비큐AI가 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 주관하는 ‘2026년 데이터바우처 지원사업’ 공급기업으로 선정됐다. 비큐AI는 이번 선정을 계기로 AI와 빅데이터 서비스에 활용 가능한 고품질 데이터 공급을 한층 강화한다는 계획이다. 데이터바우처 지원사업은 데이터 및 AI 산업 활성화를 목적으로 기업의 데이터 구매와 가공, 분석 등 데이터 활용 전 단계를 지원하는 정부 정책 사업이다. 이를 통해 소상공인과 중소기업, 예비창업자 등 다양한 수요기업이 데이터 기반 서비스와 제품 개발, 인공지능 기술 활용에 필요한 기반을 확보할 수 있도록 돕는다. 비큐AI는 이번 공급기업 선정에 따라 미디어 데이터와 기업정보 등 AI 학습과 빅데이터 분석, 인공지능 기술 고도화에 필요한 고품질 데이터를 수요기업에 제공할 예정이다. 데이터 기반 서비스와 제품 개발을 추진하는 기업을 대상으로 실질적인 데이터 활용 환경을 지원하는 데 초점을 맞춘다. 비큐AI는 데이터 통합 공급 플랫폼 ‘RDPLINE’을 통해 도메인별 AI와 서비스에 최적화된 데이터를 공급하고 있다. 최근에는 국내 파운데이션 모델 고도화와 실시간 서비스용 데이터 공급을 중심으로 사업 영역을 확장하며 AI·빅데이터 시
비큐AI가 국립현대미술관에 클라우드 에디션 뷰어 플랫폼 ‘위고뷰(WIGOVIEW)’를 공급하며 공공기관으로 서비스 영역을 확대했다. 언론사 중심으로 구축해 온 디지털 지면 열람 환경을 문화·예술 아카이브로 확장하며 이용 확산에 속도를 내는 흐름이다. 앞서 주요 일간지와 매거진에 적용된 기술을 공공 아카이브에 접목해 접근성과 관리 효율을 동시에 높이는 데 초점을 맞췄다. 위고뷰는 기존 PDF 기반 뷰어의 제약을 넘어 독자 중심의 편의성과 확장성을 제공하는 클라우드 뷰어 서비스다. 신문과 잡지, 소식지, 카탈로그, 사보 등 다양한 지면을 별도의 Active-X나 플러그인 설치 없이 PC, 스마트폰, 태블릿에서 고화질로 열람할 수 있다. 디바이스별 최적화 화면을 제공하며 기사 스크랩과 메모, 날짜별 간편 이동, 온라인 기사 연동 등 기능을 지원한다. 이를 통해 이용자는 지면 콘텐츠를 환경에 구애받지 않고 활용할 수 있고 서비스 제공자는 별도 서버 구축이나 운영 부담 없이 아카이브 관리와 독자 맞춤형 서비스를 구현할 수 있다. 국립현대미술관은 위고뷰를 통해 2019년부터 디지털화해 온 대중문화예술잡지 아카이브를 순차적으로 제공한다. 선데이서울, 주간경향, 주간한국
비큐AI가 영국 로이터통신의 뉴스 데이터를 국내 AI 학습용 데이터로 공급하며 글로벌 데이터 소스 확보와 국내 AI 시장 공략을 본격화했다. 이번 협력은 글로벌 3대 통신사 중 하나로 알려진 로이터 뉴스 데이터를 국내 시장에 제공하는 첫 사례로 비큐AI는 이를 기반으로 데이터 중심 AI 개발 생태계 확장을 추진한다. 회사는 글로벌 뉴스 데이터 수요가 증가하는 흐름 속에서 국내 기업들의 모델 개발과 실시간 데이터 서비스 요구가 커지고 있다는 점을 주목하고 데이터 허브로서의 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 비큐AI는 이번 파트너십을 계기로 국내외 AI 기업을 대상으로 학습용 데이터 공급을 확대하며 모델 개발과 고도화를 지원한다. 동시에 SaaS와 데이터 마켓 확장을 추진해 국제 시장에서의 경쟁력 확보에 나설 방침이다. 로이터는 1851년 설립돼 150개국에서 19개 언어로 뉴스를 제공하는 글로벌 뉴스 기관으로 사실 기반 정보에 강점을 가지고 있으며 AI 모델 학습에 적합한 고품질 데이터 소스로 평가된다. 로이터는 메타 등 글로벌 AI 기업들과도 콘텐츠 계약을 진행해 왔으며 이번 협력으로 비큐AI는 국제적 데이터 소스를 확보하는 기반을 마련했다. 비큐AI 관계자는
비큐AI가 21일 실시간 데이터 파이프라인 ‘RDPLINE’의 티저 영상을 공개했다. 영상은 AI가 사회 전반을 변화시키고 있지만 여전히 모든 질문에 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하지 못하는 문제를 지적하며, 이를 해결할 솔루션으로 RDPLINE을 소개한다. 비큐AI는 현재 AI 모델이 직면한 가장 큰 문제 중 하나로 ‘환각 현상’을 꼽았다. 회사는 신뢰할 수 있는 답변을 위해서는 최신 정보를 실시간으로 연결하는 데이터 파이프라인이 필요하다고 강조했다. 실시간 데이터가 연동되지 않은 서비스는 답변 부정확성, 오류 등으로 경쟁력을 갖추기 어렵다고 설명했다. 비큐AI는 RDPLINE을 통해 AI 모델의 판단, 예측, 답변 정확도를 높일 수 있다고 밝혔다. 자사 RDP1 모델은 최근 RAGAS 평가에서 업계 상위 5~10% 성능을 기록했으며, 문맥 정확도와 사실성 부문에서 높은 점수를 얻었다고 덧붙였다. RDPLINE은 두 가지 사업을 중심으로 추진된다. 첫째는 AI 모델 학습 및 추론 데이터 공급을 위한 ‘데이터셋 공급 파이프라인 사업’, 둘째는 AI 에이전트 플랫폼과 디바이스에 실시간·분석 데이터를 연결하는 ‘서비스 파이프라인 사업’이다. 특히 서비스
비큐AI가 자사 뉴스 검색증강생성(RAG) 모델 ‘RDP1’이 글로벌 신뢰도 평가 지표인 RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment)에서 업계 평균을 크게 웃도는 성과를 기록했다고 29일 밝혔다. 이번 결과는 RAG 시스템의 성능뿐 아니라 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 보여주는 지표로 평가된다. 비큐AI는 이번 2차 RAGAS 평가에서 RDP1이 문맥 정확도 1.0000점, 문맥 회수율 0.9689점, 사실성 0.9287점 등 전 항목에서 0.9 이상의 점수를 획득했다고 설명했다. 특히 문맥 정확도 만점은 질문에 대해 검색된 문서가 정확히 핵심 정보를 담고 있음을 보여주는 결과로, 검색 및 청킹 전략의 정교화가 성능 향상에 실질적 영향을 미쳤다는 것을 입증한다. 이 모델은 벤치마크 기준으로 업계 상위 5~10% 수준의 고성능 RAG 시스템으로 평가되며, RAG 기반 AI 시스템의 기술적 성숙도를 보여줬다는 평가를 받고 있다. RAGAS는 마이크로소프트, AWS, 메타, 오픈AI 등 글로벌 빅테크들이 활용하는 신뢰도 검증 지표로, 검색 문서의 품질과 생성 답변의 사실성을 함께 평가하는 것이 특징이다. 비큐AI는
헬로스톡은 반도체, 로봇, AI, 물류, IT 등 주요 산업군을 아우르며 시장 내 주요 기업들의 주가 동향과 전망을 정리해 전달하는 고정 기획시리즈입니다. 빠르게 변화하는 산업 트렌드 속에서 투자자들이 주목해야 할 핵심 기업과 시장 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 기업별, 종목별 최근 이슈와 증권사 리포트를 토대로 한 전망 등을 소개합니다. 비큐AI, 소버린 AI 수혜 기대...데이터 플랫폼 RDP-Line 주목 비큐AI(148780)가 차세대 공공 AI 프로젝트 ‘소버린 AI’의 수혜 기대감 속에서 주목받고 있다. 동사는 한국언론진흥재단과 저작권 유통계약을 체결한 국내 유일 상장사로, 합법적인 뉴스 활용 권한을 보유한 독점 사업자다. 현재 매출의 80% 이상을 차지하는 ‘AI-SUFFER’는 뉴스 검색·편집·스크랩 기능을 제공하는 미디어 빅데이터 솔루션이다. 그러나 성장 한계가 드러나며 최근 몇 년간 영업이익이 부진한 흐름을 보여왔다. 이에 따라 2023년 런칭한 신규 플랫폼 ‘RDP-Line’의 성과가 핵심 변수로 부상하고 있다. RDP-Line은 뉴스 기사를 AI 학습용 데이터로 전환해 공급하는 서비스로, 이미 삼성전자, SKT, KT 등 주요 기업에
LLM 기반 뉴스 서비스 상용화 신뢰성 강화하는 모델로 주목 비큐AI가 개발한 뉴스 특화 LLM+RAG 모델 ‘RDP 1’이 국제 평가 프레임워크인 RAGAS(RAG Assessment Scores)에서 전 항목 평균 0.9 이상, 일부 항목에서는 0.95에 달하는 높은 평가를 받으며 기술적 완성도를 공식 입증했다. 최근 비공개 베타 테스트(CBT)를 마무리한 RDP 1은 사실 기반 뉴스 응답의 정확성과 신뢰성을 자동으로 검증받은 첫 사례 중 하나로, LLM 기반 뉴스 서비스 상용화의 신뢰성을 강화할 수 있는 모델로 주목된다. RAGAS는 생성형 AI 모델이 문서 기반 질문에 대해 얼마나 정확하고 관련성 있는 응답을 생성하는지를 평가하는 오픈소스 프레임워크다. 기존 BLEU, ROUGE 등 텍스트 생성 지표가 담보하지 못했던 사실성(Factuality)과 응답의 맥락 일치도(문맥성)를 정량적으로 분석할 수 있다는 점에서 Microsoft, AWS, Meta, OpenAI 등 글로벌 빅테크 기업들이 RAG 시스템의 성능 검증 수단으로 채택하고 있다. RAGAS는 생성 응답의 충실성, 질문-응답 간 관련성, 문맥 내 정답 위치 정확도, 문맥 내 정답 정보 포괄성
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UPDATE: 2026년 01월 30일 20시 02분
