유빅, 신개념 정보유출 예측방지 솔루션 ‘Lit i View 이메일 감사 시스템’ 출시

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한국유빅
2014-03-07 09:00
서울--(뉴스와이어)--국제 소송 지원 서비스를 제공하는 UBIC(미국 NASDAQ, 도쿄 TSE 주식 거래소 상장, 이하 ‘유빅’)은 인공지능 테크놀로지를 활용하여 정기적으로 사내 이메일 커뮤니케이션을 감사 할 수 있는 ‘Lit i View 이메일 감사 시스템’을 출시한다.

IT 기술의 눈부신 발전과 기업들의 글로벌 시장진출 확대라는 잠재적 상황에 보다 효과적인 대응을 위해, 정기적으로 직원의 업무상 이메일을 분석하여 사전에 위험 요소를 예측할 필요성이 대두되고 있다. 그러나 지금까지의 소프트웨어는 그 과정이 매우 번거롭고 방대한 시간이 소요되어 심도 깊은 이메일 분석에 어려움이 많았다.

또한 PC당 저장되는 데이터 양이 기하급수적으로 증가해 빅데이터 시대라고 정의되는 현재의 이메일 분석 작업은 이전과 비교할 수 없을 만큼의 정확성과 효율성을 필요로 한다. 이에 따라 기업에서는 이에 따른 막대한 소요 비용과 관련된 전문 인력 확보 등이 점차 큰 이슈로 제기되고 있다.

유빅이 출시하는 Lit i View 이메일 감사 시스템은 이메일 분석 전 시스템에 학습시킨 선별기준에 따른 인공지능 기반의 자동 이메일 분석 프로세스가 진행된다. 이는 기존 법률 전문가와 감사관들에 의해 진행된 작업 대비 4,000배 빠른 리뷰 속도와 90% 이상의 높은 정확도를 나타내며 전체적 과정의 예산을 절감할 수 있는 계기를 마련했다.

Lit i View 이메일 감사 시스템은 Predictive Coding 이라는 유빅의 독자적인 기술을 활용한 정기적인 이메일 분석을 통해 사전에 위험 요소를 발견함으로써, 정보 유출과 잠재적 위험 요소를 차단하는 효과적인 안전장치 역할을 제공한다. 또한 세계 최초로 개발된 이 서비스는 기업의 컴플라이언스 보장 측면에서도 이상적이라고 평가된다.

앞서 유빅은 방대한 데이터의 정확한 분석 결과 산출을 위해 세계 최초로 인공지능을 기반으로 하는 한국어 Predictive Coding 기술을 개발한 바 있다.

이는 특정한 증거의 내용을 기준으로 공통된 패턴을 솔루션에 학습시킨 후 이 패턴에 따라 이메일의 자동 분류 프로세스가 이뤄져 전체적 분석시간을 대폭 단축시켰고, 분석 결과의 정확도가 함께 향상되는 결과로 이어졌다.

또한, 기존의 소프트웨어들이 단순한 이메일의 수신-발신일, 수신-발신자와 해당 이메일의 주제 분석에 국한되었다면, 유빅의 신개념 이메일 감사 시스템은 다각도의 인적 상호관계 분석 기능을 통한 담당자별 커뮤니케이션 분석과 기업 간 커뮤니케이션 검토 과정을 통해 표면적으로 드러나지 않았던 모든 교류상황을 확인할 수 있게 한다.

유빅의 ‘Lit i View 이메일 감사 시스템’은 4월 1일 일본을 시작으로, 향후 한국, 미국, 중국, 대만을 포함한 다른 지역에도 서비스가 확대될 예정이다.

비용과 시간, 효율성 측면에서 탁월한 경쟁력을 가진 유빅의 신개념 이메일 감사 솔루션 ‘Lit i View 이메일 감사 시스템’은 다음과 같은 3가지 핵심요소를 가지고 있다.


1) Behavior Informatics
Behavior Informatics란 정보과학(통계학, 수학, 데이터 마이닝 패턴 인식 기술 등)과 행동과학(심리학, 범죄학, 사회학 등)을 융합한 개념이다. 기존의 접근 방식이 과거의 사건을 분석해 증거를 찾는데 국한되었다면, Behavior Informatics는 행동과 커뮤니케이션의 패턴을 분석해 사전 위험요소를 탐지해내는 것을 목표로 한다.

2) Artificial Intelligence
유빅은 방대한 데이터의 분석 결과를 보다 정확하고 신속하게 산출하기 위해 인공지능을 기반으로 하는 Predictive Coding이라는 기술을 개발했다.
기존의 접근 방식이 키워드 기반의 조사 과정을 통한 이메일 추출에 한정되어 선택한 키워드를 포함하지 않는 이메일이 선별 과정에서 제외되는 문제가 있었다면, Predictive Coding 기술은 특정한 분석 패턴을 시스템에 직접 학습시킨 자동 분석 프로세스를 통해 보다 정확하고 신속하게 관련 이메일을 선별할 수 있게 한다.

3) Machine Learning
일반적으로 이메일을 선별하기 위해서는 지속적인 키워드의 도입과 수정, 삭제하는 반복 작업과정이 필요했다. 하지만 유빅의 시스템 학습기능은 기존 분석과정을 거친 이메일과 관련이 있는 특정 패턴을 시스템에 통합하고 업데이트된 키워드를 자동적으로 반영하여 더욱 정확한 선별 작업을 가능하게 한다.

한국 유빅(UBIC Korea) 소개
UBIC은 아시아 언어에 특화된 이디스커버리 솔루션 및 서비스를 제공하는 이디스커버리
전문 기업이다. 이디스커버리 및 포렌식 서비스를 비롯해 한국어, 일본어, 중국어(CJK) 및
영어로 작성된 전자문서 처리에 대한 다양한 경험과 전문 기술을 보유하고 있다. 이러한 UBIC의 전자 증거자료 처리 기술력과 노하우는 기업들이 요구하는 국제소송 및 내부조사, 해외 부패방지법, 제조물 책임조사 등 다각적인 분야의 지원으로 이어지고 있다. 유빅은 미국 사법부, 국제 무역 위원회, 증권거래 위원회 등과 관련된 300건 이상의 조사 및 법률, 행정심리와 한국과 일본, 중국, 대만, 싱가포르 등에서 700건 이상의 기업 내부조사 경험을 보유하고 있다.

유빅은 2007년 일본TSE 주식 거래소 상장에 이어, 2013년 미국NASDAQ 증권 거래소에 상장되었다. 또한, 한국 유빅은 지난2009년 한국에 진출한 이후 국내 굴지의 대기업들을 주 고객사로 활발한 활동을 이어가고 있다.

웹사이트: http://www.ubic.co.kr

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