제조 현장에 AI를 도입했지만, 실제로 운영되는 사례는 많지 않다. 수많은 제조 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 양산 라인에 안착하지 못한 채 사라졌다. 이 문제를 기술 한계로만 설명하는 시선도 여전하다. 그러나 라온피플 윤기욱 CTO는 제조 AI의 실패 원인을 전혀 다른 지점에서 짚는다. “제조 AI는 기술 문제가 아니라 운영 구조의 문제”라는 것이다. GPU 인프라와 AI 전문 인력을 전제로 설계된 기존 접근 방식은 오래된 생산 라인과 복잡한 공정 환경을 가진 제조 현장과 충돌할 수밖에 없었다. 여기에 데이터 관리, 모델 유지, 성능 저하 대응이라는 현실적인 과제가 더해지며 제조 AI는 ‘도입은 했지만 쓰이지 않는 기술’로 남았다. 라온피플은 제조 AI 플랫폼 ‘NAVI AI PRO’, 통합 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’, 생성형 AI 기반 지능형 관제 ‘Odin AI’, AI 에이전트 ‘HI FENN’을 통해 이 구조적 한계를 재정의하고 있다. 여기서는 제조 AI와 생성형 AI가 어떻게 ‘현장에서 살아남는 기술’로 전환되고 있는지를 짚는다. 제조 AI는 왜 현장에 정착하지 못했나 제조 AI는 오랫동안 ‘도입 대비 효과가 불분명한 기술’
슈퍼브에이아이는 포항공과대학교 전자전기공학과 로봇학습연구실과 인공지능 및 로보틱스 분야의 상호 협력을 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양측은 로봇이 물리적 환경을 인지하고 판단하는 피지컬 AI 기술 고도화에 나선다. 포스텍의 로봇 연구 역량과 슈퍼브에이아이의 실전형 데이터 인프라 기술을 결합해 차세대 로봇 AI 기술의 상용화를 가속화한다는 계획이다. 양 기관은 AI 및 로보틱스 관련 공동 기술 개발과 연구를 추진하고, 학술 활동과 정보 교류를 통해 산학협력 기반의 지식재산 창출에도 협력한다. 슈퍼브에이아이는 포스텍 전자전기공학과 로봇학습연구실에 고품질 AI 데이터 구축과 관리, 모델 학습까지 가능한 MLOps 솔루션인 슈퍼브 플랫폼을 지원한다. 로봇이 복잡하고 예측 불가능한 실제 환경에서 정확하게 사물을 인지하고 임무를 수행하기 위해서는 고도화된 학습 데이터가 필수적인 만큼, 데이터 인프라 측면에서 협력의 의미가 크다는 설명이다. 슈퍼브에이아이는 이번 포스텍과의 협력을 중심으로 피지컬 AI 구현을 위한 연구 개발을 본격화하고 있다. 단순한 소프트웨어를 넘어 로봇과 중장비 등 하드웨어와 결합해 가상 환경에 머물던
알티엠 이 2차전지 제조기업 L사에 공정 모니터링용 CCTV 영상을 활용한 이상 탐지 AI 솔루션을 개발·납품했다. 이번 프로젝트는 별도의 설비 교체 없이 기존 공정 감시용 CCTV 인프라만으로 2차전지 용접 불량을 99.9% 이상 정확도로 탐지한 것이 특징이다. 해당 솔루션은 현재 해외 3개 생산 공장에 적용돼 운영 중이며 추가 확산도 추진되고 있다. 알티엠은 제조·에너지·자동차 산업 현장을 중심으로 AI 기반 공정 모니터링과 이상 탐지, 품질 검사 솔루션을 공급해 온 기업으로 이번 사례를 통해 기존 인프라를 활용한 고정밀 공정 이상 탐지 기술력을 입증했다. 프로젝트 초기 단계인 1차 PoC는 2024년 10월부터 12월까지 진행됐다. 알티엠은 2차전지 생산 공정 중 특정 구간을 대상으로 일반 CCTV 영상을 수 초 단위로 분석해 공정 이상과 불량을 실시간으로 탐지했으며 이 과정에서 99% 이상의 정확도와 안정적인 실시간성을 확인했다. 2025년 1월부터 본격 적용된 양산 프로젝트에서는 솔루션이 해외 3개 공장 생산 라인에 설치됐으며 실제 운영 환경에서도 99.9% 이상의 탐지 정확도를 유지하고 있다. 알티엠은 현장 운영 중 새롭게 발생하는 불량 유형에 대
AI 기술이 성숙 단계로 접어들면서 기업의 고민은 단순한 도입 여부를 넘어 지속 가능한 운영 전략으로 이동하고 있다. 특히 AI 활용이 본격화될수록 특정 데이터 구조나 플랫폼에 대한 종속성은 비용 증가와 확장성 제약, 기술 선택의 경직성으로 이어지며 새로운 리스크로 부상하고 있다. 이러한 문제의식 속에서 B2B 테크 전문 채널 토크아이티는 아이크래프트와 함께 ‘AI 시대 기업이 반드시 고민해야 할 무종속 데이터·AI 전략’을 주제로 오는 1월 20일 오후 2시 온라인 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나에서는 AI 환경에서 무종속 전략이 왜 중요한지에 대한 배경부터 짚는다. 모든 기업이 동일한 전략을 선택해야 한다는 전제 대신, 기업의 규모와 업종, AI 활용 단계에 따라 무종속 전략이 언제, 어떤 방식으로 필요해지는지를 현실적인 관점에서 분석한다. 데이터 확보·저장·처리·활용 전 과정에서 종속성을 최소화하는 기술 구조와 선택 기준도 함께 소개된다. 이어 AI와 머신러닝 서비스를 안정적으로 확장하기 위한 AI·ML Ops 환경이 주요 주제로 다뤄진다. 발표에서는 기존 DevOps와 달리 AI·ML Ops가 데이터 품질 관리, 모델 재학습, 운영 안정성까지 함께 고
반도체 제조 현장은 복잡한 공정 구조와 부족한 불량 데이터, 폐쇄적 운영 환경 등으로 인해 AI 적용 속도가 더딘 분야다. RTM이 공개한 Meta-aware MLOps 기반 EHM(Equipment Health Manager) 플랫폼은 이러한 장벽을 정면으로 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 공정·설비별 메타 정보를 활용하는 데이터 파이프라인, 자동 모델 생성·배포 구조, 헬스 스코어 기반 이상 탐지, 가스 누출·플라즈마 아킹·웨이퍼 센터링 이상까지 감지하는 맞춤형 모델 등을 결합해 AI를 양산 환경에 안정적으로 적용할 수 있는 체계를 제공한다. 제조사가 직면한 “AI를 쓰고 싶지만 적용이 어렵다”는 딜레마를 풀어내는 현실적 해법으로 주목받고 있다. 반도체 제조업에 AI 적용이 어려웠던 이유와 산업적 배경 반도체 산업은 전 세계 제조업 중에서도 가장 복잡한 생산 구조를 갖고 있다. 수백 단계 공정, 장비·레시피마다 다른 프로세스 조건, 설비 편차, 웨이퍼별 데이터 변동성이 동시에 존재한다. 이런 환경에서 AI를 적용하기 위해서는 막대한 양의 정제된 데이터와 공정적 이해가 필요하지만, 반도체 제조는 근본적으로 불량률이 낮아 ‘불량 데이터가 희소한 산업’이라는
AI·데이터 중심 워크로드가 폭발적으로 증가하면서 기존 가상화 인프라의 한계가 빠르게 드러나고 있다. 고가 GPU 자원을 효율적으로 운영하고 AI 워크로드를 민첩하게 확장하기 위해 기업 인프라는 클라우드 네이티브(Cloud-Native) 구조로의 재정의가 요구되고 있다. 토크아이티는 12월 10일 오후 2시 수세(SUSE)와 함께 이러한 변화에 대응하기 위한 AI-Ready 인프라 전략을 제시한다. 클라우드 네이티브 전환은 자동화와 민첩성 확보를 통한 운영 최적화, AI·DevOps·MLOps 등 차세대 워크로드 지원, GPU·스토리지·네트워크 자원의 효율적 활용을 가능하게 한다. 이를 통해 기업은 전체 비용 절감과 투자 대비 성과 향상을 기대할 수 있다. 수세는 이번 웨비나에서 VMware 대체 사례를 포함해 AI 인프라 현대화, 하이브리드·엣지 클라우드 확장 등 실제 적용 사례를 중심으로 AI-Ready 인프라 로드맵을 소개할 예정이다. 웨비나 참가는 무료이며, 토크아이티 홈페이지(https://talkit.tv/main/events/3608)에서 사전 등록 후 참여할 수 있다. 헬로티 이창현 기자 |
마키나락스는 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가에서 ‘A, A’ 등급을 획득했다고 11일 밝혔다. 회사는 미래에셋증권을 주관사로 선정하고, 2026년 상반기 기업공개(IPO)를 목표로 상장을 추진할 계획이다. 기술특례상장을 위해서는 한국거래소 지정 평가기관 2곳에서 A-BBB 이상의 등급을 받아야 한다. 마키나락스는 올해 진행된 기술성평가에서 나이스디앤비와 이크레더블 두 평가기관으로부터 각각 ‘A’ 등급을 받았다. 이는 산업 특화 AI 기술의 경쟁력과 핵심 제품 ‘런웨이(Runway)’의 사업 확장성을 공식적으로 인정받은 결과다. 마키나락스는 제조, 국방 등 도메인에 특화된 고성능 버티컬 AI를 개발하는 산업 특화 AI 기업으로, 다양한 산업 현장에서 쌓아온 상용화 경험을 바탕으로 100건 이상의 핵심 특허를 보유하고 있다. 특히 ‘AI 기반 설계 및 최적화’ 분야에서는 삼성전자에 이어 국내 두 번째로 많은 특허를 확보하고 있다. 마키나락스가 독자 개발한 ‘런웨이’는 AI 운영의 전 주기를 지원하며 폐쇄망 환경에서도 안정적인 AI 운영을 보장하는 플랫폼이다. 마키나락스는 이를 기반으로 제조 분야를 넘어 국방, 금융 등 보안이 중요한 영역으로 사업을 확장하
슈퍼브에이아이가 신용보증기금의 ‘제14기 혁신아이콘’으로 선정됐다고 10일 밝혔다. 혁신아이콘은 신기술 또는 혁신적인 비즈니스 모델을 보유한 스타트업이 유니콘 기업으로 성장할 수 있도록 지원하는 신용보증기금의 대표 스케일업(Scale-up) 프로그램이다. 오늘의집, 루닛, 퓨리오사에이아이, 두나무, 밀리의서재 등 주요 기업이 과거 혁신아이콘으로 선정돼 유니콘 기업으로 성장하거나 업계에서 기술력을 인정받은 바 있다. 이번 제14기에는 총 143개 기업이 지원해 약 29대 1의 경쟁률을 기록했으며, 슈퍼브에이아이를 포함한 5개 기업이 차세대 유니콘 후보로 최종 선정됐다. 신용보증기금은 선정 기업에 3년간 최대 200억 원의 신용보증, 0.5%의 최저 보증료율, 협약은행 추가 지원, 해외진출 및 컨설팅 등 금융·비금융 서비스를 제공한다. 슈퍼브에이아이는 제조, 모빌리티, 물리보안, 관제 등 산업 분야에 특화된 AI 솔루션을 제공하는 비전 AI 전문 기업이다. ‘슈퍼브 플랫폼(Superb Platform)’과 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’ 등 올인원 MLOps 기반 솔루션을 운영하고 있다. 슈퍼브 플랫폼은 방대한 데이터를 효율적으로
국가전략기술 인재 확보 위한 ‘세계 인력지도’ 첫 구축 과학기술정보통신부는 30일 서울에서 제22회 미래인재특별위원회를 열고, 국가전략기술 인재 확보를 위한 ‘세계(글로벌) 인력지도’를 최초로 구축했다고 밝혔다. 이번 회의에서는 ‘국가전략기술 세계 인력지도 분석(양자 분야)’과 ‘국가전략기술 인재 산업 수요 분석(인공지능 분야)’ 안건이 심의·의결됐다. 이번 인력지도는 양자 기술 분야 논문을 기반으로 각국의 핵심 연구자 분포와 연구 협력 네트워크를 데이터화해, 한눈에 확인할 수 있도록 한 것으로 국가전략기술 인재 확보 정책의 기초 자료로 활용된다. 분석 결과, 양자 분야에서는 중국과 미국이 중점 기술 전반에서 가장 많은 연구자를 보유하고 있었으며, 한국은 양자컴퓨팅 10위, 양자통신 및 센싱 분야 12위권에 위치했다. 특히 미국과 중국은 전체 연구자의 과반을 차지했으며, 상위 1% 핵심 연구자의 경우 미국은 산업계(Google, IBM 등), 유럽은 학계 중심, 한국은 학계에 집중된 것으로 나타났다. 연구자 이동 분석에서는 최근 10년간 미국과 중국이 양자 분야 전반에서 순유입국으로 나타났으며, 한국도 양자컴퓨팅 21명, 양자통신 10명, 양자센싱 16명의
AI 비전 솔루션 전문기업 라온피플(Laon People)이 ‘2025 AI 머신비전 컨퍼런스’에서 Smart Factory 생태계 조성을 위한 ADC(Automatic Defect Classification) System을 선보였다. 인세용 실장은 “AI와 비전, MLOps를 통합한 ADC System은 제조 현장의 품질 데이터를 실시간 분석하고 생산라인 전체를 하나의 네트워크로 연결하는 플랫폼”이라며 “스마트팩토리 구현의 실질적 A to Z 솔루션”이라고 설명했다. 라온피플은 AI 비전 검사 기술을 중심으로 반도체·디스플레이·2차전지·모빌리티 등 다양한 제조 공정에서 자동화 시스템을 구축해 온 기업이다. 이번 ADC System은 단순 검사 장비가 아닌 AI 모델 운영·검수·배포·학습·피드백까지 통합 관리하는 MLOps형 패키지 플랫폼으로, 제조 현장의 생산성과 품질 안정성을 동시에 높인다. AI 비전과 MLOps의 결합, 전 공정 품질 데이터 자동 피드백 ADC System은 라온피플의 AI 비전 솔루션 ‘NAVI AI PRO’와 MLOps 플랫폼, 그리고 산업안전 모니터링 구성요소가 결합된 형태다. 시스템의 핵심은 현장에서 수집된 비전 데이터를 기반으
아콘소프트가 AI 클라우드 전문기업으로의 도약을 위해 사명을 ‘칵테일아이오’로 변경했다고 17일 밝혔다. 이번 사명 변경은 급변하는 인공지능 시대에 맞춰 클라우드 기술과 AI의 융합을 통한 새로운 비즈니스 가치 창출을 목표로 한 전략적 전환의 일환이다. 칵테일아이오는 자사 솔루션 ‘칵테일 클라우드’를 중심으로, 클라우드 네이티브 기술 기반의 컨설팅, 인프라 구축, 운영 자동화, DevOps, 컨테이너 및 쿠버네티스 등 다양한 분야에서 업계 선도적 기술력을 입증해왔다. 이번 사명 변경을 계기로 회사는 기존 클라우드 네이티브 역량을 한 단계 발전시켜, AI 모델 운영(MLOps), AI 인프라 최적화 등 AI 클라우드 전 영역으로 사업을 확장할 계획이다. 이영수 대표는 “이번 사명 변경은 단순한 이름의 변화가 아니라 우리의 기술 정체성과 미래 방향성을 함께 담은 선언”이라며 “‘변화(Change), 혁신(Innovation), 아이디어(Idea), 스피드(Speed)’라는 네 가지 핵심 가치를 중심으로 AI 클라우드 시대를 선도하는 글로벌 기업으로 성장하겠다”고 밝혔다. 칵테일아이오는 향후 ▲AI 클라우드 플랫폼 개발 ▲AI 기반 글로벌 솔루션 제공 ▲AI 서비
클라우데라가 IDC 마켓스케이프 ‘2025년 아태지역 통합 AI 플랫폼 평가’에서 리더로 선정됐다. IDC는 이번 평가에서 기업들의 전략과 역량을 종합적으로 분석했으며, 클라우데라의 생성형 AI·에이전틱 워크플로우 역량과 엔터프라이즈급 거버넌스, 보안, 운영 기능을 높이 평가했다. 리무스 림 클라우데라 아시아태평양 및 일본 지역 수석 부사장은 “리더로 인정받은 것은 모든 데이터 위치에서 AI를 실현하겠다는 클라우데라의 비전을 입증하는 것”이라며 “보안과 규제 준수라는 과제를 해결하면서 기업이 AI를 대규모로 책임 있게 도입할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 클라우데라 플랫폼은 금융, 통신, 헬스케어, 공공기관 등 규제가 엄격한 산업에서도 책임감 있는 AI 확장을 지원하도록 설계됐다. IDC는 클라우데라의 강점으로 ▲세분화된 정책과 감사 추적 기반 거버넌스 ▲데이터 엔지니어링, MLOps, LLMOps, 생성형 AI 오케스트레이션을 포함한 에이전틱 워크플로우 ▲글로벌 AI 기업들과의 협력 및 인수합병을 통한 기능 확장 ▲로우코드·노코드 AI 스튜디오 제공 등을 꼽았다. 클라우데라는 AI 워크벤치, AI 인퍼런스, 컴플라이언스 거버넌스 기능 등으로 AI 에이전
세이지가 9월 3일부터 5일까지 인천 송도컨벤시아에서 열리는 ‘국제 첨단 반도체 기판 및 패키징 산업전(KPCA Show 2025)’에 참가한다. KPCA Show는 국내 유일이자 최대 규모의 반도체 기판 및 패키징 전시회로, 올해는 LG이노텍, 삼성전기, 심텍 등 국내외 250여 개 기업이 참여해 역대 최대 규모로 개최된다. 세이지는 이번 전시에서 자사의 AI 기반 머신 비전 솔루션 ‘세이지 비전(SAIGE VISION)’을 중심으로 PCB 제작 과정에서 발생하는 결함을 자동 검출하는 실시간 데모를 선보인다. 단순한 시연을 넘어 현장에서 바로 적용 가능한 기술력과 실용성을 보여주는 것이 핵심이다. 특히 PCB 제작 결함 검사와 더불어 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영, 모니터링까지 관리할 수 있는 ‘MLOps 플랫폼’을 함께 소개하며, 제조 현장에서 지속적으로 최적화 가능한 AI 운영 환경을 제시할 예정이다. 세이지 비전은 딥러닝 알고리즘을 활용해 기존 룰 베이스 검사 방식이 놓치던 비정형적 결함까지 빠르고 정확하게 검출하는 것이 특징이다. 제품 표면의 불규칙적 손상이나 미세한 결함을 인식해 불량 여부를 판단하고, 이차전지와 PCB 산업을 비롯한 다양한
카카오엔터프라이즈가 26일 서울 aT센터에서 열린 오픈인프라 한국 사용자 모임 주최 연례 컨퍼런스 ‘오픈인프라데이즈코리아 2025’에서 카카오클라우드 기반의 가상머신(VM) 마이그레이션 전략과 머신러닝 자동화 방안을 발표했다. 오픈인프라데이즈는 오픈스택을 비롯한 다양한 오픈 인프라 및 클라우드 네이티브 기술을 주제로 국내외 전문가들이 최신 기술 트렌드와 경험을 공유하는 자리다. 카카오엔터프라이즈는 ‘VM 마이그레이션 전략 및 사례 분석’, ‘쿠브플로우 생태계에서 완성하는 머신러닝 워크플로우’ 등 두 개 세션을 통해 기술 역량을 소개했다. 국민기 카카오엔터프라이즈 클라우드솔루션팀 매니저는 VM 마이그레이션 준비 과정에서 고려해야 할 5R 전략 ▲재호스팅(Rehost) ▲재구성(Replatform) ▲재설계(Refactor) ▲재구축(Rebuild) ▲교체(Replace)를 소개했다. 특히 애플리케이션 변경 없이 클라우드로 이전하는 재호스팅과 일부 설정 최적화만을 적용하는 재구성 사례를 비교하며 상황별 대응 방안을 제시했다. 국민기 매니저는 “VM 마이그레이션 준비 시 하이퍼바이저·가상 디스크 포맷 호환성, OS 및 애플리케이션 지원 여부를 점검하고, 데이터 마
아이브는 제조업에 특화한 비전 파운데이션 모델(VFM) 기반 검사 솔루션인 ‘아이비전(AiVision)’을 공식 출시했다고 26일 밝혔다. 이 혁신적인 AI 검사 시스템은 제조업 현장의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고, 품질 검사 자동화의 새로운 전환점을 마련할 것으로 기대된다. 가트너는 2026년까지 AI 프로젝트의 60%가 준비되지 않은 데이터로 인해 실패할 것이라고 전망하며, 특히 데이터 확보가 어려운 제조업의 특성을 지적했다. 기존의 범용 AI 모델을 제조업에 적용하려면 방대한 결함 데이터를 수집하고, 기계 ID, 타임스탬프, 배치 번호 등 다양한 메타데이터를 정제하는 복잡한 과정이 필요했다. 그러나 이러한 과정에서 학습되지 않은 신규 불량에 대한 대응력이 떨어져 현장 활용에 제약이 있었고, 불량 데이터를 수작업으로 수집하고 라벨링하는 데 소요되는 시간과 비용이 과도해 많은 제조업체들이 AI 도입을 포기하기도 했다. 아이브는 이러한 문제를 해결하기 위해 비지도학습 AI 모델을 기반으로 한 아이비전을 개발했다. 이 시스템은 양품 데이터만 학습해도 예상되는 불량을 AI가 자동으로 생성하여 검출할 수 있도록 설계되었다. 또한, 학습되지 않은 신규 불량
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 02월 05일 18시 19분
