설립 5년차
2017년 설립
45명
사원 수
벤처기업
기업형태
5억 원
매출액
(2020년 기준)
세계 최초 음성복제
가상음성 Bible 출시
국내 최초
가상음성 길안내 서비스,
티맵 셀럽 콘텐츠 공급
2020년까지 누적 특허 출원
및 등록 건수
중소벤처기업부
아기유니콘200 선정
2017년 설립된 자이냅스는 인공지능, 빅데이터 솔루션을 바탕으로 높은 수준의 자연어 처리 기술을 보유한 기업이다. 자연어(Natural Language) 기술이란 AI가 사용자의 의도나 요청을 파악해 답변을 제공하는 것으로 자이냅스의 자연어기술 엔진은 복잡한 한국어의 구문이나 형태도 정확히 파악해 적은 데이터로 정확한 추론을 파악하는 게 특징이다. 이러한 기술을 적용해 2018년 6월 지방선거용 챗봇 ‘로엘‘과 제19대 대통령선거 챗봇 ‘로즈‘를 각각 출시해 눈길을 끈 바 있다. 선거에 사용된 챗봇들은 선거일정이나 투표소 안내, 주요 뉴스 등 다양한 선거 정보를 제공하는 인공지능 봇이다. 2020년 총선에도 더욱 새로워진 모습의 총선봇 ‘나엘‘이 찾아올 것이다. 자이냅스만의 ‘음성합성’ 기술도 눈에 띈다. 현재 자체 기술 고도화를 진행중으로 자이냅스의 음성합성 기술로 최근 박원순 서울시장이 구글 전 회장 에릭슈미츠 면담 당시 가상음성 프리젠테이션을 실시하여 호평받은 바 있다. 탄탄한 기술력을 인정받은 자이냅스는 설립 4년 만에 서울시, 과기부 등 각종 정부 기관으로부터 인정받아 4차 산업혁명 시대를 이끄는 전문 기업으로 도약했다.
자이냅스 자연어 이해(Natural Language Understanding) 엔진은 한국어 고유의 모호한 구문, 형태에 근거해 설계된 General-Specific 방식을 통한 추론 기능을 탑재하고 있어 적은 데이터로도 인텐트를 정확히 파악해 올바른 답변을 제공한다.
빅데이터에서 공통된 주제를 가진 항목끼리 묶어내는 해당 기술은 LDA(Latent Dirichlet Allocation)와 자체 기술을 결합해 주제 및 주제간 관계를 추론한 내용을 시각화해 출력한다.
자이냅스는 기존에 수기로 진행했던 데이터 Labeling 작업을 Semi-supervised Learning을 사용해 Auto Labeling으로 고도화시켰다. 이에 보유한 데이터의 일부만 레이블링하더라도 전체 데이터에 대한 레이블링을 수행해 비정형 빅데이터 분석의 효율성과 정확성을 개선할 수 있다.
자이냅스는 Facenet 기술을 응용해 문서 데이터의 성격을 분류하고 문서 내 문장을 좌표로 계산해 인공지능이 인식할 수 있도록 했다. 또한, Triplet loss 기법을 통해 좌표 간 각도, 거리를 계산하고 인공 지능은 반복학습으로 이를 조절하며 데이터 클래스를 분류한다.
자이냅스의 MRC 기술을 적용할 경우 기존 홈페이지 혹은 그룹웨어의 성능을 개선해 정보를 효율적 으로 찾고 정보 공유 수준을 높일 수 있다. 사용자가 일일이 문서를 읽고 해답할 필요 없이 MRC가 질문에 대한 답변을 바로 제시한다.
음성의 특징을 추출하는 Mel Filter Bank 알고리즘과 딥러닝을 활용해 적은 음성 데이터로도 빠른 시간 안에 자연스러운 음성합성이 가능하다.
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의견을 나누며 배우는 사람
안녕하세요. 자이냅스 데이터분석팀 선임컨설턴트 김대웅입니다. 데이터분석팀(Data Analytics)은 데이터를 기반으로 넓은 범위의 업무를 수행하는 부서예요. 그 중 저는 데이터 분석 업무를 위해 필요한 프로세스를 구성하고 프로젝트에 투입돼 데이터 기획과 프로젝트 PM의 역할을 맡고 있죠. 정부에서 스타트업을 대상으로 운영하는 지원 프로그램이 있는데, 해당 사업을 위한 제안, 보고서 작업도 담당하고 있어요.
새로운 분야에 대한 거부감 없이 잘 받아들이는 능력이 필요해요. 또한, 리서치 능력과 페이퍼 작업을 잘 수행할 수 있는 워딩 능력도 중요하죠. 다만 이러한 역량은 단 기간에 쌓을 수 없기에 경험을 쌓으며 충분히 숙달할 수 있다고 생각해요.
안녕하세요. 자이냅스 Speech Synthesis팀에서 근무하는 김기완입니다. TTS(Text to Speech) 모델의 학습을 위한 데이터 준비 작업을 수행해요. TTS 모델을 학습하기 위해 녹음된 음성 파일을 문장이나 길이를 기준으로 개별 음성 파일로 분할하는 일이죠. 개별 음성과 일치하는 텍스트를 준비하거나 이후 검수와 전처리 작업을 거쳐 모델 학습을 위한 준비를 마무리하는 업무를 수행한답니다.
직무를 수행하는 데 필요한 이론과 프로젝트 경험을 갖는 게 제일 중요해요. 저도 기계공학을 전공한 비전공자 출신인데요. 비전공자라 스스로 부족하다고 느끼지 말고 현재 준비한 것과 역량이 전공자에 비해 부족하지 않으며, 할 수 있단 자신감을 어필해보세요.
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