콘텐츠 AI 전문 기업 트위그팜(Twigfarm)이 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2025년 초거대AI 확산 생태계 조성’ 사업의 1차 공모에서 두 개의 주요 과제를 동시에 수주했다고 14일 밝혔다.
트위그팜이 주관기관으로 참여하는 ‘K-스톡 콘텐츠 데이터 구축’ 과제는 한국 전통문화, 자연, 음식 등 고유 콘텐츠를 기반으로 이미지-텍스트 멀티모달 데이터를 구축해 AI Hub에 공개하는 사업이다. 이번 과제를 통해 약 100만 문장의 한·영 캡션 데이터를 생산하고, CoT(Cognition of Thought) 기반의 3단계 라벨링 체계를 도입해 기존 스톡 콘텐츠의 편향성과 설명 부족 문제를 개선할 계획이다.
또한 참여기관으로 수행하는 ‘미디어·콘텐츠 비식별화 및 클린본 데이터 구축’ 과제에서는 영상 콘텐츠 내 얼굴, 자막, 로고 등 민감 요소의 자동 식별 및 제거 기술을 고도화하고, 자막 제거 클린본 영상과 객체 기반 캡션 데이터셋을 구축하게 된다.
트위그팜은 그간 자사의 영상 현지화 플랫폼 LETR WORKS를 통해 다국어 자막, 더빙, 오디오 클리닝, 화질 보정 등 콘텐츠 처리 기술을 축적해왔다. 이번 과제에서는 생성형 AI 기반 기술과 전문가 검수 체계를 결합해 정확성과 신뢰성을 강화한 AI 학습용 데이터 구축을 목표로 하고 있다.
트위그팜 측은 이번 과제 수주가 AI 학습 인프라 고도화를 통한 국내 콘텐츠 산업의 글로벌 경쟁력 확보는 물론, 향후 주권형 AI(Sovereign AI) 시대에 대비한 데이터 자립 기반 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이번 사업은 국가 AI 경쟁력 제고를 위한 전략적 과제로 추진되고 있으며, 「AI 활용 강국을 위한 정책과제집」 및 「국가지능정보화백서」 등에서 제시된 데이터 자원 확대와 공공 AI 인프라 조성, AI 주권 확보 등의 정책 방향과도 맞닿아 있다.
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Twigfarm, Ministry of Science and ICT's '2025 Super-Large AI Expansion Ecosystem Creation' 1st Public Offering 2 Projects Simultaneously Awarded
Twigfarm, a content AI specialized company, announced on the 14th that it had won two major projects simultaneously in the first public offering of the '2025 Ultra-Large AI Diffusion Ecosystem Creation' project promoted by the Ministry of Science and ICT and the National Intelligence Service (NIA).
The 'K-Stock Content Data Construction' project, in which TwigFarm is participating as the main organization, is a project to construct image-text multimodal data based on unique content such as Korean traditional culture, nature, and food, and to disclose it on the AI Hub. Through this project, approximately 1 million sentences of Korean-English caption data will be produced, and a 3-step labeling system based on CoT (Cognition of Thought) will be introduced to improve the problems of bias and lack of explanation in existing stock content.
In addition, in the 'Media and Content De-identification and Cleanbone Data Construction' project carried out as a participating organization, the technology for automatic identification and removal of sensitive elements such as faces, subtitles, and logos in video content will be advanced, and a subtitle-removed cleanbone video and object-based caption dataset will be constructed.
TwigFarm has accumulated content processing technologies such as multilingual subtitles, dubbing, audio cleaning, and image quality correction through its video localization platform LETR WORKS. In this project, the goal is to build AI learning data with enhanced accuracy and reliability by combining generative AI-based technology and an expert review system.
Twigfarm expects that this project contract will contribute to securing the global competitiveness of the domestic content industry through the advancement of AI learning infrastructure, as well as establishing a data independence foundation in preparation for the future era of sovereign AI.
This project is being promoted as a strategic task to enhance the nation’s AI competitiveness, and is also in line with the policy directions presented in the “Policy Tasks for Becoming an AI Powerhouse” and the “National Intelligence Information White Paper,” such as expanding data resources, establishing public AI infrastructure, and securing AI sovereignty.
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ツイグファーム、過期正統部「2025超巨大AI拡散生態系の造成」1次公募2つの課題同時受注
コンテンツAI専門企業Twigfarmが科学技術情報通信部と韓国知能情報社会振興院(NIA)が推進する「2025年超巨大AI拡散エコシステム造成」事業の1次公募で2つの主要課題を同時に受注したと14日明らかにした。
ツイッグファームが主管機関として参加する「K-stockコンテンツデータ構築」課題は、韓国の伝統文化、自然、食品など固有のコンテンツをベースにイメージ-テキストマルチモーダルデータを構築し、AI Hubに公開する事業だ。既存のストックコンテンツの偏りと説明不足の問題を改善する計画だ。
また、参加機関で行う「メディア・コンテンツの非識別化およびクリーンボーンデータ構築」の課題では、映像コンテンツ内の顔、字幕、ロゴなどの敏感要素の自動識別および除去技術を高度化し、字幕除去クリーンボーン映像とオブジェクトベースのキャプションデータセットを構築することになる。
ツイグファームはこれまで、自社の映像ローカライゼーションプラットフォームLETR WORKSを通じて、多言語字幕、ダビング、オーディオクリーニング、画質補正などコンテンツ処理技術を蓄積してきた今回の課題では、生成型AI基盤技術と専門家検体体系を組み合わせて精度と信頼性を強化したAI学習用データ構築を目指します。
ツイグファーム側は今回の課題受注がAI学習インフラ高度化を通じた国内コンテンツ産業のグローバル競争力確保はもちろん、今後主権型AI(Sovereign AI)時代に備えたデータ自立基盤の構築に寄与できると期待している。
今回の事業は、国家AI競争力向上のための戦略的課題として推進されており、「AI活用強国のための政策課題集」や「国家知能情報化ホワイトペーパー」などで提示されたデータ資源の拡大や、公共AIインフラ整備、AI主権確保などの政策方向とも対応している。
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Twigfarm、科学技术信息通信部‘2025超大型AI扩展生态系统创造’首次公开募股2个项目同时获奖
内容AI专业公司Twigfarm 14日宣布，在科学技术信息通信部和国家情报院（NIA）推动的“2025超大规模AI普及生态系统创造”项目的首次公开募股中，同时中标两个重大项目。
TwigFarm 作为主要机构参与的“K-Stock 内容数据构建”项目旨在构建基于韩国传统文化、自然、美食等独特内容的图像文本多模态数据，并在 AI Hub 上发布。该项目将生成约 100 万句韩英字幕数据，并引入基于 CoT（思维认知）的三阶段标注系统，以改善现有库存内容中存在的偏见和解释不足的问题。
此外，作为参与单位开展的“媒体与内容去标识化及Cleanbone数据构建”项目，将推进视频内容中人脸、字幕、logo等敏感元素的自动识别与去除技术，构建去字幕的Cleanbone视频和基于对象的字幕数据集。
TwigFarm 通过其视频本地化平台 LETR WORKS 积累了多语言字幕、配音、音频清理和图像质量校正等内容处理技术。该项目的目标是通过结合基于生成式 AI 的技术与专家评审系统，构建准确性和可靠性更高的 AI 学习数据。
Twigfarm 希望通过本次项目合同，通过推进 AI 学习基础设施建设，为确保国内内容产业的全球竞争力做出贡献，并为未来自主 AI 时代奠定数据独立基础。
该项目作为提升国家人工智能竞争力的战略任务推进，符合《建设人工智能强国的政策任务》和《国家情报信息白皮书》中提出的扩大数据资源、建立公共人工智能基础设施、确保人工智能主权等政策方向。
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Twigfarm, ministère des Sciences et des TIC, 1re offre publique de financement pour la création d'un écosystème d'expansion de l'IA à très grande échelle d'ici 2025. Deux projets ont été attribués simultanément.
Twigfarm, une société spécialisée dans le contenu d'IA, a annoncé le 14 avoir remporté simultanément deux projets majeurs lors de la première offre publique du projet « 2025 Ultra-Large AI Diffusion Ecosystem Creation » promu par le ministère des Sciences et des TIC et le Service national de renseignement (NIA).
Le projet « K-Stock Content Data Construction », auquel TwigFarm participe en tant qu'organisation principale, vise à construire des données multimodales image-texte basées sur des contenus uniques tels que la culture traditionnelle coréenne, la nature et la cuisine, et à les diffuser sur AI Hub. Ce projet permettra de produire environ un million de phrases de données de légende coréen-anglais, et d'introduire un système d'étiquetage en trois étapes basé sur la CdT (Cognition of Thought) afin de remédier aux problèmes de biais et de manque d'explication dans les contenus existants.
En outre, dans le cadre du projet « Media and Content De-identification and Cleanbone Data Construction » mené en tant qu'organisation participante, la technologie d'identification et de suppression automatiques d'éléments sensibles tels que les visages, les sous-titres et les logos dans le contenu vidéo sera avancée, et un ensemble de données de sous-titres vidéo et de sous-titres basés sur des objets et sans sous-titres sera construit.
TwigFarm a développé des technologies de traitement de contenu telles que le sous-titrage multilingue, le doublage, le nettoyage audio et la correction de la qualité d'image grâce à sa plateforme de localisation vidéo LETR WORKS. Ce projet vise à générer des données d'apprentissage par l'IA avec une précision et une fiabilité accrues en combinant une technologie générative basée sur l'IA et un système d'évaluation par des experts.
Twigfarm espère que ce contrat de projet contribuera à garantir la compétitivité mondiale de l'industrie nationale du contenu grâce à l'avancement de l'infrastructure d'apprentissage de l'IA, ainsi qu'à établir une base d'indépendance des données en préparation de la future ère de l'IA souveraine.
Ce projet est promu comme une tâche stratégique visant à améliorer la compétitivité de l’IA du pays et est également conforme aux orientations politiques présentées dans les « Tâches politiques pour devenir une puissance de l’IA » et le « Livre blanc sur l’information et le renseignement national », telles que l’expansion des ressources de données, la mise en place d’une infrastructure publique d’IA et la sécurisation de la souveraineté de l’IA.
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