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아이벡스, 과기부 오픈소스 과제 주관기관 선정

산업용 피지컬 AI(인공지능) 기업 아이벡스가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '2026년도 신산업 분야 오픈소스 사업화 지원사업' 과제에 주관기관으로 선정됐다고 23일 밝혔다. 이번 과제는 아이벡스가 주관기관으로 개발 전반을 수행하고, 산업용 화스너(볼트,너트) 및 자동차용 단조 부품 기업 케이피에프가 수요기업으로 참여한다. 과제는 올해 5월부터 12월까지 8개월간 진행된다. 아이벡스는 자사의 AI 로보틱스 플랫폼 'AIVot(아이봇)'을 활용해 케이피에프 자분탐상 검사라인의 비정형 공정을 자동화한다는 구상이다. 벌크 상태로 뒤섞인 다품종·난적재 볼트류의 인식부터 3차원 위치 추정, 최적 파지, 이송, 검사장비 정위치 투입까지 전 과정을 AI 비전과 로봇 기술로 전환한다. 아울러 아이벡스의 플랫폼 'AIVOps(아이브옵스)'와 연계해 현장 데이터 수집부터 모델 재학습으로 이어지는 AI 운영 체계도 구축한다. 아이벡스는 케이피에프 현장 실증을 바탕으로 난적재 부품 픽킹 솔루션을 표준화·상품화하고, 주조·단조 등 유사 제조공정으로 적용 범위를 넓혀 플랫폼형 사업모델로 확장한다는 전략이다. 성민수 아이벡스 대표는 "이번 과제는 사람이 눈으로 제품을 찾고 손으로 집어 장비에 투입하던 작업을 AI 비전과 로봇 기술로 대체하는 산업용 피지컬 AI의 적용 사례"라며 "현장 실증을 통해 난적재 픽앤플레이스 기술의 현장 적용성을 확보하고, 다양한 제조현장에 확산 가능한 플랫폼형 AI 로보틱스 솔루션으로 발전시키겠다"고 말했다.

2026.07.23 10:44진운용 기자

"AI가 알아서 학습"…아이벡스, 고객 20여곳 확보

산업용 피지컬 인공지능(AI) 기업 아이벡스가 스스로 재학습하는 인공지능(AI) 솔루션으로 고객 확보에 속도를 낸다. 현재 확보한 고객은 20여곳이다. 아이벡스는 AI와 산업용 로봇을 결합해 제품 이상 유무를 파악하고, 정밀 공정을 수행하는 솔루션을 제공한다. 소프트웨어는 자체 개발하고, 로봇 하드웨어는 두산로보틱스와 뉴로메카 등 국내외 기업 제품을 사용한다. 26일 아이벡스 관계자는 "HD현대삼호, 테네코, 국내 디스플레이 업체 등 국내외 20여곳에 솔루션을 판매했다"고 밝혔다. 테네코는 미국 자동차 부품사다. 아이벡스는 '폐쇄형 산업용 AI 운영 플랫폼'을 무기로 국내 대기업 양산 라인에 제품을 공급하고 있다. 폐쇄형 플랫폼은 제품이 공급된 공장에서 생성되는 데이터를 아이벡스 AI가 실시간 학습해 성능을 자동으로 개선하는 방식을 말한다. 아이벡스는 "자체 개발한 비지도 학습 모델로 공장에서 생성되는 데이터를 빠르게 학습해 1~3일이면 소프트웨어 업그레이드가 가능하다"고 강조했다. 비지도 학습 모델이란 불량 데이터가 드문 제조 환경에서 정상 데이터만 학습해 비정상을 판단하는 방법이다. 일반적으로 생산라인에 적용된 장비 소프트웨어 업그레이드는 몇 주가 걸린다. 현장에서 발생한 새로운 데이터를 확보하고 이를 AI가 재학습할 때 시간이 필요하기 때문이다. 이것과 비교하면 아이벡스 소프트웨어 업그레이드 속도가 빠르다. 아이벡스 솔루션은 크게 비전검사 솔루션 'AI 비전 인스펙션'과, 정밀작업 솔루션 'AI 로보틱스'로 나뉜다. AI 비전 인스펙션은 ▲아이비전 ▲아이브데이터 ▲아이브옵스로 구성된다. 아이비전은 AI 모델로 비정형 불량을 검사하고, 아이브데이터는 데이터를 통합·정제한다. 아이브옵스는 데이터와 시스템 전체를 관리한다. AI 로보틱스는 산업용 로봇을 통해 정밀한 작업을 수행한다. 해당 솔루션은 아이봇과 아이브옵스가 포함된다. 아이봇은 AI 로봇 제어 플랫폼으로 다양한 비정형 환경에 자율 대응한다. 아이벡스의 주요 고객은 자동차 기업이다. 동시에, 아이벡스는 AI 기술을 앞세워 배터리, 반도체, 방산 영역으로 고객사를 넓히고 있다. 배터리 영역에서는 외관 검사 솔루션을 제공한다. 배터리는 크기가 다양하고 평면·바닥·모서리 등 모든 면에서 얼룩과 스크래치가 발생할 수 있어 검사 난도가 높다. 아이벡스는 "광학 모듈, 6축 다관절 산업용 로봇, 비전 PC, 불량 검사 AI 모델, 비전 소프트웨어, 데이터 확보 인프라를 통합 제공한다"며 "이를 통해 배터리 모든 면에서 200마이크로미터(㎛) 수준의 미세 찍힘·얼룩·스크래치를 검출한다"고 설명했다. 고객 다변화에 집중하는 이유는 양산 레퍼런스 확보 때문이다. AI를 접목한 산업용 로봇이 제조 현장에 도입된 지 얼마 되지 않은 만큼, 레퍼런스가 중요 지표다. 기술검증(PoC) 단계를 넘어 실제 양산 라인에 적용될 수 있는지 입증해야 하기 때문이다. 로봇 업계 한 관계자는 "국내에서 AI 로봇이 양산 라인에 적용된 사례가 많지 않다"며 "실제 적용돼 효과를 입증하는 것이 가장 중요하다"고 설명했다. 아이벡스 관계자는 "제조현장 이미지 데이터뿐 아니라 센싱, 모델, 메카트로닉스, 모션·비전, 실행·제어, AI 운영까지 풀스택 기술을 보유하고 있다"며 "이미지 데이터 기반 산업용 피지컬 AI 분야에서 레퍼런스를 쌓을 것"이고 말했다.

2026.06.26 18:39진운용 기자

'피지컬AI 기업' 아이벡스, 글로벌 3대 AI 학회 논문 채택

산업용 피지컬 인공지능(AI) 기업 아이벡스(AIVEX)가 세계 최고 권위 AI 학회 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 연구논문이 채택됐다고 12일 밝혔다. ICML은 NeurIPS(Neural Information Processing systems), ICLR(International Conference on Learning Representations) 등과 함께 글로벌 3대 AI 학회로 꼽힌다. 최신 머신러닝 연구 성과가 발표된다. 이번에 채택된 아이벡스 논문은 '오염된 데이터에 강한 이상 탐지를 위한 메모리 증류 선택 기법'(Memory-Distilled Selection for Noise-Robust Anomaly Detection)이다. 실제 산업 현장에서 발생하는 오염된 학습 데이터(noisy data) 환경에서도 안정적으로 결함을 검출할 수 있는 새로운 이상 탐지(anomaly detection) 기술을 제안한다. 아이벡스는 "제조 현장에서는 완벽하게 깨끗한 학습 데이터를 구하기 어렵고, 이는 산업용 AI 도입을 위해 해결해야 할 과제"라며 "이를 위해 학습 데이터에 정답 라벨이 없는 불량(노이즈) 샘플이 섞여 있어도 이미지·픽셀 수준에서 결함을 안정적으로 찾는 MeDS(Memory-Distilled Selection) 알고리즘을 개발했다"고 설명했다. 이어 "전체 특징 데이터 중 일부를 무작위 추출해 다수의 메모리 앙상블을 구성하는 서브 샘플링 기반 필터링 기법을 도입했다"며 "이때 발생하는 희소성이 저주파 필터 역할을 수행해 높은 수준 노이즈가 존재하는 환경에서도 정상 패턴을 효과적으로 선별할 수 있다는 점을 수학적으로 증명했다"고 부연했다. 아이벡스는 필터링한 메모리 점수를 학생 네트워크에 전달하는 지식 증류 과정에서는 신경망이 단순한 패턴을 먼저 학습하는 '조기 학습 성향'(early-learning bias)을 활용했다. 노이즈 과적합(noise overfitting)을 막고, 정상 패턴 판별 성능을 높였다. 모델이 증류된 모델 점수를 바탕으로 깨끗한 샘플만 스스로 선택해 학습하는 과정을 반복해 픽셀 단위의 정밀한 결함 위치 탐지가 가능하도록 했다. 아이벡스는 지난 2020년 설립됐다. AI 비전 검사와 AI 로보틱스, MLOps, 데이터 플랫폼 등을 기반으로 산업용 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 직원 80% 이상이 엔지니어다. 국내외 특허 80여건을 보유하고 있다. 성민수 아이벡스 대표는 "ICML 2026 논문 채택으로 AI 원천기술 연구역량이 세계적 수준에서 인정받았다"며 "제조 현장의 실제 문제를 해결할 수 있는 산업용 피지컬 AI 기술 개발과 연구를 지속해 경쟁력을 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.06.12 11:41이기종 기자

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