한국딥러닝은 2025년 상반기 수주액이 전년 동기 대비 397% 증가했다고 19일 밝혔다. 이번 성장은 3월 출시한 문서 기반 AI 에이전트 ‘딥 에이전트(Deep Agent)’의 영향이 크다. 이 솔루션은 출시 두 달 만에 약 10억9000만 원 규모의 계약을 체결했으며, 이는 2024년 월 평균 매출의 약 4배 수준이다. 회사에 따르면 도입 비용은 초기 3억 원에서 1억5000만 원으로 절감됐고, 구축 기간도 66일에서 10일로 단축됐다. 이를 통해 고객사는 더 적은 비용과 시간으로 문서 처리 자동화를 구현할 수 있게 됐다. 딥 에이전트는 OCR(광학문자인식)을 넘어 문서 내 시각 구조와 언어 의미를 동시에 해석해 핵심 정보를 추출하고 이를 기반으로 업무 조치를 수행한다. 예를 들어 계약서를 업로드하면 문서 전체를 분석해 핵심 조항 요약, 리스크 조항 식별, ERP 시스템 자동 등록까지 가능하다. 별도의 학습 과정 없이 평균 2주 이내 도입할 수 있다. 한국딥러닝은 2019년 설립 이후 누적 매출 100억 원을 달성했고 금융, 공공, 제조, 의료 등 80개 이상의 고객사를 확보했다. 외부 투자에 의존하지 않고 자체 수익으로 설립 이후 흑자를 이어왔다. 지
코오롱베니트가 국내 AI 기업의 사업화 지원 플랫폼으로 자리잡고 있다. 코오롱베니트는 AI 얼라이언스 참여사 노타와 협력해 자체 개발 영상 관제 솔루션 ‘NVA(Nota Vision Agent)’ 기반 프리패키지를 출시했다고 18일 밝혔다. 노타는 온디바이스 AI 전문 기업으로 최근 코오롱베니트·코오롱인더스트리와 협력해 김천2공장에서 8개 시나리오 기반 PoC(개념검증)를 마쳤다. 이를 바탕으로 국내 최초로 VLM(Visual Language Model, 시각·언어 통합 모델) 기술을 제조 현장에 적용해 상용화했다. 이 기술은 작업 절차 위반 감지, 객체 간 관계 분석, 복합 위험 징후 예측 등 고도화된 관제 기능을 제공하며 안전성과 품질을 동시에 높인다. 코오롱베니트는 노타의 소프트웨어와 자체 하드웨어 역량을 결합해 프리패키지 형태로 제품을 출시했다. 산업 현장은 물론 건물 관리, 물류 분야 등으로 확장 가능한 형태로, 고객은 손쉽게 AI를 도입할 수 있고 기업은 수익을 확보할 수 있다는 점에서 의미가 있다고 회사는 설명했다. AI 얼라이언스는 참여사의 기술을 빠르게 사업화할 수 있도록 프리패키지 출시를 늘려 나갈 계획이다. 단순 기술 협력에 그치지 않고
노타가 비전언어모델(VLM) 기반의 실시간 영상 관제 솔루션 ‘NVA(Nota Vision Agent)’의 정식 상용 버전을 출시했다. NVA는 영상 속 특정 객체 인식을 넘어, 객체 간 관계와 작업 절차 위반, 복합적인 위험 징후까지 실시간으로 감지하고 대응할 수 있는 차세대 관제 기술을 구현한 것이 특징이다. 최근 일부 기업들이 VLM 기술을 활용한 시범 서비스를 선보이고 있지만, 실제 산업 환경에 VLM을 탑재해 상용 운영까지 완료한 사례는 국내 최초이며, 글로벌에서도 드물다. NVA는 기존 컴퓨터 비전(CV) 기반 솔루션의 오탐·미탐 문제와 복잡한 설정 과정을 개선했으며, 자연어 기반 분석 보고서 생성과 질의응답 기능을 제공해 위험 대응의 효율성을 높였다. 노타는 국내 최초로 VLM 기반 현장 검증을 마친 뒤, 복수 산업 현장으로의 확대 적용을 본격 추진 중이다. 특히 코오롱베니트와 협력해 코오롱인더스트리 김천2공장에서 8개 시나리오 기반 PoC(개념 검증)를 성공적으로 완료했다. 이를 바탕으로 지난 7월 30일 VLM 기반 패키지를 출시하며 시장 확대에 나섰다. 기존 영상 관제 시스템이 ‘사람’이나 ‘차량’ 등 개별 객체 식별에 그쳤다면, NVA는
씨이랩이 반도체 산업에서의 디지털 트윈 프로젝트 성과를 기반으로 자동차, 전자, 스마트팩토리, 자율주행 로봇 등 제조 산업 전반으로 디지털 트윈 사업을 본격 확대한다. 디지털 트윈은 실제 설비와 운영 환경을 가상공간에 정밀하게 구현해 생산 공정의 효율성과 정확도를 높이는 기술이다. 씨이랩은 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 플랫폼과 자체 개발한 합성데이터 생성 엔진 ‘X-GEN’을 연계해 고정밀 시뮬레이션 환경을 구축하고 있다. 이를 통해 실제 제조 데이터를 기반으로 공정 중 발생 가능한 리스크를 사전 탐지해 시간과 비용을 절감하는 것이 가능하다. 씨이랩은 디지털 트윈 기술 기반을 단계적으로 다져왔다. 2021년까지 영상 기반 빅데이터 분석 프로젝트를 통해 대규모 시뮬레이션 데이터를 확보했고, 2022년에는 산업 현장의 특수 상황을 자동 생성하는 합성데이터 솔루션 X-GEN을 출시했다. 2023년에는 국내 최초로 엔비디아 ‘Omniverse Competency’를 획득해 디지털 트윈 전담 조직을 구성하고 플랫폼 확장 모듈 개발을 진행했으며, 2024년에는 글로벌 반도체 제조사와의 프로젝트를 본사업으로 전환하며 산업 현장에서의 실증 경험을 축적했다. 이러
씨이랩은 자체 개발한 기업용 비전언어모델(Vision-Language Model, VLM)을 공식 출시하고 자사의 대표 AI 영상 분석 플랫폼 XAIVA(엑스아이바)와 클라우드 영상 분석 서비스 VidiGo(비디고)에 본격 탑재했다고 31일 밝혔다. 씨이랩의 기업용 VLM은 영상 데이터를 텍스트와 결합해 높은 수준의 인지 및 분석 능력을 제공한다. 특히 객체 분류, 자세 추정, 얼굴 인식 등 130종 이상의 Vision AI 모델을 보유하고 있으며 이를 바탕으로 영상속 객체와 상황을 정확히 파악해 실시간으로 이상 징후 탐지 및 대응이 가능하다. VLM이 탑재된 VidiGo는 대용량 영상 데이터를 자동으로 요약하고 문맥 기반 검색(Contextual Query Matching) 기능을 제공한다. 예를 들어 사용자가 단순히 영상을 업로드하고 키워드나 질문을 입력하는 것만으로 AI가 필요한 장면을 자동 탐색하고 앞뒤 맥락을 파악해 요약 결과를 클립과 문서 형태로 동시에 제공한다. 대용량 영상 검색 및 분석이 필요한 미디어 및 기관에 납품돼 활용되고 있다. CCTV 기반 실시간 영상분석 플랫폼 XAIVA는 VLM을 적용해 프롬프트 기반 이벤트 탐지 기능을 제공한다.
노타가 코스닥 상장 예비심사를 통과했다고 30일 밝혔다. 노타는 예비심사를 청구한지 약 2개월 만의 승인을 받으면서 지난 12월 기술성 평가 ‘A·A’ 등급 획득에 이어 다음 단계로 진입했다. 노타는 2025년 하반기 상장을 목표로 IPO 절차를 본격화할 예정이다. 주관사는 미래에셋증권이다. 노타 관계자는 “IPO 심사 기준이 한층 강화되며 올 상반기까지도 예심 승인율이 하락하고 철회 기업이 증가한 가운데, 노타는 신속한 예비심사 승인을 통해 기술력과 사업성을 모두 입증해냈다”며 “이는 단순한 기술 잠재력이 아닌 실제 글로벌 시장에서의 상용화 실적과 수익 기반을 확보한 기업으로서의 경쟁력을 반영한 결과”라고 강조했다. 노타는 자체 개발한 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso)’를 통해 엣지 디바이스 환경에 특화된 AI 모델을 개발, 배포하는 기술을 제공한다. 최근에는 비전언어모델(VLM) 기술을 접목한 지능형 영상 관제 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’를 중심으로 산업 안전, 선별 관제, 지능형 교통시스템(ITS) 등 다양한 산업군에서 실증 프로젝트 계약을 이어가고 있다. 채명수 노타 대표는 “최근 기술특례 상장이 더욱 까다로워지는
씨이랩은 바이오써포트와 제약·바이오 산업 현장의 제조 품질관리 AI 솔루션 공동 개발을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 씨이랩의 AI 영상분석 기술과 바이오써포트의 GMP 품질시스템 컨설팅 역량을 결합해 바이오·제약 산업에 특화된 AI 플랫폼 개발과 AI GMP 공동 사업 추진을 목표로 한다. 양사는 씨이랩의 AI 위생품질관리 솔루션 엑스아이바 온디바이스(XAIVA ON-DEVICE) 솔루션에 바이오써포트의 GMP 설계 및 밸리데이션 기술력을 융합해, 제약바이오 제조 공정 내 작업자 위생관리 및 품질 이상을 실시간으로 감지하고 분석하는 통합 플랫폼을 공동 개발할 예정이다. 이와 동시에 바이오써포트는 엑스아이바 온디바이스의 공식 리셀러로 참여해 제약바이오 기업 대상으로 영업 및 검증을 적극 지원한다. 양사는 이를 통해 AI 기반 스마트 GMP 시장에서 시장을 확대할 계획이다. 씨이랩은 자체 개발한 VLM(Vision-Language Model) 기반의 멀티모달 AI 기술을 바탕으로, 바이오 식품위생 산업에 특화된 엑스아이바 온디바이스를 통해 제조 현장의 품질관리를 자동화하고 작업 효율성을 획기적으로 향상시키며 고도화 레퍼
숙련 인력 빠르게 확보하고, 자동화 기반의 검수 도구로 정합성과 신뢰도 높여 크라우드웍스가 자사 공식 블로그를 통해 최근 수행한 고난도 LLM(대규모 언어모델) 학습 데이터 구축 사례를 공개하며, ‘AI 레디 데이터’ 공급 역량을 선보였다. 이번에 소개된 사례는 인포그래픽 기반 텍스트 매칭 데이터셋, 텍스트 기반 SQL 파인튜닝용 학습 데이터, 전문 의학지식 질의응답 데이터 등 고난도 정제 작업이 요구되는 과업으로, 단순 수집이나 라벨링을 넘어 복합적 언어 구조 분석과 도메인 지식 기반 설계 역량이 핵심이다. 특히 인포그래픽 데이터셋 구축은 복잡한 시각 요소가 포함된 문서 이미지에서 컴포넌트와 노드를 식별하고, 이에 대한 자연어 설명을 생성하는 고난이도 작업이었다. 크라우드웍스는 VLM(Vision-Language Model)을 기반으로 설명문 자동화 기능을 구현하고, JSON 시각화 툴을 자체 개발해 검수 프로세스를 최적화했다. 이를 통해 프로젝트를 당초 예상보다 한 달 앞당긴 3개월 만에 마무리하며 기술력과 운영 효율성을 동시에 입증했다. 이와 같은 프로젝트는 평균 데이터 단가가 일반 과업 대비 20~30% 이상 높고, 고급 인력과 품질 관리 체계가 필수
감지부터 진압까지 전 과정 아우르는 원스톱 재난 대응 시스템 구축할 계획 인텔리빅스와 엠젠솔루션이 손잡고 차세대 재난안전 플랫폼 개발에 나선다. 양사는 6월 26일 서울 서초구 인텔리빅스 본사에서 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고, AI 화재 대응 플랫폼 공동개발에 착수했다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 양사는 인텔리빅스의 생성형 AI 기반 지능형 영상관제 플랫폼과 엠젠솔루션의 자율형 화재 대응 솔루션 ‘알파샷(AlphaShot)’을 연계해 감지부터 진압까지 전 과정을 아우르는 원스톱 재난 대응 시스템을 구축할 계획이다. 특히, 인텔리빅스의 엣지 영상분석 장치 ‘빅스원(VIXone)’과 시각언어모델(VLM) 기반 생성형 관제 시스템 ‘젠 AMS(Gen AMS)’, 엠젠솔루션의 자율형 화재진압 로봇 및 드론 시스템을 통합해 화재 발생 위험이 높은 건설 현장, 물류창고, 전기차 충전소, 폐기물 처리장, 산림지역 등 다양한 산업 현장에 실시간 대응 가능한 안전 플랫폼을 구현할 방침이다. 양사는 기술 통합뿐 아니라 신규 사업 기회 발굴, 융합 솔루션 개발, 공동 수주 활동 등 다방면의 협업을 단계적으로 추진할 예정이다. 인텔리빅스는 국내 최초로 비전 AI와 생성형
씨이랩은 국내 주주 및 일반 투자자를 대상으로 기업설명회를 개최했다고 29일 밝혔다. 이번 설명회는 주주와의 소통을 강화하기 위해 마련된 자리로 씨이랩은 AI 사업 현황과 함께 회사의 중장기 비전 달성 및 지속 성장을 위해 현재 추진 중인 유상증자의 활용방안 및 구체적인 실행 계획을 공개했다. 이날 씨이랩은 성장 기반 마련을 위한 실행 로드맵을 공개하며, 그 중심에 AI 컴퓨팅 인프라 사업 확대가 있음을 강조했다. 최근 급증하는 AI 서비스 수요와 국가 차원의 GPU 인프라 확대 정책에 대응해 유상증자를 통해 확보한 자금을 데이터센터 확대 및 GPU 최적화 솔루션 아스트라고(AstraGo) 고도화에 집중 투입한다. 특히 수 만장의 GPU 대규모 클러스터를 안정적으로 운영할 수 있는 하이퍼스케일 인프라 기술을 확보해 GPU 수요 증가에 따른 직접적인 매출 성장을 본격화할 계획이다. 또한 연구개발(R&D) 자금을 통해 자체 개발 중인 VLM(Vision-Language Model)과 피지컬 AI 기술을 고도화해 증가하는 CCTV의 AI화 수요를 선점해 비전 AI 사업 매출을 대폭 확대할 예정이다. 더불어 로봇·제조·자율주행 분야에서 물리적 환경을 디지털
아이서티는 고려대학교 MILI(멀티모달 인터랙티브 인텔리전스 연구소)와 ‘Vision-Language Model(VLM) 기반 지능형 영상보안 관제기술 개발’을 위한 산학협력 MOU를 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 멀티모달 AI 기술을 접목한 차세대 영상보안 관제기술 개발을 위해 민간기업과 학계가 손을 잡았다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 협력 주요 분야는 ▲오픈소스 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 한 VLM 기술 개발 ▲실시간 영상 내 보안 이벤트 자동 감지 ▲한국어 특화 LLM 기반 의사결정 지원 기술 연구 등이다. VLM(Vision-Language Model)은 영상, 오디오, 자막 등 다양한 시각·청각 데이터를 동시에 분석한 뒤 대규모 언어모델(LLM)을 통해 상황을 종합 판단해 문맥 기반 리포트를 생성하는 AI 기술이다. 기존 영상보안 시스템이 단순 움직임 감지에 그쳤다면 VLM은 상황의 맥락까지 이해해 실제 위험상황을 정확히 구분할 수 있다. 특히 이번 프로젝트는 멀티모달 데이터를 활용해 문맥을 이해하고 이상 징후를 식별하는 AI 기술 구현에 집중한다. 기존 보안관제 시스템의 한계를 극복하고 산업 전반의 보안 패러다임 전환을 견
한국딥러닝이 국내 대형 금융사와 ‘비정형 여신 서류 AI OCR 자동화’ 프로젝트 계약을 체결하면서 시각지능 기반 DEEP OCR+ 솔루션을 적용한다. 이번 수주는 금융 업무에서의 비정형 문서 자동화를 본격화하는 사례로, 금융권 디지털 전환의 실질적 성과를 예고하고 있다. 대상 금융사는 기존에 여신 심사 과정에서 46종에 달하는 신청 및 증빙 서류를 하나의 PDF로 수령하고 수작업으로 분류 및 입력 작업을 했다. 이로 인해 문서 누락, 입력 오류, 병목 현상 등이 반복돼 왔다. 한국딥러닝은 이 문제를 해결하기 위해 자사 VLM 기반 AI 문서이해 솔루션 DEEP OCR+를 도입했다. DEEP OCR+는 이미지와 언어를 동시에 이해하는 VLM 기반 OCR 솔루션으로, 문서의 구조와 의미를 함께 분석해 핵심 정보를 자동 추출한다. 문서 병합 해제, 분류, 주요 항목 추출까지 전 과정이 자동화돼 검증 대시보드와 RPA 연계로 후속 업무까지 연동된다. 휴먼인더루프 검수 기능도 지원돼 실시간 오류 검증이 가능하다. 이번 프로젝트로 DEEP OCR+는 문서 구조 인식 정확도를 27% 향상시키고 평균 10배 빠른 병렬 처리로 실무 효율을 크게 개선한다. 오탈자 발생률은
씨이랩은 윤세혁, 채정환 각자 대표이사가 총 1억원 규모의 자사주를 장내 매수했다고 16일 공시했다. 이번 자사주 매입은 회사가 추진 중인 AI 사업 실행에 대한 경영진의 자신감을 보여주는 동시에, 책임경영 실천과 주주가치 제고 의지를 명확히 보여주는 것으로 풀이된다. 지난 14일 씨이랩은 급증하는 AI컴퓨팅 인프라 수요 대응과 Physical AI 시장 선점을 목표로 약 178억 원 규모의 유상증자 계획을 발표했다. 유상증자를 통해 확보한 자금은 ▲고성능 GPU 데이터센터 증축 및 GPU 클러스터 최적화SW 개발 ▲VLM(Vision Language Model) 및 디지털 트윈 기술 개발 ▲글로벌 영업망 확대 등 회사 미래 성장동력에 집중 투자될 예정이다. 특히 씨이랩은 최근 엔비디아와의 파트너십을 바탕으로 제조, 반도체, 바이오 등 다양한 산업에 솔루션을 공급하며 시장 영향력을 확대하고 있다. 이 같은 기술력과 성장 잠재력을 바탕으로 차세대 Physical AI 분야에서 확고한 선도기업으로 자리매김한다는 계획이다. 씨이랩 관계자는 “이번 자사주 매입은 회사가 추진 중인 AI 비즈니스 성장에 대한 경영진의 확고한 자신감을 보여주는 것”이라며 “경영진이 이번
한국딥러닝이 오는 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열리는 AI EXPO KOREA 2025에 참가해 VLM 기반 OCR 솔루션 ‘DEEP OCR+’을 선보인다. 이 솔루션은 문서 의미와 구조를 자동 분석하는 시각언어모델(VLM) 기술로 다양한 형태의 문서를 별도 학습 없이 처리한다. 이를 활용하면 문서 검토 시간을 80% 이상 단축할 수 있다. DEEP OCR+는 기존 OCR의 한계를 넘는 차세대 솔루션으로 문서의 의미와 전체 구조를 이해하고 핵심 정보를 자동 추출한다. 한국딥러닝이 5년간 4억 장 이상의 텍스트·이미지 데이터를 학습해 개발한 VLM 모델을 기반으로 작동한다. 데이터 수집이나 라벨링 없이도 다양한 유형의 문서를 즉시 처리할 수 있어 초기 도입 부담이 낮다는 장점이 있다. 비정형 문서, 손글씨, 다국어 혼합 문서 등에도 적용 가능하다. 이번 전시 기간 동안 한국딥러닝은 DEEP OCR+의 실시간 데모 체험을 운영한다. 금융권 대출 서류, 법률 계약서, 공공 민원 서류 등 산업별 실제 적용 사례를 중심으로 기능을 소개한다. 또한 AI 컨설팅 전문가가 부스에 상주하며 1:1 맞춤형 AI 도입 상담을 진행해 기업의 데이터와 업무 프로세스에 맞춘
엔젠바이오와 씨이랩은 ‘AI 기반 암 맞춤 치료 및 예측 플랫폼’ 개발을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 엔젠바이오의 유전체 분석 및 임상데이터 역량과 씨이랩의 VLM(비전 언어 모델)기반 멀티모달(multimodal) AI 기술력을 결합해 차세대 정밀의료 솔루션을 개발할 계획이다. 국내에는 미국의 AI 정밀의료 기업인 템퍼스AI(Tempus AI)처럼 임상 및 분자 데이터 라이브러리를 구축하고, 이를 기반으로 AI를 활용한 정밀의료 서비스를 제공하는 플랫폼이 아직 없다. 이에 엔젠바이오와 씨이랩은 국내 의료 환경과 임상 데이터에 최적화된 ‘K-Tempus AI’를 개발해 암 환자들에게 맞춤형 치료 솔루션을 제공할 예정이다. 양사는 항암 치료 반응을 사전에 예측하고 환자 개인에 최적화된 치료 옵션을 제안하는 정밀의료 플랫폼을 공동 개발하며 향후 다양한 질환 영역으로 협력 범위를 확대할 방침이다. 엔젠바이오는 국내 최초로 대용량 유전체 분석 기술을 상용화한 기업으로 병원 및 연구기관과의 협력 네트워크를 기반으로 환자 맞춤형 정밀진단 서비스를 제공한다. 이번 협력에서 엔젠바이오는 NGS 암 패널 및 임상 데이터
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UPDATE: 2025년 08월 23일 10시 12분
