AI 기후테크 기업 땡스카본이 삼성전자가 주관한 ‘2025 C-Lab 스타트업 데모데이’에 초청돼 글로벌 탄소 감축 사업의 실제 성과와 AI 기반 MRV 기술 혁신 사례를 소개했다. 이번 데모데이는 삼성전자 서울 R&D 캠퍼스에서 열렸으며, C-Lab을 통해 성장한 스타트업들이 참여해 기술 성과와 글로벌 진출 경험을 공유하는 자리로 마련됐다. 땡스카본은 이 자리에서 자사의 대표 솔루션인 AI 위성 분석 플랫폼 ‘헤임달(Haimdall)’을 중심으로 탄소 배출권 인증 과정의 혁신 가능성을 강조했다. 땡스카본은 발표에서 베트남·방글라데시 등 총 9개 국내외 시범 사업에 헤임달을 도입해 탄소 시장의 구조적 문제를 해소해 온 사례를 소개했다. 기존 탄소배출권 사업은 측정·보고·검증(MRV) 과정이 복잡하고 비용이 높다는 점이 핵심 장애물로 지적돼왔다. 특히 벼농사 탄소 감축 사업의 경우 개발도상국 지역 특성상 주소 기반 행정 데이터가 부족해 정확한 부지·좌표 파악부터 검증까지 품이 많이 드는 것으로 알려져 있다. 땡스카본은 AI 분석·위성 영상 기반 자동화 기술을 통해 이러한 문제를 구조적으로 완화하고 정밀 검증 체계를 구축했다고 설명했다. 자체 플랫폼 헤임
텔레픽스가 전문 기술 영역에 특화된 AI 검색모델 ‘픽시(PIXIE)’ 시리즈를 오픈소스로 공개했다. 이번 공개로 위성·항공우주 분야는 물론 고도의 전문성이 요구되는 산업 전반에서 AI 상용화를 앞당길 전망이다. 픽시(PIXIE, TelePIX Intelligent Embedding)는 대규모 언어모델(LLM)이 답변을 생성하기 전, 기술 문서에서 정확한 정보를 찾아주는 AI 검색모델이다. 위성 및 우주 분야를 비롯한 전문 기술 영역에 최적화돼 답변의 정확성과 신뢰도를 강화했다. 이 모델은 위성영상 분석 AI 에이전트 솔루션 ‘샛챗(SatCHAT)’ 성능 고도화를 위해 개발됐다. 샛챗은 RAG(검색증강생성) 기술을 활용해 사용자가 제공한 문서나 사내 기술 자료를 바탕으로 답변을 생성한다. 기존 범용 검색모델의 한계였던 전문 용어 이해와 설명 가능성 부족 문제를 해결하기 위해 텔레픽스는 항공우주, 위성, 국방 등 기술 문서에 특화된 임베딩 모델을 직접 개발했다. 픽시 시리즈는 ▲픽시 스플라드(한국어 전용 희소 벡터 모델) ▲픽시 룬(한·영 학습 인코더 기반 임베딩 모델) ▲픽시 스펠 0.6B·1.7B(디코더 기반 다국어 모델) 등 4종으로 구성된다. 이들은 방
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UPDATE: 2025년 12월 09일 18시 59분
