사이냅소프트가 대학 업무 혁신을 목표로 하는 생성형 AI 플랫폼 아이넥스를 출시했다. 회사는 아이넥스가 대학과 교육 기관에 특화된 맞춤형 AI 서비스를 제공해 교육 분야의 인공지능 전환을 지원하는 플랫폼이라고 설명했다. 대학 행정은 학칙과 장학 규정, 연구 논문 등 다양한 문서를 기반으로 운영되지만 범용 언어 모델이 대학 고유 정보를 정확히 반영하지 못하는 경우가 많았다. 사이냅소프트는 이를 해결하기 위해 담당자가 문서를 업로드하거나 게시판에 글이 등록되면 AI가 자동으로 정보를 수집해 지식 베이스를 구축하는 방식을 적용했다. 학교 최신 규정에 근거한 답변과 출처를 챗봇을 통해 제공하는 구조가 특징이다. 아이넥스는 대학별 지식 베이스와 연동된 챗봇 기능을 중심으로 24시간 실시간 응답 환경을 제공한다. 학사 공지, 장학금, 수강 신청 등 주요 행정 문의에 대한 즉각적인 답변이 가능하며 외국인 유학생을 위한 다국어 자동 번역 기능도 탑재됐다. 영어와 중국어 등 다양한 언어로 행정 질의와 안내가 가능해 유학생의 학교생활 접근성을 높이는 데 도움이 된다. 회사는 대학 구성원의 반복적 행정 부담을 줄이고 응대 품질을 높일 수 있다고 강조했다. 아이넥스는 AI 캔버스
AI 기반 인지 솔루션 전문기업 뷰런테크놀로지의 김재광 대표가 중소벤처기업부 장관 표창을 수상했다. '초격차 스타트업 1000+ 프로젝트(DIPS 1000+)'의 수행 과정에서 라이다(LiDAR) 인지 기술 상용화와 자율주행 기술 국산화의 우수한 성과를 인정받은 결과다. 중소벤처기업부는 시스템반도체, 바이오, 미래 모빌리티 등 10대 신산업 분야의 딥테크 스타트업 1,000개사 이상을 육성하기 위해 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트를 추진하고 있다. 뷰런테크놀로지는 지난해 5월 이 프로젝트의 대상기업으로 선정되어 3년간 최대 6억 원의 사업화 자금을 지원받아왔다. 이번 표창은 이러한 지원 기간 동안의 기술 개발 성과를 정부가 공식 인정한 것으로 의미가 크다. 뷰런테크놀로지의 가장 주목할 성과는 세계 최초로 라이다 단일 센서 기반 자율주행 임시운행 면허를 한국과 미국에서 취득한 것이다. 이는 라이다 기술 분야에서의 기술력을 국제적으로 입증하는 동시에, 자율주행 기술의 국산화를 이루어낸 성과로 평가받는다. 이러한 기술적 기반 위에서 뷰런은 자율주행, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 스마트 인프라 분야에 적용되는 라이다 인지 솔루션들을 개발해왔다. 뷰런테크
엘파인(Lfine)이 머신비전 분야의 다양한 검사 요구에 대응하기 위해 새로운 광원 시리즈 3종을 출시했다. 엘파인이 이번에 선보인 LPL SERIES는 선명한 패턴 표현이 필요한 정밀 검사 환경에서 안정적인 품질을 제공하는 패턴 프로젝터 조명이다. 3W·10W급 고휘도 LED를 적용해 밝고 균일한 조도를 확보하며, 패턴의 가장자리를 선명하게 재현해 패턴 기반 알고리즘의 정확도를 높인다. C-마운트 호환 설계로 2/3인치 센서 기반 광학 장비와 함께 사용할 수 있으며, Grid·Line·Dot 등 기본 패턴 외에도 맞춤 제작이 가능하다. 다파장 색상 옵션(R·G·B·W)을 제공해 검사 대상 물질의 반사 특성 및 대비 조건에 최적화된 색상 선택이 가능하며, 금속·플라스틱 표면 결함 검사와 높이·단차·치수 측정 같은 비접촉 정밀 측정에 활용된다. LPB SERIES는 기존 LPB 조명의 한계를 개선한 집광 파워 LED 조명으로, 렌즈와 파워 LED를 적용해 기존 LPB 대비 2배 이상 밝은 조도를 구현했다. 효율적인 열관리 설계를 통해 출력 성능을 더욱 향상시켰으며, 방열판 구조로 발열을 효과적으로 억제해 장시간 사용에서도 성능을 유지한다. 60mm부터 1920
베스핀글로벌 창업자 이한주 대표가 사우디아라비아 통신정보기술부가 추진하고 스파크랩이 운영한 CODE 테크 파운더스 프로그램에서 사우디 스타트업 20개사 대표단과 단독 간담회를 진행했다. 이번 프로그램은 사우디 스타트업들이 한국의 기술·창업 생태계를 직접 경험하고 협력 기회를 모색하기 위해 마련된 자리로, 대표단은 6주간 한국을 방문해 주요 기술 인프라와 기업 생태계를 살펴봤다. 간담회는 소버린 AI와 K-AI 전략을 중심으로 한국형 공공·산업 AI 적용 구조를 공유하는 데 초점이 맞춰졌다. 이한주 대표는 소버린 AI를 국가와 기관이 외부 기술 의존도를 낮추고 자체 데이터와 모델, 인프라를 기반으로 인공지능 주권을 확보하는 체계로 설명했다. 그는 글로벌 시장에서 AI 주권 경쟁이 본격화되고 있다고 강조하며 한국이 공공, 제조, 서비스 전반에서 소버린 AI를 선제적으로 도입해 성과를 내고 있다고 말했다. 특히 언어와 문화 데이터, AI 기술력을 결합한 K-AI 전략이 차별화된 경쟁 구도로 자리잡고 있다고 진단했다. 이 대표는 실제 적용 사례도 제시했다. 국민 참여형 공공 소통 플랫폼 모두의 광장이 시민 의견을 정책 과정에 반영하는 구조를 구현한 사례를 소개하며
AI 기술이 산업 구조 전반의 혁신을 이끄는 가운데, 머신비전과 스마트팩토리 분야의 기술 경쟁력을 조명하는 ‘AI과학기술혁신대상 2025’ 시상식이 지난 5일 서울 메가존산학연센터에서 성황리에 개최됐다. 이번 행사는 한국정보과학진흥협회와 전자신문이 공동 주최하고 한국머신비전산업협회, 디지털인사이트, 과학기술정보통신인증원이 주관해 진행됐다. 슬로건은 사람 중심 가치, 모두를 위한 AI, 함께 성장하는 디지털 혁신으로 AI 기반 기술의 산업 확장성과 사회적 활용 가치를 강조했다. 243개 혁신 기술이 AI 크리에이티브, AI 서비스, 스마트팩토리 AI 비전 총 3개 부문에서 경합을 펼쳤으며, 특히 제조·물류·검사 자동화와 직결되는 스마트팩토리 AI 비전 부문은 기술 완성도와 산업 적용성 측면에서 관심이 집중됐다. 스마트팩토리 AI 비전 분야 최우수상인 과학기술정보통신부 장관상은 코어이미징의 ‘High Resolution CORE-TOF 3D 카메라’가 수상했다. CORE-TOF 카메라는 TOF(Time-of-Flight) 방식 고해상도 3D 센서로, 렌즈 왜곡 자동 보정·광원 최적화 기술 등을 적용해 대상의 공간 정보를 정밀하게 추출할 수 있다. 스마트 물류 설
아르토에이아이가 삼성전자와 기술나눔 협약을 체결하고 음성인식 관련 특허를 이전받았다. 회사는 산업통상부와 삼성전자가 추진하는 기술나눔 프로그램에 선정돼 특허권 이전 계약을 완료했으며 서울 코엑스에서 특허권 양도증 수여 절차를 진행한다. 이번 프로그램은 중소·중견기업이 미활용 특허를 확보해 기술 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하는 목적에서 운영되고 있다. 아르토에이아이가 확보한 특허는 ‘음성 인식을 수행하는 방법 및 이를 사용하는 전자 장치’에 대한 내용이다. 회사는 특허를 자사 온디바이스 엔진 구조에 통합해 사용자별 보완 테이블, 문자열·발음 유사도 판별, 시계열 기반 보완 판단으로 이어지는 오인식 자동 보정 체계를 고도화할 계획이다. 회사는 이를 통해 다양한 현장 환경에서의 음성 인터페이스 정확도와 안정성을 높일 수 있다고 설명했다. 방산 IETM 음성제어와 배리어프리 키오스크 등 온디바이스 기반 솔루션의 사용성 강화가 주요 적용 분야로 제시됐다. 아르토에이아이의 온디바이스 엔진은 고소음 환경과 네트워크 연결이 어려운 상황에서도 즉시 동작하는 경량화 구조를 목표로 한다. 회사는 이번 특허 확보가 기술적 기반 확장에 기여할 것으로 보고 있으며 사용자 발화의
머신비전 분야 전문 기업 앤비젼이 고품질 LED 조명을 보다 경제적으로 제공하기 위한 신규 조명 브랜드 ‘Wordop’ 라인업을 출시했다. 앤비젼은 1일, Wordop 라인업을 통해 다양한 산업 현장의 비전 검사 요구를 충족할 수 있는 고성능·고신뢰성 조명 솔루션을 빠르게 공급하겠다고 밝혔다. 이번 라인업은 성능·가격·맞춤형 대응력까지 균형을 갖춘 것이 특징으로, 머신비전 조명의 선택 폭을 크게 넓힐 것으로 기대된다. Wordop 라인업의 첫 번째 강점은 풍부한 기술 역량이다. 앤비젼은 40명 이상의 전문 엔지니어와 R&D 실험실을 기반으로 26,000개 이상의 조명 솔루션 포트폴리오를 운영하고 있으며, 산업별·공정별 다양한 특수 조명 수요에 대응해왔다. 고객은 Wordop을 통해 검증된 조명을 빠르게 선택하거나 필요 시 맞춤형 설계를 적용해 공정 품질을 높일 수 있다. 두 번째는 높은 품질 안정성이다. Wordop 조명은 표준화된 설계 프로세스와 우수 소재를 바탕으로 제작되며, 다중 테스트와 체계적인 품질 보증 시스템을 통해 신뢰성을 확보했다. 조명 품질이 이미지 검사 결과에 직접적인 영향을 미치는 만큼, 균일도·수명·열 안정성 등 핵심 품질 항목을
머신비전·산업용 카메라 전문 기업 넥스버(Nexber)가 차세대 AI 엣지 컴퓨팅 환경을 위한 올인원 머신비전 솔루션 ‘ALECS(알렉스)’를 선보였다. ALECS는 NVIDIA Jetson Orin 기반의 고성능 연산 능력과 개방형 소프트웨어 구조를 결합한 오픈 스마트 카메라 플랫폼으로, 산업 현장에서 요구되는 다양한 비전 검사·AI 모델·고난도 이미지 처리 작업을 자유롭게 구현할 수 있도록 설계됐다. 기존 스마트 카메라는 특정 기능이 사전 탑재된 폐쇄형 구조가 많아 사용자 정의 기능을 구현하는 데 한계가 있었다. 반면 ALECS는 GPU 기반 AI 엣지 환경에서 최적화된 개방형 스마트 카메라로, 고객이 원하는 소프트웨어를 자유롭게 설치·개발할 수 있는 BSP(Board Support Package)를 제공한다. 이를 통해 ALECS는 기본적으로 ‘오픈 플랫폼 스마트 카메라’이지만, 사용자가 애플리케이션을 탑재하면 즉시 맞춤형 ‘폐쇄형 스마트 카메라’로 전환할 수 있는 유연한 구조를 갖춘 것이 특징이다. ALECS는 강력한 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 플랫폼을 기반으로 한다. Jetson Orin은 AI 모델 추론, 복잡한 이미지 처리,
다큐먼트 AI 전문기업 로민이 진실화해를위한과거사정리위원회의 과거사 조사 업무 지원을 위해 자사 다큐먼트 AI 플랫폼 텍스트스코프 스튜디오 구축을 완료했다. 이번 프로젝트는 위원회가 보유한 과거 사건 기록물 가운데 디지털 전환이 필요한 이미지 기반 문서를 정밀하게 인식하고 이를 구조화된 데이터로 전환하기 위해 추진됐다. 대상 문서에는 사진 촬영된 실환경 문자 이미지와 노이즈가 많은 고문서 영문 타자체 등 다양한 형태의 역사 자료가 포함됐다. 로민은 딥러닝 기반 AI OCR 솔루션 텍스트스코프 스튜디오를 적용해 고문서에 포함된 영문 타자체를 비롯한 여러 유형의 문서를 높은 정확도로 인식했다. 솔루션은 흔들림과 왜곡, 저조도, 그림자, 팩스 노이즈 등 저품질 이미지에서도 안정적인 인식 성능을 보이며 타자체, 인쇄체, 필기체뿐 아니라 복잡한 서체와 임의 배치된 텍스트까지 정확히 처리할 수 있는 실환경 문자 인식 기술을 갖추고 있다. 회사는 이를 기반으로 역사 기록물의 디지털 전환 요구에 부합하는 품질을 확보했다고 설명했다. 이번 구축은 구독형 서비스 형태로 제공됐다. 로민은 초기 사용 환경 설정부터 계정 제공, 기술 안내, 실시간 지원 체계 마련까지 전반적인 운영
센티언트가 추론 중심 구조의 AI 아키텍처 ROMA를 공개했다. 이번 발표는 대규모 모델 성능에 의존하는 기존 개발 방식에서 벗어나 문제 해결 과정을 먼저 조직하고 그 위에서 답을 도출하는 추론 우선 접근을 도입한 사례로 평가된다. ROMA는 복잡한 문제를 단계 단위로 분해해 계획하고 실행하는 구조를 갖추고 있으며 AI 판단 흐름을 외부에서 확인할 수 있는 점이 특징이다. 폐쇄형 모델 중심의 개발 관행을 넘어 투명성과 검증 가능성을 확보하려는 방향성이 부각됐다. 센티언트는 ROMA를 단일 모델 구조와 다른 방식으로 설계했다. Atomiser가 목표를 세부 작업으로 나누고 Planner가 구조와 순서를 정리해 단계별 실행 계획을 만든다. 각 단계는 개별 에이전트가 병렬로 처리하도록 구성됐으며 작업 단위가 외부에서 확인 가능한 형태로 기록된다. 회사는 이러한 설계가 복잡한 문제 해결의 추론 과정을 보다 명확히 보여주며 개발자와 사용자가 의사결정 과정 전반을 검증할 수 있도록 돕는다고 설명했다. ROMA는 특정 기업이나 국가에 종속되지 않는 오픈소스 기반으로 개발됐다. 구성 요소를 자유롭게 추가하거나 수정할 수 있는 모듈형 구조를 채택했으며 모델, 툴, 데이터,
AMD가 자사 컴퓨팅 기술 리더십을 기반으로 차세대 개방형·확장형 AI 인프라 구축을 가속화하기 위해 HPE와의 협력을 확대한다고 밝혔다. 이에 따라 HPE는 AMD의 ‘헬리오스(Helios)’ 랙 스케일 AI 아키텍처를 도입하는 최초의 시스템 제공 업체 중 하나가 된다. 헬리오스 아키텍처는 이더넷 기반의 고대역폭 연결을 매끄럽게 지원하고자 브로드컴(Broadcom)과 협력해 특수 설계한 ‘HPE 주니퍼 네트워킹(Juniper Networking)’ 스케일업 스위치와 소프트웨어를 통합한 것이 특징이다. 헬리오스는 AMD 에픽(EPYC™) CPU, AMD 인스팅트(Instinct™) GPU, AMD 펜산도(Pensando™) 네트워킹, AMD ROCm™ 개방형 소프트웨어 스택을 결합해 성능과 효율성, 확장성에 최적화된 통합 플랫폼을 제공한다. 이 시스템은 대규모 AI 클러스터 배포 과정을 간소화하여 연구소, 클라우드 및 엔터프라이즈 환경 전반에서 솔루션 구축 시간을 단축하고 인프라 유연성을 확보하도록 지원한다. AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 "HPE는 고성능 컴퓨팅의 가능성을 재정의하기 위해 오랜 기간 협력해 온 파트너”라며, “헬리오스를 통해 더
AI 선박 자율운항 솔루션 선도기업 씨드로닉스가 싱가포르 민방위청 소방정 실증을 성공적으로 완료했다. 소형 선박용 AI 어라운드뷰 시스템 'NAVISS Compact'의 싱가포르 현장 적용을 통해 글로벌 시장에서의 기술력을 입증하며, 본격적인 해외 사업 확장에 시동을 걸었다. 씨드로닉스는 자율운항 핵심 솔루션인 NAVISS Compact의 소방정 실증과 더불어, 최근 CTV(Crew Transfer Vessel, 인력·자재 수송선)에도 시스템을 성공적으로 설치하며 소형 선박 시장에서 빠르게 주도권을 확보하고 있다. 어업지도선과 연구선 등 다양한 설치 레퍼런스를 기반으로 글로벌 공공 선박에 AI 시스템 공급을 지속 확대하며, 해외 시장에서의 입지를 강화할 계획이다. 이번 실증은 싱가포르 HTX(Home Team Science & Technology Agency)의 In-Beta 프로그램을 통해 진행됐다. HTX는 싱가포르 내무부 산하의 기술 전문 기관으로 공공안전과 보안을 위한 AI·로봇·첨단기술을 연구·개발한다. 씨드로닉스의 NAVISS Compact가 이 프로그램의 실증 제품으로 선정되면서 소방정 접안 안전성과 운항 효율성을 동시에 검증받았다는 것은
포티투마루(42Maru)가 청주 오스코에서 열리는 '2025 대한민국 정부혁신박람회'에 참가해 공공기관 특화형 AI 솔루션을 공개했다. 생성형 AI의 가장 큰 문제점인 환각(Hallucination) 현상을 근본적으로 해결한 '신뢰할 수 있는 앤서링 AI' 기술로 정부의 디지털 전환을 주도할 계획이다. 이번 박람회는 행정안전부가 주최하는 대규모 행사로, 중앙부처, 지방정부, 공공기관 등 157개 기관이 참여해 'AI x 정부혁신 = 국민 행복'이라는 주제로 공공 서비스 혁신을 모색한다. 포티투마루는 민간 기업 중 공공 분야에 특화된 AI 기술력을 강조하며, 정부의 Gov AX(공공 행정 AI 전환) 전략 실현을 선도하겠다는 입장이다. 포티투마루의 핵심 솔루션은 자체 개발한 세 가지 기술의 융합으로 정확도를 획기적으로 높였다. 경량화된 거대언어모델 'LLM42', 검색증강생성 기술 'RAG42', 인공지능 독해 기술 'MRC42'를 통합해 방대한 행정 문서와 법령을 기반으로 정확한 답변을 제공한다. 이는 기존 생성형 AI가 근거 없는 정보를 생성하는 환각 현상을 기술적으로 완화한 결과다. 전시 부스에서 선보이는 실제 Gov AX 솔루션은 크게 세 가지다. 먼저
탄소중립을 향한 글로벌 해운 산업의 레드라인은 2030년을 가리키고 있다. 실제로 국제해사기구(IMO)가 지난 2008년 대비 탄소 강도를 40% 이상 줄이겠다는 중기 목표를 세우면서 산업 내 로드맵을 선포한 바 있다. 이는 지금까지 선박 한 척이 내뿜는 배출량만 보는 시대에서, 화물 톤과 항해 거리당 탄소 배출량을 집계하는 ‘탄소집약도지표(CII)’까지 따져 묻는 국면으로 전환된 모양새다. 이러한 양상은 액화천연가스(LNG)·메탄올 등으로 선박의 연료를 바꾸는 것만으로는 부족하다는 우려의 목소리가 나온다. 이는 주 엔진과 보조 엔진, 추진 계통뿐 아니라 공조·펌프·팬·보일러·냉동설비까지. 선박 곳곳에서 전기·열유체가 어떻게 흐르는지 전력·유량 데이터를 통해 정밀하게 드러내야 하는 시대로 돌입했다는 것을 볼 수 있다. 이 과정에서 어떤 장비가 언제 과도하게 가동되고, 어떤 운항 패턴에서 불필요한 소모가 발생하는지 데이터로 도출하는 것이 중요하다. 그렇지 않으면 CII·현존선박에너지효율지수(EEXI) 등 선박 규제 지수 개선할 수 있는 지점 자체를 찾기 어렵다. 연료비와 탄소비용이 동시에 급증하는 상황에서, ‘에너지를 얼마나 쓰느냐’보다는 “어디서 왜 그렇게
인공지능(AI)은 이미 이전부터 공장 안에서 활동하고 있었다. 다만 그동안의 AI는 품질 검사, 수요 예측, 설비 이상 감지 등 개별 공정을 지능화하는 조연에 가까운 기술로 치부됐다. 최근 1~2년 사이 분위기는 다르다. 생성형 AI(Generative AI)와 에이전트형 AI(Agentic AI)가 이 분위기를 주도하고 있다. 이들 최신 기술은 설계 문서, 고객 요구사항, 서비스 매뉴얼 등을 읽고 쓰는 업무까지 AI가 담당하면 어떨까 하는 데서 활용 범위를 확장했다. 하지만 생산성 향상을 기대하는 만큼, 잘못된 답 하나가 안전사고와 제품 회수(Product Recall)로 이어질 수 있다는 불안도 동시에 커지고 있다. 특히 복잡한 기계·로봇을 만드는 제조사는 고민이 더 깊다. 자동차·항공우주·방산·의료기기처럼 요구사항과 규제가 촘촘한 산업에서는 한 줄의 요구사항, 한 번의 설계 변경, 한 건의 서비스 기록까지 모두 추적 가능해야 한다. 이때 AI를 활용하더라도 어디까지 AI에게 맡기고, 어떤 부분은 작업자가 담당해야 하는지에 대한 확실한 의사결정 없이는 시도 자체가 위험해질 수 있다. 또한 AI가 참고하는 데이터를 어떻게 신뢰하도록 할지에 대한 고민도 뒤따
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