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[디저털경제뉴스] 사이냅소프트, 광주·전남 정보화협의회 세미나서 ‘차세대 대학 정보화 전략’ 제시

2025-09-30 | 보도자료, 사이냅 이야기

안녕하세요. AI 전문기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 ‘광주·전남 정보화협의회 세미나’에 참가하여, AI 시대를 선도할 ‘차세대 대학 정보화 전략’을 제시했다는 소식을 전해 드립니다!

이번 세미나에서는

📌 대학의 지식 자산을 깨우는 AI 전략: 대학이 보유한 방대한 행정문서와 연구자료를 RAG(검색증강생성) 기술로 활용해 LLM의 성능을 극대화하고, 데이터의 가치를 높이는 혁신적인 정보화 전략을 발표했습니다.

📌 교육·행정 혁신을 위한 핵심 AI 솔루션: 복잡한 문서(HWP, PDF 등)를 AI 학습용 고품질 데이터로 만드는 ‘사이냅 도큐애널라이저’와, 답변의 근거를 직접 하이라이팅으로 보여주는 올인원 LLM ‘사이냅 어시스턴트’를 선보였습니다.

잠들어 있는 대학의 지식 자산, AI로 가치를 더합니다!

사이냅소프트는 독보적인 문서 처리 기술을 통해 대학의 교육 및 행정 혁신을 가속화하는 데 기여하겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, 광주·전남 정보화협의회 세미나서차세대 대학 정보화 전략제시

– AI 시대, LLM 품질 좌우하는 RAG 기술의 중요성 및 문서 데이터의 전략적 활용 방안 발표
– AI 기반 문서 구조 분석 솔루션 ‘사이냅 도큐애널라이저’와 올인원 온프레미스 LLM ‘사이냅 어시스턴트’ 소개


[이미지 : 차세대 대학 정보화 전략 제시하는 사이냅소프트]

(2025년 9 29) AI 전문기업 사이냅소프트(대표 전경헌)는 목포 샹그리아비치호텔에서 지난 25~26일 열린 「2025년도 한국교육정보화재단 광주·전남지역협의회 세미나」에 참가해 대학의 방대한 문서 데이터를 활용해 LLM의 성능을 극대화하는차세대 대학 정보화 전략을 제시했다고 29일 밝혔다.

한국교육정보화재단 광주·전남지역협의회가 주최하고 세한대학교가 주관하는 이번 행사는 회원 대학의 정보화 책임자 및 실무자들이 모여 최신 정보 기술 동향을 공유하고 대학 정보화 우수사례를 나누는 자리다.

이 자리에서 사이냅소프트는 차세대 대학 정보화 전략: 생성형AI·LLM·RAG의 전략적 균형이라는 주제로 발표에 나섰다. 이번 발표는 대학이 보유한 막대한 양의 행정문서, 연구자료 등 비정형 데이터 활용이 급증하는 상황에서, 문서 데이터의 중요성을 재발견하고 이를 효과적으로 활용하는 방안을 제시했다.

특히 LLM(거대언어모델)의 환각(Hallucination) 현상을 최소화하고 최신 정보를 반영하며 답변의 투명성을 높이기 위한 핵심 기술로 RAG(검색증강생성)가 필수적임을 강조했다. 사이냅소프트는 RAG 기술의 품질은 HWP, PDF 등 다양한 문서의 구조와 내용을 AI가 얼마나 정확하게 이해하고 분석하느냐에 달려 있다고 설명했다.

이를 위해 사이냅소프트는 두 가지 핵심 AI 솔루션을 제시했다. 먼저 AI 문서 구조 분석 솔루션 사이냅 도큐애널라이저는 아래아한글(HWP), PDF 등 다양한 문서의 복잡한 표와 구조를 정교하게 분석해 LLM 학습에 필수적인 고품질 데이터를 생성한다.

이어서 공개된사이냅 어시스턴트는 보안이 강조되는 온프레미스(On-premise) 환경에서 운영되는 올인원 LLM 솔루션이다. 특히 AI 답변의 근거를 문서 뷰어에서 직접 하이라이팅으로 제시하여 사용자가 신뢰성을 즉시 검증할 수 있는 것이 특징이다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “AI 시대에 대학이 보유한 방대한 문서 데이터는 핵심적인 지식 자산이라며, “단순히 LLM을 도입하는 것을 넘어, 사이냅소프트의 독보적인 문서 처리 기술과 RAG 솔루션을 통해 데이터의 가치를 극대화하고 대학의 교육 및 행정 혁신을 가속화하는 데 기여할 것이라고 말했다.

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기사 원문 보기

[디지털경제뉴스] 사이냅소프트, ‘광주·전남정보화협의회 세미나’에서 ‘차세대 대학 정보화 전략’ 제시

[바이라인네트워크] 사이냅소프트, 광주·전남 세미나서 ‘차세대 대학 정보화 전략’ 제시

[테크데일리] 사이냅소프트, 방대한 문서 활용 LLM성능 극대화 ‘차세대 대학 정보화 전략’ 제시

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