KISTI 성과확산플랫폼

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AI 거대언어모델 개발지원을 위한 LLMOps플랫폼
■ 기술개요 • 거대언어모델(LLM) 개발에 필요한 데이터처리부터 서비스 배포까지 전 과정을 통합 지원하는 서비스 플랫폼 ■ 기존기술문제점 • 기존 AI모델 개발은 고도의 전문지식이 필요하여 비전문가의 접근이 매우 어려움 • 데이터수집, 전처리, 모델학습, 모델평가 등 각 단계마다 복잡한 개발이 필수적이어서 시간과 비용이 큼 • 각종 개발도구와 프레임워크가 분산되어 있어 통합된 개발환경 부재로 효율성이 저하됨 ■ 기술의 특징 • 거대언어모델 개발의 전체 생명주기를 하나의 통합 플랫폼에서 지원하여 개발 복잡성을 대폭 개선 • 전문지식없이도 직관적인 GUI를 통해 데이터셋 생성부터 모델배포까지 원클릭으로 수행 가능 • 최신 파인튜닝 기법을 지원하여 다양한 학습요구 사항에 맞춤형 모델 개발환경 제공 • 지능형 모델성능 모니터링 및 자동화된 데이터 전처리로 고품질 AI 모델개발 보장 ■ 기술의 우수성 • 전문개발자 없이도 도메인 전문가가 직접 맞춤형 LLM을 개발할 수 있는 접근성 높은 개발환경 제공 • 기존 분산된 도구들을 통합하여 개발 시간을 대폭 단축하고 비용 효율성을 극대화 • RAG와 에이전트를 활용해 학습된 모델의 지식한계를 넘어 동적이고 정밀한 응답 생성이 가능함 • 윤리적 문제 및 개인정보보호까지 자동으로 검토 및 필터링하여 안전하고 신뢰높은 서비스 제공
2026-01-30 View. 86
#기술키워드 거대언어모델, LLMOps,학습데이터생성, 모델학습, 모델평가,RAG,맞춤형 AI

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AI 멀티에이전트 기반 유망가설 자동생성 평가기술
■ 기술개요 • 멀티 에이전트 기반 유망기술 영역 및 공백 영역을 구조적으로 분석하고 AI 에이전트 협업을 통해 유망가설을 자동생성 및 고도화 함 ■ 기존기술문제점 • 기존 동향분석은 문서 간 의미론적 유사성 및 계층 구조 반영이 미흡함 • 기술흐름 및 연관성 분석이 제한적이며 시계열 예측 정확도가 낮음 • 기존 멀티 에이전트 시스템은 익명성이 보장되지 않아 평가 현향이 발생함 • 자동화된 제안 채택과 수정, 거절 등 의사결정 구조가 부재함 ■ 기술의 특징 • 멀티에이전트 기반 계층적 클러스터링을 통한 유망기술 간의 의미론적 분석 및 구조적 파악 • 정량지표 기반 기술들의 영향력과 성장성을 기준으로 우세,유망, 포화, 쇠퇴 유형으로 자동분류 • LLM의 단순한 응답이 아닌 유망 및 공백기술 근거의 목적 지향 가설생성 • 에이전트간 익명보장으로 평가공정성 극대화 및 편향 최소화 • 유망 가설들을 익명 평가를 통한 제안의 수용 여부로 자동으로 의사결정 ■ 기술의 우수성 • 계층별 의미,정량분석으로 기술전반의 구조화 흐름을 입체적으로 파악 가능 • 기술포지션 분류 및 공백 영역 자동식별로 전략수립을 지원함 • 생성,평가,수정,판단의 구조적 흐름으로 제안수용 여부를 시스템이 자동 결정함 • 사용자 맞춤형 판단기준 설정이 가능하며 모든 평가 흐름을 ID기반으로 추적함
2026-01-30 View. 80
#기술키워드 유망가설,멀티에이전트,기술제안,익명평가

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양자 양자통신 네트워크 통합관리기술
■ 기술개요 • QKD 통신 시 전송 양자비트를 그룹화하고 오류율을 이중으로 분석하여 광통신망 도청자를 효율적으로 탐지하는 기술 ■ 기존기술문제점 • 기존 광통신 도청자 판단기술은 도청 판단의 오탐, 미탐같은 오류율이 높은 문제가 존재 • 현재 양자암호 시스템은 대칭키를 안전하게 교환하는데 목적이 제한되어 있음 • 현재 양자 기술력에서는 양자암호 서비스를 위한 양자키 생산량이 보장되지 않아 다수, 혹은 상이한 보안수준의 서비스 제공이 어려움 • 양자키 부족 등 장애상황 발생 시 효과적인 대응방안이 부재하여 서비스 연속성을 보장하기 어려움 ■ 기술의 특징 • 전송 양자비트를 그룹단위로 묶고 그룹내에서는 평광기저를 동일하게 유지하여 전송 • 전체 양자비트 단위의 양자 오류율과 그룹단위의 양자오류를 통합적으로 통계하여 분석함 • 양자키 자원현황에 따른 유동적인 양자키 릴레이 경로설정 알고리즘을 통해 자원효율성을 달성함 • 서비스 보안 수준에 따라 양자키를 주,부키 저장소로 나누어 관리하여 자원 효율성 및 안정성을 확보 ■ 기술의 우수성 • 비트 및 그룹 오류율의 조합분석을 통해 도청자 탐지의 오탐률과 미탐률을 효과적으로 감소시킴 • 도청탐지 시나리오에 따른 다른 판단조건을 적용하여 운영 유연성을 제공함 • 한정된 양자키 자원을 효율적으로 관리하여 다양한 보안 등급의 서비스를 안정적으로 제공함 • 양자키 부족현상에 대한 장애 대응방안을 제공하여 끊김없는 양자암호통신서비스 환경을 마련함
2026-01-30 View. 80
#기술키워드 양자암호통신,QKD,도청탐지, 키관리

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양자 실용적 디지털서명 및 고효율 동형암호
■ 기술개요 • 양자키 분배를 신뢰노드 기반의 네트워크에 적용하여 얽힘양자없이 디지털서명을 구현하는 기술 ■ 기존기술문제점 • 기존 QKD 기반 서명은 모든 노드가 직접 연결된 Full Mesh구조에서만 가능하여 실제 네크워크 적용이 어려움 • 양자동형 암호는 오류정정과 암호화를 위한 부호화를 각각 수행하여 연산자원 소모가 크고 비효율적임 • 장거리 양자통신 시 얽힘 스와핑의 성공확률이 거리에 따라 기하급수적으로 감소하여 오버헤드가 크게 증가함 • 양자 비국소성 판정에 사용되는 높은 대칭성을 갖는 벨부등식은 고차원으로 일반화된 결과가 없어 활용이 제한됨 ■ 기술의 특징 • 신뢰노드를 활용하여 Full Mesh가 아닌 트리,링 구조의 네트워크에서도 QKD기반 디지털 서명 적용이 가능 • 데이터에 보조 큐비트를 추가하고 그룹핑한뒤 무작위 배열하여 단일 부호화 과정으로 동형암호 구현 • 전송할 양자상태에 더미 상태를 무작위로 혼합, 양자오류정정부호로 부호화 한 뒤, 의도적으로 정정 불가능한 오류를 주입하여 위변조 탐지를 용이하게 함 • 제안한 기업을 활용할 경우 기존보다 적응 측정 수를 고려할때 3차원 최대 얽힘과 MUB, SIC기저측정으로 비국소성 판별이 가능함 ■ 기술의 우수성 • 기본 QKD 장비와 망을 그대로 활용하면서 소프트웨어 방식으로 구현 가능해 경제성과 확장성이 뛰어남 • 양자오류정정 부호화와 동형암호화를 통합하여 연산효율을 극대화하고 자원 사용량을 획기적으로 절감 • 얽힘기반 양자통신에 비해 적은 오버헤드를 사용하여 다수의 중계 노드를 거치는 장거리 통신 보안성을 향상시킴 • 양자암호에서 유용한 자원을 기반으로 3차원 양자시스템에서의 비국소성 판별 기법을 제안하였으며 해당 자원을 활용하는 기기와 무관하게 양자암호프로토콜의 기반을 제공
2026-01-30 View. 77
#기술키워드 양자암호통신,QKD,양자디지털 서명,양자동형암호

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AI AI기반 글로벌 공급망 위기예측 시스템
■ 기술개요 • 글로벌 공급망(GVC)에 영향을 주는 지정학,경제,기후, 무역정책 등의 복합변수 데이터를 수집분석하여 국가 및 산업단위의 위기 조기경보 및 대응전략을 제공하는 인공지능 기반예측 시스템 ■ 기존기술문제점 • 공급망 예측은 수출입데이터 위주분석에 한정되어 있고, 정치,경제,자연재해 등의 복합이슈의 동시분석은 어려움 • 중소기업은 사전경보없이 위기를 맞이하며 대체 경로 파악에도 한계 존재 • 기존 공급망 분석은 수요중심으로 중간재 단절 영향력 분석이 미흡 ■ 기술의 특징 • 무역,환율,유가, 뉴스 등의 이종데이터를 융합한 통합 DB • 금융뉴스 데이터 기반 Anomaly Detectioon 및 감성분석 적용 • 산업연관표 기반 산업별 파급력 분석 및 시뮬레이션 • 위기품목 및 대체국가, 기업 탐색기능 제공 ■ 기술의 우수성 • 국내최초 GVC 위기조기경보시스템 구축 • 데이터기반으로 정량적 산업파급 영향력 수치제공 • 5개국 6대 산업에 대한 실증기반 예측알고리즘 확보 • 사용자 친화적 통합상황대시보드 제공
2026-01-30 View. 79
#기술키워드 공급망,AI예측,글로벌벨류체인,위기 조기경보,산업파급력

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AI 인공지능 기술기반 맞춤형 추천정보 서비스
■ 기술개요 • 인공지능 기반의 하이브리드 학습모델을 활용하여 사용자가 선호할 것으로 예상되는 콘텐츠를 선별하여 추천하는 방법에 관한 기술 ■ 기존기술문제점 • 인공지능을 이용한 콘텐츠 추천기술은 학습데이터 규모가 작을 경우 정확한 정보를 출력하지 못하는 콜드스타트 문제가 발생 • 광고, 동영상 콘텐츠를 대상으로 하는 인공지능 모델에 대해서 많은 연구가 진행되고 있으나 논문,연구과제 등을 포함하는 학술관련 콘텐츠를 대상하는 인공지능 모델에 대한 연구가 미비함 ■ 기술의 특징 • 사용자의 콘텐츠 검색이력, 사용자의 참여인력으로 기록된 콘텐츠 목록, 사용자가 스크랩한 콘텐츠 목록을 통해 사용자에게 콘텐츠를 선별하여 제공 • 콘텐츠 추천장치에 사용자의 데이터베이스를 저장 및 가공하여 콘텐츠 범위를 확장하여 사용자가 선호할 것으로 예상되는 콘텐츠를 선별하여 제공 ■ 기술의 우수성 • 하이브리드 학습모델을 이용한 콘텐츠 추천장치로 사용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제공 • 광고,멀티미디어 콘텐츠뿐만 아니라 논문, 연구과제 등 다양한 콘텐츠에 대한 정보제공 • 콘텐츠의 부가정보를 이용하여 데이터셋을 가공하여 가공된 콘텐츠의 데이터셋을 확장 데이터로서 획득 가능
2026-01-30 View. 82
#기술키워드 AI, 하이브리드 학습모델, 콘텐츠

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AI 전자문서 자동추출 및 구조화 기술
■ 기술개요 • AI기반 문서 레이아웃 인식 기술로 논문, 보고서 등 전자문서 내 메타데이터, 이미지표, 수식 등을 자동 추출하여 문서구조를 보존한 XML,JSON 형태로 제공하는 기술 ■ 기존기술문제점 • 일반적으로 논문 메타데이터의 DB구축은 PDF 원문 파일을 대상으로 수작업으로 메타데이터를 추출하고 있어 많은 비용과 시간이 소비됨 • 구축자의 이해관계가 다르며 성실도가 다르기때문에 구축자마다 수작업 추출결과의 품질이 일관적이지 않음 ■ 기술의 특징 • 파일형식 제약없이 PDF,HWP,DOC 등 추출대상 전자문서 입력 • 객체탐지 학습데이터 구축 및 AI 모델링 • AI기반 과학기술특화 OCR 및 전처리 적용으로 추출정보를 정밀하게 텍스트화하여 구조화 ■ 기술의 우수성 • 파일형식 제한없이 정보자동 추출이 가능한 범용성 • 타 기술 대비 추출항목이 논문기준 37종으로 다양한 독창적 기술 • 제목,저자, 표,그림 및 참고문헌 등 23종 정보 추출성능 mAP97.4% 달성 • KISTI 국내학술논문 DB구축 시스템에 실제 적요하여 기술안정성 및 현장 활용성 검증
2026-01-30 View. 78
#기술키워드 전자문서구조화,객체탐지,메타데이터추출,LLM학습데이터

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AI 연구개발 데이터분석장치 및 자동보고서 생성방법
■ 기술개요 • 생성형 AI를 활용하여 연구개발데이터의 정밀분석 및 보고서 자동생성을 지원하는 기술 ■ 기존기술문제점 • 수작업 및 규칙기반 시스템은 실시간 정보반영 및 특정 도메인 분석에 명확한 한계가 존재함 • 범용 대규모 언어모델은 연구개발과 같은 전문분야에 적용시 정확도가 낮고 자원 소모가 큼 • 기본보고서 자동화 도구는 정형데이터 기반으로 비정형의 복잡한 기술문맥 분석에는 부적합 • 전체 모델 파라미터를 재학습하는 방식은 높은 컴퓨팅 자원을 요구하여 지속적인 업데이트가 어려움 ■ 기술의 특징 • LoRA,경량화 미세조정,기법을 적용하여 적은 자원으로 특정 도메인에 대한 모델 성능을 최적화함 • RAG,검색증강 생성기술로 외부 최신정보를 실시간 검색 및 반영하여 답변의 신뢰성을 확보함 • 사용자 질의를 다수의 보조질의로 자동생성 및 통합하여 단일 질의보다 풍부하고 정밀한 결과 도출 • AI가 생성한 분석결과를 사전 정의된 보고서 템플릿의 각 항목에 자동 매핑하여 문서화를 완성 ■ 기술의 우수성 • 기반 모델 대비 2배 이상의 성능향상을 실험적으로 검증하여 기술적 신뢰성을 확보함 • 파라미터 효율적 미세조성으로 전체 모델 재학습대비 10,000배 적은 파라미터 학습이 가능 • 연구개발, 정책, 특허 등 다양한 전문 분야의 특성을 반영한 맞춤형 보고서 생성이 가능하여 확장성이 높음 • 보고서 생성 시간을 획기적으로 단축하여 연구개발 및 기술분석 업무의 생산성을 극대화함
2026-01-29 View. 88
#기술키워드 생성형AI,보고서자동화,연구개발 데이터분석

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AI LLM 평가를 위한 지능형 통합 벤치마크 SpectrBench
■ 기술개요 • 25개 이상의 다양한 LLM벤치마크를 통합하여 한번에 평가할 수 있도록 지원하는 벤치마크 도구 ■ 기존기술문제점 • 다수의 벤치마크를 실행하는 과정이 복잡하고 각기 다른 환경설정으로 인해 많은 시간이 소요 • 모델과 태스크 특성을 고려하지 않는 순차적 평가 방식으로 인해 GPU 메모리 부족오류가 빈번하게 발생 • 최적의 평가설정을 찾기 위한 반복적인 수작업이 필요하여 컴퓨팅 자원이 비효율적으로 낭비 됨 • 통합적인 평가 환경의 부재로 모델 간 성능을 일관성있게 비교하고 관리하기 어려움 ■ 기술의 특징 • 데이터 규모에 따라 휴리스틱, 하이브리드, 자율ML 방식으로 자동 전환되는 3단계 진화형 스케쥴링을 적용 • 실행시간, 메모리 사용량, 성공률 등을 예측하는 6개의 전문 ML모델을 탑재하여 평가과정을 최적화 함 • 실시간으로 GPU 및 메모리 사용량을 모니터링하여 메모리부족 오류를 사전에 예방하고 동적으로 자원을 할당 • 기존 평가도구(lm,evaluation,hamess 등)와 완벽하게 호환되어 높은 확장성을 가짐 ■ 기술의 우수성 • 3단계 진화형 스케줄링, 6개의 전문예측모델을 포함한 ML예측엔진, 실시간 메모리부족 탐지 및 동적자원 할당 • 적응형 스케줄러, ML예측엔진 성능모니터, 실행엔진 등으로 모듈화된 마이크로서비스 아키텍처로 설계되어 각 컴포넌트의 독립적인 개선과 확장이 용이 • LLM 평가에 소요되는 시간과 비용을 절감하고 다양한 모델의 성능을 신뢰성있게 비교 분석할 수 있는 표준화된 환경 제공
2026-01-29 View. 82
#기술키워드 LLM벤치마크, 지능형스케줄링, AI모델평가, 자원 최적화

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AI PDF 문서기반 지능형 질의응답 AI어시스턴트 DOREA
■ 기술개요 • PDF 문서 내 텍스트, 이미지, 도표 등 모든 요소를 지능적으로 이해하고 질의응답하는 AI어시스턴트 기술 ■ 기존기술문제점 • 기존 OCR 및 문서 분석 모델은 표, 그림 등 비정형 요소에 대한 인식정확도가 낮아 실제 적용에 한계가 있음 • 일반 챗봇서비스는 긴 문서를 처리하기 어렵고, 문서 내 특정위치를 참조하거나 시각정보를 활용하지 못함 • 사용자가 문서내용을 직접 복사하여 LLM에 입력해야 하는 불편함이 존재 • 텍스트기반의 분석만 가능하여 그래프나 표에 담긴 핵심데이터를 놓치는 경우가 많음 ■ 기술의 특징 • 문서(PDF,HWP,DOC,PPT 등)의 특정 영역을 단일 또는 다중으로 선택하여 심층적인 비교 및 분석질의 가능 •표, 그래프,이미지 등 시각적 요소까지 정밀하게 인식하고 위치를 정학히 참조하여 답변을 생성함 • 한국어,영어,일본어 등 다국어 문서처리를 지원하여 글로벌 환경에서의 활용성을 높임 • 사용자가 OpenAI를 활용한 고성능 응답 또는 로컬 LLM을 통한 데이터보안을 선택할 수 있는 하이브리드 LLM방식을 지원 ■ 기술의 우수성 • 단순 텍스트 질의응답을 넘어 문서의 시각적 구조와 내용을 함께하는 차세대 문선분석 능력을 제공 • 다중영역 선택기능을 통해 여러 부분을 한번에 분석요약하는 기존에 없던 새로운 상호작용 방식을 구현 • RAG 기술을 접목하여 단일 문서를 넘어 사용자의 전체문서 자산을 기반으로한 포괄적인 지식탐색이 가능 • 문서중심의 전문적이고 복잡한 업무를 기존 GPT서비스보다 훨씬 효율적으로 지원
2026-01-29 View. 83
#기술키워드 PDF문서기반, AI어시스턴트, RAG

사업화 유망기술