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'AI 제조 파운데이션 모델'통합검색 결과 입니다. (3건)

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[현장] "AI 도입 비용 0"…슈퍼브에이아이, 산업용 비전 파운데이션 모델 '제로' 공개

슈퍼브에이아이가 인공지능(AI) 도입 비용과 시간을 대폭 줄인 산업용 비전 파운데이션(VFM) 모델을 통해 전 산업의 디지털 전환 가속화에 나선다. 기술 부담 없이 누구나 AI를 쓸 수 있도록 만들겠다는 전략이다. 슈퍼브에이아이는 24일 서울 콘래드호텔에서 기자간담회를 열고 산업 특화형 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 공개했다. 이날 행사에는 김현수 최고경영자(CEO)를 비롯해 차문수 최고기술책임자(CTO), 김진회 최고사업책임자(CBO)가 참석해 슈퍼브에이아이의 기술 전략과 시장 계획을 상세히 밝혔다. 김현수 CEO는 "AI 도입 비용을 완전히 '0'으로 만들겠다"는 선언과 함께 슈퍼브에이아이가 개발한 '제로'를 소개했다. 회사에 따르면 '제로'는 학습 데이터 없이도 즉시 활용 가능한 영상 AI 모델로, 기존 AI 개발에 요구되던 데이터 구축과 모델 학습 과정 자체를 생략할 수 있는 것이 핵심이다. 영상 속 객체 탐지, 추적, 질의응답까지 다양한 작업을 단일 모델로 처리할 수 있어 산업 적용성도 강조됐다. 산업용 범용 기반 모델 '제로'…AI 도입 병목 해소한다 이날 행사를 시작하며 김 CEO는 슈퍼브에이아이가 AI 도입에 있어 ▲전문 인력 부족 ▲데이터 부족 ▲기술 인프라 부재라는 세 가지 병목을 확인했다고 설명했다. 이를 해결하기 위해 이미 개발한 것이 머신러닝 기반의 'MLOps 플랫폼'과 '버티컬 솔루션'이다. 데이터 라벨링 자동화와 AI 개발 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 이 플랫폼은 AI 개발 기간을 6개월에서 2주로 줄이는 데 성공했다. '버티컬 솔루션'은 개발 역량이 부족한 산업 현장에서 AI를 즉시 활용할 수 있도록 만든 제품군이다. CCTV 기반 화재 감지, 안전 모니터링 솔루션은 실제로 발전소, 공항, 지자체 등에서 쓰이고 있다. 김 대표는 "이제는 더 높은 목표를 설정할 시점"이라며 "이에 '제로' 모델을 개발할 필요성을 느꼈다"고 강조했다. 슈퍼브에이아이에 따르면 '제로'는 마치 '챗GPT'처럼 프롬프트 입력만으로 다양한 작업을 실행하는 멀티모달 인터페이스를 갖췄다. 예시 이미지 하나로 생산 현장의 결함 탐지나 수량 계산이 가능하고 프롬프트를 통해 다양한 산업 과업을 정의할 수 있다. 기존 AI의 한계였던 '사전 정의된 카테고리만 인식 가능' 문제도 해결한다는 설명이다. 김 대표는 제로가 지닌 '제로샷' 능력을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 학습 없이도 기존 지식만으로 새로운 상황을 추론할 수 있는 점은 제조업 기반이 강한 한국이 비전 AI 분야에서 세계 시장을 주도할 수 있는 전략적 교두보가 될 수 있다는 의미이기도 하다. 산업용 비전 데이터는 대부분 기업 내부에 있고 공개되지 않는다. 텍스트 기반의 언어 모델과 달리 접근이 어렵다. 김 대표는 "바로 이 점이 우리가 경쟁력을 가질 수 있는 이유"라며 "한국의 제조·조선·방산 같은 고도화된 산업 인프라 위에서 비전 파운데이션 모델은 세계 1등을 노릴 수 있다"고 말했다. 김 대표는 "AI의 3대 축으로 거대언어모델(LLM), 비전 파운데이션 모델(VFM), 피지컬 AI(로보틱스 등)가 제시된다"며 "이 가운데 비전 AI가 산업 현장의 눈이 될 것"이라고 말했다. 이어 "산업용 비전 AI가 한국의 국가 경쟁력에 기여하도록 '제로'를 통해 AI 민주화와 함께 산업 혁신의 속도를 끌어올리겠다"고 밝혔다. 구글·MS·중국 모델 제쳤다…국산 비전 '제로'로 CVPR 2위 이어 차문수 CTO는 '제로'의 기술적 배경과 성능 성과를 설명했다. 그는 기존 비전 AI의 구조적 한계부터 짚으며 제로가 어떤 기술 혁신을 통해 이를 극복했는지를 순차적으로 소개했다. 차 CTO는 기존 비전 AI가 ▲새 객체 인식 불가 ▲환경 변화에 취약 ▲작업마다 별도 모델이 필요한 복잡성 등 세 가지 태생적 한계를 안고 있다고 설명했다. 산업 현장에서는 이 같은 제약이 반복적인 데이터 수집과 학습 비용으로 이어졌고 AI 도입 자체를 가로막아 왔다고 진단했다. 그는 슈퍼브에이아이가 이 같은 구조적 병목을 해결하기 위해 '제로'를 설계했다고 밝혔다. 제로가 가진 '제로샷'이란 대규모 언어 데이터와 이미지 데이터를 함께 학습해 학습되지 않은 객체도 추론 가능한 능력이다. 더불어 정해진 분류 없이도 작동하는 '오픈월드' 구조로 설계됐다. 이미지나 텍스트 등 다양한 형태의 프롬프트를 지원하는 멀티모달 인터페이스와 수십 개의 태스크를 하나의 모델로 처리할 수 있는 멀티태스크 구조를 채택했다. 무엇보다도 산업현장에서 필요로 하는 문제를 곧바로 다룰 수 있도록 퍼블릭 웹 데이터 외에 슈퍼브에이아이 자체 구축 데이터와 국내 AI허브 데이터 등 산업용 특화 데이터를 중심으로 학습시킨 점이 특징이다. 추가 학습 없이 바로 제조, 유통, 건설 등 다양한 분야에서 사용 가능한 형태로 만들었다는 점에서 기술적 실용성이 강조됐다. '제로'는 벤치마크에서도 뚜렷한 성과를 냈다. 산업용 영상 AI 벤치마크에서 경쟁 모델들을 제치고 1위를 기록했다. 글로벌 비전학회인 국제 컴퓨티 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR)의 객체 탐지 및 퓨샷 챌린지에서도 각각 2위, 4위를 기록했다. 중국의 '티렉스-2(T-Rex2)', 마이크로소프트의 '플로센스-2(Florence-2)', 구글 '오더블유엘브이2(OWLv2)' 등과 비교해도 성능 격차를 크게 벌린 것으로 나타났다. 또 차 CTO는 '제로'가 적은 리소스로 고성능을 구현한 점을 강조했다. 'A100' 그래픽 처리장치(GPU) 8장만으로 학습했으며 수집한 1억 장 규모의 데이터에서 약 90만 장만을 선별 학습에 사용했다. 이를 가능하게 한 것은 슈퍼브가 보유한 MLOps 플랫폼의 데이터 선별 기술이었다는 설명이다. 모델 경량화도 특징이다. 10억 파라미터 미만으로 설계돼 연산량이 작아 엣지 디바이스나 클라우드 등 다양한 환경에서 가볍게 배포 가능하다. 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출 방식뿐 아니라 엣지AI 형태로도 쉽게 연동 가능하며 실제 산업 환경에서의 AI 도입을 빠르고 간편하게 만든다는 것이 슈퍼브에이아이의 설명이다. 차 CTO는 "'제로'는 단일 모델에 그치지 않는다"며 "하드웨어-플랫폼-모델-버티컬 솔루션을 포괄하는 '제로 스택'으로 풀스택 생태계를 구성하겠다"고 밝혔다. '제로'로 200조 시장 노린다…"지능형 비전, 모든 산업의 표준 될 것" 이어 김진회 CBO는 '제로'가 실제 비즈니스 현장에 어떻게 가치를 창출하는지 설명하며 기술 중심 전략에서 '고객 중심 전환'으로의 구체적 비전을 제시했다. 그는 '제로'의 활용이 단순한 AI 도입을 넘어 산업 전체의 운영 구조를 바꾸는 촉매가 될 수 있다고 강조했다. 김 CBO는 "AI가 중요한 게 아니라 여러분의 자연지능이 중요하다"며 기존 AI 도입 방식의 비효율성과 제로의 실용적 전환 능력을 대비해 설명했다. 학습 없이도 객체 탐지, 결함 검출, 수량 카운팅이 가능한 '제로샷'의 현장 데모를 통해 복잡한 모델 설계와 라벨링 없이도 AI 도입이 가능함을 시연했다. 데모에서는 리테일 환경에서는 변화가 잦은 제품군을 사전 학습 없이도 인식하고 분류할 수 있는 능력도 선보였다. 영상 속 인물의 행동을 추론하고 사고 현장을 이해해 답변을 제공하는 지능형 에이전트 형태로 확장된 기능도 함께 시연됐다. 김 CBO는 '제로'가 기존 AI 도입에서 필연적으로 요구되던 '문제 정의→데이터 수집→라벨링→모델 학습→배포'의 전 과정을 무력화했다고 밝혔다. 그는 "이제는 아이디어만 있으면 AI를 바로 쓸 수 있게 된다"며 "기술검증(PoC)에 수천만 원을 쓰지 않아도 된고 전문가를 고용하는데 소요되는 시간도 필요 없게 하는 것이 우리의 궁극적 목적이었다"고 말했다. 시장 확장 전략으로는 '플랫폼 중심 생태계 공급' 구조를 제시했다. 아마존웹서비스(AWS) 같은 글로벌 플랫폼에서 손쉽게 제로를 호출할 수 있는 구조를 갖춰 사용자가 가장 익숙하고 신뢰하는 환경에서 AI를 접할 수 있도록 하겠다는 것이다. 실제로 제로는 이날 오후부터 AWS를 통해 공개될 예정이다. 그는 궁극적으로 '제로'가 모든 산업 장비·시스템에 탑재되는 표준이 되겠다는 포부를 밝혔다. 20조원 규모의 기존 컴퓨터 비전 시장을 넘어 200조원에 달하는 글로벌 영상 관제 시장, 290조원 규모의 스마트팩토리 시장 등으로 진출하겠다는 계획이다. 김진회 CBO는 "의사는 의료 AI, 농업 전문가는 농업 AI를 만드는 시대를 '제로'가 열 것"이라며 "지금까지의 AI가 기술을 위한 것이었다면 이제는 사람을 위한 AI로 전환해야 한다"고 말했다.

2025.06.24 14:21조이환

AI 전문기업, 자동차·조선 등 제조현장에서 활약한다

자동차·조선·반도체·이차전지·철강 등 제조공정에 인공지능(AI)을 접목하는 프로젝트에 민간 AI 전문기업이 본격 참여한다. 산업통상자원부는 10일 'AI 자율제조 네트워킹 데이'를 열고 제조 현장의 AI 전환 프로젝트 지원 제도를 설명했다. 산업부는 내년 초까지 'AI 자율제조 전문기업' 디렉토리를 만든다. 디렉토리는 산기평 주도로 생산기술연구원·전자기술연구연·기계연구원 등 연구기관과 학계·전문가·산업계가 조사해서 작성할 예정이다. AI 솔루션 기업과 로봇 기업, 시스템통합(SI) 기업 등 3개 분야별 10개 이내, 총 30개 내의 기업들이 선정될 계획이다. 선정된 전문기업에는 'AI 자율제조 선도 프로젝트' 참여 기회가 제공된다. AI 자율제조 선도 프로젝트는 산업부가 연구개발(R&D) 자금·금융·컨설팅 등을 제공해 AI로 제조 공정을 개선하는 사업이다. 올해 26개를 시작으로 2027년 200개까지 확대할 계획이다. 올해 사업에는 현대자동차·GS칼텍스·삼성중공업·HD현대미포·포스코·에코프로·대한항공·코오롱·DN솔루션즈·삼표시멘트 등 대한민국 제조업을 대표하는 기업이 대거 참여했다. 앞으로 선정되는 선도 프로젝트에는 전문기업 참여 여부 등이 평가에 반영된다. AI 전문기업은 내년부터 1년 기간으로 지원되는 'AI 자율제조 미니 프로젝트'에도 참여할 수 있다. AI 전문기업은 '제조 AI 파운데이션 모델' 개발에도 참여할 수 있다. 산업부와 생기원·전자연 등 연구기관은 올해부터 총 100억원을 투입해 제조 파운데이션 모델을 만들고 2026년부터 제조 현장에 보급할 계획이다. 제조 기업은 파운데이션 모델을 기초로 자사 공정에 특화된 AI 제조 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 산업부와 산기평은 'AI 자율제조 네트워킹 데이'를 정기적으로 개최할 계획이다. 전문 기업들은 자체 보유한 기술과 실제 제조현장에서의 적용효과 등을 수시로 발표할 기회를 갖게 된다. 산업부 관계자는 “AI 자율제조는 우리 기업에 선택이 아닌 미래 생존 전략이 되고 있다”며 “AI 자율제조의 성공적 확산과 AI 전문기업의 기술력과 역량 강화를 위해 모든 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 한편, 100개 이상 기업과 연구기관이 참여한 이날 행사에서는 AI·로봇 등의 기업이 회사와 기술을 소개한 후 수요기업과 일대일 미팅도 진행했다.

2024.12.10 17:04주문정

산업부, 올해 26개 'AI 자율제조 선도프로젝트' 공개…3.7조 투자 기대

제조업에 인공지능(AI)를 입혀 생산성은 획기적으로 높이는 반면에 생산인구와 탄소를 줄이는 'AI 자율제조 선도프로젝트'가 본격 시작된다. 산업통상자원부는 28일 안덕근 장관이 참석한 가운데 26개 지자체와 119개 기업·기관이 참여하는 'AI 자율제조 선도프로젝트 협약식'을 개최하고 올해 추진할 26개 프로젝트를 공개했다. 선도프로젝트에는 현대자동차·GS칼텍스·삼성중공업·HD현대미포·포스코·에코프로·대한항공·코오롱·DN솔루션즈·삼표시멘트·제주삼다수 등 대한민국 제조업 대표기업이 대거 참여했다. 산업부는 10개 과제 모집에 213개 수요가 몰림에 따라 프로젝트 수를 26개로 확대했다. 26개 프로젝트는 반도체·자동차·조선 등 총 12개 업종에서 26개 기업이 과제 주관사로 참여했다. 26개 기업은 대기업 9개, 중견·중소기업 17개로 구성됐다. 26개 선도프로젝트의 총 투자비는 3조7천억원 규모다. 이 가운데 정부와 지자체는 4년간 총 1천900억원을 지원한다. 특히 지방비 매칭은 의무가 아닌 선택사항이었으나, 지자체들이 긴급 예산을 편성해 26개 모든 프로젝트에 지방비를 매칭했다. 지자체는 생산인구 소멸과 지역산업 쇠퇴 등을 우려해 이번 선도 프로젝트를 통해 지역특화산업의 새로운 도약 발판을 마련한다는 계획이다. 산업부는 이번 선도프로젝트를 통해 생산성을 30% 이상 끌어올리고, 제조비용과 제품결함, 에너지소비를 각각 20%, 50%, 10% 이상 줄이는 효과가 기대된다고 밝혔다. 산업부는 올해 26개를 시작으로 2027년까지 200개로 프로젝트를 확대할 계획이다. 200개 과제를 통해 20조원 이상의 국내 투자를 기대했다. 선도프로젝트들은 'AI 자율제조 얼라언스'를 중심으로 추진된다. 산업부는 선도프로젝트가 단발적·산발적 추진에 그치지 않고 전업종과 전산업에 체계적, 효과적으로 확산할 수 있도록 지난 7월 얼라이언스를 구성했다. 현재 12개 업종 153개 기업·기관이 참여하고 있다. 산업부는 업종별 로드맵을 마련하고 얼라이언스내 대기업부터 1~4차 벤더인 중견·중소기업까지 체계적·수직적으로 프로젝트를 확산할 계획이다. 산업부는 또 얼라이언스나 선도프로젝트에 참여하지 않은 기업도 활용할 수 있는 'AI 제조 파운데이션 모델'을 개발해 보급할 계획이다. AI 제조 파운데이션 모델은 올해부터 총 100억원을 투입해 개발할 예정이며, 얼라이언스의 12개 업종 간사를 맡고 있는 생산기술연구원과 전자기술연구원 등 연구기관이 모두 참여하고 있다. 이들 기관들은 각 선도프로젝트를 통해 확보한 데이터와 기술 등을 바탕으로 협력해 파운데이션 모델을 만들고 이르면 2026년부터 제조 현장에 보급할 계획이다. 제조 기업들은 파운데이션 모델을 바탕으로 자사의 공정에 맞는 특화된 AI 제조 시스템을 자체 구축할 수 있을 것으로 기대했다. AI 자율제조 얼라이언스에 참여 중인 정부·기업·연구기관 외에도 지자체와 공공기관도 제조현장의 AI 확산에 힘을 보탠다. 지자체는 지역 특화산업 중심으로 선도프로젝트를 발굴하고 지방비 매칭 등 재정적 지원을 지속한다. 또 지역 내 AI 본격 확산을 위한 AI 자율제조 거점센터 설립(구미·창원·부산 등) 등도 추진한다. 산업단지공단은 산단 입주기업이 공용으로 활용할 수 있는 공정혁신시뮬레이션센터(제품설계), 공정모듈센터(공정설계), 혁신데이터센터(데이터분석) 등을 통해 입주기업의 AI 제조혁신을 지원한다. 한국무역보험공사는 얼라이언스에 참여한 기업의 AI 자율제조 관련 프로젝트에 대해 5년간 10조원의 무역금융을 지원할 예정이다. 안덕근 산업부 장관은 “선도프로젝트를 통해 대한민국 제조업을 더 젊고 활기차게 만들고 AI 자율제조를 산업현장 구석구석까지 확산하겠다”며 “업종별 로드맵을 마련해 선도프로젝트를 2027년 200개까지 확대하고 프로젝트에 참여하지 않은 기업도 자체 AI를 도입할 수 있도록 AI 제조 파운데이션 모델을 보급하는 한편, 지자체·산단 등이 보유한 기술·인력·장비·예산 등 인프라를 총동원해 AI 확산에 속도를 높이겠다”고 밝혔다.

2024.10.28 17:17주문정

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