이미지·영상을 인식, 분류, 생성하는 Vision AI 및 시각-언어 멀티모달 모델의 품질과 안전성을 제3자 관점에서 검증하는 전문 테스팅 서비스입니다.
인식 정확도부터 시각적 추론, 생성 품질까지 모델 배포 전 필수적인 검증 파이프라인을 제공합니다.

소개

목적

• 

  개발 단계 리스크
  조기 발견

  모델 학습·튜닝 단계에서 발생하는 인식 오류, 생성 품질 저하를 조기에 식별해 후반 수정 비용을 줄입니다.
• 

  배포 전
  최종 검증

  프로덕션 투입 직전 종합적인 품질·안전성을 확인하고, EU AI Act 등 규제 대응에 필요한 검증 근거를 확보합니다.
• 

  도입 의사결정
  근거 확보

  외부 Vision AI 제품을 도입하려는 조직이 신뢰성을 판단할 수 있는 제3자 검증 결과를 제공합니다.
• 

  운영 중
  정기 점검

  모델 업데이트, 재학습에 따른 성능 변화를 주기적으로 재검증합니다.

대상

• 

  이미지 분류·객체 검출
  ·세그멘테이션 기반 AI
  (제조 검사, 의료 영상 등)

• 

  이미지·영상 생성 AI

• 

  OCR 및 문서 인식 AI

• 

  시각-언어 멀티모달 모델
  (VQA, 이미지 설명 생성 등)

• 

  CCTV·영상 기반
  이상 탐지 AI

테스트 절차

• 1.착수

  • 모델의 서비스 목적, 대상 사용자, 배포 도메인 파악
  • 접근 방식(API/데모 환경) 및 아키텍처 현황 파악
  • 운영 시나리오 및 레퍼런스 데이터 검토

• 2.계획

  • 검증 목표 및 품질 목표 설정 (레이어별 합격 기준 정의)
  • 도메인 등급(R1~R3) 판정 및 테스트 전략 수립
  • 테스트 계획서 작성

• 3.설계- 3단계 프레임워크 적용

  • Testing Prism (레이어 분해): 모델을 Foundation → Reasoning 레이어로 나누어(멀티모달 에이전트는 Agentic 포함) 레이어별 필수 검증 항목과 메트릭을 매핑합니다.
  • Domain Filter (도메인 위험 스크리닝): 모델이 속한 도메인(의료 영상, 제조, 보안, 미디어 등)의 특화 위험과 규제 대응 요건을 반영해 테스트 케이스를 선별합니다.
  • Risk Lens (우선순위 산정): 발생 가능성과 비즈니스 영향도를 매트릭스로 분석해, 고위험 결함 위주로 에지 케이스 시나리오를 확정합니다.

• 4.환경 구축

  • API 또는 데모 환경 접근 권한 확보
  • 평가 기준이 되는 레퍼런스 데이터 및 벤치마크 세트 준비

• 5.수행

  • 레이어별·도메인별 설계된 시나리오에 따라 테스트 케이스 수행
  • 실행 중 발생한 결함(환각, 편향, 오류 등) 기록·보고
  • 재테스트·회귀 테스트 수행 및 결함 로그 정리

• 6.완료

  • 테스트 결과 및 합격 판정 기준 충족 여부 평가
  • 테스트 결과 보고서, Risk 분석 리포트, 개선 권고안 작성
  • 개선 조치 완료 후 해당 결함 영역에 대한 부분 재테스트 지원

테스트 방법

Foundation — 기초 품질 검증

Reasoning - 시각적 추론 품질 검증 (멀티모달 모델 대상)

도메인별 중점 검증 항목

기대 성과

자주 묻는 질문

• 어떤 데이터를 제공해야 하나요?

  제품 접근 권한(API 또는 데모 환경), 평가 기준이 되는 레퍼런스 데이터, 운영 시나리오 문서가 필요합니다. 세부 사항은 사전 미팅에서 확인합니다.

• 검증 기간은 얼마나 걸리나요?

  검증 범위와 모델 복잡도에 따라 다르지만 일반적으로 2~6주 내외입니다. 긴급 일정은 사전 협의를 통해 조율할 수 있습니다.

• 불합격 판정이 나오면 어떻게 되나요?

  결함 목록과 개선 권고안을 함께 제공합니다. 개선 후 해당 결함 영역에 대한 부분 재테스트 또는 전체 재테스트를 진행할 수 있습니다.

• 텍스트도 함께 처리하는 모델(예: 이미지를 설명하는 챗봇)은 어떻게 검증하나요?

  이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 제품은 Vision AI Testing과 LLM Testing을 통합 설계하여 함께 진행할 수 있습니다.

• Physical AI Testing과 무엇이 다른가요?

  Vision AI Testing은 인식·생성 모델 자체의 출력 품질에 집중합니다. Physical AI Testing은 그 인식 결과를 바탕으로 실제 물리적 제어(주행, 로봇 동작 등)까지 수행하는 시스템 전체를 검증합니다. 로봇·모빌리티에 탑재되는 Vision AI는 두 서비스를 함께 적용하는 것을 권장합니다.