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VERIFAI-X

데이터·모델·AI 시스템 전반을 통합 검증하여 신뢰 가능한
AI 품질을 확보하는 End-to-End AI 검증 플랫폼

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고객 니즈

  • 희귀 · 위험 상황
    데이터 부족

    실제 환경에서 극한/위험 상황 확보가
    어려워 AI 성능 검증 한계 발생

  • 데이터 편향(Bias) 및
    커버리지 부족

    특정 환경·조건에 치우친 데이터로
    인해 모델 성능 불안정성 발생

  • AI 시스템 전체 검증
    필요성 증가

    비결정적 AI 특성으로 인해
    기존 SW 테스트 방식 적용 어려움

  • 데이터–모델–서비스까지
    End-to-End 검증 요구 증가

    데이터–모델–서비스까지
    End-to-End 검증 요구 증가

  • 글로벌 규제 대응 필요
    (EU AI Act 등)

    ODD 기반 데이터 커버리지 및
    안전성 입증 요구 확대

핵심 기능

  • VERIFAI-M (Model 검증)

    VERIFAI-M (Model 검증)

    • AI 모델 전 lifecycle 검증(Model/Data/Test/Evaluation/History)
    • 적대적 공격, 메타모픽 테스트, 뉴런 커버리지 분석
    • ISO 기반 정량 평가 및 XAI 분석 지원
  • VERIFAI-A (Agentic AI 검증)

    VERIFAI-A (Agentic AI 검증)

    • LLM/에이전트 테스트 자동화 (테스트케이스 자동 생성)
    • LLM-as-a-Judge 기반 정성 평가
    • 멀티턴 대화 및 시나리오 기반 검증
  • VERIFAI-D (데이터 검증)

    VERIFAI-D (데이터 검증)

    • 데이터 커버리지 및 사각지대 분석
    • 의미 기반 데이터 탐색 및 부족 데이터 자동 탐지
    • 데이터 편향 및 위험 구간 진단
  • VERIFAI-V (데이터 생성/증강)

    VERIFAI-V (데이터 생성/증강)

    • 위험/희귀 상황 데이터 합성 생성
    • 환경 변화 (날씨, 시간, 객체 삽입 등)
    • 현실에서 불가능한 상황 재현

도입 효과

  • AI 신뢰성 검증 체계 구축

    데이터–모델–서비스까지
    전 단계 검증

  • 데이터 한계 극복 (희귀 상황 대응)

    합성 데이터로 위험/희귀 상황 보완

  • 검증 자동화 및 비용 절감

    테스트 자동 생성 및 평가 자동화

  • AI 품질 가시성 확보

    성능 변화 추적 및 리포트 자동화

  • 규제 대응 및 인증 기반 확보

    EU AI Act 등 글로벌 규제 대응 가능

적용 사례

  • 자율주행 AI 모델 검증 사례
    Case

    자율주행 AI 모델 검증 사례

    대상
    자율주행 객체 인식 / End-to-End 모델
    상황
    희귀 상황(야간, 악천후 등) 데이터 부족
    도구적용
    VERIFAI-D로 데이터 분석 → VERIFAI-V로 데이터 생성 → VERIFAI-M 검증
    결과
    데이터 커버리지 확보 및 모델 성능 안정성 향상
  • AI 에이전트 서비스 검증 사례
    Case

    AI 에이전트 서비스 검증 사례

    대상
    챗봇 / AI Agent 시스템
    상황
    비결정적 응답 및 평가 기준 부재
    도구적용
    VERIFAI-A 기반 테스트 자동화 + LLM 평가
    결과
    응답 품질 정량화 및 검증 자동화
  • 국방/특수 환경 AI 검증 사례
    Case

    국방/특수 환경 AI 검증 사례

    대상
    국방 영상 분석 / 감시 AI
    상황
    위험 환경 데이터 확보 불가
    도구적용
    VERIFAI-V 기반 합성 데이터 생성
    결과
    위험 상황 대응 성능 확보

지원 범위 및 환경

지원 모델 Image Classification, Object Detection, Segmentation, Tabular, Text Generation, E2E Driving
OS 환경 Windows 10 이상, Linux (Debian, RPM 계열)
지원 프레임워크 PyTorch, Keras, TensorFlow / Python 기반 AI/ML 개발 환경 지원
하드웨어 요구사항 CPU 8 Core 이상 / GPU 30 TFLOPS 이상 / RAM 32GB 이상 / Storage 40GB 이상

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