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식약처, 평창동계올림픽 식음료 안전관리 모의훈련

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Monday, January 15, 2018, 15:01:31

2018 평창동계올림픽 기간 중 식중독 발생 사전예방..선수촌 내 식재료 검수 및 제공음식 검식 활동 등

[인더뉴스 조은지 기자] 식품의약품안전처가 ‘평창동계올림픽 식음료 안전관리 모의훈련’을 실시한다.


식약처는 2018평차동계올림픽 대회의 성공적인 개최를 위해 조직위원회 주관으로 강릉 선수촌 식당 등에서 안전관리 모의훈련을 실시한다고 15일 밝혔다. 이번 모의훈련은 대회기간 중 식중독 발생을 사전예방하기 위해 마련됐다.


또 식중독 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 최종 점검하기 위해 실시됐다. 이날 훈련에는 식약처, 강원도에서 지원한 현장 식음료 검식관 및 검사원 40여명과 조직위원회 식음료 관계자들이 함께 했다.


이번 훈련 주요 내용은 ▲선수촌 내 식재료 검수 및 제공 음식 검식 활동 ▲식중독 신속검사 차량 운영 및 식중독 신속 검사 ▲선수촌 식당 시설 안전관리 ▲식중독 등 식품안전사고 발생에 따른 검정·역학조사, 신속대응 및 보고체계 유지 등이다.


모의훈련에는 최성락 식약처 차장을 비롯해 윤형주 식품안전정책국장 등이 참석해 식음료 안전관리 준비상황을 점검할 계획이다.


김성일 식품의약품안전처 식품안전관리과 사무관은 “식약처는 이번 모의훈련이 평창동계올림픽 심음료 안전관리에 큰 도움이 될 것”이라며 “대회기간 중 식품 사고가 발생하지 않도록 식음료 안전관리에 최선을 다할 것”이라고 말했다.

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조은지 기자 cho.ej@inthenews.co.kr

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SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

2025.07.29 15:04:04

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 LLM(거대언어모델)인 A.X(에이닷 엑스)를 기반으로 한 시각-언어모델(VLM)과 LLM 학습을 위한 범용 문서 해석 기술을 선보였다고 29일 밝혔습니다. SKT가 이날 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개한 모델은 'A.X Encoder(인코더)'와 'A.X 4.0 VL Light(비전 랭귀지 라이트)' 2종입니다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능합니다. SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였습니다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했습니다. SKT는 프롬 스크래치 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여갈 계획입니다. 자연어처리 기술에서 인코더란 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소입니다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 합니다. SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 'A.X 인코더'를 개발했습니다. 'A.X인코더'는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합합니다. 'A.X 인코더'는 1억 4900만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했습니다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE 팀에서 공개한 'RoBerTa-base'의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준입니다. 'A.X 인코더'는 1만6384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있습니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)입니다. 한국어와 관련된 시각정보 및 언어 이해뿐만 아니라 표·그래프 이해, 제조 도면 이해와 같은 기업용 애플리케이션에서 높은 성능을 보입니다. 70억개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 성능이 특징입니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며 Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 작은 모델 크기에도 불구하고 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록, 경량모델임에도 국내 모델 중에서 최상위권에 포진했습니다. 한국어 문화 및 맥락적 이해를 평가하기 위해 설계된 멀티모달 벤치마크인 K-Viscuit에서 80.2점을 기록했고 복잡한 문서 구조와 차트·표를 이해하는데 중점을 둔 KoBizDoc 벤치마크에서는 89.8점을 달성했습니다. 각각 Qwen2.5-VL32B 모델보다 뛰어나거나(72.3점) 비슷한(88.8점) 수준입니다. 이러한 성능에도 높은 효율을 자랑하는 'A.X 4.0 VL Light'는 동일한 한국어 데이터입력 시 Qwen2.5-VL32B 대비 약 41% 적은 텍스트 토큰을 사용하여 사용하는 기업들의 비용을 낮추는데 기여할 수 있습니다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했습니다.


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