| 서울--(뉴스와이어)--DX 전문기업 LG CNS가 아시아 최초로 구글 클라우드(Google Cloud)의 ‘생성형 AI 전문기업(Generative AI Service Specialization)’ 인증을 획득했다. 구글 클라우드가 운영하는 전문기업(Specialization) 인증은 각 기술 분야의 실제 비즈니스 적용 사례, 임직원의 기술 역량 등을 검증해 부여하는 자격이다. 구글 클라우드의 전문기업 인증에는 20여 개 분야가 있으며, 지난 7월 생성형 AI 영역이 새로 추가됐다. LG CNS는 생성형 AI 분야 인증이 신설된지 두 달만에 이를 취득하며, 생성형 AI 기술력과 서비스 역량을 인정받았다. 이번 인증은 LG CNS가 구글 클라우드로부터 받은 다섯 번째 인증이다. 앞서 LG CNS는 △클라우드 전환 △인프라 △데이터 분석 △머신러닝 등 4개 영역에서 전문기업 인증을 획득한 바 있다. ‘생성형 AI 전문기업’ 인증을 받기 위해서는 생성형 AI 기술을 활용한 서비스 개발 및 구현 역량에 대해 구글 클라우드가 제시하는 기준을 충족해야 한다. 구글 클라우드는 △기업 프로필 △고객 확보사례 △전문역량 등을 종합적으로 평가한다. 예를 들어, 심사 대상 기업은 구글의 생성형 AI 서비스를 기업 고객에게 성공적으로 제공한 사례를 입증해야 한다. 또한 △머신러닝 엔지니어 △데이터 엔지니어 △클라우드 개발 등 구글 클라우드가 인정하는 자격증을 보유한 직원 수가 일정 수준 이상이어야 한다. LG CNS는 구글의 생성형 AI 서비스에 파인튜닝[1], 검색증강생성(RAG)[2], 프롬프트 엔지니어링[3] 등 LG CNS만의 전문화된 기술을 결합해 기업 고객들의 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. 예를 들어, LG CNS는 바이오기업 A사의 유전자 분석 플랫폼을 구축했다. 이를 위해 LG CNS는 구글의 의료분야 특화 생성형 AI인 ‘메드LM(MedLM)’을 기반으로 A사가 보유한 방대한 데이터를 파인튜닝했다. A사는 유전자 분석 플랫폼을 산모와 신생아의 DNA/RNA[4]) 분석 연구에 활용 중이다. LG CNS는 A사에 구글 딥마인드의 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 활용한 단백질 구조 분석 플랫폼을 구축하기도 했다. 알파폴드는 신약 개발에 필수적인 단백질의 3D 구조를 파악할 수 있는 AI 모델이다. 이를 통해 A사는 신약의 단백질 구조도를 구성하고 시각화하는 데 필요한 시간과 비용을 대폭 절감했다. 또한 LG CNS는 건설기계 제조기업 B사의 대고객 서비스 개선을 위해 콜센터 상담 업무에 생성형 AI 챗봇도 구축했다. 건설기계의 경우, 현장에서 작업 중 발생하는 오류가 대부분이고, 장비들의 가격이 고가이기 때문에 더욱 신속하고 정확한 가이드가 필요하다. 이를 위해 LG CNS는 구글 클라우드의 AI 머신러닝 플랫폼 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’로 구현한 챗봇에 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했다. 챗봇이 과거의 고장 내역별 상담 이력과 기술 매뉴얼 등을 토대로 최적화된 답변을 상담사에게 제공함으로써 상담사의 고객 응대 속도가 크게 향상됐다. LG CNS는 구글 클라우드와의 기술적·사업적 협력을 통해 생성형 AI, 클라우드 등 디지털 전환(DX) 기술 경쟁력을 인정받고 있다. LG CNS는 지난 4월 ‘구글 클라우드 파트너 어워즈 2024’에서 한국의 ‘서비스 파트너’로 2년 연속 선정됐다. 파트너 어워즈는 구글 클라우드와 협력해 고객에게 새로운 비즈니스 가치를 제공하며 뛰어난 성과를 달성한 디지털 혁신 선도기업에 수여된다. LG CNS는 지난해 8월 진행된 파트너 어워즈에서 ‘서비스 파트너’와 ‘판매 파트너’ 2개 부문을 수상하기도 했다. 같은 달 열린 ‘구글 클라우드 넥스트 2023’ 콘퍼런스에서는 LG CNS 현신균 대표와 구글 클라우드 토마스 쿠리안(Thomas Kurian) CEO가 만나 생성형 AI와 구글 클라우드 확산을 위한 협력 방안을 논의하는 자리도 가졌다. LG CNS 클라우드사업부장 김태훈 전무는 “기업 고객의 비즈니스에 최적화된 클라우드 기반의 생성형 AI 서비스를 통해 차별적 고객가치를 제공해나갈 것”이라고 강조했다. ※ 용어 설명 [1] 파인튜닝(Fine-Tuning): 기존에 학습된 AI 모델을 새로운 목적에 맞게 변형하고 파라미터(변수) 값을 조정해 새롭게 학습시키는 기술. [2] 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation): LLM에 데이터를 효과적으로 찾을 수 있는 검색엔진을 붙여 환각 현상을 최소화하고 정확도를 높이는 기술. [3] 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): AI가 정교한 답변을 할 수 있도록 명령어를 설계하고 개선하는 것. [4] RNA: DNA에 담긴 유전 정보를 단백질로 바꿀 때 이를 매개하는 물질. 웹사이트: http://www.lgcns.com |