와이즈스톤 와이즈스톤

AI가 세상에 나오기 전부터,어떻게 믿을 수 있는지를연구해왔습니다.

모두가 "AI를 어떻게 시험하냐"고 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 먹는 것을 이해해야 했습니다."

AI 품질의 시작점을 정의했습니다.

모두가 "데이터를 어떻게 시험하냐"는 의문을 가질 때, 와이즈스톤은 도전했습니다.
AI는 데이터를 먹고 자랍니다. 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. 데이터 품질 시험 기법을 자체 개발하고, 국제 기준으로 검증받았습니다.

2021

비정형 데이터로의 확산 - 세상 데이터의 90%를 검증 영역으로

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

2022

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

자동화 검증이 닿지 못하는 곳이 있습니다. 의미의 정합성입니다. 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

비정형 데이터 검증 자동화 도구 제공

성능을
증명하다

Chapter 02

"AI가 똑똑하다는 말만으로는 부족했습니다."

AI의 능력을 숫자로 말했습니다.

정확도 95%"라는 숫자는 무엇을 의미하는가. 전체 정확도가 높아도 가장 중요한 불량 유형만 계속 놓치고 있다면?
와이즈스톤은 AI의 성능을 진짜로 증명하는 언어와 방법론을 만들었습니다.

성능 시험 체계

Confusion Matrix 너머의 진단

단순 정확도(Accuracy)를 넘어, Precision·Recall·F1을 AI 유형별로 분리 측정합니다. 제조 결함검사 AI라면 클래스별 Recall이, 추천 AI라면 NDCG가 핵심입니다.

AI 유형별 시험 기법

6가지 AI 유형, 각각 다른 기준

언어·비전·음성·추천·예측·생성형 AI는 평가 지표 자체가 다릅니다. 와이즈스톤은 유형별 시험 기법을 독자적으로 개발하고 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.
한국표준협회(KSA)와 공동으로 세계 최초 AI+ 품질인증 체계를 개발하고 권장했습니다.

누적 AI 시험성적서 1,352 건
시험 도메인 산업군 23 개
AI 유형 커버리지 6 개
이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

AI 성능 기준 설계 및 평가 지표 선정 컨설팅

TESTING

AI 유형별 맞춤 성능 시험 및 공인 성적서 발급

ASSURANCE

AI+ 품질인증, KS 적합성 인증 지원

SOLUTION

AI 성능 모니터링 및 시험 자동화 도구

신뢰를
인증하다

Chapter 03

"성능이 좋아도 믿을 수 없다면, 쓸 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), 독성(Toxicity)을 어떻게 측정하고 보증할 것인가.
와이즈스톤은 국내 최초로 AI 신뢰성 인증 체계를 설계하고 런칭했습니다.

신뢰성의 3축

안전성 · Safety

도치 않은 유해 출력을 감지합니다. 독성 언어, 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.

  • 국내 최초 AI 신뢰성 인증 체계 런칭
  • ISO/IEC 42001 AI 관리시스템 기반 심사 기준 적용
  • AI 기본법 대응 신뢰성 시험 체계 개발 중
이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

AI 신뢰성 전략 및 규제 대응 로드맵 수립

TESTING

LLM·VLM 모델 검증

ASSURANCE

AI 신뢰성 인증, AI 기본법 대응 인증 지원

SOLUTION

신뢰성 자동 평가 및 모니터링 도구

테스트를
혁신하다

Chapter 04

"AI를 충분히 이해했기 때문에, 이제 AI를 도구로 씁니다."

AI로 AI를 더 잘 검증합니다.

테스트하는 사람이 AI를 가장 잘 이해하는 사람입니다.
와이즈스톤은 수천 건의 AI 시험 경험을 바탕으로, 기존 테스트의 한계를 극복하는 자동화 솔루션을 자체 개발했습니다.

Stone TC

AI 기반 테스트 케이스 자동 생성

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

오퍼레이션 자동화

반복 시험 오퍼레이션 전면 자동화

성적서 발급, 품질 지표 집계, 결과 리포팅 등 반복적인 시험 운영 업무를 자동화합니다. 시험 담당자가 판단에 집중할 수 있게 합니다.

AI 품질 대시보드

5년치 AI 시험 데이터를 한눈에-비교 기준이 있는 품질 관리

와이즈스톤이 보유한 2021년 이후 누적 AI 시험 데이터를 기반으로, 귀사 AI의 성능을 동종 산업·AI 유형별 벤치마크와 비교할 수 있습니다. "우리 AI가 잘 만들어진 건지" 비교 대상이 없어 막막하셨다면, 이제 기준이 생깁니다.

이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

테스트 자동화 도입 전략 및 ROI 분석

TESTING

자동화 기반 고도화 시험 및 회귀 시험

ASSURANCE

지속적 품질 보증 체계 구축 지원

SOLUTION

StoneTC, 오퍼레이션 자동화, 품질 대시보드 제공

기준을
선도하다

Chapter 05

"AI가 바꿀 세상에서, 품질의 기준도 다시 써야 합니다."

다음 AI 품질의 표준을 씁니다.

와이즈스톤은 트렌드를 따르지 않습니다.
데이터 품질 시험을 시작으로, 모델 성능 증명, 신뢰성 인증, 테스트 자동화까지. 매 단계에서 기준이 없는 곳에 기준을 만들어왔습니다.
앞으로도 그렇게 할 것입니다.

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 H2
03

글로벌 AI 품질 표준 기여

ISO/IEC JTC 1/SC 42 등 국제 AI 표준화 활동에 참여하여, 한국의 AI 품질 노하우를 글로벌 기준에 반영합니다.

협력중
04

AI 품질 교육 및 역량 생태계 구축

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

중장기
이 역량이 담긴 서비스
ADVISORY

AI 기본법·규제 대응 전략 수립, 미래 품질 로드맵

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 미래까지, 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
  • 규제·인증 대응 로드맵 설계
  • AI 유형별 시험 전략 수립
  • 데이터·모델 품질 기준 정의
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02 TESTING

숫자로 증명합니다.

국제 공인 시험성적서로, 귀사 AI의 성능과 품질을 객관적으로 증명합니다.

  • KOLAS 공인 AI 성능 시험
  • 데이터 품질 시험 (ISO/IEC 25024)
  • LLM·VLM 신뢰성 시험
  • AI+SW 통합 품질 시험
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03 ASSURANCE

공식 인증을 부여합니다.

시험을 넘어, 공식 인증으로 귀사 AI의 신뢰를 시장에 선언합니다.

  • AI 품질 현황 진단 및 갭 분석
  • 규제·인증 대응 로드맵 설계
  • AI 유형별 시험 전략 수립
  • 데이터·모델 품질 기준 정의
자세히 보기
04 SOLUTION

전략을 먼저 세웁니다.

AI 품질 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면, 먼저 길을 그립니다.

  • AI+ 품질인증 (KSA 공동)
  • 데이터 품질인증 (과기부 지정)
  • AI 신뢰성 인증
  • AI 기본법 적합성 인증 (예정)
자세히 보기

귀사의 AI가 세상 앞에 당당히 설 수 있게,
와이즈스톤이 함께합니다.

어떤 AI를 만드셨는지, 어디에 쓰이는지 말씀해주세요.
귀사에 맞는 검증 방법을 제안드립니다.

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