AI 딥러닝 비전검사 소프트웨어 기업 뉴로클이 신제품 'Neuro-T Engine(뉴로티 엔진)' 출시와 함께 AI 비전검사 전 주기를 아우르는 오토딥러닝 소프트웨어 라인업을 완성하고, 공식 홈페이지를 전면 리뉴얼했다. 7년간 축적한 기술력과 산업 현장 경험을 바탕으로 '딥러닝 비전검사의 초격차'라는 방향성 아래 브랜드 정체성과 제품 전략을 재정립한 리브랜딩의 일환이다. 이번 라인업의 핵심은 신제품 Neuro-T Engine이다. API 및 CLI 기반으로 다양한 시스템과 유연하게 연동 가능한 고성능 학습 모듈로, MLOps 구축을 위한 오토딥러닝 모델 학습 엔진 역할을 담당한다. 기존 GUI 기반 노코드 딥러닝 모델 학습 소프트웨어 'Neuro-T(뉴로티)'와 검사 모델을 현장에 적용하는 런타임 라이브러리 'Neuro-R(뉴로알)'에 Neuro-T Engine이 더해지면서, 이미지 취득부터 현장 재학습까지 AI 비전검사 전 과정을 아우르는 통합 체계가 완성됐다. 통합 라인업이 제공하는 기능도 강력하다. 레이블링 리소스를 최대 17배 절감하는 AI 기반 자동 레이블링, 초기 모델부터 높은 정확도를 확보하는 오토딥러닝 기반 자동 최적화 학습, 다양한 프로젝트에
중소·중견기업도 도입 가능한 AI 비전 검사 솔루션 제시 글로벌 제조사 레퍼런스 기반 산업 특화 AI 경쟁력 입증 산업 AX 기업 세이지가 오는 SIMTOS 2026에서 차세대 제조 AI 기술을 공개하며 스마트 제조 혁신에 속도를 낸다. 세이지는 킨텍스에서 열리는 세계 최대 생산제조기술 전시회 ‘SIMTOS 2026’에 참가해 AI 기반 솔루션을 중심으로 실제 제조 현장에 즉시 적용 가능한 기술을 선보일 계획이다. 이번 전시의 핵심은 AI를 활용한 공정 지능화다. 세이지는 AI 기반 머신 비전 솔루션 ‘세이지 비전(SAIGE VISION)’과 통합 생산 인텔리전스 플랫폼 ‘세이지 빔스(SAIGE VIMS)’를 통해 제조 데이터 분석과 품질 관리 자동화를 동시에 구현하는 전략을 제시한다. 특히 업계의 주목을 받는 기술은 ‘산업 AI 에이전트(Industrial AI Agent)’다. 기존 머신 비전이 양품·불량 판별에 집중했다면, 해당 기술은 결함 발생 시 원인을 스스로 분석하고 대응 방안까지 제시하는 것이 특징이다. 이를 통해 작업자의 의사결정을 지원하고 공정 효율성을 높이는 등 제조 AI의 활용 범위를 한 단계 확장했다는 평가다. 세이지는 AI 도입 장벽을
슈퍼브에이아이·AWS, 생성형 AI(Generative AI) 및 지능형 솔루션 고도화 착수해 시각·언어·행동(VLA) 모델 기술 기반 이미지 합성 방법론 혁신도 겨냥 “데이터 수집 시간 90% 및 모델 개발 기간 평균 2개월 단축 실현” 슈퍼브에이아이가 글로벌 인공지능(AI) 클라우드 업체 아마존웹서비스(AWS)와 생성형 AI(Generative AI) 관련 파트너십을 맺었다. 양사는 AWS AI 서비스를 기반으로 구축된 생성형 AI 데이터 인프라와 지능형 영상 분석 솔루션을 글로벌 엔터프라이즈 고객에게 제공할 계획이다. 이때 활용되는 AWS 기술은 생성형 AI 통합 플랫폼 ‘아마존베드락(Amazon Bedrock)’, MLOps 솔루션 ‘아마존세이지메이커(Amazon SageMaker)’ 등이 될 전망이다. 슈퍼브에이아이는 이번 협업을 통해 자사 핵심 기술인 ‘시각·언어·행동(VLA) 모델’ 구현 및 데이터 보강 기술을 고도화한다. VLA는 비전 AI가 이미지를 인식하고 자연어 명령을 이해하며 상황에 맞는 행동을 취하는 멀티모달(Multimodal) 프레임워크다. 실시간 지능형 영상 관제의 핵심 요소로 인식된다. 비즈니스 확장도 가속화된다. 슈퍼브에이아이
공정 미세화와 제품 고도화로 인해 갈수록 정교해지는 제조 현장의 결함 검사 문제를 해결하기 위해 AI 비전 소프트웨어 전문기업 ‘뉴로클’이 승부수를 던졌다. 뉴로클은 최근 개최된 ‘뉴로클 AI 머신비전 포럼’에서 제조 장비 내부에서 직접 AI 모델을 학습하고 운영할 수 있는 현장 중심형 엔진 ‘뉴로티 엔진(Neuro-T Engine)’을 최초로 공개했다. 그동안 제조 현장의 AI 비전 검사는 신규 결함이 발생하거나 공정 조건이 변할 때마다 데이터를 외부 서버로 전송해 재학습시킨 뒤 다시 배포해야 하는 번거로움이 있었다. 이러한 방식은 대응 속도를 늦추고 운영 부담을 가중시키는 고질적인 한계로 지적되어 왔다. 이번에 공개된 ‘뉴로티 엔진’은 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 CLI(Command Line Interface)와 API 형태로 제공된다. 이를 통해 장비 제조사나 시스템 통합(SI) 업체는 기존의 검사 시스템이나 장비 아키텍처를 변경하지 않고도 내부에 학습 모듈을 직접 내장할 수 있다. 별도의 개발 환경 구축 없이도 현장에서 즉각적인 AI 모델 업데이트가 가능해진 셈이다. 특히 뉴로티 엔진은 뉴로클이 강점을 가진 ‘오토딥러닝’ 기반의 고성능 학습
주식회사 슈퍼브에이아이가 '스마트공장·자동화산업전 2026(Automation World 2026, 이하 AW 2026)'에 참가해 AI 모델 개발을 위한 MLOps 플랫폼 슈퍼브 플랫폼을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2026은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 6일까지 총3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최됐으며, '자율화, 지속가능성을 이끄는 힘(Autonomy, the Driver of Sustainability)'을 슬로건으로 내걸었다. 슈퍼브 플랫폼은 데이터 설계부터 구축, 가공, 모델 학습, 배포, 모니터링까지 AI 개발 관련하여 엔드투엔드 MLOps 플랫폼이다. 하나의 플랫폼으로 서비스를 제공함으로써 리소스가 제한적인 스타트업과 중소기업에게 효율적인 솔루션을 제공이 가능하다. 또한, 복잡한 다양한 프로그램을 사용하지 않아 편리하게 AI 시스템을 활용 가능하다. 주식회사 슈퍼브에이아이는 AI의 설계부터 구축, 모델 학습, 운영까지 지원하는 다양한 서비스를 제공하고 있는 기업으로 이미지, 영상, 3D 라이다 등의 데이터를 분석하고 판독할 수 있는 비전 AI 솔루션을 개발하고 운영하고 있다. 한
세이지가 오는 3월 4일부터 6일까지 서울 코엑스에서 열리는 스마트공장·자동화산업전 2026에 참가해 차세대 산업 AI 에이전트와 올인원 머신 비전 키트를 공개한다. 세이지는 전시에서 AI 기반 머신 비전 솔루션 세이지 비전 AI 기반 통합 생산 인텔리전스 솔루션 세이지 빔스 AI 기반 안전 모니터링 솔루션 세이지 세이프티를 포함한 확장 라인업을 선보인다. 단순 결함 검출을 넘어 제조 현장 문제 해결 역량을 갖춘 신기술과 도입 편의성을 강화한 제품을 전면에 내세운다. 이번에 처음 공개되는 산업 AI 에이전트는 결함 발생 시 근본 원인을 진단하고 해결책을 제시하는 것이 특징이다. 기존 머신 비전 시스템이 양품과 불량을 구분하는 수준에 머물렀다면 산업 AI 에이전트는 공정 문제의 원인 분석과 대응 방향까지 제안한다. 제조 공정 자율화를 지향하는 기술로 제시된다. 세이지는 중소 중견 기업의 도입 장벽을 낮추기 위해 세이지 비전 키트도 공개한다. 고성능 하드웨어와 최적화된 AI 소프트웨어를 결합한 올인원 머신 비전 키트로 복잡한 시스템 구축 없이 현장 투입이 가능하도록 설계됐다. 세이지 비전 엔터프라이즈의 MLOps 기능 시연도 진행한다. AI 모델 성능 모니터링
AI 딥러닝 비전검사 전문기업 뉴로클이 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’과 ‘인터배터리 2026’에 참가해 제조 현장에 특화된 MLOps 구축 신제품을 선보인다. 현장에서 직접 재학습이 가능한 딥러닝 학습 엔진을 공개하며 제조 AI 운영 고도화에 나선다는 전략이다. 뉴로클은 이번 전시에서 신제품 ‘뉴로티 엔진(Neuro-T Engine)’을 최초 공개한다. 뉴로클은 자체 개발한 오토딥러닝 알고리즘을 기반으로 모델 학습 소프트웨어 ‘뉴로티(Neuro-T)’와 런타임 라이브러리 ‘뉴로알(Neuro-R)’을 제공해왔으며, 반도체·자동차·배터리 등 고정밀 검사가 요구되는 산업군에 AI 비전검사 솔루션을 공급하고 있다. 최근 제조 산업에서는 공정 미세화와 제품 고도화로 미세·비정형 결함이 증가하고 있으며, 생산 라인의 Edge 환경 확대와 공정 조건 변화도 잦아지고 있다. 그러나 기존 AI 비전검사 시스템은 초도 모델 구축 이후 성능 저하가 발생해도 재학습과 모델 업데이트가 외부 환경에서 이뤄지는 경우가 많아, 현장에서 즉각적인 대응이 어렵다는 한계가 있었다. 뉴로티 엔진은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 딥러닝 학습 엔진이다. API 및 CLI
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
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