㈜솔트룩스
㈜솔트룩스(Saltlux)는 한국의 인공지능, 데이터 과학 분야의 대표 기업이다. 주로 인간언어처리에 기반한 검색 및 정보마이닝, 시맨틱 웹 및 온톨로지 솔루션 개발, 언어와 문서 관련 테크니컬 라이팅 및 다국어 서비스를 제공하는 사업을 진행하고 있다. 2003년 모비코인터내셔널㈜과 ㈜시스메타의 합병으로 만들어진 회사로, 모비코인터내셔널㈜는 명은 소금(Salt)와 빛(Lux)의 합성어로, 새로운 지식기반의 세상에서 필요한 빛과 소금의 역할을 담당하겠다는 기업 철학을 담았다. 대표이사는 이경일이다.
목차
개요
2020년 7월 ㈜솔트룩스는 독보적인 인공지능 및 빅데이터 사업을 경쟁력으로 코스닥이 상장되었으며, 일본, 미국 등 국내외의 파트너들과 함께 글로벌 시장의 확장에 정성을 들이고 있다.[1]또한 국내 인공지능업체 중 가장 많은 기술특허를 보유한 기업으로, 총 121건의 기술 특허와 150억 개의 지식베이스, 2만 시간이 넘는 음성 데이터를 구축했다. 이를 통해 음성인식 엔진에 딥러닝을 적용하여 고객센터나 챗봇 고객 응대 서비스를 위한 플랫폼 공급사업을 제공하고있다.
㈜솔트룩스핵심가치는 '올곧게 일함', '혁신을 통한 공헌', '행복과 성장 추구'이다. 로고는 소금(Salt)와 빛(Lux)의 합성어로, 새로운 지식을 기반한 세상에서 빛과 소금과도 같은 역할을 맡겠다는 기업 철학이 담았다. 조금 더 구체적으로, 소금은 변치않는 도덕적인 가치, 봉사 정신, 화폐 기능 등 문화적인 이미지를 상징한다. 그리고 빛은 빠르게 변화하는 지식과 정보를 발빠르고 쉽게 제공하는 IT 기술로, 따뜻하고 풍요롭게 성장하는 미래 이미지를 담고있다. 이처럼 소금은 기업의 내제 가치를, 빛은 기업이 실질적으로 제공하려하는 기술 서비스를 의미한다.
2020년 5월, 인공지능 소프트웨어 기업 최초 기술성 평가 부문에서 A와 AA를 받아 코스닥 상장 심사에서 통과했다. 심사 과정에서는 독보적인 인공지능과 빅데이터가 크게 작용되었으며, ㈜솔트룩스가 국내 인공지능 대표 기업으로써 경쟁력이 있다는 것을 증명했다. 최근에는 SaaS, AlaaS, 데이터 수집과 인지 분석 등 클라우드 기반 서비스에 투자하고있다.[2]
연혁
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주요 인물
- 이경일 : 솔트룩스의 대표이사이다. 인하대학교 공대를 나와 엘지중앙연구소의 선임연구원이 되었다. 2001년에는 자연어 처리업체인 ㈜시스메타를 설립했고, 2003년 모비코인터내셔날㈜과 합병한 후 사명을 ㈜솔트룩스로 바꾸었다. 2017년에는 대통령직속 4차산업혁명위원회 위원으로 활동했고, 한국소프트웨어산업협회 지능정보산업협회 부회장과 인공지능산업협의회 회장으로 활동했다. ㈜솔트룩스의 1대 주주로써, 지분을 약 15.5% 보유하고 있다.
- 정문선 : 현대비엔지스틸㈜의 부사장이자 ㈜솔트룩스의 2대 주주이다. 현대자동차㈜ 정주영 사장의 넷째 아들인 정몽우 전 현대알루미늄 회장의 차남이다. ㈜솔트룩스 지분을 약 10.5% 보유하고 있다. 2020년 ㈜솔트룩스의 코스닥 상장이 발표된 뒤, 회사의 기업공개(IPO)가 이뤄진 다음 경영권 약화가 일어날 가능성을 막기위해서 지분 10.5%를 계속 보유하고 있다.[3]
설립배경
㈜솔트룩스는 '세상 모든 사람들이 자유롭게 지식 소통하도록 돕겠다'는 기업 사명(mission statement)을 중심으로 사람과 사람뿐 아니라 사람과 기계, 기계와 기계가 상호 소통/협력 가능한 미래 원천기술을 개발하겠다는 일념으로 세명의 공동창업자에 의해 설립이 되었다. 설립초기에는 컴퓨터가 사람의 글과 말을 이해하기 위한 기계학습 기술 개발에 집중을 했고, 2005년부터는 지식공학과 지식그래프 및 추론 기술에 대한 연구, 2010년부터는 심층 질의응답과 대화처리, 2015년 이후는 딥러닝 기반의 지식학습, 음성인식/합성 등에 많은 투자를 진행했다.
주요 사업
인공지능
㈜솔트룩스가 개발한 인공지능 Suite는 인공지능 분야별 최고 성능의 기능과 서비스를 제공하고, 적용분야에 따라 커스터마이징을 통해 최적의 결과를 제공한다. 인공지능 Suite는 지식 그래프와 딥러닝이 결합된 인공지능이며, 솔트룩스의 자연어 처리기술과 방대한 언어자원에 기반한 머신러닝 및 딥러닝기술과 언어의 의미 분석을 위한 핵심 자원인 지식그래프 등의 기술을 바탕으로 세계 최고 수준의 한국어 이해 성능을 제공한다. 또한 사람에 의해 지식을 생성하고 검증하는 기능과 스스로 학습하게하여 지식을 증강시키고, 강력한 관리도구를 통해 도메인 최적화에 대한 생산성 및 경제성을 보장한다. ㈜솔트룩스는 지난 20여년 간 R&D 프로젝트에 투자해왔고, 그 프로젝트의 결과로 언어지능, 음성지능, 학습과 추론지능, 시각지능 4개의 영역으로 나누어, 핵심기술의 결과물을 선보였다.
인공지능 Suite는 인공지능 기반 실시간 가상 상담 및 상담 지원 서비스는 물론, 금융, 통신 및 방송, 법률, 특허, 의료, 쇼핑, 여행, 공공 등 지식 기반 고객응대가 즉각적으로 이루어져야하는 모든 분야에서 폭넓게 활용될 수 있다. 또한, 적용분야에 따라 각각의 커스터마이징할 수 있도록 사전 및 데이터 구축, 모델 학습 등의 관리 기능이 함께 제공되고 있다. 각 인공지능 분야별 주요 기술들에 대한 엔진들은 10가지로 구분되며, 각 엔진마다 최고 성능의 기능과 서비스를 제공한다. 솔트룩스 인공지능 Suite는 다음과 같은 10가지 엔진과 기능을 제공한다.
자연어이해 엔진, 음성인식 엔진, 음성합성 엔진, 대화처리 엔진, 심층QA 엔진, 기계번역 엔진, 기계독해 엔진, 복합추론 엔진, 지식학습 엔진, 이미지인식 엔진
- 지식그래프와 딥러닝이 결합된 앙상블 인공지능
- 강력한 언어 이해 기반 멀티 모달 인지 기술
- 자가학습 및 지식증강을 통한 지속적인 품질 향상
- 강력한 관리도구를 통해 도메인 최적화에 대한 생산성 및 경제성 보장
- 대규모 레거시 데이터 및 시스템 연동 체계를 통한 확장성 확보
엔진
- 자연어이해 엔진
- 자연어이해 엔진(LEA - Language Engineering & Analysis)은 비정형 데이터 가공을 위해 형태소 분석, 개체명 인식, 구문 분석, 감성 분석 등의 텍스트 분석 기능을 처리하는 기계학습/심층학습 기반의 언어 분석 엔진이다. 그 뿐만 아니라 자연어처리 결과를 바탕으로 문장에 숨겨진 의도를 이해하거나 질문의 유형을 파악하는 등의 한 단계 높은 수준의 분석 결과를 제공함으로써, 대화처리를 위한 의도 이해 및 분석, 심층질의응답을 위한 질문 의미 이해 등이 가능하다. 자연어이해 엔진(LEA)은 인공지능 Suite에 포함된 다른 엔진들이 동작하는데 필요한 기본 엔진이다. 자연어이해 엔진을 구성하고 있는 고정밀 언어분석기들은 기계학습과 심층학습(인공신경망) 기술이 적용되어 있으며, 대규모 언어자원(분야별 대용량 학습데이터, 사전과 규칙)을 통해 도메인별로 품질을 최적화할 수 있다. 형태소 분석기는 98% 이상의 분석 품질을 제공하고, 구문 분석과 개체명 추출기는 병렬/분산 처리를 통해 세계 최고 성능을 제공한다. 한국어뿐 아니라 영어, 일어 등 다국어의 대응이 가능하며, 지식그래프와 연계하여 의미해석, 질의응답, 대화 시스템 구현이 가능한 자연어처리 엔진이다.
- 음성인식 엔진
- 음성인식(Speech Recognition)이란 사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자데이터로 전환하는 처리를 말하며 STT(Speech-to-Text)라고도 한다. 음성인식 엔진은 음성 인터페이스를 기반으로 하는 다양한 서비스에 활용하기 위해 음성인식 서비스를 제공한다. 특히 인공지능 Suite의 음성인식 엔진은 방대한 데이터를 사전 학습하였으며, 특정 도메인에 빠르게 적용하기 위한 전이학습 방식을 활용하여 적은 양의 데이터 학습만으로도 양질의 음성인식 서비스를 제공할 수 있다. 음성인식 엔진은 RESTful 기반의 음성인식 서비스와 음향모델 및 언어모델의 학습 관리 기능으로 나눌 수 있다. 음성인식 서비스는 입력되는 음성데이터의 전처리, 특성 추출, 모델을 통한 텍스트 변환, 결과 보정 단계로 음성인식 결과를 제공한다. 학습 관리는 음성-텍스트의 학습데이터로 음향모델과 언어모델에 대한 학습을 수행한다. 적응학습 기반의 음성인식 품질을 평가한 결과, 적응학습 이전의 베이스라인의 경우 음향 및 언어모델 모두 70% 이하의 정답률이었는데, 적응학습을 거친 후 두 모델 모두 97% 이상까지 향상되었다. 이렇게 개발된 음성인식 기술은 다양한 환경에서의 챗봇과 콜센터의 음성인식과 텍스트분석, 콜봇 시스템 구축 등에 활용되고 있다.
- 음성합성 엔진
- 음성합성(speech synthesis)은 인위적으로 사람의 소리를 합성하여 만들어내는 것으로, 텍스트를 음성으로 변환한다는 데서 텍스트 음성변환(text-to-speech, TTS)이라고 한다. 인공지능 Suite의 음성합성 엔진은 사람의 목소리를 학습하여 주어진 문장에 대하여 학습한 목소리와 유사한 어조와 억양으로 사람의 음성을 인공적으로 만들어 주는 엔진이다. 특히, 이미 학습되어 있는 모델에 의한 목소리뿐만 아니라 특정 개인 목소리 또는 특정 도메인의 음성파일을 실시간으로 학습하여 사용자 각각의 특성이 반영된 목소리로 음성합성 모델을 생성할 수 있다. 음성합성 엔진은 이렇게 학습된 모델을 엔드포인트를 통해 개별 서비스로 제공하여, 다양한 인공지능 서비스에 활용할 수 있다. 음성합성 엔진의 기능은 크게 학습 관리와 서비스 관리 영역으로 나눌 수 있다. 학습 관리 영역은 특정 음성데이터를 학습하여 새로운 음성합성 모델의 생성하거나 관리한다. 서비스 관리 영역은 엔진을 통해 학습된 음성합성 모델을 서비스로 구성하여 타 서비스 애플리케이션에서 접근하고 사용할 수 있도록 배포 및 관리를 담당한다.
- ㈜솔트룩스는 음성합성 개인화 서비스 실현을 위해 전이 학습 기술을 이용한 화자적응 방법을 사용하고 있다. 전이 학습이란 기존에 잘 훈련된 모델을 사용하여 유사한 문제를 가지는 새로운 모델을 학습하는 방법이다. 전이학습은 새로운 모델의 학습 효율을 높여 적은 데이터양으로도 이미 학습된 모델의 가중치 값들을 의미 있게 조정하므로 높은 성능을 달성할 수 있다. 또한 전이학습은 충분한 양의 데이터로 잘 학습된 A 모델에 기반하여 데이터가 부족한 B의 목소리를 효율적으로 학습하는 것이 가능하다. 전이학습 시 사전 학습된 A 모델과 추가 학습할 B 모델의 분포가 큰 차이를 보이는 경우 음성합성 성능이 크게 떨어지게 된다. ㈜솔트룩스는 이러한 데이터 부조화 따른 학습 성능 변이 문제를 해결하기 위해서 여러 사람의 음성으로 이루어진 수십 시간의 데이터를 사용하여 음성합성 네트워크의 일부만을 미리 학습시켜 놓는 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 방법을 추가로 적용하고 있다. 준지도학습은 전사 데이터 없이 음성학습을 수행하는 것으로, 인간이 글을 배우기 전에 말하는 법을 배우는 것과 같은 원리이다. 솔트룩스는 전이학습과 함께 준지도학습 모델을 음성합성에 적용하므로 학습 시간을 현격하게 줄이면서 동시에 음성합성 성능을 극대화할 수 있다. 현재 ㈜솔트룩스의 음성합성 엔진은 30분 분량의 음성데이터로 특정인의 목소리를 학습하고, 높은 품질로 발화하는 것이 가능하다.
- 톡봇대화 엔진
- 인공지능 Suite의 톡봇 대화 엔진은 솔트룩스에서 개발한 챗봇 플랫폼으로, 기존의 챗봇 시스템의 한계를 뛰어넘은 지식 기반의 심층 대화 시스템이다. 기존의 챗봇이 간단한 자연언어처리와 규칙 및 문장 매칭 방식의 대화 매니저를 가지고 있다면, 톡봇 대화 엔진은 지식그래프와 복합추론 기반의 자연어이해 결과를 바탕으로 사용자 발화의 정확한 의미를 이해하고, 탁월한 답변을 제공하는 강력하고 유연한 대화모델을 생성할 수 있도록 지원한다.
- 톡봇 대화 엔진을 통한 대화 서비스는 다음과 같다. 사용자는 다양한 채널을 통해 톡봇 대화 엔진에 메시지를 전달한다. 그렇다면 입력된 메시지는 자연어이해 엔진을 통해 분석되고 대화 매니저는 학습된 대화모델을 통해 답변을 생성하여 음성, 텍스트, UX 등 적절한 방법으로 사용자에게 전달한다. 톡봇 대화 엔진은 대화모델을 학습할 때 지식그래프, 선호추천, 사용자모델 등을 반영하여 모델을 학습한다는 점에서 기존의 대화처리 시스템들과 다르다. 또한, 대화모델로 처리하기 어려운 메시지에 대해서는 심층 질의응답을 통하여 문제를 해결하며, 서비스 사용자와 대화 도중 문제가 발생하면 서비스 매니저를 통해 관리자가 대화에 개입할 수 있는 기능을 제공한다.
- 톡봇 대화 엔진은 크게 대화 서비스를 담당하는 대화 서버와 대화모델 학습 및 관리를 담당하는 API 서버로 구성된다. 다양한 서비스 채널을 통해 대화 서비스를 제공하고, 자연어이해 엔진, 심층질의응답 엔진과 연동하여 사용자 발화의 의도를 분석하거나 처리하지 못하는 질의에 대한 답변을 제공한다. 또한, 플러그인을 통한 외부서비스 연계로 대화 처리 시 필요한 데이터나 기능을 활용할 수 있다. 이러한 톡봇 대화 엔진의 기능들은 대화 관리도구를 통해 쉽게 운영 관리될 수 있다. 톡봇 대화 엔진은 코딩과 프로그래밍 기술 없이 마우스 클릭만으로 똑똑한 상담 봇을 만들거나 다양한 채널로 즉각적인 서비스를 시작할 수 있다.
- 심층QA 엔진
- 인공지능 Suite의 심층QA 엔진은 사용자의 질문에 대해 다양한 지식을 스스로 학습, 추론하여 축적한 지식으로부터 최적의 답을 찾아내어 답을 제시한다. 심층QA 엔진은 지식베이스 기반 질의응답기술, 정보 검색 기반 질의응답기술, 기계독해 기술을 이용한 질의응답기술, 상담 및 대화 이력 학습 기반 질의응답기술 등이 앙상블 되어 질의 유형에 따라 최적의 풀이 방식을 채택하여 사용자에게 응답을 제시한다. 심층QA 엔진은 자연어이해 엔진의 자연어이해 결과를 기반으로 정답을 찾기 위한 다양한 QA 방법을 적용하며, 지식그래프를 참조하여 자연어이해 및 답변 탐색 등을 수행한다. 별도의 관리도구를 제공하여 도메인에 따라 심층질의응답을 위한 지식 구축, 관리, 서비스 모니터링 등을 수행할 수도 있다.
- 기계번역 엔진
- ㈜솔트룩스의 기존 통계기반 기계번역 엔진에서 더욱 발전된 인공신경망을 기반으로 한 기계번역 엔진이다. 기계번역 학습을 도메인에 따라 특화할 수 있도록 CAT(Computer-assisted translation) 언어자원 관리도구를 통합 구성하여 지속적해서 번역의 품질과 생산성이 개선될 수 있도록 구성되어 있다.
- 기계독해 엔진
- 기계독해 엔진은 질문에 대한 답을 찾기 위해 스스로 관련된 문서를 찾고 해당 문서로부터 답을 찾아 제시하는 엔진이다. 특히 인공지능 Suite의 기계독해 엔진은 ㈜솔트룩스가 보유한 다양한 지식자원을 활용하여 질문의 답을 찾는다는 점에서 기존의 기계독해 기술의 문서 입력에 대한 단점을 보완하였으며, 기계독해 서비스 사용자에게 문서 입력 없이 질문에 대한 답을 구하는 Open QA 형태의 서비스를 제시한다. 또는 기계독해 엔진을 통해 문서에서 원하는 정보를 추출하는 용도로 활용할 수도 있다.
- 복합추론 엔진
- 복합추론 엔진은 정형/비정형 문서로부터 추출된 지식들을 지식그래프 형태로 축적하고, 주어진 규칙이나 지식 간의 관계에 기반하여 새로운 사실을 탐색/추론함으로써 지식을 생성하는 엔진이다. 특히, 인공지능 Suite의 복합추론 엔진이 제공하는 논리규칙 기반 연역추론과 기계학습 기반 귀납추론의 복합 적용으로 기 구축된 지식으로부터 새로운 관계를 도출하고 지식으로 활용하는 등 지식 증강 및 검증을 가능하게 한다. 그리고 대규모 시맨틱추론, 경험규칙기반추론, 시공간추론 등 다양한 추론기능을 통합 제공하고, 뿐만 아니라 신뢰 값 기반 확률/불확실 추론, 부재(default) 추론 등 관련 연구를 통해 지속적으로 기능을 확장하고 있다. 또한, 지식베이스 엔진과 연계하고 실시간 분산 처리 환경을 적용하여 초 대용량의 데이터로부터 초고속으로 추론된 결과를 제시한다.
- 지식학습 엔진
- 지식자동추출 엔진(KENT)이란 정형/비정형 데이터로부터 지식을 추출하고 지식 추출을 위한 모델을 학습 및 관리하는 엔진이다. 추출된 지식은 지식그래프화 하여 질의응답, 대화처리 등 다양한 지식기반 인공지능 서비스에 활용될 수 있다. 지식자동추출 엔진의 기능만으로도 상품설명서, 계약서 등으로부터 유용한 지식정보를 추출하는 것이 가능하다. 지식학습 엔진은 지식학습 기능을 통한 지식 추출을 담당하는 KENT 서버와 학습모델 관리, 작업 관리 등을 웹 상에서 운영할 수 있도록 하는 운영관리 서버로 구성되어 있다.
- 이미지인식 엔진
- 이미지인식 엔진은 이미지에 포함되어 있는 객체들을 인식하고 인식된 결과를 바탕으로 이미지가 어떤 장면인지를 분류할 수 있는 엔진이다. 이미지인식 엔진은 향후 앞서 소개한 시각기반 검색, 비디오 캡셔닝, 자율주행, 시각적 질의응답 등의 응용 분야에 적용하기 위한 기반 기능을 지원한다. ㈜솔트룩스는 현재의 이미지인식 엔진의 고도화를 통해 이미지를 단순 설명하는 수준을 넘어서 이미지속 장면의 의미를 이해하는 수준까지 발전시킬 계획이다. 이미지인식 엔진은 카메라 등을 통해 들어온 이미지를 실시간으로 처리해 상황을 인식하고, 인식된 정보를 응용 어플리케이션에 제공하는 역할을 한다. 이를 위해 이미지에서 다양한 정보를 분석하는 시각 분석 모듈과 분석된 정보를 바탕으로 상황을 이해하기 위한 시각 이해 모듈로 구성될 수 있다.
사례
- 농협: 인공지능 상담 시스템이 구축된 사례로, 인공지능 가상상담 '콜봇'서비스가 제공되었다. 상담사와 고객, 온라인과 오프라인 등 인공지능 상담 서비스가 필요한 모든 환경을 수용하여, 시스템 인프라를 구축했다. 인공지능이 먼저 고객과 응대를 하면, 고객의 전화는 전문 상담사와 연결이 된다. 모바일 앱을 통한 채팅 상담 서비스로 고객의 상담 내용에 해당하는 답변이나 서비스를 자동으로 제공한다. 또한 상담사와 고객의 상담 내용을 실시간으로 텍스트화하여 질문의 답변을 제공함으로써, 재빠른 고객대응이 가능하도록 지원한다. 농협은행은 인공지능 상담 시스템 뿐만이 아니라 지능형 지식관리 시스템도 적용되었는데, 자연어 콘텐츠를 시스템이 이해할 수 있는 상태로 자동변환해서 지식베이스에 저장해준다.
- 한전케이디엔㈜: 챗봇 서비스가 제공되었다. 이를 통해 고성능의 자연어의 처리와, 대화모델링 등 기본적인 대화처리 엔진을 적용했다. 그리고 향후 다양한 지식에 대한 효율적인 질의응답 서비스를 제공할 수 있도록 지식 그래프 연계 등의 업무를 진행했다. 직원들의 편의를 위한 접근성 높은 메신저를 기반으로, 출장업무, 정보기술(ICT) 장비대여, 업무담당자 연계등 단순 지식을 넘어선 맞춤 서비스를 제공한다.
- KBS : 사용자의 특성과 상황에 맞추어 제공하는 콘텐츠 추천 기술의 필요성에 따라, 방송 콘텐츠 추천 검색 시스템이 구축되었다. 시스템은 크게 데이터 수집, 콘텐츠 검색, 콘첸츠 추천, API 서버 4개의 시스템으로 구성되어 있다. 사업은 콘텐츠 분석을 위해 필요한 방송 메타 데이터 관련 정보, 사용자 프로파일 정보 등을 수집 및 정리하고, 검색 인터페이스의 개발과 프로그램 관련 페이지, 추천작품 활용서비스를 구현하는 일을 진행했다. 또한 수집된 콘텐츠 메타데이터를 분석하여 소비자의 패턴에 따른 추천 검색 결과를 제공했으며, 수집 관리, 색인 관리, 기획 관리, API 관리, 콘텐츠 관리 등 추천 시스템에 필요한 데이터나 서비스 기능을 구현했다.
- 지니뉴스 : 인공지능을 적용한 앱 서비스를 적용했다. 1,200여개가 넘는 국내 뉴스 및 소셜 미디어를 인공지능 엔진이 실시간으로 분석하여, 약 30만명이 넘는 사용자에게 맞춤 정보를 제공했다. 지니뉴스의 인공지능 엔진은 하루 700만건의 뉴스와 블로그를 읽어 500여 개의 카테고리로 분류했는데, 이 과정에서 새로운 이슈들을 감지하여 사용자에게 맞춤 서비스를 제공했다. ㈜솔트룩스는 딥러닝 기반 사용자에게 맞춤 콘텐츠를 제공하고, 사용자의 가독성을 높이는 UI/UX등을 적용하여 사용자에게 편의를 제공했다.
기술
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아담
아담은 국내 최초로 상용화된 인공지능 플랫폼이다. 10년 넘게 개발된 ㈜솔트룩스의 핵심 기술로, 아시아 최대 규모의 지식그래프를 내장하고 있다. 지식학습 및 추론을 통한 생활 질의응답의 경우, 94% 수준의 정확도로 일반상식 수준의 질의응답이 가능하다. 질의응답은 2000만 가지 주제에 대해 응답할 수 있으며, 콜센터 상담은 물론, 가상비서, 의료 분석 등의 역할을 수행할 수 있다. 언어, 지식, 시각 인지 등 60여개의 APIs를 제공하고 있고, 인공지능 발전을 위해 회사측은 아담을 오픈 플랫폼으로 제공하고 있다. 아담은 국내외의 데이터를 1,200개의 CPU를 통해 처리한다.[4]또한 초당 2천문장을 언어분석이 가능하며, 2020년 기준 지식베이스는 3천만 개의 주제와 80만권의 분량의 지식을 습득했다. 이미지인지 성능은 단어는 92%, 문장은 85%에 달한다.[5]'아담'뿐만이 아니라 금융이나 법률 지식같은 전문지식에 사용될 인공지능 '이브'도 곧 출시될 예정이라고 밝혔으나, 아직까지 서비스 제공 소식은 나오지 않았다. 이브는 약 5억개의 전문지식이 들어있다.
엑소브레인
우리나라의 대표적인 인공지능 연구개발(R&D) 프로젝트 중 하나이다. 2016년 장학퀴즈에서 인간을 이기고 알려졌으며, 인간의 몸 밖 인공두뇌를 뜻한다. 1세부, 2세부, 3세부로 나뉘며, 각각 한국전자통신연구원(ETRI), ㈜솔트룩스, 카이스트(KAIST)에서 맡았다. ㈜솔트룩스는 인간의 의사소통을 이해하고 전문가 수준까지 일상 대화가 가능한 인공지능 기술을 상용화했고, Basis Technology와 계약을 맺고 다국어 분야의 합동연구를 진행하기로 했다.
에바
2018년에 발표한 개인 맞춤형 인공지능이다. 인공지능 아담 플랫폼 등 ㈜솔트룩스에서 개발해온 기술들을 종합하여 제작되었다. 에바의 외향은 1990년대 유행했던 다마고치와 흡사하다. 모바일 앱을 설치하여 사용하고, 인공지능은 캐릭터 형태로 앱의 화면에 보여진다. 소유자에 맞춰 고유한 인공지능으로 변화하며, 친구, 셀럽, 코치, 전문가, 비즈니스 등 목적에 따라 사용자의 취향에 따라서 꾸밀 수 있다. 임베딩 기능을 지원하여 1시간 정도 목소리를 들려주면 학습한 목소리와 유사하게 낼 수도 있다.[6] 앱은 클로즈드베타 테스트(CBT)를 진행한 후, 2020년부터 오픈 베타 서비스 형태로 출시할 계획이다. 에바의 글로벌 출시를 목표로 하고 있기때문에, 영어와 한국어를 모두 지원할 예정이다.[7] 아담 플랫폼 등 ㈜솔트룩스에서 개발한 기술들을 종합하여 제작되었다. 사용자가 직접 키운 에바 인공지능을 이용하여 사용자 간의 거래와 경제활동도 가능하도록 하는 것이 목표이며, 이를 위해 블록체인과 암호화폐 기술이 개발과정에 도입되었다.
빅데이터
㈜솔트룩스의 빅데이터 Suite는 하둡 생태계의 통합연계 없이 전 산업군에서 빅데이터 분석을 지능적으로 수행할 수 있는 인공지능 기반 엔드투엔드 원스톱 실시간 빅데이터분석 통합 플랫폼을 말한다. 국내 최초로 인공지능 기술과 빅데이터 기술이 융합되어 생산된 제품으로써 경쟁력이 있다.
2010년 전후로 데이터 사용량의 급증으로, 대규모 데이터를 처리하고 저장할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 대두됐다. ㈜솔트룩스는 이에 맞추어 로드맵을 수립하고 자연언어처리, 시맨틱 검색, 텍스트 마이닝, 빅데이터 기반 기계학습, 심층학습과 지식그래프 기반의 추론을 융합한 플랫폼을 만들어왔다. 플랫폼은 꾸준하고 체계적인 관리 프로세스와 검증을 통해서 제공되고 있으며, 국내외의 공공기관, 기업 등에 납품되고 있다. ㈜솔트룩스의 빅데이터 Suite의 엔진은 다음과 같은 6가지 엔진으로 나뉜다.
수집 엔진, 시맨틱 검색 엔진, 텍스트마이닝 엔진, 스트림분석 엔진, 인지분석 엔진, 시각분석 엔진
빅데이터 Suite 사물인터넷 서비스의 지능화와 운영 인텔리전스 구축을 포함해 데이터 기반 스마트 데이터 및 차세대 IT 시스템 구현을 위한 플랫폼이다. 기업 및 공공 빅데이터에 대한 시맨틱 검색, 분석, 지능화 기능을 제공하고, 사물인터넷 센서와 생산 및 운영시스템 로그와 같은 스트림 빅데이터에 대한 실시간 분석과 예측 기능을 제공한다. 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터의 융합 분석에서 탁월한 성능과 분석 품질을 보장한다.
자연언어처리와 기계학습, 심층학습을 포함한 다양한 인공지능 기술과 능률높은 분산병렬 빅데이터 처리기술을 결합하고, 실시간 데이터수집, 변환, 저장, 분석, 시각화, 운영관리까지 빅데이터 생명주기에 해당하는 기능을 제공한다. 사용자가 지능화된 빅데이터를 분석할 때, 다양한 지능형 분석 기능과 고품질의 분석 결과를 제공하며, 안정성과 가용성이 뛰어나다.
- 국내 최초 인공지능과 빅데이터 기술 융합
- 검증된 인메모리 스트림 분석 내장
- 하둡 생태계의 통합 연계 지원
- 손쉬운 통합 운영관리 체계 제공
- 상용화된 엔진들의 강력한 기능성 내장
- 실시간 확장성과 안정성 보장
엔진
- 수집 엔진;;;
- 빅데이터 처리의 시작은 데이터 생성 또는 수집이라고 할 수 있습니다. 전통적인 데이터베이스(DB) 환경에서는 외부에서 데이터를 가져오기보다는 DB의 프론트엔드인 애플리케이션에서 데이터가 생성되면서 처리가 시작되어지고, 반면 빅데이터는 내부에서 데이터가 생성되기보다는 외부의 데이터를 가져오면서 처리가 시작되어집니다. 빅데이터 환경에서 데이터 처리는 데이터 수집에서 시작한다고 할 수 있습니다.
빅데이터수집 엔진(Tornado)은 능동적인 방식과 수동적인 방식 둘 다 고려한 빅데이터수집 엔진으로 방대한 딥웹(Deep Web)과 SNS, 쇼핑 사이트, IoT, 스트리밍 데이터 등의 다양한 산업군에서 생성되는 빅데이터에서 사용자가 원하는 빅데이터를 실시간 자동, 병렬 수집이 가능한 강력한 빅데이터수집 처리 엔진입니다. 실시간 소셜 빅데이터분석, 경쟁자 분석, 시장 및 제품 분석, 위험 관리 및 고객 목소리 분석을 위한 최적의 빅데이터수집 환경을 제공하고 있습니다.
데이터의 유실과 중복 방지, 데이터 압축, 데이터 정형화, 저장된 데이터의 암호화, 무결성 검증, 사용자 편리성 등을 고려하여 보다 강력한 웹 수집 기능뿐 아니라 가려져 있는 웹 페이지로부터 빅데이터를 자동 추출하고 변환 저장합니다. 웹 데이터뿐 아니라 뉴스, RSS, 트위터, 페이스북 등의 소셜 빅데이터수집이 가능한 수집엔진으로 현존하는 가장 강력한 대용량 빅데이터수집 엔진입니다.
//주요 특징 풀어쓰기
정형 및 빅데이터의 지능형 융합 분석에 필요한 다양한 형태의 내•외부 데이터 수집 처리를 하기 위하여 Big Data Suite의 빅데이터수집 엔진(Tornado)은 사용자 시나리오 기반 수집, RSS 기반 수집, 심층 웹 수집, 메타 검색 수집, 소셜미디어 수집, OpenAPI 수집 기능을 제공합니다. 사용자가 정의한 수집 업무를 수집 엔진 내부 시뮬레이터를 통해 수집이 의도한대로 동작하는지 테스트해 수행할 수 있으며, 실제 운영 시 수집이 실행되는 동안 실시간으로 수집 결과를 모니터링 할 수 있는 스케줄링 기능, 상태 모니터링 기능, 운영관리자 기능을 제공하고 있습니다.
- 시맨틱 검색 엔진
- 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(인공신경망)에 기반을 둔 인공지능기반 검색 엔진으로 단어와 문서의 의미를 기계가 스스로 이해할 수 있는 지능형 시맨틱 검색엔진(DISCOVERY)입니다. 특징학습(Feature Learning)이 가능한 기계학습 알고리즘을 적용하여 데이터 수집을 통해 특징을 학습함으로써 검색성능 향상과 사용자가 원하는 검색 결과를 제공합니다. 또한 단어와 문서의 의미를 기계가 스스로 이해할 수 있는 시맨틱 검색 솔루션으로, 입력한 키워드의 의미까지 스스로 판단해 검색 가능한 딥 서치(Deep Search) 기능을 내장하고 있습니다.
Big Data Suite에서 기본적으로 활용하고 있는 저장소는 병렬/분산 저장이 가능한 빅데이터 저장소(GFS - GLORY-FS)를 적용하고 있습니다. 비용적인 측면에서의 효율성, 지속적으로 증가하는 데이터의 수용, 빈번하게 발생하는 장애에 대한 대처, 관리의 편리성, 신속한 입출력 성능, 데이터 최적 배치, 효과적인 캐시 사용, 부하 집중에 대한 유연한 대처, 데이터에 대한 보안 등과 같이 대용량 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들을 집약하고 있는 기본적으로 적용하여 구성되어져 있습니다.
//주요 특징 지능형 시맨틱 검색 엔진 - 기업 내에 분산된 많은 양의 DB뿐 아니라 외부 소셜 빅데이터, 센서 및 로그 데이터, DOC, PPT, XLS, HWP 등의 오피스 문서를 포함한 초대용량 빅데이터를 특징학습을 통하여 검색 효율성 극대화 및 탁월한 검색 품질 성능을 갖춘 지능형 빅데이터 전용 시맨틱 기반 검색 엔진입니다.
빅데이터 저장소 주요 특징 - 수천에서 수만 대의 저비용 서버들을 이용하여 저장 공간 구축을 할 수 있는 분산파일시스템으로 장애에 대한 효율적인 통제 능력과 높은 입출력 처리 성능을 갖춘 대용량 데이터 처리를 위한 분산 파일 시스템입니다. GFS는 다음과 같은 주요 특징들을 가지고 있습니다.
//주요기능 풀어쓰기
- 텍스트채굴 엔진
- 텍스트마이닝 엔진은 대용량의 내·외부 비정형 데이터에 대하여 데이터의 특성, 의미와 연관성을 파악하여 의미기반 검색, 정보 재조직화, 다차원 분석을 수행함으로, 숨은 지식을 발견하고 이를 통하여 높은 지식활용, 고객관리, 위험관리, 연구개발 등의 올바른 의사결정을 할 수 있도록 숨은 지식을 발굴하여 가치화 할 수 있는 다양한 비정형 데이터 분석 기능을 제공합니다. 방대한 문서 및 정보에서 고품질의 정보 추출, 관계 추출, 자동 정보(문서) 분류, 자동 정보(문서) 군집, 자동 정보(문서) 요약 및 지능형 비정형 데이터 분석 기능 등으로 구성되어 있으며 지식정보의 검색, 분석 및 활용에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시키는 지능형 비정형 빅데이터분석 엔진입니다.
//주요특징 풀어쓰기
//주요기능 풀어쓰기
- 스트림분석 엔진
- 실시간 스트림 빅데이터분석 엔진(BlueBolt)은 다양한 장비와 생산라인의 로그, 센서 데이터와 같은 실시간 머신 데이터뿐 아니라 다양한 소스의 비정형 휴먼데이터를 융합 분석할 수 있는 실시간 스트리밍 데이터 분석 엔진입니다. 스트림 빅데이터의 실시간 인메모리 분석과 복잡한 이벤트 처리(CEP)를 통해 보안, 안보상의 이상 징후를 감지하거나 생산 라인의 문제 예측과 최적화 체계를 갖추는 것을 가능케 합니다. 특히 강력한 분산 인메모리 분석 기능은 대규모 서비스 시스템 운영/관리, 이상거래탐지(FDS; Fraud Detection System) 및 컴플라이언스와 eDiscovery를 포함한 운영 인텔리전스 (OI; Operational Intelligence) 구현을 위한 세계 최고의 성능을 제공하고 있습니다.
//주요특징 풀어쓰기
//주요기능 풀어쓰기 다양한 형식의 스트림 데이터(비정형, 반정형)를 실시간으로 수집·정제를 통하여 실시간으로 복잡한 조건의 질의 및 분석을 수행합니다. 분석한 결과들을 대시보드로 구성하여 실시간 모니터링 및 공유를 할 수 있으며 특정 조건에 일치하는 패턴이 발생하면 외부에 알림 기능을 수행합니다.
- 인지분석 엔진
- 데이터 분석 관점에서 ‘인지’는 정형화된 규칙과 사물을 표현할 때 어떤 특징으로 표현할지 찾는 것을 말합니다. 솔트룩스의 인지분석 엔진(Cognitive Engine)은 컴퓨터가 사람처럼 학습을 통해 데이터에 대한 다양한 관점을 인지하거나 예측할 수 있는 인공지능 기술이 융합 적용된 기계학습(Machine Learning) 및 심층학습 (Deep Learning) 기반의 세계 최고의 인지분석 엔진입니다.
인지분석 엔진(Cognitive Engine)은 수집된 대용량의 내·외부 빅데이터를 기계학습 및 심층학습 기반으로 사람이 찾지 못하거나 사람이 분석하기에 어려운 데이터의 특성, 의미와 데이터 간의 연관성 분석 등을 빠른 속도로 찾아낼 수 있습니다. 더 나아가 초대용량 데이터에 대한 복잡계 분석, 음성과 텍스트 간의 융합분석, 이미지와 텍스트 간의 융합분석 기능을 제공합니다.
//주요특징 풀어쓰기
//주요기능 풀어쓰기 기계학습 및 심층학습을 통한 개체명 인지분석, 감성 인지분석, 지식/소셜 네트워크 분석, 음성인식 융합분석, 이미지 인식 융합분석 등 데이터 속의 의미관계망 분석을 통해 심층 분석 기능을 제공합니다.
개체명 인지분석 기능 - 기계학습 기반의 개체명 인지분석 기능은 데이터에서 개체(회사이름, 사람이름, 지역 명칭, 날짜, 시간, 금액)를 자동으로 추출(경계 구분)하고 추출된 개체의 종류를 분류를 통하여 개체들 간의 연관 관계를 실시간 자동 분석을 할 수 있는 기능입니다.
감성 인지분석 기능 - 기계학습(Machine Learning)과 심층학습(Deep Learning) 기반 형태소, 문장구조, 개체명, 의미 등을 파악하여 토픽 별 감성 분석, 긍/부정 트렌드 분석을 처리하는 고품질, 고정밀 감성 분석(Sentiment Analysis) 기능입니다.
지식/소셜 네트워크 분석 기능 - 초대용량 웹, 소셜미디어, 이메일 및 방대한 기업이 보유하고 있는 데이터로부터 시맨틱 소셜 네트워크를 추출해 그 구조를 분석하고, 네트워크에 흐르는 지식과 상호 영향력을 기계학습 기반의 심층분석을 통하여 중심성분석, 군집분석, 최단경로 분석, 핵심 플레이어 분석, 주제별 핵심 노드 분석, 주제별 연관 노드 분석, 연관 주제별 핵심 노드 분석 등 지식네트워크 상에 유통되는 데이터에 대한 실시간 분석을 할 수 있는 기능입니다.
음성인식+텍스트 융합 분석 기능 - 사용자의 실시간 음성데이터를 입력 받아 텍스트로 변환 후 비정형 빅데이터분석 기능과 연계하여 분석을 수행하는 기능과 사용자가 보유하고 있는 테스트 데이터와 음성인식을 통한 텍스트로 변환되어진 데이터 간의 융합 분석하는 기능입니다.
- 시각분석 엔진
- 시각분석 엔진(Rainbow)은 빅데이터와 그 분석 결과를 다양한 관점에서 시각화 함으로 숨겨져 있는 패턴을 발견하고, 미래를 예측, 이해할 수 있도록 지원합니다. 단순한 개별 데이터의 시각화뿐 아니라, 서로 다른 데이터를 융합, 재구성하고 동적 대시보드를 통해 시각적분석을 가능하게 합니다.
워크벤치를 통해 다양한 시각화 라이브러리를 통해 표현되는 데이터들은 엔진 내부 임시저장소를 통해 관리되며 웹, 기업 포털 및 소셜미디어에 퍼블리싱이 가능합니다. 전통적인 BI(비즈니스 인텔리전스)와 시각화 도구의 한계를 넘어, 빅데이터로부터의 새로운 통찰력을 얻고, 데이터를 통해 문제 해결과 답을 얻도록 돕는 최고의 빅데이터 시각적분석 엔진입니다.
//주요특징 풀어쓰기
다양한 형식의 데이터소스에 연결을 하여 선택된 데이터에 대하여 연산, 필터링 및 서로 다른 데이터 소스 간의 결합이 가능하며 최종 정제된 데이터를 가지고 인터렉티브 한 시각화 요소들을 쉽게 생성하는 것이 가능 합니다. 또한 웹 서버로의 퍼블리싱을 통하여 생성한 시각화 요소를 웹 상에서 확인하거나 다른 사람들과 공유를 할 수 있는 기능을 제공합니다.//주요기능 간단히 추가
사례
- 농협: 고객의 디지털 채널 활용량과 지능형 서비스 요구가 지속적으로 증가할 것으로 예상되어, 고객의 만족도와 운영 효율설을 상승시키기 위해 콜센터 인공지능 빅데이터 시스템을 구축했다. 농협은행의 고객행복센터의 전화 상담 내용을 기록, 저장, 분석하는데 실시간 음성처리, 언어분석 처리, 대용량 분석 환경이 적용되었다. 실시간으로 텍스트 분석이 가능하도록 개발되었기 때문에 상담 데이터의 분석 결과를 바로 활용할 수 있다. 이를 통해 농협은 향후 데이터가 지속적으로 증가하거나 서비스를 증설하더라도 시스템의 인프라 확장이 유연하게 되었고, 특정시간대에 상담 전화가 몰리더라도 원활한 서비스를 제공할 수 있게되었다.
- ㈜포스코 : ㈜포스코 경영연구소(POSRI)의 GIH(Global Information Hub) 구축 사업을 맡아, 지능형 통합 검색 시스템을 구축했다. GIH는 ㈜포스코 및 패밀리사에서 자체 관리하던 국내외 사외정보를 통합관리하고 각 분야별 전문가가 분석하여 임직원에게 서비스하는 정보허브이다. 이에따라 ㈜솔트룩스는 정형데이터와 비정형 데이터에 대한 지능형 분석과 시맨틱 검색으로 보다 정확한 정보 검색과 모니터링 기능을 제공했다. 또한 동향분석, 트렌드 분석, 연관주제 분석 등 비정형 데이터에 대한 입체적인 분석을 지원하여 포스코 패밀리의 정보 경쟁력을 강화시켰다.
기술
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그래프 데이터베이스
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사례
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클라우드 서비스
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사례
- ㈜케이티 : 2014년 아마존이 자사 인공지능 비서 알렉사를 기반으로 출시한 '에코'를 시초로 세계적으로 관련 시장이 가파르게 성장하고 있다. 국내에서는 ㈜케이티, 에스케이텔레콤㈜, ㈜엘지유플러스의 통신사 3곳이 인공지능 스피커 시장을 견인하고 있으며, 글로벌 인터넷 기업들이 견인하는 북미 등 주요 국가보다는 태동이 늦었지만 가파르게 성장하고 있다. 그 중에서 ㈜케이티는 가입자 150만 명에 달하는 국내 인공지능 스피커 시장 1위 기업이며, 2017년 1월 AI 스피커 '기가지니'를 출시한 이후, 기가지니 LTE, 기가지니 버디, 기가지니2, AI메이커스키드 등 제품군을 다각화하고 있다. 기가지니는 ㈜케이티의 각 홈 서비스 플랫폼 (IPTV, 음악, 통화, 홈 사물인터넷)과 밀결합하여 동작하고, 3rd party들의 플랫폼과도 연동하여 전반적인 인공지능 생태계를 구성하고 있다. 그 중에서 이용자와 인공지능 간의 대화 품질 고도화를 위하여 ㈜솔트룩스 아담 플랫폼을 연동하였으며, 이를 통하여 광범위한 지식을 필요로 하는 생활형 심층 질의응답(QA) 서비스를 제공하고 있다.
- 우리은행 : 최근 금융 분야에서는 모바일을 비롯한 다양한 고객 서비스 채널이 확대되고 있고, 최신 인공지능 기반의 기술 트렌드에 대응하는 서비스 요구가 증가하고 있다. 우리은행은 이에따라 대 고객, 대 직원 금융서비스의 패러다임 변화를 위하여 인공지능 상담 시스템을 구축할 필요가 있었다. 그래서 우리은행은 인공지능 기술을 이용하여 고객과 실시간 상담이 가능한 챗봇 서비스 ‘위비봇’을 2017년 9월에 개시했다. 실시간 금융 상담 서비는 24시간 제공된다. '위비봇'은 기존의 질문과 답변을 고르는 단순 선택형 방식이 아닌 질문자의 의도를 파악해 상담원처럼 고객과 대화하는 방식으로 답변을 제공하며, 금융정보 외에도 일반상식 정보도 제공한다.
- 현대자동차㈜ :
- AIA생명 :
- 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) :
- 한국과학기술연구원(KIST) :
솔루션
고객 목소리 분석
공공데이터 개방
의견 채굴
지식/소셜 네트워크 분석
콘텐츠 맞춤 추천 및 개인화
신기술분석, 센싱, 예측
사물인터넷 대응 상황인지
지능형 감사/보안
각주
- ↑ David 기자, 〈AI 솔트룩스, 공모가 25,000원 최종 확정〉, 《사이언스모니터》, 2020-07-10
- ↑ 콘텐츠부 기자, 〈솔트룩스, 미국 자연어처리 최고 AI기업 Basis Technology와 파트너십 체결〉, 《조선비즈》, 2020-05-18
- ↑ 강철 기자, 〈솔트룩스 IPO, 2대주주 '정문선' 경영권 안정화 돕는다〉, 《더벨》, 2020-06-01
- ↑ 이지영 기자, 〈이경일 솔트룩스 “인공지능 원천기술로 뚝심있게 간다”〉, 《조선비즈》, 2016-04-17
- ↑ ㈜솔트룩스 아담 인공지능 - https://www.adams.ai/
- ↑ 강승만 에디터, 〈솔트룩스 ‘EVA’ 인공지능 시스템 공개…AI X 블록체인 융합 ‘ICO’ 계획도〉, 《사이언스모니터》, 2018-12-18
- ↑ 김유성 기자, 〈다마고치 같은 인공지능 '에바' 공개..솔트룩스, 내년 CBT〉, 《이데일리》, 2018-12-17
참고자료
- ㈜솔트룩스 사람인 - http://www.saramin.co.kr/zf_user/company-info/view/csn/1028113061/company_nm/(%EC%A3%BC)%EC%86%94%ED%8A%B8%EB%A3%A9%EC%8A%A4
- ㈜솔트룩스 잡코리아 - http://www.jobkorea.co.kr/Recruit/Co_Read/C/mobico
- ㈜솔트룩스 위키백과 - https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%86%94%ED%8A%B8%EB%A3%A9%EC%8A%A4
- ㈜솔트룩스 공식 유튜브 - https://www.youtube.com/channel/UCczw8k5vxmjlGQmEZYQWctg
- ㈜솔트룩스 아담 인공지능 - https://www.adams.ai/
- 이지영 기자, 〈이경일 솔트룩스 “인공지능 원천기술로 뚝심있게 간다”〉, 《조선비즈》, 2016-04-17
- 김유성 기자, 〈다마고치 같은 인공지능 '에바' 공개..솔트룩스, 내년 CBT〉, 《이데일리》, 2018-12-17
- 강승만 에디터, 〈솔트룩스 ‘EVA’ 인공지능 시스템 공개…AI X 블록체인 융합 ‘ICO’ 계획도〉, 《사이언스모니터》, 2018-12-18
- 콘텐츠부 기자, 〈솔트룩스, 미국 자연어처리 최고 AI기업 Basis Technology와 파트너십 체결〉, 《조선비즈》, 2020-05-18
- 강철 기자, 〈솔트룩스 IPO, 2대주주 '정문선' 경영권 안정화 돕는다〉, 《더벨》, 2020-06-01
- David 기자, 〈AI 솔트룩스, 공모가 25,000원 최종 확정〉, 《사이언스모니터》, 2020-07-10
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