유베이스 그룹이 한국정보통신과 협력해 AI 라우팅봇 솔루션 구축에 나선다. 양사는 지난 22일 서울 중구 한국정보통신 본사에서 AI 라우팅봇 솔루션 구축을 위한 업무협약을 체결했다. 협약식에는 목진원 유베이스 대표와 임명수 한국정보통신 부회장 등이 참석했으며, 양사는 이번 협업을 통해 지향하는 방향과 비전을 공유하고 성공적인 AI 라우팅봇 구축을 위한 역할과 협력 방안을 논의했다. 양사는 앞서 2024년 한국정보통신의 디지털 전환을 위해 유베이스의 AICC(AI Contact Center) 솔루션을 전자지급결제대행업계 최초로 도입했다. 카드 단말기 ‘이지체크’, 스마트폰 카드결제 ‘이지페이’, 포스 솔루션 ‘이지포스’ 등 한국정보통신이 보유한 데이터와 AICC 솔루션을 연계해 운영해 왔다. 음성을 텍스트로 변환하는 STT 기술을 적용해 생성형 AI가 상담 내용을 자동 요약하는 등 안정적인 운영을 통해 상담사의 업무 편의성과 상담 품질을 동시에 개선했다. 이번 협업에서는 한국정보통신 대리점과 가맹점의 상담 운영 데이터를 수집·분석해 AI 라우팅봇 솔루션을 구축한다. 이를 통해 평일 야간과 주말, 공휴일에도 대형 프랜차이즈와 소상공인 가맹점에서 대리점으로 인입되
다종·이기종 로봇 통합 제어 및 실시간 3차원(3D) 관제 솔루션 로보뷰X(RoboViewX) 글로벌 론칭 북미·유럽 시장 타깃 현장 실증 데이터 기반 글로벌 판로 개척 및 파트너십 구축 예고 스페이스뱅크가 내년 1월 개막하는 국제전자제품박람회(CES 2026)에서 자사 차세대 로봇 통합 관제 플랫폼 ‘로보뷰X(RoboView)’를 글로벌 무대에 선보인다. CES는 미국소비자가전협회(CTA)가 주관해 매년 1월 미국 라스베이거스에서 개최되는 글로벌 정보통신기술(ICT) 융합 전시회다. 글로벌 빅테크 기업들이 한해의 혁신 기술 트렌드를 정의하는 자리로 알려져 있다. 내년 전시회는 오는 1월 6일(현지시간)부터 나흘간 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 슬로건으로 열린다. 스페이스뱅크가 이 자리에서 공개하는 로보뷰X는 지능형 로봇 관제 솔루션을 표방한 제품이다. 다종·이기종 로봇을 단일 플랫폼에서 통합 관리하는 차세대 기술 방법론으로 주목받고 있다. 이 가운데 영상·센서·행동 데이터를 기반으로 로봇의 움직임, 작업 이력, 잠재적 위험 요소 등에 대한 정보를 제공한다. 무
우리가 사용하는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 금형에 주입해 동일한 제품을 대량 생산하는 사출성형 공정을 통해 만들어진다. 그러나 공정 조건이 조금만 달라져도 불량이 발생하기 쉬워, 그동안 제조 현장에서는 숙련자의 경험과 감에 크게 의존해 왔다. 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식 단절이 우려되는 가운데, 국내 연구진이 인공지능으로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있도록 지원하는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고 그 성과를 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다. 연구는 기계공학과와 이노코어 PRISM-AI 센터가 공동으로 수행했다. 첫 번째 성과는 환경 변화나 요구 품질에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 목표 품질이 바뀔 때마다 숙련자가 반복적인 시행착오를 거쳐 공정 조건을 다시 설정해야 했다. 연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해 확산 모델(Diff
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
생성형 AI·Physical AI·사업 전략을 하나로 묶은 통합 연구 조직 연구개발(R&D)부터 실증·상용화까지, AI 전환 전담 체계 구축 AI 솔루션 전문기업 지미션이 인공지능 전환(AX) 기술의 연구와 사업화를 전담하는 조직을 신설하며 본격적인 기술·시장 연계 전략에 나섰다. 지미션은 지난 15일 ‘AX융합연구소’를 공식 개소하고, 생성형 AI부터 물리 기반 AI까지 아우르는 통합 연구 체계를 구축했다고 밝혔다. 이번 연구소 출범은 AI 기술 고도화에 머무르지 않고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 전환 솔루션을 만들어내겠다는 전략의 연장선으로 해석된다. AX융합연구소는 △Gen.AI를 담당하는 Axiom팀 △Physical.AI 중심의 AXLab팀 △R&D 및 사업 전략을 총괄하는 AXR&D팀 등 3개 조직으로 구성된다. 기술 개발, 실증, 사업화까지 한 조직 안에서 연결하는 구조가 특징이다. 지미션은 이를 통해 연구 성과가 시장으로 이어지는 속도를 높이고, B2B 중심의 AI 전환 수요에 보다 민첩하게 대응한다는 구상이다. Axiom팀은 대규모 언어모델(LLM) 엔지니어링과 VLM 기반 OCR, RAG 프레임워크 개발, 비정형 문
아크릴이 16일 코스닥 시장에 상장하며 글로벌 AX 선도 기업으로의 도약을 공식화했다. 아크릴은 2011년 설립 이후 자체 개발한 통합 AX 플랫폼 조나단을 기반으로 공공, 의료, 보험 등 다양한 산업 분야에서 AI 전환을 지원해 왔다. 단순한 AI 모델 개발을 넘어 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 운영에 이르는 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 기술력을 바탕으로 기술특례상장을 통해 코스닥 시장에 입성했다. 아크릴은 도메인 특화 AX 솔루션을 기반으로 실제 수익화가 가능한 사업 모델을 구축해 왔다. 삼성서울병원, 카톨릭 성모 병원, 연세의료원, 경북대 병원 등 국내 주요 대학 병원들과 협력해 식약처 품목 허가를 받은 의료 인공지능 기반 소프트웨어 의료 기기를 개발했으며, 이를 통해 조기 검진부터 예후 예측과 관리까지 이어지는 인공지능 병원 구현을 위한 특화형 AX 인프라 시장을 확대하고 있다. AI 인프라 비용 절감 기술 역시 아크릴의 주요 성장 축으로 제시됐다. 조나단에 적용된 GPU 운영 최적화 기술은 GPU 자원 활용률을 높여 기업의 AI 운영 비용 절감을 지원한다. 이 같은 기술은 AI 하드웨어 중심 시장 환경에서 AX 인프라 기술 경쟁력으로 평가받
한국딥러닝은 문서 AI 솔루션 딥 에이전트를 체험할 수 있는 데모 플랫폼 ‘딥 에이전트 랩’을 정식 출시했다고 16일 밝혔다. 딥 에이전트는 딥 OCR과 딥 파서로 구성된 문서 AI 솔루션으로, 각 기능을 독립적으로 실행할 수 있다. 딥 에이전트 랩에서는 문서 업로드만으로 두 기능의 처리 과정을 각각 체험할 수 있으며, 한국딥러닝 홈페이지를 통해 바로 이용할 수 있다. 딥 에이전트는 OCR과 파서를 별도의 AI 엔진으로 분리해 제공한다. 사용자는 업로드한 문서에 대해 딥 OCR만 실행해 표 감지, 텍스트 추출, 좌표 정보 등을 확인하거나, 딥 파서만 실행해 문서 구조 분해와 필드 추출 결과를 개별적으로 검증할 수 있다. 딥 OCR은 HTML, JSON, CSV, 엑셀, PDF 포맷으로, 딥 파서는 JSON, HTML, PDF 포맷으로 데이터를 출력한다. 이러한 독립 실행 방식은 기업이 실제 도입 환경에서 각 기술을 개별적으로 평가할 수 있도록 지원하며, LLM이나 RAG 시스템 적용 전 문서 처리 품질을 사전에 검증할 수 있도록 한다. 딥 에이전트 랩에서는 PDF, JPG, PNG 스캔본, 촬영 이미지, 일부 오피스 문서를 업로드할 수 있다. 플랫폼은 로그인
국내 전자계약 시장 1위 모두싸인이 AI 기반 계약관리(CLМ) 혁신 전략을 발표하며 새로운 10년 성장 비전을 제시했다. 창립 10주년을 맞아 개최한 기자간담회에서 모두싸인은 전자서명을 넘어 계약 생애주기 전체를 자동화하는 ‘AI 계약운영 플랫폼’으로의 전환을 공식화했다. 모두싸인은 간담회에서 신규 솔루션 ‘모두싸인 캐비닛(Cabinet)’을 공개했다. 캐비닛은 계약 저장소 수준을 넘어 계약서를 자동으로 읽고 분류하며 일정·리스크·의무 이행 등을 지능적으로 관리하는 차세대 계약운영 플랫폼이다. 기업은 별도의 수작업 없이도 계약서를 체계적으로 관리할 수 있으며 중요한 이슈를 AI가 자동 감지해 알려주는 등 관리 효율이 크게 향상된다. 이용자 경험 개선도 강화됐다. 캐비닛에는 OCR, 대규모언어모델(LLM), 도메인 지식베이스가 결합된 AI 엔진이 탑재돼 계약서 유형 분류와 메타데이터 추출 정확도가 높아졌다. 향후 모두싸인이 제공하는 eSign, Form, Review, Cabinet 전 제품군이 단일 AI 인텔리전스 레이어에서 연결되도록 설계되어 계약 데이터가 제품 간 단절 없이 흐르도록 지원한다. 이는 기업의 계약 데이터가 ‘운영 자산’으로 전환되는 기반이
노타는 LG AI연구원과 거대 언어 모델(LLM) ‘엑사원(EXAONE)’의 사업화를 위한 파트너십 계약을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 파트너십은 노타의 기술을 엑사원에 적용해 시너지를 창출하고, 노타 솔루션을 기반으로 공동 사업 협력을 추진하는 내용을 포함한다. 양사는 이를 통해 AI 시장 확대를 목표로 긴밀한 협력 체계를 구축하게 됐다. 이번 협력을 기반으로 양 사는 엑사원의 시장 활용성을 높이기 위한 구체적 협력 구조를 마련했다. LG AI연구원은 노타 기술을 활용해 다양한 산업 현장에서 엑사원을 활용할 수 있도록 기술 지원 효율성을 강화하고, 노타는 엑사원이 다수의 디바이스에서 구동될 수 있도록 지원하며 새로운 사업 기회를 확보하게 됐다. 엑사원은 LG AI연구원이 개발한 차세대 거대 언어 모델로, 자연어·이미지 등 멀티모달 데이터를 동시에 처리할 수 있으며, 뛰어난 추론 능력과 언어 이해·생성 기능을 갖춘 모델이다. 서버 환경뿐 아니라 온디바이스 환경에서도 활용이 가능하다는 점에서 경쟁력을 지닌다. 노타의 AI 경량화 기술은 엑사원과 같은 대규모 AI 모델의 연산량과 메모리 사용을 크게 줄여 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동되도록 지원한다.
문서 분석 플랫폼 ‘도큐먼트.AI API(Document.AI API)’ 공식 출시 수식·표·차트·섹션 등 문서 구조 정밀 분석·보존 기능 탑재 거대언어모델(LLM)·검색증강생성(RAG) 기반 시스템 핵심 전처리 기술 제공해 인터엑스가 제조·공공·연구기관을 타깃으로 한 문서 구조화 전처리 서비스 ‘도큐먼트.AI API(Document.AI API)’를 시장에 내놨다. 현시점 각종 기업 데이터의 상당 부분은 PDF, 스캔 이미지, 보고서 등 형식·구조가 제각각인 비정형 문서 형태로 내부 시스템에 저장돼 있다. 이는 기업 디지털 전환(DX) 프로젝트에서 가장 많은 자원이 투입되는 상황을 야기한다. 이 서비스는 수식(Formula), 중첩 표(Table), 차트(Image) 등이 혼재된 복잡한 기술 문서를 정밀하게 분석·구조화하는 기술이다. 이 핵심 전처리 기능을 응용 프로그램 인터페이스(API) 형태로 제공한다. 이로써 챗봇, 문서 검색, 사내 포털 등 시스템 구축에 필수적인 거대언어모델(LLM)·검색증강생성(RAG) 기술 기반 데이터 변환 과정을 지원한다. 해당 서비스를 활용함으로써 기업 내 다양한 문서를 이해 가능한 구조화 데이터로 변환할 수 있다. 사측은
로봇은 영원히 ‘고가 장비·기술’이어야 할까? 글로벌 금융서비스 업체 모건스탠리(Morgan Stanley) 보고서에 따르면, 지난해 기준 최고급 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 가격은 약 20만 달러(약 2억8000만 원)에 달했다. 이러한 고가의 구성은 휴머노이드에만 국한되지 않는다. 산업용 로봇 또한 시스템통합(SI), 프로그래밍, 컨설팅 비용 등을 포함하면 최종 도입 가격이 대당 최소 5000만 원에서 1억5000만 원 수준인 것으로 알려졌다. 자율주행로봇(AMR) 분야 역시 이러한 높은 가격 장벽에 직면해 있다. 업계는 단순 하드웨어 가격 외에 현장 지도화(Mapping)과 SI 비용까지 포함하면 초기 투자 비용이 상당하다고 토로한다. 이는 소규모 현장일 수록 더욱 심화되는 양상이고, 결국 로봇 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이다. 현장에서는 로봇이 여전히 실험실이나 공장 깊숙한 곳에 머무는 핵심 이유로 이 가격 장벽을 꼽고 있다. 미국 범용 휴머노이드 로봇 기술 업체 1X테크놀로지스의 베른트 뵈니히(Bernt Øivind Børnich) 최고경영책임자(CEO)는 “휴머노이드는 오랫동안 연구실에서만 만날 수 있었다”며 그동안의 제한적
생성형 AI(Generative AI)가 검색·번역·코딩 등을 장악한 뒤, 다음 전장은 ‘물리 세계’가 됐다. 데이터센터에 쌓인 모델을 꺼내 공장, 물류센터, 도시 인프라, 심지어 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 몸체 안으로 이식하는 싸움이 본격화됐다. 이 흐름에서 글로벌 인공지능(AI) 반도체 및 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)는 기존의 그래픽처리장치(GPU)만을 다루는 업체에서 변모했다. 현재는 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 시뮬레이션, 파운데이션 모델(Foundation Model), 에지 컴퓨팅(Edge Computing)까지 포괄하는 주체로 성장했다. 사측은 스스로를 ‘피지컬 AI(Physical AI) 인프라 벤더’로 자처하며, AI·로보틱스 생태계의 핵심 기술 공급자로 자리매김했다. 이 가운데 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)가 올해 반복해서 꺼낸 메시지는 크게 두 가지로 압축된다. ‘AI 공장(AI Factory)’과 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’다. 이는 결국 각국이 각자의 산업과 로봇을 움직이는 데이터센터를 외부에 의존하지 않고 직접 육성해야 한다는 신호에 가깝다. 이 구
한국퀀텀컴퓨팅(KQC)은 AI 산업 전반의 경쟁력 강화와 기술 융합을 통한 비즈니스 혁신을 위해 퀀텀에이아이와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 KQC가 보유한 엔비디아 H200 GPU 기반 초고성능 AI GPU 팜 인프라와 퀀텀에이아이의 자체 언어모델 및 멀티모달 기반 AI 서비스 개발 기술력을 결합해 급속히 성장하는 AI 시장에서 차별화된 경쟁력과 새로운 비즈니스 모델을 창출하기로 했다. 이번 협약으로 퀀텀에이아이는 KQC의 AI 데이터센터 인프라를 통해 신규 AI 서비스 모델 및 솔루션을 공동 기획·개발하며, 자체 개발한 언어모델(LLM)과 멀티모달 데이터 처리 기술을 적극 도입할 계획이다. KQC는 퀀텀에이아이의 서비스 개발 및 운영 효율성을 높이기 위해 안정적이고 경쟁력 있는 GPUaaS 환경과 기술 자문, 우대비용 혜택을 제공할 방침이다. 양사는 인프라와 기술의 상호 결합을 통해 AI 모델 학습·최적화, 서비스 품질관리 및 사용자 맞춤형 고성능 AI 서비스 개발을 가속화할 예정이다. 양사의 이번 협약은 ▲AI 서비스 시장 선도 및 경쟁력 강화 ▲비용 효율적인 AI 서비스 확장 및 최적화 ▲기술 시너지 창
노타는 글로벌 AI 산업의 핵심 지표로 평가되는 ‘2025 MAD(Machine Learning, AI & Data) Landscape’에서 엣지 AI 부문에 2년 연속 선정되었다고 13일 밝혔다. 이는 올해 4월 CB 인사이트가 발표한 ‘2025 글로벌 혁신 AI 스타트업 100’에 이어 거둔 성과로, 노타는 올해 글로벌 AI 생태계를 대표하는 두 주요 벤치마크에 이름을 올린 기업으로 자리매김했다. MAD Landscape는 글로벌 VC·테크 업계가 AI·데이터 산업의 구조적 변화를 파악하는 데 활용하는 대표 자료로, 올해 발표에서는 AI가 클라우드 중심에서 디바이스·하드웨어 중심으로 재편되는 흐름이 더욱 뚜렷해졌다는 점이 주목된다. 특히 엣지 AI는 이러한 변화의 중심에 있으며, 고성능 모델의 디바이스 탑재 수요 증가에 따라 글로벌 AI 경쟁력의 핵심 지표로 부상한 분야다. 전 세계 1150여 개 기업이 포함된 이번 MAD Landscape에서 한국 기업은 삼성을 포함해 단 세 곳이며, 노타는 엔비디아·퀄컴·애플·인텔·AMD 등 칩셋·디바이스 생태계를 구축한 글로벌 테크 리더들과 함께 엣지 AI 부문에 선정됐다. 이는 노타가 온디바이스 AI 분야에
국내 대학이 직접 만든 인공지능 플랫폼이 등장했다. UNIST는 자체 개발한 생성형 AI 서비스 ‘유니아이(UNIAI)’를 공식 오픈했다고 11일 밝혔다. 외부 서비스를 도입하는 수준이 아니라, 대학이 스스로 AI 인프라를 구축하고 오픈소스 대형언어모델(LLM)을 활용해 자체 플랫폼을 완성한 첫 사례다. ‘유니아이’는 말 그대로 ‘UNIST만의 ChatGPT’다. 교수, 직원, 학생 누구나 이용할 수 있으며, 캠퍼스 내부에 고성능 GPU 서버를 직접 구축해 운영한다. 자동 자원 관리 시스템인 쿠버네티스(Kubernetes)와 고속 AI 처리 엔진(vLLM)을 통해 빠른 응답 속도와 효율을 확보했다. 특히 생성된 데이터가 외부로 빠져나가지 않아 보안이 철저하다. 연구자료나 학사정보 등 민감한 데이터도 안전하게 처리된다. 플랫폼 구조는 ‘자체 구축형 온프레미스에 클라우드 모델을 더한 하이브리드’ 방식이다. UNIST는 자체 모델과 함께 마이크로소프트 클라우드 모델도 연동해 GPT-5, Grok4, Mistral 등 최신 글로벌 모델을 동일한 환경에서 쓸 수 있도록 했다. 보안이 중요한 연구나 행정 업무는 내부형 모델로, 교육이나 수업 실습에는 클라우드 모델로 나
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UPDATE: 2025년 12월 28일 21시 46분
