미래기술연구원의 어플라이드 AI 리서치 팀은 구성원들의 정보 습득과 지식 자산 관리를 통해 역량을 높이는 것을 떠올렸습니다. 급변하는 시장 상황에서 소재 분야의 최신 글로벌 동향을 파악하는 것은 연구, 개발 및 생산, 그리고 전략 수립 모두에 매우 중요한 일입니다. 이제까지는 흐름을 읽기 위해 각자 뉴스나 웹 사이트를 통해 정보를 얻기도 하고, 이를 서로 공유하고 보고, 발표하는 일이 일상적으로 이뤄졌습니다.

포스코홀딩스가 운영하는 ‘소재 뉴스 동향 리포팅’ 모델은 전 세계 주요 정보와 소식통을 기반으로 소재 관련 지식 정보를 자동으로 수집합니다. 이렇게 모인 데이터는 생성형 AI를 기반으로 맥락을 파악해 뉴스 추천, 본문 요약, 국가별 동향, 정기 리포트 생성 등 적극적으로 활용됩니다. 각 정보는 필요에 따라 적절히 번역되고, 따로 요구하지 않아도 이메일로 지속적인 흐름을 전달해 줍니다.

어플라이드 AI 리서치 팀은 정보를 전달하는 것에서 한 발짝 더 나아가 관련 소식과 전문 지식을 지속적으로 수집, 학습해 2차적인 지식 정보로 가공하는 서비스도 더했습니다. 바로 ‘지식 검색 및 Q&A 시스템’입니다. 지식 검색 모델은 일반적인 대화형 언어 모델을 쓰는 것과 마찬가지로 개인화된 소재 관련 정보와 관심사를 자연어로 입력하면 정확한 정보 검색과 더불어 이를 해석한 인사이트를 곧바로 답해줍니다.

이 두 가지 인공지능 기반 서비스를 통해 포스코그룹의 임직원들은 뉴스를 하나하나 찾아다니지 않아도 실시간으로 시장의 동향을 파악할 수 있게 됐고, 놓치는 내용 없이 최신의 시장 흐름을 빠르고 정확하게 읽어낼 수 있게 됐습니다.

또한, 지속적 축적되는 10만건 이상의 엄선된 추천 뉴스와 리포트들은 1회성 정보로 읽고 사라지는 것이 아니라, 언급한 지식 검색 및 Q&A 시스템를 통해 언제든 활용될 수 있는 지식 자산으로 가치를 갖게 됐습니다.

생성형 AI가 만들어내는 정보들은 속도와 양 측면에서는 만족스럽지만 알려진 보안 문제 외에도, 비니지스에 중요한 관련 업무 영역에서 실질적으로 도움이 되려면, 환각 문제 해결과 함께 전체적인 높은 성능을 요구 합니다.

포스코홀딩스의 지식 검색 및 Q&A 시스템은 다양한 적용 도메인에서 평균적으로 91% 이상 정확도를 자랑합니다. 업무에 필요한 지식 정보에 대해 정확히 답한다고 볼 수 있습니다. 또한 인공지능의 특성상 그 정확도는 지금도 꾸준히 높아지고 있습니다.

구체적으로, 어플라이드 AI 리서치 팀은 고성능 지식 검색 및 Q&A 시스템을 구축하기 위해, 문서 통합 처리 AI 뿐만 아니라, Multi-stage AI Agent 개념과 Multi-view Multi-scale Retrieval 방법이 결합된 고급 검색 증강 생성 (Advanced RAG) 모델을 높은 정확도가 나오도록 자체 개발 하였습니다. 그렇게 개발한 고성능 AI 아키텍처와 구글 클라우드의 Gemini 1.5 Pro의 결합을 통해, 독자적인 지식 AI 에이전트 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 구축된 소재 동향 지식 검색 및 Q&A 시스템은, 10만건이 넘는 추천 뉴스와 엄선된 리포트가 통합된, 수십만 페이지 분량의 통합문서 DB에서도 95%의 높은 정확도로 정확하게 지식 검색과 답변을 합니다.

Gemini 1.5 Pro는 포스코홀딩스의 고성능 검색 증강 생성 아키텍처와 결합했을 때 가장 뛰어난 성능과 효율성을 보여 주었습니다. 특히 포스코홀딩스는 검색 증강 생성 아키텍처를 비롯해 사내 어플라이드 AI 플랫폼의 데이터 파이프라인을 Data Catalog, BigQuery, Vertex AI, Apigee 등 구글 클라우드의 데이터, 인공지능 솔루션을 바탕으로 구축하면서 데이터의 흐름을 매끄럽게 처리해 주었고, 결과적으로 Gemini 1.5 Pro와 맞물려 최적의 지식 정보 데이터 처리 환경이 갖춰졌습니다.

이렇게 구축된 독자적인 지식 AI 에이전트 시스템은 다른 사례로 쉽고 효과적으로 확장하는 기반이 되었습니다. 포스코홀딩스는 최근 포스코와 협업을 통해 ‘설비 전기 관련 지식 Q&A’의 정확도 91%가 넘는 고성능 버전을 구축하기도 했습니다. 테이블과 이미지를 포함한 포스코의 다양한 비정형 문서를 매끄럽게 이해하는 멀티 모달 AI를 개발 적용해 3만 페이지 이상의 전기 설비 관련 문서들을 처리하였고, 앞선 사례 처럼 자체 개발한 고급 RAG 기술과 Gemini 1.5 Pro 모델을 결합해 기존 보다 성능을 크게 끌어 올린 시스템을 효율적으로 제공하였습니다.

포스코홀딩스는 구글 클라우드와 함께 인공지능 서비스들을 더 쉽게 활용할 수 있도록 AI 에이전트 시스템과 실험실 자율화 환경을 구축할 계획도 갖고 있습니다. 임우상 포스코홀딩스 미래기술연구원 연구위원(상무)은 생성형 AI 관련 기술들이 빨리 발전하며 큰 잠재성을 보이는 만큼, 비지니스에 적용하여 효과를 보려면 높은 성능을 가진 생성형 AI 시스템 개발을 서포트 할 효율적인 시도와 서포트가 필요하기에, 구글 클라우드를 통해 적절한 서비스와 인프라를 갖추고, 새로운 기술들을 유연하게 적용하면서 더 많은 가능성을 보고 있다고 말했습니다.