우리 카지노GEEKS

야후우리 카지노 못 찾으면 엠파스

1990년대 후반, 세계적인 포털 사이트 '야후'가 한국에 진출하면서 한국 인터넷의 대표적인 포털 사이트로 위치를 확고히 하게 되었다. 야후는 검색뿐만 아니라 게임, 이메일, 정보 제공 등 다양한 인터넷 활동을 아우르며 90%가 넘는 압도적인 점유율을 기록했다. 토종 검색엔진이었던 엠파스는 ‘야후에서 못 찾으면 엠파스’라는 도발적인 광고와 함께, 자연어 검색 기능을 통해 사용자들이 질문 형식으로 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 하는 혁신을 선보였다. 포티투우리 카지노의 창업자 김동환 대표는 당시 엠파스에서 검색 엔진 개발자로 시작하여 이후 검색사업본부장으로 활동하였다. 2007년 엠파스는 SK커뮤니케이션즈와 합병되고, 2009년 네이트와 통합되면서 SK에서 검색사업을 총괄했었다.

당시 검색 기술은 키워드 기반의 정보 검색(Information Retrieval, IR) 방식으로 운영되었는데 근본적으로 두 가지 문제가 있었다. 첫째는 사용자가 우리 카지노을 입력했을 때, 적절한 답변을 바로 제공하지 않고 관련된 문서 링크를 나열하는 방식이었다. 이 접근 방식은 사용자가 원하는 정확한 답변을 찾는 데 한계가 있었다. 두 번째는 기존 검색 결과에서 문서의 유효성을 평가하기 위한 요약을 제공하지 못하는 점이었다. 검색어가 포함된 문서의 특정 부분만 강조되는 방식은 사용자가 필요로 하는 정보를 효과적으로 전달하지 못했다.

이 문제는 기술적으로 매우 어려워 김대표를 포함한 팀에서도 2년 간 도전을 했으나 포기했고 구글도 기술개발에 실패했다는 소식을 들었다. 그러던 중, 2010년대 들어 딥러닝 기술의 출현으로 이 문제들을 해결할 수 있는 가능성을 엿보았다. 2015년, 김동환 대표는 기술적으로 해결이 불가능하다던 두 가지 문제 - 질문에 대한 직접적 즉답 제공과 문서 요약 기능 - 를 딥러닝 기술을 통해 해결할 수 있을 것이라 생각하고 새로운 비즈니스를 시작하기로 결심하였다. 이에 따라 김대표는 초기 멤버 5명과 함께 포티투우리 카지노를 창립하게 되었다.

삶, 우주, 그리고 세상 모든 것에 대한 궁극적인 우리 카지노 대한 답 42

더글러스 애덤스의 코믹 SF 소설 《은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서》에서, 우주에서 둘째가는 컴퓨터 '깊은 생각(Deep Thought)'은 삶, 우주, 그리고 세상 모든 것에 대한 궁극적인 질문을 750만 년 동안 계산한 끝에 42라는 답을 제시한다. 김 대표는 여기에 ‘최정상'이라는 의미를 지닌 순우리말 '우리 카지노'를 더해 회사명을 '포티투우리 카지노(42Maru)'로 정했다.
김 대표와 창업 팀은 인공지능 기반의 질의응답(QA) 시스템을 개발하고자 하였으며, 딥러닝 기술을 활용한 검색 솔루션의 혁신을 목표로 하고 있다. 포티투우리 카지노는 특히 자연어 처리를 통해 사용자의 질의를 의미적으로더 정확하게 이해하고, 최적화된 정보를 사용자에게 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 기업의 데이터 인텔리전스 및 고객 지원을 위한 AI 솔루션을 제공하고 있다.

포티투우리 카지노의 시장 접근 전략

포티투우리 카지노는 B2B 엔터프라이즈 시장에서 데이터 인텔리전스 및 고객 지원 분야에서의 시장 점유율을 확대하기 위해 다양한 접근 전략을 채택하고 있다.

- 기업 맞춤형 AI 솔루션: 포티투우리 카지노는 고객 산업의 요구와 특성을 반영한 특화된 AI 솔루션 개발을 통해 경쟁력을 강화하고 있다. 특히 도메인 특화된 설치형 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 각 산업에 최적화된 질의응답 및 문서 처리 솔루션을 제공한다. 이러한 맞춤형 접근은 업무 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다.

- B2B2C 패키징 모델:포티투우리 카지노는 B2B2C 모델을 채택하여 고객사에 AI 솔루션을 제공하고, 이 고객사가 최종 소비자에게 서비스를 제공하는 방식으로 수익 모델을 설정하고 있다. 이를 통해 고객사와 함께 가치를 창출하는 동시에, 세상의 모든 홈페이지를 대화형 AI 에이전트로 전환하는 비전을 갖고 있다. 이 접근법은 고객의 비즈니스를 혁신하고, AI 솔루션의 채택을 장려하는 데 초점을 맞추고 있다.

포티투우리 카지노는 B2B 모델을 통해 인공지능 기술을 다양한 도메인에 적용하고 있다. 특히 엔지니어링 및 금융 분야에서 데이터 활용도가 높아 AI 도입 효과가 큰 상황이다. 또한, 포티투우리 카지노는 의료 및 법률 분야에도 진출하고 있으며, 이는 고부가가치 생성 가능성이 있는 분야로 인식하고 있다. 공공 행정 부문은 최근 인공지능 도입에 있어 적극적인 움직임을 보이고 있으며, 포티투우리 카지노는 이와 관련된 다양한 프로젝트를 진행하고 있다. 국가 차원에서 디지털 플랫폼 정부 구축을 위해 포티투우리 카지노의 AI 솔루션이 도입되고 있으며, 이를 통해 공공 서비스를 혁신할 수 있는 기회를 엿보고 있다.

포티투우리 카지노는 LG유플러스, 네이버클라우드, 한글과컴퓨터 등 주요 기업들과의 협력을 통해 사업 확장을 강화하고 있다. 최근 LG유플러스와의 협력을 통해 AI 기술의 공동 연구개발 및 서비스 상용화를 추진하고 있으며, 이를 통해 안정적인 B2B 통신 및 운영 능력을 보강하고 있다. 포티투우리 카지노는 이러한 파트너십을 통해 고객이 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 제공하여 높은 생산성을 증대시키는데 기여하고 있다. 구체적으로, 낮은 초기 비용으로 맞춤형 프로젝트를 수행하여 엔진을 최적화하고, 이를 통해 중장기적으로 사업을 확대하는 전략을 채택하고 있다. 즉, 특정 도메인에 맞춘 B2B 프로젝트를 진행하면서 포티투우리 카지노의 모델을 튜닝하고 학습시킬 수 있으며, 이 과정에서 수익을 창출할 수 있다.

검색 증강 생성 기술과 경량화 언어모델

다른 AI 스타트업과 마찬가지로 챗GPT의 급부상은 포티투우리 카지노에게도 큰 위기이자 기회가 되었다. 챗GPT는 일종의 LLM으로서 대량의 학습 데이터를 기반으로 언어의 이해와 생성 능력을 향상시키기 위해 설계되었는데, LLM은 주로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로, 문장 생성, 텍스트 분류, 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이 모델은 자기 지도 및 반지도 학습 등 다양한 방법론을 사용하여 학습하며, 이러한 과정에서 언어의 통계적 관계를 학습한다.

반면, 인공지능 독해(MRC, Machine Reading Comprehension)는 LLM의 능력을 활용하여 주어진 텍스트에서 특정 우리 카지노 대한 답변을 찾아내는 기술이다. MRC 시스템은 질문을 이해하고, 문맥을 파악하여 관련 정보를 추출함으로써 우리 카지노 대한 정확한 답변을 생성한다. 이 과정에서 신경망 모델과 고급 자연어 처리 기술이 사용되며, MRC는 검색 엔진, 고객 지원 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다.

두 모델 모두 기술적인 접근 방법의 기초는 같으나, LLM 방식은 커버리지가 상당히 넓어 좋지만, 허위정보 생성과 같이 정확도가 떨어지는 문제를 가지고 있는데 비해, MRC는 정확도 중심으로 되어 있어 정확도가 상당히 높은데 비해 상대적으로 커버리지가 좁다는 단점을 가지고 있다.

챗GPT가 급부상하면서 기존의 딥러닝 방식에서 기업들의 생성형 AI 기술의 수요가 증가하면서, 포티투우리 카지노는 산업 특화 LLM을 설치형으로 제공하기 위해 글로벌 및 국내 주요 IT 기업들과 협력할 기회가 생겼다. 동시에 포티투우리 카지노는 자사의 LLM42 모델을 출시했으며, 생성형 AI의 허위 정보 문제를 개선하기 위해 국내 최초로 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 도입, 개발했다. 이를 통해 LLM의 응답 품질을 높이고, 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 포티투우리 카지노는 이러한 기술적 혁신을 통해 AI의 정확성을 향상시키고 있었다.

특히, 포티투우리 카지노는 RAG 기술을 통해 LLM의 넓은 커버리지와 기계독해(MRC)의 높은 정확성을 동시에 확보하여 경쟁사들과의 차별성을 둘 수 있게 되었다. 포티투우리 카지노는 기술 혁신을 지속적으로 추진하기 위해 자체적으로 개발한 경량화 언어 모델인 LLM42 및 RAG42 기술을 활용하여 질의의 의도를 의미적으로 이해하고, 방대한 데이터 가운데 정확한 정보를 도출하는 체계를 완성했다. 포티투우리 카지노는 LLM 모델에 필요한 최적의 정보와 지식을 대규모 원천 데이터로부터 도출하고 정제하는 기술을 확보하여, Prompt Engineering, Smart Embedding, Deep Search/Retrieval 등 핵심 기술을 보유한 RAG42를 통해 다양한 모델에 적합한 원스톱 서비스를 제공하고, 산업별 도메인 특화 엔진 개발을 위한 전 과정을 지원한다.

2020년에 포티투우리 카지노와 KAIST가 공동 발표한 논문 "정보 최대화 계층 조건부 변량 오토인코더를 이용한 다양한 일관된 질문-답변 쌍 생성(Generating Diverse and Consistent QA pairs from Contexts with Information-Maximizing Hierarchical Conditional VAEs)"은 주어진 답변과 맥락에 대해 질문이 일관되게 답변하는 것이 얼마나 도전적인 과제인지 잘 보여준다.

출처: Lee, D. B., Lee, S., Jeong, W. T., Kim, D., & Hwang, S. J. (2020). Generating diverse and consistent QA p우리 카지노rs from contexts with information-maximizing hierarchical conditional VAEs. arXiv preprint arXiv:2005.13837.

위의 예에서 볼 수 있듯이, 제한된 정보만 있는 문단에서 문맥을 이해하여 해당하는 단답 형태로 추출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 포티투우리 카지노는 정보 최대화 계층 조건부 변량 오토인코더(Info-HCVAE)라고 부르는 새로운 확률적 생성 QAG 모델을 구축하여 매우 짧은 맥락에서도 다양하지만 일관된 QA 쌍을 생성할 수 있다.

구체적으로 포티투우리 카지노의 RAG 모델은 추출적 질문-답변(QA) 작업에서 계층적 조건부 변분 오토인코더(HCVAE)라는 프레임워크를 사용하여, 주어진 상황에 맞는 질문과 답변의 관계를 모델링한다. 첫 번째 단계(a)는 특정 상황에서 질문과 답변 쌍을 만드는 문제를 정의한다. 이 상황은 여러 개의 토큰으로 표현되며, 모델은 질문과 이에 맞는 답변을 생성하는데, 이 모델은 확률적 방법을 사용하여 질문과 답변의 관계를 학습한다. 두 번째 단계(b)는 모델 성능을 개선하기 위한 추가적인 기법과 방법을 다루는 것이다. 이렇게 함으로써 보다 효과적으로 QA 쌍을 생성할 수 있는 방법을 찾아낸다. 세 번째 단계(c)에서는 트랜스포머 알고리즘을 활용하여 질문에 맞는 답변을 매칭하게 된다. 이 연구를 통해 포티투우리 카지노 RAG 모델은 여러 벤치마크 데이터셋에서 성능을 평가하여 기존 모델들보다 뛰어난 결과를 달성하며, 데이터 부족 문제를 해결하는 성과를 냈다. 해당 논문은 세계 최고 권위의 컴퓨터 언어학 학회 중 하나인 ACL에 채택됐다.

비즈니스 모델 구축 및 글로벌 시장 진출

포티투우리 카지노는 시리즈 A 투자 단계부터 금융권과의 협력을 통해 AI 도입 프로젝트를 활발히 진행해 왔다. KDB, IBK, 하나은행 등 주요 국내 금융기관과의 협력을 통해 초기 성공적인 단계를 구축하였으며, 이는 금융권의 AI에 대한 높은 관심과 조기 도입에 크게 기여하였다.

또한, 초거대 AI에 대한 투자로 네이버, LG와 같은 대기업과의 협력을 더욱 발전시켰다. 이러한 파트너십은 독점 문제를 해결하는 데 기여하였으며, AI 솔루션의 범위를 성공적으로 확장하게 되었다. 더불어, 공공 부문에서도 디지털 플랫폼 정부의 일환으로 공공행정에 AI를 통합하는 다양한 프로젝트를 활발히 진행하고 있다. 현재 포티투우리 카지노는 B2B 시장을 중심으로 활동하며 안정적인 수익 흐름을 확보하는 데 주력하고 있다. B2B 모델을 통해 매출을 안정적으로 유지한 후, 향후 글로벌 B2C 시장으로의 확장을 계획하고 있다.

포티투우리 카지노는 적극적으로 글로벌 시장 진출에 대한 계획을 세우고 있으며, 다양한 나라에서 B2B 및 B2C 모델을 통해 사업을 확장하려는 의지를 보이고 있다. 중동 지역 등 특정 국가에서는 엔진을 플랫폼 형태로 도입하는 협력을 추진하고 있으며, 이는 글로벌 사업 확장에 중점을 두고 있는 전략의 일환이다.

포티투우리 카지노는 영국을 시작으로 유럽 전역으로 시장을 확대했으나, 팬데믹 이후에는 중동 시장 진출을 위해 UAE와 사우디를 중심으로 하는 전략을 세우고 있다. 이를 위해 한-UAE 중소벤처위원회 및 비즈니스 포럼에 참여하여 현지 기업들과의 협력 관계를 강화하고, UAE 경제사절단과 중동 진출 워크샵을 진행했다. 특히, 소버린 AI로 UAE 아부다비 및 샤르자에서 생성형 AI 기반 초거대 언어 모델(LLM)의 기술 혁신을 이루고 있다. 또한, 네이버 하이퍼클로버X와의 협업을 통해 사우디아라비아 네옴시티 프로젝트도 진행 중에 있다.

일본 진출에 대해서는 서두르기보다는 다양한 산업 분야에 적합한 맞춤형 솔루션 제공을 위해 현지 파트너십을 구축하고, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 활용하여 안정적인 시장 자리를 확보하고자 하는 전략을 택하고 있다. 아울러, 멕시코 현지 컨설팅 업체와의 파트너십을 통해 남미 시장 진출도 추진 중이다. 우리나라의 다양한 산업에서 학습된 포티투우리 카지노의 AI 모델이 더욱 발전하여 전 세계에서 활용되기를 기대해 본다.

전성민 가천대 경영학부 교수
[한경 공동기획 글로벌 우리 카지노스타트업 사례연구]

0. 오프닝
1. 마키나락스
2. Claythis
3. 네이션A
4. 플립션
5. 환경 분야
6. 라이너
7. 핏스탑커넥트
8. 올거나이즈
9. 트웰브랩스
10. 슈퍼브에이아이
11. 업스테이지
12. 포티투우리 카지노