저널 기존 CCTV AI 전환 방법: 방식 4가지와 카메라 점검 기준 이미 설치한 CCTV에 AI 분석을 붙이는 방식은 분석 장비를 두는 위치로 구분됩니다. 방식별 구조와 채널마다 확인할 점검 항목을 공공 기준과 함께 설명합니다.
저널 제조 AI 비전 검사 가이드: 검사 과제 5가지와 판정 방식 고르는 법 제조 라인에 AI 비전 검사를 들이기 전에 검사 과제를 고르고, 불량 이미지가 부족한 라인에서 데이터를 준비하는 방법을 사례와 함께 설명합니다.
저널 VLM 영상분석: 기존 AI CCTV와 무엇이 다른가 VLM 영상분석은 CCTV 장면을 문장으로 읽고 문장으로 찾는 방식입니다. 기존 AI CCTV 탐지와의 차이, 오탐 판정과 자연어 검색에서 달라지는 점, 도입 전에 확인할 조건을 정리했습니다.
저널 VLA·RFM·WFM·VLM은 무엇이 다른가: 로봇 AI 모델 4종 비교 VLM은 텍스트를, VLA는 행동을, WFM은 다음 장면을 출력합니다. RFM은 범용성을 가리키는 범주입니다. 네 모델의 차이와 각각에 필요한 데이터를 정리했습니다.
저널 피지컬 AI 용어집: 로봇 학습 데이터·시뮬레이션·3D 복원 용어 40개 VLA와 RFM은 어떻게 다르고, 에피소드는 무엇이며, 3DGS 복원은 왜 바로 시뮬레이션에 못 쓰는지. 피지컬 AI 실무에서 마주치는 용어 40개를 한 곳에 정리했습니다.
저널 로봇 AI는 왜 ImageNet이 없을까: 정답지로 채점할 수 없는 시험 비전 AI 시험은 OMR 채점이고 로봇 AI 시험은 구술면접입니다. 정답지 대조가 왜 성립하지 않는지, 그래서 업계가 어떻게 시켜 보고 세는지를 정리했습니다.
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 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.
저널 데이터 라벨링 외주 비용: 단가를 정하는 5요소와 견적 체크리스트 라벨링 외주 견적은 단가표 하나로 정해지지 않습니다. 비용에 들어가는 다섯 요소와 업체 비교가 가능해지는 견적 요청 체크리스트를 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.
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.
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.
저널 AI 영상분석 시스템 구축 비용: 견적을 결정하는 4가지 요소 AI 영상분석 시스템의 견적은 단일 가격표가 아니라 네 가지 비용 요소로 결정됩니다. 비용 구조와 견적을 좌우하는 변수, 비용을 줄이는 경로를 정리했습니다.
저널 제로샷 비전 AI: 학습 없이 시작하는 객체 인식과 산업 현장의 한계 새 제품이 나올 때마다 모델을 다시 학습시킬 필요는 없습니다. 제로샷 비전 AI의 동작 원리와 산업 현장 적용 조건을 실측 근거와 함께 정리했습니다.
저널 중대재해처벌법 AI 안전관리: 법의 요구와 기술의 역할 중대재해처벌법이 요구하는 것을 조문 기준으로 정리하고, AI 안전관리 시스템이 담당할 수 있는 역할과 담당하지 못하는 영역을 구분했습니다. 기존 CCTV 인프라로 시작하는 구축 4단계도 함께 담았습니다.
저널 합성 데이터 파이프라인 구축 가이드: Isaac Sim 라벨 자동 생성 실데이터 수집이 어려운 현장을 위한 합성 데이터 파이프라인 구축기입니다. Isaac Sim 환경에서 라벨이 자동 생성되는 원리와 Sim-to-Real 갭을 줄이는 세 가지 엔지니어링, 실측 사례를 정리했습니다.
VFM 산업 특화 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO) 가이드 산업 특화 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)를 소개합니다. 사전 학습 없이 텍스트와 이미지 프롬프트로 산업 현장의 객체를 탐지하는 원리와 CVPR 2026 1위로 검증된 성능, 도입 절차를 정리했습니다.
저널 제조업 AI 도입이 멈추는 이유: HITL 운영 설계 가이드 제조 현장 AI가 시범 사업에서 멈추지 않으려면 사람의 개입 지점을 설계해야 합니다. HITL의 구조와 운영 설계 기준, 실측 사례를 정리한 가이드입니다.
저널 중대재해처벌법 의무 이행 증빙: AI 영상 관제로 설계하는 법 중대재해처벌법이 요구하는 안전 확보 의무를 AI 영상 관제로 어떻게 이행하고 증빙하는지 정리한 가이드입니다. 의무와 기능의 매핑 표와 실측 사례를 담았습니다.
저널 건설현장 안전 AI 영상분석: 4대 위험과 기존 CCTV 도입 가이드 건설현장 4대 안전 위험(추락·중장비·구조물·PPE)을 AI 영상분석으로 관리하는 방법을 정리한 가이드입니다. 기존 CCTV를 그대로 활용해 2주 안에 시작하는 도입 절차와 실측 사례를 담았습니다.
저널 데이터 라벨링 자동화 가이드: 오토라벨링 3세대와 도입 판단 오토라벨링 세 가지 방식과 도입 판단 기준을 정리한 가이드입니다. 9만 개 인스턴스를 8일에 라벨링한 실측 사례와 라벨 없이 시작하는 제로샷 방식까지 다룹니다.
저널 데이터가 없어서 멈춘 AI 프로젝트, 10장으로 다시 시작하는 법 산업 현장의 AI 프로젝트는 모델이 아니라 데이터 준비에서 멈춥니다. 범용 모델이 무너지는 전문 도메인에서, 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ZERO는 이미지 10여 장으로 PoC를 시작하는 새로운 도입 방식을 제안합니다.
