프론테오코리아, AI 리뷰 툴 'KIBIT Automator'에 새로운 알고리즘 탑재

2023-06-23

- 인간의 뛰어난 직관적 판단 능력에서 착안해 개발한 핵심 기술을 인공지능에 적용


프론테오코리아는 자체개발 AI 리뷰 툴 ‘KIBIT Automator(이하 키빗 오토메이터)’에 새롭게 개발한 알고리즘을 탑재했다고 밝혔다. 이 알고리즘은 사람이 색조를 한눈에 인지할 때와 같은 뛰어난 직감적 판단 능력을 재현한 독자적인 알고리즘이다.


국제소송에서의 이디스커버리(전자증거개시)나 디지털 포렌식을 위한 리뷰를 수작업으로 하는 것은 매우 어렵다. 이메일, 문서, 이미지 등 기업에 누적되는 방대하고 다양한 전자 데이터 속에서 정해진 기한 내에 데이터를 모두 검토해야 하는 한편, 증거에 필요한 자료를 모두 정확하게 찾아내야 하기 때문이다. 검토자 별 능력에 따른 리뷰 품질의 차이로 인한 문제나 데이터량에 따른 막대한 인프라 투자비용 또한 해결해야 할 문제다.


키빗 오토메이터는 리뷰 작업의 효율성을 높임과 동시에 고품질의 결과를 내는 데 기여하는 AI 툴이다. 기존 키빗 오토메이터에는 2가지 각기 다른 형태의 알고리즘이 탑재되어 데이터의 총량이나 결과값의 비중 등에 따라 적합한 알고리즘을 적용해 탁월한 효과를 가져왔다.


이번에 탑재된 새 알고리즘은, 기존의 두 알고리즘이 가지고 있는 각각의 장점을 더해, 더 높은 정밀도와 정확도를 구현한 것이다. 인간의 시각적 직관성에서 착안해 개발한 이 알고리즘은 ‘컬러 배스 효과(Color Bath Effect)’에서 영감을 받았다. ‘컬러 배스 효과’란 사람이 찾고자 하는 한 가지 요소에 집중하기 시작하면, 여러 무리 속에서도 원하는 것 만을 한눈에 무의식적으로 빨리 찾아낼 수 있다는 심리적 현상을 일컫는 말이다. 마치 사람이 전체 색들 속에서 뉘앙스를 색조를 파악하듯이 한눈에 보는 것처럼, 인공지능이 중요도가 다른 여러 단어들이 포함된 하나의 문서 데이터를 직관적으로 판단해 직관적인 해석 정확도를 높이는 것이다.


새 알고리즘의 탑재로 키빗 오토메이터는 단어 별 중요도의 평가를 관련이 있는 정도를 양[+]의 개념으로 나타낼 뿐 아니라, 관련이 없는 정도의 수준 또한 음[-]의 개념으로 설명할 수 있게 되었다. 이에 더해 전체 문서의 증거 관련성을 산출하는 것뿐 아니라, 한 문서 내에서 특히 관련성이 높은 부분을 하이라이트 하는 기능도 추가로 선보인다. 이로 인해 인공지능이 특정 문서에 대해 증거 관련성이 높다고 산출한 이유를 설명할 논거를 제시할 수 있게 되었다. 일반적으로 여타의 인공지능이 어떤 이유로 이러한 결과값을 냈는 지 그 원리와 근거를 제시하기 어렵다는 점에서, 이와 대조적으로 키빗 오토메이터의 신규 알고리즘은 그 결과값에 대한 높은 신뢰도를 가진다는 장점이 있다.

해당 알고리즘을 이미 탑재하고 있는 프론테오 타 솔루션을 통한 자체 분석 결과에 따르면, 전체 데이터의 20% 열람 단계에서 연관성이 높은 데이터의 추출률은 기존 82.5%에서 현재 99.5%까지 그 정밀도가 향상된 것으로 확인됐다. 해당 알고리즘은 범용성이 높아 향후 프론테오의 다양한 솔루션에 적용해 기능을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 보고 있다.


프론테오코리아는 새 알고리즘을 탑재한 키빗 오토메이터를 통해, 복잡하고 다양한 기업의 소송 및 조사 대응 시 효율성과 효과성 모두를 만족할 수 있는 솔루션을 개발하며 고품질의 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.






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