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[IT뉴스]텔레픽스, 항공우주 도메인 검색 모델로 AI 성능 평가서 세계 2위

온카뱅크관리자

2026-02-03 09:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">글로벌 검색 벤치마크 RTEB에서 매개변수 10억 개 이하 모델 세계 2위 기록<br>다국어 항공우주 도메인 특화 검색 벤치마크 ‘스텔라’ 자체 구축</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8nkDn9d8TX">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1d14bd68b4c696caa66ad11d76db2404e1f70158ebe62e96ff4a19fd1fe77632" dmcf-pid="6LEwL2J6SH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/mk/20260203090307284dici.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="fIjcdBMVS5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/mk/20260203090307284dici.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="8065b766b8a32d46737f7899c1cbf8502b767c212db63b7bf36647e4e3613d9f" dmcf-pid="PoDroViPvG" dmcf-ptype="general">
           우주 AI 종합 솔루션 기업 텔레픽스는 항공우주 전문 기술 문서를 정확하게 검색하는 자사 AI(인공지능) 모델 ‘픽시1.0(PIXIE-v1.0)’이 글로벌 성능 평가에서 상위권에 올랐다고 3일 밝혔다.
          </div>
          <p contents-hash="a7b095d1c79842d5f52883f68405591ad8c09f4ec6dbe5a9f90f946fcfe82893" dmcf-pid="QgwmgfnQlY" dmcf-ptype="general">픽시1.0은 항공우주·위성·국방 등 고도의 전문 기술 문서를 대상으로 의미 기반 검색을 할 수 있도록 설계된 항공우주 도메인 특화 정보 검색 모델이다. 위성 설계 문서, 기술 규격서, 운용 매뉴얼 등 방대한 항공우주 기술 문서를 자연어 질의로 보다 수월하게 검색할 수 있도록 설계됐다. 위성용 에이전트 AI 솔루션 샛챗(SatCHAT)의 성능 고도화를 위해 개발됐으며, 앞서 공개한 픽시 프리뷰(PIXIE-Preview)에 이어 이번 1.0에서는 도메인 특화 검색 성능을 정량적으로 검증하는 데 중점을 뒀다.</p>
          <p contents-hash="91c6769ea5554a99efc664f91a2fa6e83fd5930b373e0532f0a79b56ca60c4ec" dmcf-pid="xarsa4LxWW" dmcf-ptype="general">이 모델은 최근 허깅페이스(Hugging Face) 플랫폼을 통해 공개된 글로벌 검색 벤치마크 RTEB(Retrieval Embedding Benchmark, 검색 임베딩 성능 평가 지표)의 매개변수 10억(1B)개 이하 모델 부문에서 세계 2위를 기록했다. 해당 부문에는 글로벌 빅테크와 연구기관이 공개한 다수의 임베딩 모델이 포함돼 있다.</p>
          <p contents-hash="2758d10802b3b2126289496354064fda7ce66dde573e44d9fc00bd09b59b1e8c" dmcf-pid="y9xR9ZB3Cy" dmcf-ptype="general">RTEB는 기존 임베딩 모델 평가 표준으로 활용돼 온 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark, 대량 텍스트 임베딩 벤치마크 리더보드)를 확장한 차세대 검색 벤치마크로, 테스트 데이터 위주의 점수 경쟁이 아닌 실제 산업 환경에서의 AI 모델 정보 검색 성능을 평가하는 데 초점을 맞췄다. 법률·금융·의료·코드 등 고난도 도메인을 기반으로 모델의 실질적인 산업 활용 가능성을 검증할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="c2c7bfeb37a0206579cfe89d1dcfe297cf2b6a965a37c0359d2f4df211757fde" dmcf-pid="W2Me25b0hT" dmcf-ptype="general">해당 부문의 1위 모델을 포함해 대부분은 법률·금융·의료·코드 등 여러 도메인을 포괄하는 범용 모델인 반면, 텔레픽스의 픽시1.0은 항공우주 도메인과 한·영 기술 문서에 집중했음에도 글로벌 상위권 성과를 냈다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9b5bac0312a8f1e7da52401090da84f34ec498f7868357fb8917fd14b40378c5" dmcf-pid="YVRdV1Kpyv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[텔레픽스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/mk/20260203090308547nrpl.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="4P9VpSFYCZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/mk/20260203090308547nrpl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [텔레픽스]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="1111f1bcf35de4a09f41ecebe2a820512066fc606724accbc5b11073686d4ae3" dmcf-pid="GfeJft9UCS" dmcf-ptype="general">
           회사 측은 이번 결과가 모델 규모 확장이 아닌 도메인 특화 데이터 정제와 학습 품질 개선만으로도 높은 검색 성능을 달성할 수 있음을 보여준 사례라고 평가했다. 특히 전문 용어와 약어가 복잡하게 얽힌 항공우주 문서 환경에서도 의미 기반 검색이 안정적으로 작동해 산업 현장 적용 가능성을 확인했다는 설명이다.
          </div>
          <p contents-hash="1a8d7f15d34590903716c940a4292be1a4d95f5d685acdce393870d9950ba135" dmcf-pid="H4di4F2uSl" dmcf-ptype="general">또한 텔레픽스는 RTEB에서 직접적으로 다루지 않는 한국어를 포함한 다국어 항공우주 도메인 검색 성능을 검증하기 위해 자체 구축한 검색 벤치마크 ‘스텔라(STELLA)’를 활용한 추가 평가를 진행했다. 그 결과 픽시1.0은 파라미터 규모 대비 우수한 검색 정확도를 보였으며, 언어·도메인 특화 검색 역량을 안정적으로 확보한 것으로 확인됐다. 스텔라는 항공우주 전문 문서를 기반으로 구성된 다국어 정보 검색 벤치마크로, 항공우주 도메인에 특화된 공개 검색 평가 기준이 거의 없는 현실적 한계를 보완하기 위해 설계됐다.</p>
          <p contents-hash="73cf01198786ee99d5cd6324d5837f6cfdac29d08e4ed87fe1d6937d7bdd6d24" dmcf-pid="X8Jn83V7Ch" dmcf-ptype="general">텔레픽스는 픽시1.0을 오픈소스로 공개했으며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 시스템에서 전문 기술 문서 검색을 위한 핵심 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.</p>
          <p contents-hash="8869a1c4c184b0a977f998c43e46c78d78f9754cca912ed8c7e193bc2aaabb20" dmcf-pid="Z6iL60fzvC" dmcf-ptype="general">텔레픽스 권다롱새 데이터사이언스 부문장은 “이번에 공개한 픽시1.0은 프리뷰 단계에서 제시한 방향성을 유지하되, 항공우주 도메인 검색 성능을 보다 안정적으로 고도화하는 데 집중해 성능 평가에서 우수한 성적을 냈다. 픽시와 스텔라가 향후 도메인 특화 정보 검색 연구와 실제 응용을 위한 기초 자료로 활용되기를 기대한다”며 “텔레픽스는 우주 도메인에 특화된 AI 하드웨어·소프트웨어 통합 솔루션 기업으로, 실제 위성 산업에서 유용하게 활용 가능한 AI 모델과 솔루션 고도화에 집중할 계획”이라고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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