공공·보안 사례

AI CCTV 영상관제 가이드: 방식 비교와 도입 절차

AI CCTV 영상관제의 개념과 방식 비교, 산업별 적용 결과, 기존 CCTV로 시작하는 도입 절차를 한 편에 정리한 가이드입니다.

성공사례

[성공 사례] 발전소 안전작업허가를 돕는 이동형 AI CCTV

허가서 체크로 끝나던 위험작업 안전조치 확인을 작업 중으로 넓힌 사례입니다. 국내 열병합발전소 운영사는 작업 현장을 따라 옮기는 이동형 AI CCTV로, 고정형 카메라가 닿지 않던 구역까지 관제 범위를 넓혔습니다.

저널

비전 AI 도입 PoC 설계 가이드: 기간·데이터·성공 기준

PoC 실패의 원인은 대부분 모델 성능 바깥에 있습니다. 성공 기준 네 가지와 설계 절차를 정리한 가이드입니다.

보도자료

[AI시대 일의 재편] 확보한 시간 '기획·신뢰'에 쏟는 슈퍼브에이아이

슈퍼브에이아이가 AI 도입 후 달라진 일의 모습을 전했습니다. 3~5일 걸리던 뉴스레터 제작이 반나절로 줄면서 확보한 시간을 기획과 사람을 만나는 일에 쓰고 있다고 밝혔습니다. AI 콘텐츠가 넘쳐날수록 무엇을 말할지 정하고 신뢰를 만드는 사람의 역할은 더 커진다고 강조했습니다.

저널

데이터 라벨링 업체 선정 가이드: 세 유형 비교와 RFP 질문 8개

라벨링 업체는 인력 규모로 고르면 실패합니다. 세 유형의 차이와 RFP에 넣을 질문 여덟 개를 정리한 선정 가이드입니다.

저널

AI CCTV 구축 업체 선정 시 확인할 7가지

데모 정확도만 보고 업체를 고르면 현장에서 멈춥니다. 구축 업체 선정 시 확인할 일곱 가지와 답변 정리 양식입니다.

AI 인사이트

[슈퍼브 인사이트] 모든 지표가 정상인데, 비용은 계속 새고 있었다니!⛲️(신뢰 엔지니어의 등장)

모든 지표가 초록불인데 결과만 서서히 어긋나는 실패가 있습니다. 데이터를 다루는 일의 기준이 '제때 정확하게 전달했는가'에서 '이 데이터 위에 세운 AI를 믿을 수 있는가'로 옮겨가는 흐름을 살펴봅니다.

저널

자체 구축 vs 외주 vs 플랫폼: 비전 AI 데이터 파이프라인 총비용

세 방식의 총비용은 구성 자체가 다릅니다. 금액 대신 비용 항목으로 비교하고 조건별로 맞는 방식을 정리했습니다.

저널

로봇 학습 데이터 조달 가이드: 공공 데이터셋부터 구축 업체 선정까지

로봇 학습 데이터를 구하는 경로는 네 가지입니다. 공공·공개 데이터셋으로 되는 구간과 안 되는 구간, 구축 업체를 고를 때 확인할 기준, 비용을 좌우하는 변수를 정리했습니다.

보도자료

'로봇 눈'의 진화…슈퍼브AI, 'K-엑사원 데이터 공장' 가동

피지컬 AI 경쟁의 승부처가 하드웨어를 넘어 실환경 데이터와 학습 역량으로 옮겨가고 있습니다. 슈퍼브에이아이는 가정 50곳에서 촬영한 4억 프레임을 108만 프레임으로 큐레이션하고, 이 중 30만 프레임을 학습용 자산으로 전환하고 있습니다.

이벤트 및 웨비나

비전 AI 해커톤 1등 수상자는 무엇을 만들었을까? SEEN, PPE 탐지 넘어 산업안전 의사결정으로

Superb AI × B.D.A.I 비전 AI 해커톤 1등 SEEN은 이미지 2만 장과 어노테이션 19만 개로 만들어졌다. 물류센터에서 본 위험 구역 문제를 PPE 탐지 서비스로 옮기고, 4주 만에 mAP50 0.843 모델과 대시보드까지 완성한 과정을 정리한다

저널

데이터 라벨링 외주 비용: 단가를 정하는 5요소와 견적 체크리스트

라벨링 외주 견적은 단가표 하나로 정해지지 않습니다. 비용을 움직이는 다섯 요소와 업체 비교가 가능해지는 견적 요청 체크리스트를 정리했습니다.

보도자료

“보고, 듣고, 느끼고”…멀티모달 AI, 물리 세계로 확산

피지컬 AI에 시각·음향·촉각 등 다양한 감각 정보가 결합되고 있습니다. 슈퍼브에이아이는 LG AI연구원 컨소시엄에서 'K-엑사원'에 비전 AI를 더해 텍스트 중심 AI를 영상까지 이해하는 멀티모달 AI로 확장하고 있으며, 자연어로 객체를 찾는 비전 파운데이션 모델 '제로'를 기반으로 VLA 모델까지 제공하고 있습니다.

테크

3DGS로 한국의 집 50곳을 '걸어 들어갈 수 있는 공간'으로 복원

360° 파노라마와 로봇이 들어갈 수 있는 공간은 다릅니다. 일반 카메라로 촬영한 영상에서 한국의 집 50곳을 3DGS 공간 자산으로 복원하며 확인한 기술적 선택과 한계를 정리했습니다.

저널

피지컬 AI 데이터셋 구축 가이드: 공간·행동·객체·합성 4유형과 3단계 공정

로봇이 배울 수 있는 데이터는 따로 있습니다. 피지컬 AI 데이터셋의 4가지 유형과 구축 공정 3단계를 실측 기록과 함께 정리했습니다.

보도자료

[인터뷰] 임지환 슈퍼브에이아이 CFO "피지컬 AI 도입 장벽 허물어 현장 난제 푼다"

슈퍼브에이아이는 개발·도입·활용이라는 AI 3대 장벽을 낮추고, 3D 기반 공간 분석으로 경쟁사가 풀지 못하는 현장 난제를 해결한다고 강조했습니다. 현장 데이터는 고객사와 직접 일하지 않으면 얻을 수 없는 만큼, 기업이 가장 먼저 찾는 데이터 파트너가 되겠다고 밝혔습니다.

AI 인사이트

[슈퍼브 인사이트] 🤖 허깅페이스 주인이 바뀌면, 거기서 내려받던 로봇 데이터는 어떻게 될까요?

로봇 학습 데이터가 모이던 저장소가 GPU 공급자 소유가 됩니다. 공시에 적힌 개방성 약속과 적히지 않은 기간·강제 수단을 함께 읽었습니다.

테크

로봇 학습 데이터를 만드는 세 갈래: 시뮬레이션 생성, 실물 수집, 순찰하며 수집

로봇에게 무엇을 보여주고 무엇을 기록해야 학습 데이터가 되는지, 지금 돌리고 있는 세 갈래 데모를 셋업과 한계까지 적었습니다. 시뮬레이션과 실물 로봇에서 나온 데이터가 각각 어떤 조건에서 나왔는지 밝혀둡니다.

저널

플랜트 통합 안전관제 시스템: 조선·철강·에너지·화학 현장의 공통 과제와 구축 단계

조선·철강·에너지·화학 현장의 안전관제 과제는 대부분 같은 문제로 수렴합니다. 플랜트 통합 안전관제 시스템의 공통 요건과 산업별 시나리오, 구축 절차를 정리했습니다.

성공사례

[성공 사례] 행동 분석 AI 기업의 키포인트 라벨링 워크플로

관절 하나하나를 찍는 키포인트 라벨링과 기준 변경 재작업을, 플랫폼과 라벨링 서비스가 분담하는 워크플로로 바꾼 행동 분석 AI 기업의 사례입니다.

테크

1인칭 영상 한 편으로 카메라 위치와 손 동작을 3D로 복원했습니다

GoPro 1인칭 영상 한 편에서 카메라가 지나간 경로와 손의 움직임을 3D로 복원했습니다. 결과와 함께 어떤 조건에서 측정했는지도 적었습니다.

피지컬AI

로봇은 어디서 연습할까: 브랜드 영상 '지금도 어딘가에서는'

접시가 또 깨지는데 아무도 놀라지 않는 이유. 두 번째 피지컬 AI 브랜드 영상을 3개 언어로 공개하며, 영상 속 숫자와 만든 과정을 정리했습니다.

성공사례

[성공 사례] 메타파머스: 수확 로봇을 위한 작물 인식 데이터셋 구축

육묘와 수확 대상을 두 개 과제로 나눠 가공한 작물 인식 데이터셋 구축 사례입니다. 개발 인력이 라벨링에 시간을 쓰던 구조를 기준부터 합의한 외부 파이프라인으로 바꿨습니다.

저널

국방 AI 학습용 합성 데이터: 실데이터가 부족할 때 만드는 법

국방 AI의 학습 데이터는 보안 규정, 수집 불가능한 대상, 높은 구축 비용에 동시에 걸립니다. 합성 데이터가 이 제약을 채우는 방식과 도입 판단 기준을 정리했습니다.

보도자료

“결국 필요한 것은 현장에 남는 사람”… 청년 전문인력 현장배치 K-FDE 도입 논의

제조 현장의 암묵지를 디지털 자산으로 전환하는 K-FDE 제도 도입을 논의한 국회 정책간담회에 슈퍼브에이아이가 참석했습니다. 이현동 부대표는 사람만 보내고 축적 장치를 두지 않으면 현장 경험이 증발한다며, 암묵지를 형식지로 바꾸고 모델 성능으로 역검증하는 데이터 체계와 갱신 구조를 함께 명시해야 한다고 강조했습니다.