이동욱 인젠트 R&D 센터장 “RAG Ops 플랫폼 인젠트 솔루션 전 영역 확장 목표”

작성일 06-22

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3a5EfRg25s">
          <p contents-hash="5f969ca4b3dd526082c532050320ce00f955129ccfe7ae65648ea74d58ac72d0" dmcf-pid="0N1D4eaV1m" dmcf-ptype="general">“인젠트는 인공지능(AI) 모델 개발 기업은 아니지만 이를 가장 잘 활용할 수 있는 기업입니다. 문서 중앙화, 데이터베이스 관리시스템(DBMS), 연계 솔루션 등 다양한 정보기술(IT) 영역에서 AI 기술을 적용해 최강 업무 솔루션을 만드는 게 목표입니다.”</p>
          <p contents-hash="216c78783677927cfd8851cc2cc2977d06f706a11c163856a5d7b75bc2e1fe12" dmcf-pid="pjtw8dNfGr" dmcf-ptype="general">이동욱 인젠트 연구개발(R&amp;D) 센터장은 인젠트의 주요 솔루션에 대한 개발과 신기술 개발 그리고, 국가과제의 총괄 책임자 역할을 맡고 있다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c3a302733efa72024db76637efcf395fb7f90687a6014613de574d7f5e9c4753" dmcf-pid="UAFr6Jj4Hw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이동욱 인젠트 R&amp;D센터장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/22/etimesi/20250622131407036vxys.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="FUuCRgDxYO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/22/etimesi/20250622131407036vxys.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이동욱 인젠트 R&amp;D센터장
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="19056a25c11ede8e8fba259865eff0f94d712bfea08b01616edc434d7620a01f" dmcf-pid="uwuCRgDxXD" dmcf-ptype="general">그는 생성형 AI 기반의 RAGOps 플랫폼 출시를 앞뒀다고 소개했다. 검색증강생성(RAG)은 검색을 통해 정보를 확장해 생성하는 기술이다. 여기에 학습데이터 관리(Ops)를 통해 기업에서 AI를 활용할 때 정확한 응답을 제공하는 데 중요한 역할을 한다. RAGOps는 데이터 수집, 정제, 확장, 사용자 피드백 수집, 지식 베이스 업데이트, 보안 및 프라이버시 보호 등의 요소를 포함하며, 이를 효과적으로 조합하여 지속해 운영하는 것이 핵심이다. 이를 통해 RAG 시스템의 응답 품질을 개선하고, 실제 업무 환경에서 더욱 유용하게 활용할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="9918539414e7d0b0c994274e68b95c819d728a598dddd160466ab5f6ef7a5bf9" dmcf-pid="7r7heawM5E" dmcf-ptype="general">이 센터장은 현재 개발중인 'RAGOps'플랫폼을 다양한 제폼에 접목할 계획이라고 했다.</p>
          <p contents-hash="2eb78ad8b824741383933fbaa1580f3d493ae379907d6bf5a2e6e397c4245fb1" dmcf-pid="zmzldNrRXk" dmcf-ptype="general">먼저 RAGOps 플랫폼을 접목한 곳이 문서중앙화다. 이 회사 문서중앙화 솔루션 '인젠트 다큐먼트'는 각종 기업내 문서를 통합해 검색할 수 있는 도구다. 다양한 내부 시스템에 연계돼 각종 문서를 다루는 만큼 각종 권한에 따른 문서 보안도 필수다. 여기에 RAGOps 플랫폼을 적용하면 데이터 품질은 물론 보안까지 철저하게 이뤄진다. 다양한 대규모언어모델(LLM )과 연계해 정확성과 유연성을 높였다. 아울러 데이터 품질이 확보돼 개념 실증(PoC)에서 운영 단계로 전환할 때 정확도 저하나 재학습 비용을 최소화할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="731e75378a5ef5c039a72f6c3683644343d362651fcecf480c98d103349b894f" dmcf-pid="qsqSJjme5c" dmcf-ptype="general">이 센터장은 “RAG Ops 플랫폼은 '한 번 보여주는 데모'가 아니라, 실제 기업 환경에서 스스로 진화하며 운영되는 AI”라며 “문서중앙화로 다져진 데이터 품질 위에, 개방적이고 유연한 구조를 더해 '현실에서 성과를 내는 생성형 AI의 표준을 제시하고자 했다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="b8d7b9ead0930c1367a402dcca151421718bb32ca764c49b57854e5cca801f94" dmcf-pid="BOBviAsd1A" dmcf-ptype="general">문서중앙화에 RAG Ops를 적용한 데 이어 연계 솔루션에 적용한다. 복잡한 시스템 연계(iPaaS)를 자연어 기반으로 설계·운영, 사람의 수작업 부담을 최소화하고 변화·예외 상황까지 AI가 스스로 대응하는 자율형 연계 단계로 진화하는 게 목표다. 이를 통해 연계 설계·테스트·배포 시간을 절반 이하로 단축하고 AI가 필드 매핑·테스트 시나리오를 추천·보정해 오류를 30 % 이상 감소시킬 수 있다고 했다. 또 모니터링·개선 파이프라인을 내장해 성능 저하 없이 유지할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="5dc80ad8b344568bf4428b0cd009be20f4c01d00be4f7c6dd7f0686bb2940f55" dmcf-pid="bIbTncOJ5j" dmcf-ptype="general">이 센터장은 “회사의 R&amp;D 목표는 '운영 중심 생성형 AI 생태계' 구축에 있다”면서 “RAGOps 플랫폼을 모든 인젠트 솔루션의 공통 엔진으로 삼아 △데이터 수집·정제 △응답 품질 평가·피드백 △다양한 LLM 연계 △지속 모니터링·자동 재학습 등 4대 파이프라인을 완전 자동화함으로써, 실제 업무에 안정적으로 돌아가는 AI 서비스를 만들겠다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="047fe205f01145c38dbd727161b38ce7dd9764130aad9a3e1d8cb09bb2b6a4d1" dmcf-pid="KCKyLkIi5N" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p>
         </section> 
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