인공지능(AI)·빅데이터 전문 기업 비투엔(대표이사 조광원)이 28일부터 30일까지 서울 코엑스에서 열리는 국내 최대 인공지능(AI) 전시회 '2023 인공지능&빅데이터 쇼'에 참가한다고 28일 밝혔다. 비투엔은 인공지능 서비스 구축을 위한 ▲AI 학습 데이터 통합 플랫폼 'Laflow(라플로)' ▲AI 학습 데이터 품질관리 솔루션 'SDQ for AI'를 선보인다. 이번 전시에서 최초 공개하는 AI 학습 데이터 통합 플랫폼 'Laflow(라플로)'는 데이터 라벨링 작업과 품질관리를 한 번에 할 수 있는 신개념 통합 플랫폼이다. AI 모델 학습을 위한 라벨링 작업과 함께 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 품질관리 가이드에 정의된 3종(참값 검증, 규칙 검사, 통계 분석)의 품질관리를 모두 지원한다. 특히 ..

비투엔이 오픈랩스와 공동 개발한 3개 특허를 등록했다고 25일 밝혔다. 특허는 'SuperACID(슈퍼애시드)' 솔루션의 기반 기술로, MSA(마이크로서비스아키텍처)나 멀티 클라우드 환경에서 분산 트랜잭션을 효과적으로 관리하고 처리 성능을 높이도록 개발됐다. 이를 통해 분산 환경에서 개발자의 추가 개발 없이도 데이터의 정합성을 확보할 수 있다. 특히 '슈퍼애시드' 솔루션은 MSA 및 멀티 클라우드 환경에서 가장 어려운 데이터 신뢰성 문제를 해결했다는 점에서 주목받고 있다. 또한 유사 기능을 가진 솔루션과 자체 비교 테스트한 결과 호출량이 증가해도 처리속도 저하 없이 지속적이 처리량을 보장하는 솔루션은 슈퍼애시드가 유일했다고 회사는 설명했다. 이어 한 줄의 어노테이션 코드 입력만으로솔루션 적용이 가능하고,..

비투엔(대표 조광원)은 와이즈스톤(대표 이영석)과 지난 11일 데이터 품질 시험·인증체계 구축 및 데이터·인공지능(AI) 산업 활성화를 위한 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 데이터 품질관리 노하우와 기술력을 공유해 시너지 효과를 극대화한다는 방침이다. 협약식은 지난 4월 11일 와이즈스톤에서 진행되었으며 조광원 비투엔 대표, 이영석 와이즈스톤 대표 등 양사 임원이 참석하였다. 협약에 따라 ▲정형 데이터와 비정형·반정형 데이터의 품질 시험·인증체계 구축 및 고도화를 통해 시험·인증서비스 제공 ▲데이터 품질 관리 솔루션 보급 확산을 위한 협력체계 구축 ▲사업 적용 분야 확산을 위한 노력 ▲관련 기술 동향, 사례 및 학술 정보 교류 등을 추진할 예정이다. 비투엔의 데이터 품질관리 솔루션 ‘SDQ’..

비투엔이 AI 기반 요양병원 환자 케어 서비스를 위한 핵심 기술인 '환자 관리를 위한 인공지능 기반의 위험 예측 시스템 및 방법'의 특허 등록을 마쳤다. 특허 기술은 인공지능(AI) 기반의 예측 모델을 이용하여 환자의 바이탈 데이터와 EMR 데이터를 바탕으로 실시간 위험 예측 값을 산출하고 위험 발생에 따른 신속한 대응 정보를 제공하는 방법에 대한 것이다. 비투엔은 해당 특허를 기반으로 개발한 '늘 실버케어' 서비스를 올해 상반기에 선보일 예정이다. 늘 실버케어 서비스는 인공지능(AI) 기반 디지털 케어 서비스로 요양병원 환자의 사고 위험도를 분석, 예측해 예방할 수 있도록 돕는 서비스이다. 이 외에도 요양병원 적정성 평가를 자동 관리할 수 있는 '요양병원 적정성 평가 관리' 기능을 제공한다. 고도화된 ..

인공지능(AI) 전문 기업 비투엔(대표이사 조광원)은 광주 AI 집적단지 내 'AI 통합지원 서비스 플랫폼' 구축을 완료했다고 3일 밝혔다. 'AI 통합지원 서비스 플랫폼'은 데이터 센터, 실증, 인재 양성 등 모든 서비스와 데이터를 통합하여 한눈에 파악하고 이용할 수 있도록 기업에게 제공하는 혁신적인 플랫폼이다. 과학기술정보통신부와 광주광역시는 인공지능(AI) 집적단지조성사업의 일환으로 다양한 AI 데이터를 통합·제공하는 AI 기반 환경을 구축하고, 기업들의 다양한 AI 모델 개발을 촉진시켜 광주 AI산업 융합 생태계 활성화를 도모하기 위해 추진했다. 또한 이번 사업을 통해 자동차, 에너지, 헬스케어 등 실증 3대 영역 데이터와 AI 집적단지 조성사업 관련한 모든 데이터를 확보하는 한편 국내 주요 데이..

많은 기업들이 점점 다양해지는 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 있다. 기업이 보유하고 있는 데이터를 Data Lake라는 PooL 안에 담아두려는 인프라 확보를 시작으로, 다양한 형태의 데이터를 수집하고 고도화된 분석을 통한 양질의 인사이트를 의사 결정자에게 제공하기 위한 노력을 기울이고 있다. 하지만 여전히 수많은 기업/기관들은 구축해 놓은 데이터 플랫폼에 대해 회의적인 시각을 갖거나 빅데이터 분석 플랫폼을 운용하는 데 있어서 많은 어려움에 직면해 있는 것이 현실이다. 예를 들면, 구축해 놓은 데이터 플랫폼의 투자 수익성에 대한 의구심, 기 운용 중인 정보계/분석계 시스템과의 차별성, 빅데이터 자원 및 데이터 플랫폼에 대한 활용 증대 방안 등과 같은 여러 현실적인 고민..