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[IT뉴스]엘젠, 방송AI 시장 선도···MBN 송출 영상 AI로 필터링

온카뱅크관리자

2024-06-30 10:34:53

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">자체 개발 AI 'WIX-LLM’ 사용...부적절하고 부정확한 표현과 비속어 등 걸러내</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6x8eod5ruh">
          <p dmcf-pid="Px8eod5r7C" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=방은주 기자)인공지능(AI) 전문회사 엘젠(대표 김남현)은 MBN과 한국언론진흥재단이 공동으로 진행한 AI 방송언어 모니터링 시스템 프로젝트에 선정됐다고 30일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="Q2B4M8TNzI" dmcf-ptype="general">엘젠은 이번 프로젝트를 통해 MBN에 'sLLM-생성형 AI방송언어 준수 모니터링 시스템'을 구축, 자사의 핵심 기술인 ▲sLLM(소형언어모델) ▲STT(음성인식) ▲빅데이터 엔진을 방송·언론 맞춤 LLM으로 모델링하고 업계 특성을 반영해 최적화한 솔루션을 단계별로 제공한다. 이를 통해 초거대 AI 도입 및 운영비 절감에 도움을 준다.</p>
          <p dmcf-pid="xoJNDj7vUO" dmcf-ptype="general">기존엔 본 송출 전 편집이 완료한 영상물의 신조어, 부적절 및 부정확한 표현, 비속어 등을 직접 필터링 해 시간과 리소스를 많이 소비해야 했다. 엘젠의 '생성형 AI 모니터링 시스템'은 음성과 영상을 식별하고 의도와 문맥 등 방송 심의 대상을 정교하게 분석한다. 또 언어 데이터 시각화 도구를 활용한 모니터링 결과와 분석정보를 보고서와 대시보드 양 방향으로 제공함으로써 편의성과 접근성을 극대화했다. 강화학습과 주기적인 업데이트로 편의성을 높였다.</p>
          <p dmcf-pid="yfK6ePWA3s" dmcf-ptype="general">엘젠은 자사의 sLLM 원천 기술 ‘WIX-LLM’과 'WIX-RAG'를 적용, 효율성과 정확성을 높였다. 사전 정의 지침에 기반한 모니터링 업무를 인공지능으로 대체하면, 단순하고 반복적이지만 많은 시간을 할애해야 하는 업무를 자동화, 기존 인력은 고부가가치 업무에 집중할 수 있다. 방송언어 모니터링 강도가 높아지는 최근 추세에 비춰, 추가인력을 확보하기 어려운 현재의 방송과 언론사 상황에서 한정된 구성원의 업무효율을 극대화해준다. 특히 업무수행 시 발생할 수 있는 휴먼 에러(Human Error)와 업무 누락을 최소화해준다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="WZYtuFj4Fm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="서비스 전개 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/30/ZDNetKorea/20240630103455306yjil.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8GoksEbYFl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/30/ZDNetKorea/20240630103455306yjil.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            서비스 전개 이미지.
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="YUFz2qmeFr" dmcf-ptype="general">방송언어는 사용에 신중한 접근이 필요해 방송·언론 업계는 자동화 시스템 도입에 보수적인 경우가 많은데, 엘젠이 보유한 ‘WIX-LLM’은 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용해 정확성을 높인데다 수요기업 고유 특성과 데이터를 반영한 맞춤형 엔진 개발이 가능하다. 또 자체망 사용을 통해 보안 위험을 줄이고, 파인튜닝을 통해 트랜잭션 데이터 처리 및 분석 성능을 끌어올렸다.</p>
          <p dmcf-pid="GqUK89Cn0w" dmcf-ptype="general">엘젠은 이번 사업을 통해 관련 시장을 본격 공략할 예정이다. MBN에 공급하는 LLM 기반 AI 방송심의 엔진은 웹, 클라이언트서버(CS), 온디바이스(On Device) 3가지 형태로 제공하며 사용 환경과 기종에 구애받지 않는 방향으로 발전시킬 예정이다. 또 우선순위 적용 부서의 기술 검증 과정을 면밀히 거쳐 각 부서에 맞는 모델을 튜닝, MBN 조직 전반으로 도입을 확장하는데 주력한다.</p>
          <p dmcf-pid="HQ4RLeZwFD" dmcf-ptype="general">품질 개선 및 강화를 통해 컨텍스트 인식을 향상시킨 ‘AI 업무 어시스턴트’는 방송업계에 특화한 모듈로 조정해 일종의 표준화를 거치고, 가격을 낮출 예정이다. 이를 통해 실무자 의사결정을 지원하는 방송·언론 업계의 인공지능 비서 솔루션으로 내년 각 방송사의 적용을 유도할 계획이다.</p>
          <p dmcf-pid="XfK6ePWA7E" dmcf-ptype="general">김남현 엘젠 대표는 "엘젠의 모든 솔루션과 엔진을 통합 및 구현한 AI 통합 플랫폼 'AI-WIX'는안정적인 데이터레이크를 탑재했다. 또 표준화한 아키텍처와 데이터레이크 구성으로 사업운영부터 고객경험까지 모든 과정을 제어하고 관리한다"며 "이 기술을 적용할 MBN과의 AI 방송 심의 프로젝트 관련해 1단계(시사 프로그램의 언어를 중심으로 LLM(Large Language Model) 기반 엔진 구현)와 2단계(구현 범위 확장-LMM(Large Multi Modal) 기반 업무 범위 확대), 3단계(1,2단계를 통해 단계별로 구축한 방송언론 업계 맞춤형 AI 모델-방송 심의 서비스)로 확장할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "이번 방송 심의모델 솔루션 공급을 통한 전사적인 생성형 AI 도입이 MBN 뿐만 아니라 방송과 언론사 전반의 AX(인공지능 전환)를 가속할 것으로 기대한다"고 덧붙였다.</p>
          <p dmcf-pid="Z49PdQYc3k" dmcf-ptype="general">한편 AI 전문기업 엘젠은 현재 국방분야, 자동화 전자기기 등에 온 디바이스(On Device) AI를, 글로벌 콜센터 BPO(업무처리 아웃소싱) 기업에 AICC를, 서울시 복지관에 베리어 프리형 AI-키오스크(Kiosk)를, 각종 기관과 기업에 LLM 기반 고객형 AI 어시스턴트와 내부 업무포탈 AI 비서를 공급하고 있다.</p>
          <p dmcf-pid="5pt79zrR0c" dmcf-ptype="general">방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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