2025 스마트공장 • 자동화산업전 참가
비전 AI 에이전트와 디지털 트윈 결합, 제조현장 실시간 안전관리 방법 소개 및 시연


![[백서] 비전 AI 실무자를 위한 합성 데이터 생성 가이드라인 및 활용 전략](https://cdn.sanity.io/images/31qskqlc/production/3138ebf52a6689ea7da461cd981f1dfafda2389c-2000x1125.png?fit=max&auto=format)
[고객 사례] 전기차 화재 예방을 위한 AI 기반 모니터링 시스템 구축 사례
국내 주요 소방 안전 연구기관과 전기차 화재 특수성을 고려한 AI 기반 화재 감지 시스템 개발
![[고객 사례] 전기차 화재 예방을 위한 AI 기반 모니터링 시스템 구축 사례](https://cdn.sanity.io/images/31qskqlc/production/b40c2ac647054b76b76197b9cc83a63e1ee39fae-2000x1125.jpg?fit=max&auto=format)
![[테크 트렌드] 비전AI 플랫폼 선택 가이드: 온프레미스 vs. 클라우드](https://cdn.sanity.io/images/31qskqlc/production/1f5f8a0f8d9fa2828c0874c7f926ec0523da36e2-2000x1333.jpg?fit=max&auto=format)
![[인터뷰] 차문수 슈퍼브에이아이 CTO](https://cdn.sanity.io/images/31qskqlc/production/8dc279e9da35421942b5417be0542d227d0dd115-2000x1125.png?fit=max&auto=format)
비전 AI 에이전트와 디지털 트윈 결합, 제조현장 실시간 안전관리 방법 소개 및 시연
국내 주요 소방 안전 연구기관과 전기차 화재 특수성을 고려한 AI 기반 화재 감지 시스템 개발
Electronics and tech giant
Digital platform services
MMORPG game developer
Electronics and appliances leader
Global automotive manufacturer
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Automotive electronics manufacturer
International steel manufacturing
AI solutions provider
Agricultural robotics innovator
Autonomous driving technology
Aerial imaging technology
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Aerial imaging technology
이렇게 대단한 AI 분석 기능이 세상에 존재하는 줄 몰랐습니다. 높은 수준의 정확도를 요구하는 자동차 공정 과정에 적용할 고성능 AI 모델을 개발하기 위해 슈퍼브 플랫폼을 선택했습니다. 세그멘테이션 라벨링이 쉬울 뿐 아니라, 데이터 전반의 자동화 기능이 잘 되어 있고, 모든 MLOps 단계를 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있어 편리했습니다.
글로벌 자동차 기업 T사수석 AI 연구원최신 AI 알고리즘 자체 구현 및 보유
고객 현장 데이터 기반 고성능 맞춤형 AI 개발
고성능 AI 개발에 필수적인 유의미한 데이터 선별
현장 전문성과 노하우를 데이터로 변환
데이터 자동 선별 및 라벨부터 AI 모델 학습·진단·분석까지
기업 워크플로우 맞춤형 AI 자동화 플랫폼
AI 모델 실패시 특이 케이스 자동 수집·분석
분석 바탕으로 정기적인 모델 고도화 지원
데이터 보안이 중요한 상황에서 원격 작업자들과 원활하게 협업할 방안을 찾아야 했습니다. 슈퍼브 플랫폼은 역할별 권한이 분리되어 있어 데이터 접근 권한을 관리하기 쉬웠고, 하이브리드 형태의 근무자도 플랫폼에서 관리할 수 있었습니다. 특히 유저 리포트를 통해 작업자별 작업 시간과 작업량을 확인할 수 있어 성과 관리까지 가능해 편리했습니다.
보안 시스템의 정확도를 높이기 위해서 야간, 악천후 등 다양한 기후 데이터와 적외선 카메라, 어안렌즈 카메라 등 다양한 카메라 데이터가 필요했습니다. 슈퍼브에이아이의 합성 데이터 생성 기능을 이용해보니 기대했던 것보다 훨씬 퀄리티가 좋았습니다.
슈퍼브에이아이와 함께 AI 기반 실시간 화재 모니터링 시스템 구축을 위한 AI 모델을 개발했습니다. 광범위한 화재 사고 데이터셋으로 학습된 맞춤형 모델로, 초기 단계 배터리 특유의 연기와 화재 인식에 전문화된 감지 알고리즘을 개발했습니다. 이 과정에서 화재 관련 부족한 데이터 등은 슈퍼브 플랫폼의 생성형 AI 기능을 활용해 합성했습니다. 결과적으로 오경보율은 76% 감소하고 감지시간은 64% 단축 되었습니다.
슈퍼브에이아이와 파이프 용접 불량 유형을 자동 분류하는 AI 모델을 개발 했는데, 개발 일정 내 평균 정확도 90%를 달성했습니다. AI 모델을 개발하고, 주기적으로 재학습하는 과정에서 슈퍼브에이아이의 전문성이 빛나는 모델 서비스에 만족했습니다.