과 정책 정보를 온톨로지 기반으로 연결해 정확한 답변과 근거를 제공하는 것이 특징이다. 이 부사장은 "설계, IT 운영, 법령, 민원 등은 잘못된 의사결정이 큰 파장으로 이어질 수 있는 미션 크리티컬(Mission Critical) 분야"라며 "그래피오는 할루시네이션 제로를 목표로 데이터를 하나로 연결하는 AI 플랫폼으로 발전해 나갈 것"이라고 말했다. IPO 추진 지속…"중복상장 가이드라인 대기" 김태수 대표는 슈어소프트테크 인수 이후 기업공개(IPO) 계획과 올해 매출 로드맵도 언급했다. 김태수 대표는 "지난해 말 대신증권을 주관사로 선정하고 IPO를 추진해 왔다"며 "당초 계획대로라면 올해 기술성 평가를 거쳐 내년 초 상장을 목표로 준비가 순조롭게 진행되고 있었다"고 말했다. 다만 금융당국이 중복 상장 문제에 대한 제도 정비에 나서면서 현재 관련 절차는 일시적으로 보류된 상태다. 모비젠은 코스닥 상장사 이후 상장 전략을 면밀히 검토해 왔으나, 올해 2월부터 당국의 중복 상장 관련 가이드라인 발표를 기다리고 있다. 김 대표는 "중복 상장에 대한 정책 방향과 가이드라인이 명확해지는 대로 주관사와 협의해 상황에 맞는 상장 전략을 수립할 계획"이라며 "AI 전문기업으로의 전환과 사업 성장 기조를 견고히 이어가면서 IPO도 성공적으로 완수하겠다"고 밝혔다. 비전 달성을 위한 구체적인 수치도 제시됐다. 모비젠은 지난해 약 312억 원의 매출을 기록한 데 이어, 올해는 400억 원 달성을 목표로 하고 있다. 특히 신성장 동력인 AI 사업 매출을 150억 원 이상으로 확대해 핵심 성장축으로 육성한다는 전략이다. 나머지 매출은 전통적 강점 분야인 빅데이터와 통신 관제(OSS) 부문이 든든하게 뒷받침한다. 국방 사업 부문 역시 미래 성장을 견인할 핵심 축이다. 모비젠은 현재 제조·공장 지휘 통제 및 유·무인 복합체계(MUM-T) 분야를 포함해 주관 과제 50억 원, 참여 과제 20억 원 등 총 70억 원 규모의 대형 국책 과제 3건을 안정적으로 수행 중이다. 향후 이를 초거대 AI 기반 국방 사업으로 확대 적용해 총 100억~160억 원 규모의 대형 사업 수주에 도전할 계획이다. 김태수 대표는 "이번 그래피오 2.0 공개를 기점으로 데이터 수집·통합부터 AI 앱 구축 및 실행까지 전 과정을 올인원으로 제공하는 플랫폼 비즈니스를 본격적으로 확장할 계획"이라며 "내년에는 보안 장벽을 넘어 기관 간 AI 협업을 가능케 하는 '그래피오 3.0(연합 온톨로지)'까지 연이어 선보이며 대한민국을 대표하는 데이터·AI 전문기업으로의 입지를 굳힐 것"이라고 강조했다.
