하루만에 산업용 AI 도입 가능? 혁신적인 비전 파운데이션 모델 'ZERO'

"새로운 불량 유형이 나올 때마다 모델 업데이트에만 몇 달이 걸려요. 생산 라인은 기다려주지 않는데..."

"미세한 스크래치는 조명 각도에 따라 다르게 보여서 AI가 제대로 학습을 못해요. 결국은 사람이 다 다시 봐야 하니..."

"저희만 쓰는 특수 부품이라 학습시킬 데이터 자체가 없어요. AI 도입은 남의 얘기죠..."

이런 현장의 목소리들이 낯설지 않으시죠? 지난 AI EXPO 2025 슈퍼브 미니 세미나에서 슈퍼브에이아이 김민철 PO가 발표한 내용을 통해, 산업 현장의 AI 도입이 왜 이렇게 어려웠는지, 그리고 이제는 어떻게 하루 만에 AI를 현장에 적용할 수 있게 되었는지 살펴보겠습니다.

산업 현장 AI의 현실, 기대와는 달랐다

많은 기업들이 AI 도입을 통해 품질 개선, 생산성 극대화, 비용 절감, 자동화 공정을 기대했지만, 현실은 성능 미달, 방치되는 시스템, 여전한 수동 공정, 투자 대비 효율성 부족이었습니다. 이런 차이가 발생하는 근본적인 이유는 무엇일까요?

첫 번째 장벽: 특정 클래스 학습의 어려움

전통적인 AI 모델은 특정 작업을 위해 방대한 양의 라벨링된 학습 데이터가 필요합니다. 여기서 세 가지 치명적인 문제가 발생합니다.

먼저 데이터의 양과 질 확보가 시간과 비용을 대량으로 소모합니다. 특정 불량 유형이나 고유 부품을 포함한 모든 클래스의 고른 데이터를 확보하려면 수천, 수만 장의 다양한 환경 이미지 확보 및 라벨링이 필요하죠.

다음으로 치명적인 케이스는 대부분 희귀합니다. 자주 발생하지 않지만 중요한 불량(미세균열, 화재, 침입 등)은 데이터 확보부터 어려워 모델 성능이 저하됩니다.

마지막으로 새로운 클래스나 변형 추가는 악몽과 같습니다. 신제품 추가나 공정/환경 변경 시 매번 새로운 데이터 수집, 라벨링, 재학습을 반복해야 합니다.

두 번째 장벽: 현장/도메인 적용의 한계

개발 환경에서는 잘 되던 AI가 실제 공장, 건설 현장, 물류창고에서는 성능이 급락하는 경험, 많이 하셨을 겁니다. 조명 변화, 먼지, 진동, 가려짐, 배경 복잡성 등 실제 현장의 변수에 기존 AI는 너무 취약했습니다.

또한 현장별(A 공장 vs. B 공장, 주간 vs. 야간), 도메인별(안전관리, 품질관리, 적재관리) 최적화를 위해서는 많은 데이터와 전문가의 반복적 미세조정이 필요했죠.

게임 체인저의 등장: 파운데이션 모델

이런 한계를 극복할 새로운 접근법이 바로 파운데이션 모델입니다. 기존 AI가 특정 작업만 잘하는 '전문가 AI'였다면, 파운데이션 모델은 아주 방대한 데이터를 미리 학습하여 다양한 종류의 작업을 수행할 수 있는 '만능 AI의 기초'입니다.

리모컨에서 스마트폰으로의 진화를 생각해보세요. 사전 학습된 단 한 가지 작업을 수행하는 "리모컨" 같은 모델에서, 방대한 데이터를 기반해 여러 기능을 탑재한 "스마트폰" 같은 모델로 패러다임이 바뀐 것입니다.

파운데이션 모델의 두 가지 핵심 특징

도메인 일반화 능력: 특정 분야에만 국한되지 않고, 다양한 분야의 시각적 정보를 이해하고 분석할 수 있습니다. 처음 보는 대상이나 현상, 처음 보는 환경에도 대응이 가능하죠.

고급 기능 수행 능력: 단순히 객체를 찾는 것을 넘어, 더 복잡하고 미묘한 시각적 이해와 작업을 수행할 수 있습니다.

국내 최초 산업특화 비전 파운데이션 모델: ZERO

슈퍼브에이아이가 개발한 ZERO는 국내 최초의 산업 특화 비전 파운데이션 모델입니다. ZERO의 차별점은 크게 세 가지로 요약할 수 있습니다.

압도적인 데이터와 핵심 데이터 큐레이션

ZERO는 40개 이상 산업 도메인에서 10억 장 이상의 고퀄리티 커스텀 데이터셋을 구축했습니다. 단순히 데이터 양이 많은 것이 아니라, 자체 임베딩 모델과 벡터 클러스터 기반 큐레이션 알고리즘으로 모델 성능에 핵심적인 데이터만 선별해 사용합니다.

특히 모델 성능에 절대적인 영향을 미치는 라벨링 품질 관리를 위해 자체개발한 미스라벨 탐지 알고리즘과 엄격한 QA를 통해 데이터 품질을 최상으로 유지합니다.

가장 쉬운 AI 소통법: 유연한 프롬프팅

복잡한 코딩이나 설정 없이 원하는 것을 AI에게 쉽게 지시할 수 있습니다. 텍스트 프롬프트로는 글로 설명하듯 지시하고, 비주얼 프롬프트로는 말로 설명하기 어려운 것을 그림 예시로 보여줄 수 있습니다.

예를 들어, "현장에서 쓰러지는 사람"이라고 텍스트로 입력하면 물류창고에서 넘어진 사람을 즉시 탐지할 수 있고, 병이나 초콜릿 같은 샘플 이미지를 보여주면 해당 제품을 자동으로 인식합니다.

스스로 진화하는 AI: 효율적인 추가 학습 파이프라인

ZERO는 지속적으로 성능을 개선할 수 있는 파이프라인을 갖추고 있습니다. 새로운 데이터에 대한 자동화된 파이프라인을 통해 모델이 스스로 진화합니다.

ZERO가 가져온 네 가지 핵심 가치

1. "하루 만에" AI 도입 (비용과 시간의 절감)

기존 방식에서는 수개월간 데이터 수집, 라벨링, 모델 개발에 최소 2~3개월이 소요되어 높은 초기 투자와 늦은 페이백이 문제였습니다. 하지만 ZERO와 프롬프팅만으로 바로 샘플 테스트가 가능해 즉시 현장 테스트 및 적용을 시작할 수 있습니다.

실제로 타임라인은 1년에서 2주로, 라벨링 비용은 75% 감소라는 놀라운 결과를 보여주고 있습니다.

2. "누구나" AI 활용 (쉬운 사용성)

기존에는 AI 모델 개발과 운영을 위해 ML 전문가, 데이터 전문가가 필수였고 현장 전문가는 사용이 어려웠습니다. 이제는 현장 관리자, 품질 담당자 등 도메인 전문가가 직접 프롬프트를 통해 AI에 작업을 지시할 수 있습니다. 코딩이나 AI 지식이 전혀 필요하지 않죠.

3. "새롭고 변화하는 요구사항"에도 빠른 적응 (유연성)

기존에는 프로젝트별로 별도의 AI 모델을 학습하고 운영해야 했고, 신제품 출시나 공정 변경, 검사 항목 추가 시 기존 모델을 대규모로 수정하거나 재개발해야 했습니다.

ZERO는 하나의 파운데이션 모델로 여러 가지 프로젝트와 과업을 수행할 수 있고, 새로운 프롬프트 추가나 수정만으로 변화에 즉각 대응하는 민첩한 현장형 AI 운영이 가능합니다.

4. "불가능했던" 문제 해결 (강력한 성능)

기존에는 미세 패턴이나 비정형적 결함 등은 매우 높은 기술 난이도와 방대한 데이터를 요구해 도입을 포기하는 경우가 많았습니다. ZERO의 방대한 사전 학습과 뛰어난 일반화 성능으로 이전에는 탐지하기 어려웠던 복잡하고 미묘한 시각적 특징도 효과적으로 인식합니다.

실제 도입 사례에서는 불량률 75% 감소, 품질 검사 시간 60% 단축, 연간 품질 비용 절감이라는 구체적인 성과를 보여주고 있습니다.

실제 현장에서의 ZERO 활용 사례

ZERO는 이미 다양한 산업 현장에서 활용되고 있습니다.

제조 분야에서는 안전 관리를 위한 마스크 착용 탐지와 다채널 특수 제조 불량 검수에 사용되고 있습니다. 물류 및 유통 분야에서는 매대 점유율 분석 솔루션과 물류 창고의 출품 관리 및 근무수칙 위반 관리에 적용되고 있죠.

보안 및 안전 관제 분야에서는 중대재해방지법 대비를 위한 안전 관제 에이전트에서 활용되어 건설 현장의 안전 위험 상황을 실시간으로 모니터링하고 있습니다.

ZERO를 경험하는 세 가지 방법

ZERO가 궁금하시다면 세 가지 방법으로 경험해보실 수 있습니다.

AWS 마켓플레이스를 통한 API 액세스로 ZERO를 API 형태로 바로 사용할 수 있고, MLOps 플랫폼을 통한 제공으로 슈퍼브 플랫폼을 통해 클라우드와 온프렘 환경에서 모두 ZERO를 활용한 MLOps 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

또한 버티컬 AI 에이전트 적용을 통해 Superb 영상 관제 솔루션 등 산업 특화 AI 에이전트를 통해 ZERO를 현장에 바로 도입할 수 있습니다.

산업용 AI의 새로운 시대가 열렸다

과거에는 유지했던 시스템 도입을 시도했으나 정착도와 실용성 측면에서 만족스러운 결과를 얻지 못했습니다. 이제 기존 CCTV 인프라를 최대한 활용하면서도 효과적인 운용도 분석 솔루션이 필요했습니다.

ZERO의 등장으로 이런 고민들이 해결되고 있습니다. 도입 기간은 5주에서 8주로, 도입 기능은 제품 표면 결함 실시간 감지, 불량 유형별 자동 분류, 품질 데이터 자동 수집 및 분석 대시보드로 확장되었습니다. 도입 효과는 불량률 75% 감소, 품질 검사 시간 60% 단축, 연간 품질 비용 절감이라는 구체적인 성과로 나타나고 있습니다.

산업 현장의 AI 도입이 더 이상 꿈이 아닌 현실이 되었습니다. 하루 만에 시작할 수 있고, 누구나 사용할 수 있으며, 변화하는 요구사항에 빠르게 적응하고, 이전에는 불가능했던 문제까지 해결할 수 있는 ZERO와 함께 여러분의 산업 현장도 AI 혁신을 경험해보시기 바랍니다.