사업 영역
연구 성과를 업무 체계로
본사는 연구 성과를 자문·구축·교육의 형태로 제공합니다. 기술을 납품하는 것이 아니라, 수요기관이 스스로 운용할 수 있는 체계를 만드는 것을 목표로 합니다.
01
자문
인공지능을 어디에 적용할 것인지, 그리고 어디에 적용하지 않을 것인지를 함께 정합니다.
- 도입 타당성 검토 — 업무 영역별 적용 가능성과 부적합 영역의 구분
- 적용 범위 설계 — 자동화할 범위와 사람이 판단할 범위의 경계
- 품질 기준 수립 — 산출물의 합격 기준과 검증 절차
- 기관 내 인공지능 활용 지침 수립
도입 실패의 상당수는 기술의 문제가 아니라 적용해서는 안 되는 영역에 적용한 데서 발생합니다.
02
구축
검증 체계와 콘텐츠 생산 공정을 수요기관의 환경에 구축합니다.
- 한국어 생성물 검증 체계 — 규범 적합성의 자동 판정과 반려
- 콘텐츠 생산 공정 — 텍스트·영상·음성·다국어 산출물의 단일 공정 생성
- 담당자 승인 절차의 통합
- 산출물 이력 관리
연산은 기관 보유 설비에서 수행하며, 외부 클라우드로의 데이터 이전을 수반하지 않는 구성을 원칙으로 합니다.
03
인공지능 기본법 대응
「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」이 요구하는 사항을 업무 체계 안에서 구현합니다.
- 적용 대상 진단 — 자사 서비스가 고영향 인공지능에 해당하는지의 판정
- 생성물 표시 기능 구현
- 이용자 고지 절차의 설계와 적용
- 처리 이력의 기록·보관 체계
- 영향평가 및 검·인증 대응
본사의 기존 설계는 법 시행 이전부터 동일한 요건을 충족하는 구조를 전제하고 있었습니다.
04
기술 이전 및 교육
구축한 체계를 수요기관이 자립적으로 운용하도록 역량을 이전합니다.
- 운영 담당자 교육 — 구축된 체계의 조작과 판단 기준
- AI 리터러시 교육 — 공공기관·기업·교육기관·교원 대상
- 인공지능 기본법 실무 교육
- 기관 내 활용 지침 수립 지원
교육은 독립 상품이 아니라 기술이전 과정의 최종 단계로 설계합니다. 도구 사용법이 아니라 산출물을 판단하는 능력을 다룹니다.
05
연구개발
국가 연구개발사업의 기획·수행·자문에 참여합니다.
- 과제 기획 및 제안서 설계
- 주관·공동연구개발기관으로서의 과제 수행
- 산·학·연 공동연구
- 성과 평가 및 자문
06
동향 정보 제공
인공지능 정책·법제·기술 동향을 정기적으로 정리하여 발행합니다.
- 국내 제도 변화와 기관의 조치 사항
- 실무에 영향을 미치는 기술 동향
- 도입 사례와 실패 사례
- 인공지능 분야 국가 과제 공고 현황
해외 소식의 단순 전달이 아니라 국내 제도와 업무에 미치는 영향에 대한 해석을 포함합니다.
진행 방식
01
진단
현황을 확인하고 적용 범위와 품질 기준을 정합니다.
02
구축
기관 환경에 체계를 구축하고 검증 절차를 적용합니다.
03
이전
담당자가 직접 운용하도록 역량을 이전합니다.