와이즈넛 분기보고서 (2022.03)
1. 사업의 개요

※용어해설

당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 개념정리가 필요한 용어해설은 다음과 같습니다.

용 어	설 명

API
(Application Programming Interface)	응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 지칭함.

BERT	BERT는 언어표현 사전학습의 새로운 방법으로 그 의미는 '큰 텍스트 코퍼스(Wikipedia와 같은)'를 이용하여 범용 목적의 '언어 이해'(language understanding)' 모델을 훈련시키는 것과 그 모델에 관심 있는 실제의 자연 언어 처리 태스크(질문·응답 등)에 적용하는 것.
특히 BERT는 종래보다 우수한 성능을 발휘함. BERT는 자연언어 처리 태스크를 교육 없이 양방향으로 사전학습하는 첫 시스템임. 교육 없음이란 BERT가 보통의 텍스트 코퍼스만을 이용해 훈련되고 있다는 것을 의미함. 이것은 웹(Web)상에서 막대한 양의 보통 텍스트 데이터가 여러 언어로 이용 가능하기 때문에 중요한 특징임.

LM	언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당(assign)하는 모델임.
언어 모델을 만드는 방법은 크게는 통계를 이용한 방법과 인공신경망을 이용한 방법으로 구분할 수 있음. 최근에는 통계를 이용한 방법보다는 인공신경망을 이용한 방법이 더 좋은 성능을 보여주고 있음.

NLP
(Natural Language Processing)	인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나. 자연 언어 처리는 연구 대상이 언어이기 때문에 당연하게도 언어 자체를 연구하는 언어학과 언어 현상의 내적 기재를 탐구하는 언어 인지 과학과 연관이 깊음. 구현을 위해 수학적 통계적 도구를 많이 활용하며 특히 기계학습 도구를 많이 사용하는 대표적인 분야임. 정보 검색, QA 시스템, 문서 자동 분류, 신문기사 클러스터링, 대화형 Agent 등 다양한 응용이 이루어지고 있음.

NLU
(Natural Language Understanding)	자연어 이해로 자연어 표현을 기계가 이해할 수 있는 다른 표현으로 변환시키는 것임.

QA	정보 검색 및 자연어 처리 (NLP) 분야의 컴퓨터 과학 분야로 자연 언어로 인간이 제기한 질문에 자동으로 응답하는 시스템임.

SaaS
(Software as a Service)	서비스로서의 소프트웨어(Software-as-a-Service, SaaS)는 클라우드 애플리케이션과 기본 IT 인프라 및 플랫폼을 사용자에게 제공하는 클라우드 컴퓨팅 형태임.

고속 스트림 빅데이터	대용량 데이터를 스트림 방식으로 수집, 적재, 배포하는 기술로, 스트림 방식을 통한 빠른 처리 속도가 장점임.

기계학습
(Machine Learning)	경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구임. 인공지능의 한 분야로 간주됨. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야임.

뉴럴-심볼릭 모델	기계학습 기반 인공지능의 한계를 해결하고자 하는 3세대 인공지능 기술 중 하나임.

대화형 인공지능
(Conversational AI)	대화의 맥락을 이해하고 지능적인 반응을 통해 사람과 유사한 수준의 대화가 가능한 AI를 말함.

데이터 정제
(Data Cleansing)	데이터 분석 정확도를 높이기 위해 원시 데이터의 노이즈를 제거하는 기술을 지칭함.

디지털 자아
(Digital Self)	원래 현실과 괴리된 사이버 공간에서 형성되는 가상의 자아를 의미함. 게임과 같은 가상공간에 빠져 현실을 도외시하는 사람의 심리 상태를 분석하는 논문에 등장하곤 했음.

디지털 트렌스포메이션
(Digital Transformation)	기업이 진행하거나 추진하는 혁신 과정 중 하나로 클라우드, 사물인터넷, 인공지능(AI), 블록체인, 가상현실, 빅데이터, 애널리틱스 등 방대한 디지털 기술을 하나로 통합해 전사적인 혁신을 추진하는 것을 의미함.

딥러닝
(Deep Learning)	여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야임.

랭킹 알고리즘	질의에 대한 결과 문서의 순위를 결정하는 절차나 방법임.

로봇 프로세스 자동화
(RPA)	사람이 하던 반복적인 태스크를 소프트웨어 로봇이 대신하는 것.
대부분의 RPA 툴은 개별 워크스테이션에서 실행되며 학습을 통해 데이터베이스에서 스프레드시트로 데이터 행을 옮기는 것과 같은 반복 태스크를 수행함.

멀티 턴 대화 향상 기법	사용자가 한번 발화하고 나서 챗봇이 다시 되묻는 과정을 말하는 것으로 챗봇은 다시 되물어보면서 어떤 대화를 진행하고 있는지 맥락을 유지함. 보통 정확한 정보를 제공하기 위한 경우이고 두 번째는 사용자가 입력한 문장을 기억하기 위함.
단, 사용자의 최초 발화에서 챗봇에게 필요한 정보가 있는 경우 되묻기(Slot-Filling) 단계를 건너뛰기도 함.

멀티스레딩
(Multi Threading)	하나의 프로세스를 다수의 실행 단위로 구분하여 자원을 공유하고, 자원의 생성과 관리의 중복성을 최소화하여 수행 능력을 향상시키는 기술임.

메타 휴먼
(Meta Human)	디지털 휴먼과 동일한 말로 사람의 신체 구조 및 움직임을 데이터화하여 분석하고, 가상공간에서 마치 실제로 존재하는 사람처럼 움직임을 재현하는 디지털 기술로 만들어짐. 사람과 동일한 외형을 갖추고 있는 가상 인간이며, 디지털 휴먼은 단순한 지식 전달뿐만 아니라 현실감 있는 표정 변화와 함께 '사람 감정'으로 감성 대화가 가능하다는 점이 무엇보다 가장 큰 특징으로 꼽힘.

메타버스 얼라이언스	메타버스 생태계를 조성하고 현실과 가상의 다양한 영역에서 개방형 메타버스 플랫폼을 기획하고 실현해 나가는 메타버스 산업 발전을 위한 민간 주도 협의체를 뜻함.

메타버스
(Metaverse)	가상, 초월을 의미하는 '메타'(Meta)와 세계, 우주를 의미하는 '유니버스'(Universe)를 합성한 신조어임. '가상 우주'라고 번역하기도 함. 1992년 출간한 닐 스티븐슨의 소설 '스노 크래시'에서 가장 먼저 사용함.
이는 3차원에서 실제 생활과 법적으로 인정한 활동인 직업, 금융, 학습 등이 연결된 가상 세계를 뜻함. 가상현실, 증강현실의 상위 개념으로서 현실을 디지털 기반의 가상 세계로 확장해 가상공간에서 모든 활동을 할 수 있게 만드는 시스템임. 구체적으로 정치와 경제, 사회, 문화 전반적 측면에서 현실과 비현실이 공존하는 생활형, 게임형 가상 세계라는 의미로 폭넓게 사용함.

메타봇
(Meta Bot)	간단한 언어로 된 봇으로 인간의 행동을 모방하고 단순하고 반복적인 작업을 수행하는 데 사용되는 개체임. 봇은 사용자가 정의한 규칙을 따라 프로그래밍하고 필요한 작업을 실행함.

분산환경 인메모리 기술	대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 필수 데이터를 메모리에 올리는 기술을 인메모리 기술이라고 하며, 인메모리 데이터를 클러스터링된 시스템에 분산하여 저장하는 기술을 분산환경 인메모리 기술이라고 지칭함.

빅데이터 의미 분석	다양한 정형, 비정형 데이터들을 통해 어떠한 현상이나 사건들의 의미를 도출하거나 분석하는 기술임.

시계열 분석	어떤 현상에 대하여 과거에서부터 현재까지의 시간에 흐름에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석하는 방법임.

심층신경망	입력층(Input layer)과 출력층(Output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(Hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 의미함.

온택트
(Ontact)	언택트(Untact)에 온라인을 뜻하는 온(On)을 더한 것임. 온라인을 통해 비대면으로 하는 각종 활동을 의미함.

음성봇
(Voice Bot)	챗봇의 한 형태로 음성을 통해 질의 응답하는 챗봇임.

자율 능동형 지식확장	검색 사용자 질의 의도와 데이터의 의미적 관계를 추론, 검색 사용자에게 다차원 의미 분석을 통한 통합적인 의사결정을 지원 및 기존 지식의 자동생성과 자율확장을 말함.

챗봇
(ChatBot)	음성이나 문자를 통한 인간과의 대화를 통해서 특정한 작업을 수행하도록 제작된 컴퓨터프로그램임. 인간이 사용하는 언어를 이해해서 대화를 진행하는 자연언어처리 기술을 심각하게 적용하는 언어 이해방식, 입력받은 말에서 특정 단어나 어구를 검출하여 그에 맞는 미리 준비된 응답을 출력하는 검색 방식임.

컨텐츠 큐레이팅	매우 다양한 정보로 이루어진 콘텐츠로 특정한 주제나 관심사에 따라 수집하고 분류하며 구성하는 일련의 과정을 의미함. 본래 큐레이터는 미술관이나 박물관의 전시 책임자를 칭하는 말이었음. 이들의 업무는 주로 전시물에 대한 수집, 저장, 보관, 조사 등으로 전시물 관리에 대한 전반적 책임을 질 뿐만 아니라 전시물이 관객들에게 효과적으로 전달될 수 있도록 정리 혹은 재분류하는 과정이나, 이를 이용자들에게 전달하는 방법 등을 총체적으로 설명하는 용어임.

쿼리(Query)	데이터를 조회하기 위해 사용되는 요청의 단위를 뜻함.

클라우드 서비스화
(Cloud Shift)	기존의 On Premise 환경에서 운영되는 시스템을 클라우드 시스템으로 변경하는 것을 말함.

클라우드 컴퓨팅
(Cloud Computing)	사용자의 직접적인 관리 없이 컴퓨터 시스템 리소스를 필요시 바로 제공 받을 수 있는 서비스를 지칭함.

클러스터 구조
(Cluster Structure)	프로세스를 고속 네트워크를 이용하여 병렬로 연결하여 고성능 기능을 제공하는 기술임.

텍스트마이닝	비정형 및 반정형 데이터에 대하여 자연어 처리기술과 문서 처리기술을 적용하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 기술임.

페르소나
(Persona)	페르소나는 라틴어로 가면이라는 뜻임. 심리학적으로는 타인에게 파악되는 자아, 혹은 자아가 사회적 지위나 가치관에 의해 타인에게 투사된 성격을 의미함. 또 신학 용어로는, 의지와 이성을 갖추고 있는 독립된 실체를 뜻함. 철학 용어로는 이성적인 본성을 가진 개별적 존재자를 가리키는 말임. 영화에서는 감독이 영화 속에 자신의 의도를 드러내기 위해 반복적으로 등장시키는 특정 배우를 의미하기도 함.

페타스케일
(Petascale)	페타바이트 사이즈 이상의 대용량 데이터를 활용하는 시스템을 지칭함.

하이브리드 챗봇
(Hybrid Chatbot)	구현 및 실행 방식의 다양한 조합을 통하여 고객의 환경과 요구사항에 맞게 제작된 챗봇을 말함.

가. 회사의 현황(1) 사업 개황(가) 기업 소개

(주)와이즈넛은 2000년 설립 이후 지난 22년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 4,000여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능 및 빅데이터 SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.

당사는 ‘세상 모든 것과의 커뮤니케이션 (Perfect Communication)’의 비전을 지향하며 언어처리기술 기반의 인공지능을 통해 사물과 사람, 사람과 사람, 사람과 세상 간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 가치를 달성하고 전 세계로 확산하기 위해 노력하고 있습니다.

(나) 주요 사업

당사가 보유하고 있는 언어처리 기술·빅데이터 분석 및 인공지능 챗봇 기술은 인공지능 기술의 핵심으로써, 산업별 인공지능 소프트웨어의 기반이 되는 기술입니다. 당사는 2000년 설립 이후부터 현재까지 자체 부설 R 통해 인공지능 SW 기반 기술인 언어처리 기술 및 의미 분석 기술, 텍스트 마이닝, 인공지능 대화처리 기술 등을 지속적으로 개발해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 인공지능 챗봇, 빅데이터, 검색, 분석 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다.

[사업영역 및 주요 제품]

영업부문	주요 사업 내용	주요 사업 제품

인공지능(AI)	각 산업별에서 생성되는 정형·비정형 빅데이터를 와이즈넛의 인공지능 기술과 소프트웨어를 활용하여 비즈니스 프로세스에 적용 및 비즈니스 의사결정 과정에 전략적으로 활용할 수 있습니다.	WISE iChat, WISE iDesk, WISE TextMiner, WISE TEA, WISE Classifier

검색(Search)	지난 22년간 축적한 와이즈넛의 검색 기술 및 소프트웨어를 활용하여, 방대한 정보 속에서 필요한 정보만을 검색해, 비즈니스 효율을 높일 수 있습니다.	Search Formula-1, WISE Referee,
WISE MinAX, WISE Link

빅데이터(Big Data)	비정형 빅데이터를 의미 분석함으로써 필요 정보의 획득 시간 및 비용을 절감, 빠른 의사결정을 수립할 수 있습니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터를 분석할 수 있습니다.	WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer,
WISE InfoFinder

서비스(Service)	와이즈넛은 클라우드 기반의 챗봇 서비스뿐만 아니라, 소셜 분석 서비스, 포털사이트와 미디어 사이트를 대상으로 온라인 네트워크 광고 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.	WISE Answerny, D-MAP, ADplus

(다) 사업 설명 당사는 인공지능 챗봇, 검색, 빅데이터, 분석 등 크게 4개 분야에서 사업을 전개하고있습니다.

1) 인공지능 챗봇 사업

당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션은 지난 22년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션입니다. 이는 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 컨택센터, 민원상담, 내부 업부 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높이고 있습니다.

당사의 솔루션은 전 산업계가 인공지능을 활용한 기업의 비대면 서비스 역량을 강화시킬 수 있는 핵심 서비스를 제공할 수 있는 챗봇 소프트웨어로서, 이미 공공기관 및 산업 곳곳에 도입되어 효과를 입증하고 있습니다. 대표적 예로는 서울시 대표안내 콜센터 120의 ‘서울톡’, 신한은행 AI 금융 파트너 챗봇, ‘쏠메이트 오로라’, 병무청 민원상담 AI 챗봇 ‘아라’, 한국남부발전 사내 업무 자동화 RPA 챗, 서울대학교 ‘스누봇’, 이화여자대학교 ‘채티’ 등이 있습니다.

당사의 인공지능 챗봇은 국가 주무부처 및 공공기관뿐만 아니라 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되어 국내 최다 인공지능 챗봇 상용화 사례를 만들어내고 있습니다.

당사는 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택된 59건의 한국 논문 중 당사의 ‘딥러닝 기반 멀티 턴 대화 향상 기법’ 논문이 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 또한, 제 21회 대한민국소프트웨어대상 대통령상 및 신SW상품대상, 인텔리전스 대상 등 수상을 달성하며 공신력을 입증받았습니다.

멀티턴 대화 향상 기술>

더욱 정확한 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술은 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택되기도 했습니다.

및 BERT 기반의 우수한 성능>

사전학습 언어모델은 대용량 텍스트 데이터로부터 언어의 문법 및 의미 관계를 신경망 네트워크로 학습하여, 다양한 응용 태스크를 재학습하기 위해 사전에 만들어진 언어모델입니다. 최근 사전학습 언어모델의 발전으로 자연어 처리(NLP) 분야의 많은 기술들이 급속도로 발전하고 있으며, 당사는 BERT, ALBERT, ELECTRA, T5 등의 언어모델을 내재화하고 있습니다. 당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 약 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다.

대화 의도 파악 기술>

사용자 질문에 대한 의도를 분류하기 위해 자사 고유의 자연어처리 기술을 기반으로 기계학습, 패턴매칭, 유사도 비교, 문장 특징 추출 등의 기술을 복합적으로 융합한 하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술을 적용하였습니다.

/영어 NLP, NLU기술>

오탈자, 띄어쓰기와 언어 오류 수정, 한국어/영어에 기반한 형태소 분석을 통한 NLP(자연어 처리 기능)을 질의 분석 앞 단계에서 진행하며, 이후 NLU기술인 질의의도분류와 대화 객체 추출과정을 통해 사용자 질의 의도를 파악하고 적절한 답변 또는 업무 프로세스를 진행합니다.

패턴 분리형 지식관리>

당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션의 지식 저작 도구는 사용자가 챗봇의 질의응답 대화 모델을 구성하고 테스트할 수 있는 전반적인 인터페이스를 제공합니다. 특히, 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장은 광범위한 지식관리와 답변 정확도 향상에 기여합니다. 질문에 즉시 답변하는 즉답형, 대화 키워드 중심의 복합 즉답형, 사용자 선택/분기형, 연산자 변수 값 조건분기형, 답변을 찾기 위한 추가 질의 SLOT형 등 5가지 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장으로 정확한 질의답변 제공과 광범위한 지식관리를 지원합니다.

2) 인공지능 검색 사업

데이터 처리 기술과 IoT, 5G 서비스 등의 기술 발전으로 데이터의 폭발적인 증가가 계속되면서, 전 산업 분야에 걸쳐 방대한 데이터에 대한 처리 ·관리 및 빠른 정보 검색 능력이 요구되고 있습니다. 또한, ICT 인프라 정책 및 환경이 On-Premise에서 클라우드로 변화하는 추세로, 클라우드 시장은 빠르게 확대되고 있습니다. 이에 따라, 클라우드 환경에 최적화된 SW와 인프라에 대한 요구가 지속해서 증가하고 있습니다.

출처 : IDC(2018) 와이즈넛 인공지능 검색솔루션은 전 산업 분야에 걸쳐 홈페이지, 포털, 그룹웨어 등에서 다양하게 활용될 수 있습니다. 또한, 정보 활용도를 높이고 검색 시간을 단축시킴으로써, 기업의 검색 만족도 향상과 업무 생산성을 효율적으로 지원합니다. 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션은 분산환경을 통해 물리적/인적 비용을 절감하고, 검색 운영/관리 업무 생산성을 효율적으로 지원합니다.

당사는 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션을 제공합니다. 당사의 Search Formula-1은 대용량의 포털, 중앙부처, 주요 대기업, 금융권, 언론사 등 국내 최다 4,000여 고객사로부터 품질과 성능을 인정받고 있습니다.

언어 처리 기술 적용>

와이즈넛의 인공지능 검색엔진 솔루션은 자연어 질의에 대한 명확한 이해를 바탕으로, 검색 및 문서 내 정확한 답변 제공합니다. 또한, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하며, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.

분산 기술>

1억 건 이상의 광범위하고 다양한 정형 ·비정형 데이터 데이터에 대한 수집 및 저장이 가능합니다. 클러스터 구조로 설계되어 있어 부하분산, 고가용성 확보, 서버 확장이 가능하며, 확장된 서버에서 데이터를 분산 및 병렬 처리함으로써 빅데이터 검색 및 분석에 최적화되었습니다.

및 랭킹 알고리즘 기술>

멀티스레딩 최적화를 통한 실시간 색인 및 검색이 가능하며, 인공지능 기반의 정교한 랭킹 알고리즘 적용을 통해 사용자에게 최적의 검색 결과를 제공합니다.

특화>

클라우드에 최적화된 검색엔진으로 AWS, Google Cloud, Azure, Naver Cloud 등 클라우드 플랫폼 어디서나 사용할 수 있습니다. On-Premise에서도 다운로드 및 실행이 가능하며, 유연한 배포 옵션과 동일한 검색 환경을 제공합니다.

검색 플랫폼>

기업이나 기관의 클라우드 컴퓨팅 기반 마련을 위한 초석으로써, 기업 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부 조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.

3) 빅데이터 분석 사업

전 세계에서 생산되는 데이터의 80% 이상인 비정형 데이터는 잠재적인 가치를 지닌 데이터로 인식되며 매일 막대한 양이 축적되고 있습니다. 비정형 데이터 분석 및 활용이 비즈니스 경쟁력으로 부각 됨에 따라, 사회 전반에 걸쳐 텍스트 데이터 분석의 활용 니즈가 증가하고 있습니다. 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 기업 및 공공기관에서는 보다 효과적인 의사결정을 위한 텍스트 분석 솔루션을 필요로 하고 있습니다.

당사의 빅데이터 분석 솔루션은 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 추출하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션입니다. 또한, 분석 과정이 블랙박스가 아닌 분석 단계마다 중간 분석 결과를 확인할 수 있다는 점에서 각 기업이 활용하고자 하는 데이터 분석 결과를 획득할 수 있습니다.

당사의 빅데이터 분석 솔루션은 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 비정형 데이터 분석으로 고객 이탈 원인 분석, 맞춤형 제품 추천 및 분석, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다.

및 BERT 기반의 우수한 성능>

당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다.

수집 및 분류 기술>

와이즈넛 자체 수집기를 통해 수집한 데이터를 분석 가능하며, 국내 최대 SNS 수집 커버리지 확보하고 있습니다.

활용한 Non-black box 분석>

각 분석 단계가 Flow Chart를 통해 시각화되어 있으며, 손쉽게 텍스트마이닝 흐름 설계하여 매 분석 중간 결과 확인이 가능합니다.

4) 인공지능 클라우드 서비스 (Software as Service)

당사는 인공지능 챗봇을 구축형(On-premise) 뿐만 아니라, 서비스형(Cloud)으로도 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능합니다. 와이즈넛의 구축형(On-premise) 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 고객에게 제공하는 사업입니다. 기획부터 운영까지 전문가의 원스톱 서비스를 제공하며, 단기간 구축이 가능한 장점을 지니고 있습니다.

On-premise형 챗봇 구축사업의 값진 경험을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다.

당사의 자체 자연어처리 기술과 머신러닝 기술을 적용하고 있으며, 챗봇 시나리오 기획, 사용자의 정보 획득, 시나리오를 예측까지 전반적인 지식 구조화를 자사 전문가가 담당하여 서비스를 제공합니다. 또한, 일일 트레이닝 및 지식관리를 통해 답변 품질 향상 추가적 지식 보완하고, 질문 분석 정기리포트 제공하여 고객에게 긍/부정 이슈파악 인사이트 또한 제공합니다.

당사는 최근 AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 최근 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 당사는 클라우드 서비스 도입을 통해 비즈니스를 발전시키고자 하는 기업 및 기관에 앞으로도 최고의 인공지능 및 클라우드 기술력과 서비스를 제공할 예정입니다.

나. 조직도