와이즈스톤 와이즈스톤

AI가 세상에 나오기 전부터,어떻게 믿을 수 있는지를연구해왔습니다.

모두가 "AI를 어떻게 시험하는가"를 물을 때, 와이즈스톤은 이미 답을 만들고 있었습니다. 데이터에서 시작해, 모델을 거쳐, 신뢰의 기준을 세우기까지. 이것은 그 여정의 기록입니다.

데이터를
측정하다

Chapter 01

"AI를 테스트하려면, 먼저 AI가 학습하는 데이터를 이해해야 했습니다."

AI 품질의 시작점을 정의했습니다.

모두가 "데이터를 어떻게 시험하냐"는 의문을 가질 때, 와이즈스톤은 도전했습니다.
AI는 데이터를 학습하며 발전합니다.그렇다면 그 데이터의 품질을 측정하는 것이 AI 품질 검증의 출발점이라는 것, 누군가는 먼저 해야 했습니다.

2019

데이터에 대한 진심 - 국내 최초 ISO/IEC 25024 공인시험기관 인정

데이터 품질 분야에서 국제 공인을 받은 첫 번째 한국 시험기관이 되었습니다. 국제 표준(ISO/IEC) 기준에 부합하는 데이터 품질 시험 기법을 자체 개발했습니다.

2021

비정형 데이터로의 확산 - 세상 데이터의 90%를 검증 영역으로

AI가 텍스트, 이미지, 음성까지 학습하게 되면서 비정형 데이터 검증의 필요성이 폭발적으로 커졌습니다. ISO/IEC 5259-2 기반의 비정형데이터 검증 기법을 도입하고, 전용 검증 도구를 자체 개발했습니다.

2023

국가공인 데이터품질인증기관 지정 — 데이터 검증 수행

과기부 지정 국가공인 데이터 품질인증기관이 되었고, 같은 해 인공지능 데이터 검증을 본격 수행하기 시작했습니다.

2024

더 깊이, 더 넓게 - AI-Human 하이브리드 의미정확성 검증 도입

자동화 검증이 닿지 못하는 곳이 있습니다. 의미의 정확성입니다. AI와 사람의 판단을 결합한 하이브리드 검증 기법으로, 기계가 놓치는 맥락까지 잡아냅니다.

이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

데이터 품질 전략 수립부터 AI 학습 데이터 설계까지 로드맵을 함께 그립니다

TESTING

데이터 검증 서비스

ASSURANCE

과기부 지정 국가공인 데이터 품질 인증

SOLUTION

데이터 검증 자동화 도구 제공

성능을
증명하다

Chapter 02

"AI가 우수하다는 주장만으로는 부족했습니다."

AI의 능력을 숫자로 표현했습니다.

"정확도 95%"라는 숫자는 무엇을 의미하는가. 전체 정확도가 높아도 가장 중요한 불량 유형만 계속 놓치고 있다면?
와이즈스톤은 단순 정확도를 넘어 AI 유형별 특성에 맞춘 진단부터, 세계 최초의 AI 품질 인증까지 실질적인 성능을 증명합니다.

성능 시험 체계

Confusion Matrix 너머의 진단

범용적인 정확도 측정에 그치지 않고, AI 제품의 비즈니스 목적과 모델 특성에 최적화된 맞춤형 평가 체계를 적용합니다.
제조 결함검사의 미검출 최소화(Class-Recall), 추천 시스템의 순위 적절성(NDCG) 등 도메인별 핵심 지표로 진단합니다.

AI 유형별 시험 기법

AI 유형별 맞춤 기준

언어·비전·음성·추천·예측·생성형 AI는 평가 지표 자체가 다릅니다. 와이즈스톤은 유형별 테스트 기법으로 실전 검증을 완료했습니다.

AI 제품 품질 인증

AI+SW 융합 제품의 첫 인증 체계

AI 모델이 소프트웨어 제품에 탑재될 때, 기존 SW 품질 기준만으로는 부족합니다.
2020년 KSA와 공동으로 세계 최초 AI+ 품질인증 체계를 개발하고 런칭해, 현재까지 180여 건의 AI 품질 인증을 수행했습니다.

누적 AI 테스트 1,400 여 건
테스트 도메인 산업군 23 개
이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

AI 성능 기준 설계 및 평가 지표 선정 컨설팅

TESTING

AI 유형별 테스트

ASSURANCE

AI+ 품질인증, 공인 시험성적서 발급

SOLUTION

테스트 케이스 생성 도구, 테스트 자동화 도구

신뢰를
인증하다

Chapter 03

"성능이 우수해도 신뢰할 수 없다면 사용할 수 없습니다."

AI를 믿을 수 있는 기준을 만들었습니다.

LLM과 VLM의 시대가 열리면서 질문이 달라졌습니다. "이 AI가 얼마나 정확한가"를 넘어, "이 AI를 믿어도 되는가".
환각(Hallucination), 편향(Bias), 유해성(Toxicity)을 어떻게 측정하고 보증할 것인가.
와이즈스톤은 AI 신뢰성 인증 체계를 설계하고 런칭했습니다.

신뢰성의 3축

안전성 · Safety

의도치 않은 유해 출력을 감지합니다. 유해 표현, 개인정보 노출, 위험 지시 이행 여부를 체계적으로 시험합니다.

신뢰성의 3축

공정성 · Fairness

AI의 편견을 수치로 드러냅니다. 성별·연령·지역 변수에 따라 결과가 달라지는지, 표준화된 방법으로 측정합니다.

신뢰성의 3축

견고성 · Robustness

표현이 달라져도 AI가 일관되게 작동하는지 검증합니다. 파라프레이즈, 적대적 입력, 엣지케이스에 대한 저항력을 측정합니다.

  • AI 신뢰성 인증 체계 런칭
  • AI 기본법 대응 신뢰성 시험 체계 개발 중
이 역량이 담긴 서비스
TESTING

LLM·VLM 모델 검증

ASSURANCE

AI 신뢰성 인증, AI 기본법 대응 인증 지원

테스트를
혁신하다

Chapter 04

"AI 시험·검증 경험을 바탕으로, AI 기반의 테스트 방식을 도입했습니다."

AI로 AI를 더 잘 검증합니다.

AI를 누구보다 가까이서 테스트하며 현장의 니즈를 깊이 이해했습니다
와이즈스톤은 이를 바탕으로 테스트 효율을 높이는 전용 솔루션을 자체 개발했습니다.

StoneTC

AI 기반 테스트 케이스 자동 생성

요구사항과 API 명세를 입력하면 시험 케이스를 자동으로 생성합니다. 사람이 놓치기 쉬운 엣지케이스와 경계값까지 도출합니다.

수작업 케이스 설계(누락 및 한계 존재) -> AI 자동 생성 (입체적이고 꼼꼼한 도출)

Test Automation Tool

반복 테스트 수행 자동화

매일 반복되는 기초적인 테스트 업무를 자동으로 처리합니다. 단순 반복 업무를 덜어내고 핵심 검증에 집중할 수 있게 합니다.

매일 반복되는 수동 수행 (단순 리소스 낭비) -> 자동 수행 (핵심 검증에 집중)

Stone ADE

비정형 데이터 검증 도구

이미지, 텍스트, 음성 등 AI 학습에 사용되는 비정형 데이터의 품질을 검증합니다. 데이터의 결함과 편향을 사전에 점검하여 AI 모델의 신뢰성을 높입니다.

전체 육안 및 수작업 검수 (기준 모호함, 리소스 과투자) -> 데이터 자동 검증 (객관적인 품질 확보)

이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

테스트 자동화 도입 전략 및 ROI 분석

TESTING

자동화 기반 고도화 시험 및 회귀 시험

SOLUTION

StoneTC, Test Automation Tool, StoneADE

기준을
선도하다

Chapter 05

"AI가 바꿀 세상에서, 품질의 기준도 새롭게 세워야 합니다."

올바른 AI 품질을 향한 기준을 만들어 갑니다.

와이즈스톤은 데이터 품질 시험을 시작으로 모델 성능 검증, 신뢰성 인증, 테스트 자동화까지 늘 한 발 앞서 길을 만들어왔습니다.
앞으로도 품질의 기준을 세워가는 여정을 이어가겠습니다.

01

AI 기본법 대응 시험 체계 완성

2026년 시행되는 AI 기본법에 대응하는 고위험 AI 시험 기준 및 인증 체계를 개발 중입니다.
기업이 법적 요건을 충족하면서도 실질적 품질을 확보할 수 있게 지원합니다.

진행중
02

에이전트 AI 품질 기준 선제 개발

단순 추론에서 자율 행동으로 진화하는 AI 에이전트는 기존 시험 기준으로 검증할 수 없습니다.
행동 안전성, 도구 사용 정확성, 의도 해석 일치율 등 새로운 지표를 연구합니다.

2026 하반기
03

AI 품질 교육 및 역량 생태계 구축

AI 품질 전문 인력이 부족합니다. 와이즈스톤은 AI 품질 테스트 역량 교육 프로그램을 운영하고, 업계 표준 인재를 육성합니다.

중장기
이 역량이 담긴 서비스
TESTING

차세대 AI 유형별 시험 기법 개발 및 적용

ASSURANCE

글로벌 표준 기반 AI 인증 체계 선도

SOLUTION

차세대 AI 품질 도구 R&D 및 조기 제공

AI Quality Package

데이터부터 AI 제품까지, 네 가지 방법으로 함께합니다.

10년의 AI 품질 노하우가 4개의 서비스로 구조화되었습니다. 귀사의 AI 개발 단계와 필요에 따라 하나씩, 또는 패키지로 선택하실 수 있습니다.

01 ADVISORY

전략을 먼저 세웁니다.

AI 품질 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면, 먼저 길을 그립니다.

  • AI 품질 현황 진단 및 갭 분석
  • AI 유형별 시험 전략 수립
  • 데이터·모델 품질 기준 정의
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02 TESTING

전문 검증 프로젝트를 수행합니다.

다양한 산업 현장의 AI와 시스템을 대상으로 전문적인 테스팅 및 검증 사업을 수행합니다.

  • AI 시스템 및 소프트웨어 검증 사업
  • 맞춤형 테스팅 컨설팅 및 프로젝트
  • 데이터 검증 및 품질 진단 사업
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03 ASSURANCE

공식 인증을 부여합니다.

공신력 있는 KOLAS 공인시험성적서와 공식 품질 인증을 통해 제품의 신뢰성을 보증합니다.

  • KOLAS 공인 AI 성능 시험 및 성적서 발급
  • 데이터 품질 시험 및 인증 (ISO/IEC 25024)
  • AI+ 품질인증 (KSA 공동)
  • AI 신뢰성 및 적합성 인증 (예정)
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04 SOLUTION

도구로 혁신합니다.

반복되는 시험 업무를 자동화하고, AI 품질을 지속적으로 관리합니다.

  • StoneTC — AI 테스트 케이스 생성
  • 반복 테스트 오퍼레이션 자동화 도구
  • StoneADE — 비정형 데이터 검증 도구
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AI의 성능과 품질을 검증하는 가장 확실한 파트너,
와이즈스톤이 함께합니다.

어떤 AI를 만드셨는지, 어디에 쓰이는지 말씀해 주시면 됩니다.
상담으로 귀사에 맞는 검증 방법을 제안드립니다.

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