바이브컴퍼니

연구소

바이브는 자사 핵심 기술 플랫폼인 SOFIA를 기반으로
인공지능·빅데이터연구소와 스마트시티연구소에서
다양한 솔루션 및 서비스를 제공하기 위한 연구 개발을 끊임없이 진행하고 있습니다.

빅데이터 인공지능 플랫폼 SOFIA

데이터에서 [
_ ㅈ_ 저_ 정_ 정ㅂ 정보 _ ㅈ_ 지_ 지ㅅ 지시 지식 _ ㅈ_ 지_ 지ㅎ 지혜
] 를 발굴하는

인공지능·빅데이터 기술의 집약체

그리스어로 '지혜'를 뜻하는 빅데이터 인공지능 플랫폼 SOFIA는
데이터에서 정보, 지식, 지혜를 발굴하는 인공지능 · 빅데이터 기술의 집약체입니다.
SOFIA는 데이터의 수집에서 분석, 인사이트 발굴 그리고 의사결정에 이르는 비즈니스 전 과정을 수행합니다.

심층적 의미 이해 기반의 설명가능한 인공지능 기술

  • Knowledge Base

    • 언어지식, 실세계지식, 감성지식으로 구분
    • 비정형 데이터로부터 가치 있는 정보 추출
  • Core NLP

    • 모듈화를 통해 단계별 성능 개선 가능
    • 높은 유연성, 적용성
    • 복잡한 텍스트에서 정확한 지식 추출 가능
  • Deep AI

    • 추론, 예측, 분류 등 다양한 문제 해결 가능
    • 60개 이상 기계학습 및 통계프로그램 탑재

빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 탐색 기술

  • Data

    • 데이터수집 확장성 보유
    • 누적 데이터 403억 건
    • 일 평균 1,300만 건 이상의 데이터 안정적 수집을 통한 최신성 유지
  • Big Data Processing

    • 바이브컴퍼니 고유 색인 기술 Big Index를 통한 데이터 처리
    • 중복, 유사 문서 처리, 스팸 필터링 등 강력한 후처리를 통해 신뢰성 확보
  • Trend Map

    • 사람들의 삶과 역사를 지식화한 초대용량 지식맵
    • 10년 이상 데이터를 분석해 지식맵을 구성
    • 실시간 탐색 제공

스마트시티 소셜 디지털 트윈 기술

  • Decision Analysis

    • 시민/사회/경제 행태 수준별 (Micro-Meso-Macro) 개발 및 관리
    • 대규모 행위자 기반 모델링시뮬레이션 (ABMS)솔루션/서비스
  • Problem Analysis

    • 도시 환경/인프라/시민 행태 데이터 처리 및 분석 서비스
    • 데이터 처리 및 분석 솔루션/서비스 (AI Workbench)
  • Situation Analysis

    • 삼간(시-공-인간) 모형 기반 도시 현황 데이터/정보 체계 개발
    • 도시 환경/인프라/사회 현황 데이터/정보 적시 제공 체계 솔루션/서비스

인공지능·빅데이터연구소

인공지능 및 빅데이터 분야에서의 신기술을 모색하고 현재 기술의 성능을 높일 수 있는 방법 연구, 시장의 패러다임을 바꿀 수 있는 제품을 개발하고자 합니다.

인공지능·빅데이터연구소의 목표는 바이브컴퍼니의 핵심 기술의 개발 및 발전 동력의 발굴입니다. 2000년 설립 초기에는 주로 자연언어처리와 검색 기술, 대화 에이전트 연구가 주를 이루다가 초대용량의 빅데이터 처리, 정형 데이터 분석, 핀테크, 딥러닝을 비롯한 기계학습에 대한 심도 있는 연구 등 새로운 기술이 떠오름에 따라 해당 분야의 연구개발 수행 역시 연구소의 목표가 되고 있습니다. 그 중에서도 인공지능 및 빅데이터 분야에서 신기술을 모색하고 현재의 기술 성능을 높일 수 있는 방법을 연구하며, 시장의 패러다임을 바꿀 수 있는 제품을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

연구분야

  • 데이터 수집

    핵심 기술이나 서비스 플랫폼을 위해 필요한 다양한 데이터를 수집하고, 데이터 가공을 통해 누구나 사용 가능한 형태로 만듭니다.

  • 지식베이스

    매일 생겨나는 신규 어휘의 반영, 온톨로지 항목 관리, 감성 표현 및 분류 체계 지식 구축 등을 수행하며 이를 실서비스에 반영하고 필요한 인터페이스 프로그램을 개발합니다.

  • 자연어처리

    전통적인 규칙 및 통계 기반의 자연어처리와 대규모의 PLM(Pretrained Language Model) 및 기계학습 기반 언어 처리 그리고 이를 이용한 다양한 응용 시스템 개발을 수행합니다.

  • 기계학습 및 모델링

    빠르게 발전하는 딥러닝 분야 기술을 적용하고 특징을 살펴 자사의 Deep AI에 반영하며, 응용 섹터별 인덱스 개발 및 통계 분석 등 다양한 통계 모델링을 수행합니다.

  • 빅데이터 처리

    데이터의 폭발적 증가 속도에 대응해 효율적으로 데이터를 처리하고 저장 공간과 탐색을 최적화합니다. 빅데이터 기술을 통해 데이터의 저장과 초대용량의 지식맵 구성 및 탐색, 응용 기술을 개발합니다.

  • 시각화

    데이터 분석의 최종 산출물로 사람이 눈으로 보고 이해할 수 있도록 다양한 시각화 기술을 개발합니다. 인포그래픽 기술을 서비스에 접목해 사용성을 높이고 있습니다.

  • 금융 분석

    기계학습 및 빅데이터를 기반으로 금융 모델링, 금융 감성 분석, 주가 추이 분석, 금융 시장 분석, 국내/해외 주식 분석, 가상화폐 분석 및 이를 위한 데이터 처리를 수행합니다.

  • AI 리포트

    AI 리포트는 정형/비정형 데이터 분석 및 AI를 기반으로 자동으로 리포트를 작성하는 기술을 연구합니다. AI 리포트는 보고서 작성에 소요되는 노력과 시간을 대폭 줄여줍니다.

  • AI 어시스턴트

    자연어 대화, 전문 분야 지식, 자료의 정리, 보고서 작성 등 전문적인 업무를 도와주는 가상 비서를 개발합니다. 사용자는 AI 어시스턴트를 활용해 빠르고 쉽게 필요한 업무에서 도움을 받을 수 있습니다.

스마트시티연구소

ICT기술, 도시공학, 사회과학, 인문학 등을 접목하여, 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현하고, 이를 통해 융복합으로 발생하는 도시문제를 포괄적으로 해결하고자 합니다.

스마트시티연구소는 3P(Plan, Produce, Perform)를 콘셉으로 ‘기획하고, 실행하고, 축적한다’ 는 방향에 맞추어 스마트시티 핵심인 디지털 트윈 기술을 최우선적으로 확보하고 있습니다. 스마트시티연구소에서는 ‘스마트시티 운영 체계(Smart City Operating System)’ 기술을 확보해 나가기 위해, 그 핵심인 ‘소셜 디지털 트윈’ 기술을 개발하고 있습니다. SOFIA 플랫폼에서 정형/비정형 데이터를 분석하여 추출한 인사이트를 미시적인 개인의 행동 모형으로 재현하고 사회 현상의 복합적인 원인을 추정하여, 정책을 동적으로 시뮬레이션합니다. 다양한 정책의 실험과 검증을 통해 도시 문제를 해결하고 예방, 지속 가능한 스마트시티를 만들어 갈 수 있습니다.

Foundation Technologies

  • Policy to Policy

    Policy Simulation Platform,
    M&S/Social Simulation

  • Model to Model

    Integrated Modeling Platform,
    ML/AI

  • Data to Data

    Data Preparation Platform,
    Bigdata/Blockchain

  • Object to Object

    Inclusive Censoring Platform,
    IoT/5G/Mobile

City Domains

  • Infrastructure
  • Society
  • Economy
  • Environment

Smart City OS

  • Social Digital Twin

City Challenges

  • Climate
    Change
  • Income/Wealth
    Inequality
  • Regional
    Growth
  • Outdated
    Governance

IoT, BigData, AI, M&S로 Precision Policy Making을 지원하는
I3(Inclusive, Integrated, Intelligent) 스마트시티 OS 연구 개발

우리는 디지털트윈으로 도시를 봅니다(I.S.E.E)
Dynamic&Holistic Approach to Solve the City Challenges

연구분야

  • 디지털 트윈 분야

    도시 문제 해결을 위해 분야별 디지털 트윈 프로토타입(DTP, Digital Twin Prototype)과 실물과 동기화된 디지털 트윈 인스턴스(DTI, Digital Twin Instance)를 개발하고, 최종적으로 디지털 트윈 환경(DTE, Digital Twin Environmental) 솔루션 개발 및 실증을 수행합니다. 이를 통해 객체 수준의 상세한 표현 및 상호 작용 표현, 물리 시스템을 지속적으로 연계하여 도시 개발, 사회 제도, 산업 전략, 상권 분석, 인구 변화 등을 예측할 수 있는 방안을 찾아내고 있습니다.

  • 도시 재난 안전 분야

    초연결사회, 도시과밀화, 기후변화 등의 영향으로 피해가 커질 것으로 예상되는 도시재난안전분야에 공공 DB, 소셜 DB, Sensor DB를 융합해 분석, 예측이 가능한 솔루션 개발 및 실증을 수행합니다.

  • 도시 환경 분야

    초미세먼지, 도시열섬, 쓰레기, 도시축소화, 사회적 약자, 부의 불평등 등 도시의 자연적·사회적 취약성을 분석하고 다양한 M&S (Modeling & Simulation)를 통한 솔루션 개발 및 실증을 수행합니다.

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