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. 비용을 움직이는 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.
저널 슈퍼브에이아이 ZERO, CVPR 2026 퓨샷 객체 탐지 챌린지 1위 슈퍼브에이아이가 CVPR 2026 퓨샷 객체 탐지 챌린지에서 1위를 차지했습니다. 산업 특화 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'로 20개 산업 도메인 평균 mAP 53.9를 기록하며, 작년 4위에서 1년 만에 오른 한국 기업 최초의 우승입니다.
저널 젠슨 황 GTC 타이베이 2026 키노트에 등장한 슈퍼브에이아이, 엔비디아가 선택한 산업용 비전 AI 파트너 젠슨 황 엔비디아 CEO의 GTC 타이베이 2026 키노트 파트너 에코시스템에 슈퍼브에이아이가 이름을 올렸습니다. NVIDIA Inception, 피지컬 AI 에코시스템 파트너, VSS 블루프린트까지, 엔비디아가 선택한 산업용 비전 AI 파트너십의 의미를 정리합니다.
저널 H200 32장으로 비전 AI 파운데이션 모델 8개월 만에 학습한 방법 — AWS 서밋 서울 2026 발표 슈퍼브에이아이는 AWS SageMaker HyperPod에서 NVIDIA H200 32장으로 산업 특화 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 단 8개월 만에 학습 완료했습니다. 400만 장 데이터 파이프라인, FSx 병목 해결, Flexible Training Plan으로 비용 40% 절감한 실전 노하우를 공개합니다.
저널 수동 관제를 넘어 자율 관제로: AI 영상관제의 다음 진화 CCTV는 늘었지만 사람이 모니터를 보는 수동 관제 방식은 한계에 도달했습니다. 영상관제는 수동 관제에서 지능형 관제, 그리고 자율 관제로 진화하고 있습니다. 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’와 AI 영상관제 솔루션 ‘슈퍼브 VA’가 만드는 자율형 영상 관제 시스템을 소개합니다.
저널 [AI Tech 2026] 제조·물류·건설 현장의 AX(AI 전환)를 이끄는 비전 AI 실전 사례 단순히 현장을 '보던' 비전 AI가 공정을 분석하고 위험을 예방하며 불량을 잡아내는 '두뇌'로 진화하고 있습니다. 표준공정 자동 추출(SOP), 제로샷 안전관제, MLOps 기반 불량 검사까지, 슈퍼브에이아이의 산업 AX 적용 사례를 소개합니다.
저널 제조 현장의 안전·품질·공정 혁신: 2026 AWS 컨퍼런스 비전 AI 도입 사례 안전 사고 제로, 불량률 감소, 공정 효율화를 위한 제조 현장 Vision AI 도입 사례. 2026 AWS 컨퍼런스에서 슈퍼브에이아이가 발표한 지속 가능한 스마트팩토리 AI 시스템(MLOps) 구축 가이드를 만나보세요.
저널 비전 AI 도입의 딜레마, SI형 vs 기성품 솔루션 완전 분석 산업용 비전 AI 도입 시 겪게 되는 SI(맞춤형)와 기성품 벤더 사이의 양극화 딜레마. 정확도와 배포 속도를 모두 잡는 완벽한 해결책은 무엇일까요? 파운데이션 모델(VFM)과 데이터 중심 AI로 전사적 확장에 성공하는 비전 AI 전략을 지금 확인해 보세요.
저널 슈퍼브에이아이 엔비디아 GTC 2026 공식 초청 참가: 물류 현장의 피지컬 AI 혁신 엔비디아 GTC 2026에 공식 초청된 슈퍼브에이아이가 물류 현장의 단절된 OT와 IT를 연결하는 '피지컬 AI' 혁신을 선보입니다. VLM 기반의 지능형 영상 관제로 수동적인 창고 인프라를 능동적인 비즈니스 인사이트로 전환하는 방법을 확인해 보세요.
저널 산업 현장 AI 도입을 가속하는 비전 AI 전략과 파트너십 산업 현장에서 AI가 PoC를 넘어 실제 운영으로 이어지려면 무엇이 필요할까요? AW 2026 미니세미나 발표를 바탕으로 Vision AI, MLOps, 파트너십 전략을 정리했습니다.
![[AI Tech 2026] 제조·물류·건설 현장의 AX(AI 전환)를 이끄는 비전 AI 실전 사례](https://storage.ghost.io/c/73/74/73741b5e-0bdf-4e6f-9161-743bc6f76d78/content/images/size/w600/2026/05/IMG_7133.JPG)
