Domain-Specific AI도메인 특화 AI
Domain-Specific AI for Real-world Operations
실제 운영 환경을 이해하는 도메인 특화 AI
Beyond General-purpose LLMs
범용 LLM을 넘어, 도메인을 이해하는 AI
Domain-specific AI (도메인 특화 AI)는 특수 도메인 데이터 처리 및 분석, 도메인 특화 LLM, 인과관계 기반 지식 구조를 바탕으로, AI가 조직의 언어와 데이터 관계, 실제 업무 맥락까지 이해할 수 있는 도메인 특화 AI를 제공합니다.
Why General-purpose LLMs
Are Not Enough
왜 일반적인 AI로는 기업의 난제를 해결할 수 없는가
General AI Lacks
Domain Context
조직의 맥락을 이해하지 못하는 범용 AI
- 범용 AI는 조직과 산업에서 사용되는 고유의 용어, 업무 규칙, 운영 맥락 등을 충분히 이해하지 못합니다.
- 조직의 맥락이 반영되지 않은 결과는 일반적인 답변에 머물며, 실제 업무와 전문적인 의사결정에 활용하기 어렵습니다.
Enterprise Data Is Complex
& Unstructured
비정형적이고 복잡한 기업 데이터
- 문서, 보고서, 이메일, 로그 등 기업의 핵심 정보는 다양한 비정형 데이터에 흩어져 있어 데이터 간 관계와 맥락을 파악하기 어렵습니다.
- 구조화되지 않은 지식은 조직의 숨겨진 관계와 인사이트를 발견하고 활용하는 데 한계가 있습니다.
AI Results
Are Difficult to Trust
실무 현장과 AI 결과 간의 괴리, 실제 업무 반영 한계
- AI는 결과를 제시하지만, 결과의 근거와 업무 맥락을 설명하지 못하면 실제 활용이 어렵습니다.
- 설명 가능성과 신뢰가 확보되지 않은 AI는 업무 프로세스와 의사결정에 정착하기 어렵습니다.
From Domain Knowledge
to Trusted AI
도메인 지식 기반의 신뢰할 수 있는 AI
Massive Domain
Data Curation
특수 도메인 데이터 정제 및 구축
- 공개 웹, 폐쇄형 채널, 내부 시스템, 전문 문서 등 다양한 데이터 소스를 수집·정제하여 AI가 학습 가능한 고품질 도메인 데이터 자산을 구축
- 조직 내부와 외부에 분산된 데이터를 통합 활용 및 AI 성능 저하를 유발하는 불필요한 노이즈 최소화
- 실제 업무 환경에 적합한 데이터 기반 확보
Knowledge Graph-driven
Relationship Learning
지식그래프 기반 관계 지식 학습
- 정제된 데이터를 지식그래프로 연결해 사람, 조직, 이벤트, 자산, 문서, 리스크 등 데이터 간의 관계를 구조화, 단순 정보 검색을 넘어 맥락 기반 분석과 추론이 가능
- 흩어진 데이터 사이의 숨겨진 연결성과 영향 범위를 파악하여 더 빠르고 근거 있는 인사이트 도출
Domain Ontology
& Semantic Understanding
도메인 지식 구조화 및 의미 이해
- 도메인별 개념, 전문 용어, 인과 관계를 체계적으로 정의하여 AI가 전문 지식의 의미와 업무 맥락을 정확하게 학습하고 이해할 수 있음
- 조직의 고유한 업무 규칙 및 의사결정 등의 기준을 반영하여 도메인 특화 질문에 대한 정확도를 향상시키고 현장 실무에서 신뢰할 수 있는 AI 결과를 제공
Efficient & Secure
AI Deployment
경량화·보안 아키텍쳐 기반 AI 운영
- 민감한 데이터를 보호하면서도 실제 운영 환경에 적용 가능한 경량화 AI 모델을 구축할 수 있으며, 폐쇄망, 내부망, 온프레미스 등의 환경에서도 안정적으로 운영 가능
- 보안 정책에 부합하는 AI 구축과 동시에 인프라 비용 및 운영 부담 축소
Build Domain-specific AI
from Real-world Knowledge
실제 운영 환경과 현장 지식을 이해하는 도메인 특화 AI
01
Domain Data Collection
도메인 데이터 확보
- 산업별 전문 데이터, 비정형 정보, 내부 업무 데이터 등을 수집·정제하여 AI 학습 기반 구축
02
Knowledge Extraction
전문 지식 및 관계 추출
- 도메인 용어, 개체, 관계 정보를 분석하여 흩어진 데이터 속 숨겨진 지식과 맥락을 추출
03
Domain Specific Learning
도메인 특화 학습
- 전문 지식과 실제 업무 시나리오를 반영한 파인튜닝을 통해 도메인 특화 LLM 구축 및 학습
04
Context-aware Understanding
맥락 기반 이해 및 추론
- Embedding, Retrieval, 지식 기반 추론 기술을 바탕으로 조직의 언어와 업무 규칙, 도메인 관계를 반영하여 AI가 실제 운영 환경의 맥락을 이해하도록 고도화
05
Operational Deployment
실제 업무 및 운영 환경 적용
- 업무 시스템과 운영 프로세스에 AI를 적용하여 분석, 대응, 검색, 업무 지원 등 실제 활용 환경을 구축
06
Continuous Improvement
지속적 학습 및 고도화
- 운영 과정에서 축적되는 데이터와 사용자 피드백을 반영하여 AI의 성능과 정확도를 지속적으로 개선
Domain-specific Language Model
도메인 특화 언어모델
DarkBERT
The World's First Dark Web Language Model
세계 최초 다크웹 특화 언어모델, DarkBERT
다크웹에는 범죄 은어, 암호화된 표현, 비정형 텍스트 등 일반 언어모델이 이해하기 어려운 특수한 언어와 맥락이 존재합니다. S2W는 세계 최초의 다크웹 특화 언어모델 DarkBERT를 개발해 다크웹 언어의 의미와 문맥을 이해하고 위협 정보 간 관계를 분석하는 기술력을 확보했습니다. DarkBERT는 실제 범죄 수사 및 안보 인텔리전스 환경에 적용되어 활용되고 있습니다.
CyBERTuned
Domain-specific LLM for Cyber Threat Intelligence
위협 인텔리전스 기반 보안 특화 언어모델, CyBERTuned
사이버 위협 데이터는 공격 기법, 악성코드, 취약점, 위협 그룹 등 전문 지식과 복잡한 관계로 구성되어 있어 범용 AI만으로 전체 공격 맥락을 파악하기 어렵습니다. S2W는 보안 전문 지식과 실제 위협 시나리오를 학습한 언어모델 CyBERTuned를 개발했습니다. CyBERTuned는 위협 정보의 의미와 관계, 우선순위, 대응 맥락을 분석하며 실제 위협 인텔리전스 환경에 적용되어 활용되고 있습니다.
CyBERTuned
Domain-specific LLM for Cyber Threat Intelligence
위협 인텔리전스 기반 보안 특화 언어모델, CyBERTuned
사이버 위협 데이터는 공격 기법, 악성코드, 취약점, 위협 그룹 등 전문 지식과 복잡한 관계로 구성되어 있어 범용 AI만으로 전체 공격 맥락을 파악하기 어렵습니다. S2W는 보안 전문 지식과 실제 위협 시나리오를 학습한 언어모델 CyBERTuned를 개발했습니다. CyBERTuned는 위협 정보의 의미와 관계, 우선순위, 대응 맥락을 분석하며 실제 위협 인텔리전스 환경에 적용되어 활용되고 있습니다.
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