IT제품
드론 한 대로 야외 3D 추적 끝? 포스텍 DAM3T 기술이 바꾸는 것들
포스텍 연구팀이 개발한 DAM3T는 드론과 다수 카메라로 대형 보정 구조물 없이 야외 3D 물체 추적을 가능하게 한 기술입니다. 스포츠·UAM·보안 분야 활용이 기대됩니다.

공장 품질검사 담당자라면 한 번쯤 이런 고민을 해봤을 것이다. ‘AI 도입하고 싶은데, 수천 장 라벨링부터 해야 한다고?’ 데이터 준비 비용과 시간이 발목을 잡아 도입을 포기한 제조 현장이 한둘이 아니다. 씨에스리가 바로 그 지점을 정면으로 겨냥한 솔루션을 이번 전시에서 공개한다.
AI·데이터 전문기업 씨에스리(대표 이춘식)는 2026년 1월 21일부터 23일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘산업AI EXPO 2026’에 참가해, 제조 현장과 데이터 분석 업무를 자동화하는 AI 솔루션 두 가지를 집중 공개한다. 자연어 기반 데이터 분석 AI 에이전트 ‘빅재미’와, 별도 라벨링 없이 품질검사 모델을 구축하는 비전 AI 솔루션이 그 주인공이다.

빅재미는 사용자가 자연어로 질문하면 데이터 분석 전 과정을 AI 에이전트가 수행하는 솔루션이다. 기존에는 데이터 분석을 위해 SQL 쿼리를 작성하거나 파이썬 코드를 다룰 줄 아는 인력이 필요했다. 빅재미는 이 진입 장벽을 낮춰, 현장 실무자가 직접 “이번 달 불량률이 가장 높은 라인은 어디야?”라고 물으면 분석 결과를 바로 돌려주는 방식이다. 데이터 리터러시가 부족한 중소 제조기업에게 특히 주목할 만한 포인트다.
제조 AI 도입의 가장 큰 장벽 중 하나는 학습 데이터 확보다. 불량 이미지를 충분히 모으고, 하나하나 라벨링하는 작업에는 상당한 시간과 비용이 들어간다. 씨에스리의 비전 AI는 별도 라벨링 없이도 품질검사 모델을 구축할 수 있다고 밝혔다. 구체적인 기술 방식(예: Few-shot learning, Anomaly Detection 등)은 이번 EXPO 현장에서 확인할 수 있을 것으로 보인다.
국내 제조업은 스마트팩토리 전환 압력을 받고 있지만, 중소·중견 기업의 AI 도입률은 대기업 대비 현저히 낮다. 가장 큰 이유는 초기 데이터 구축 비용과 전문 인력 부재다. 씨에스리의 접근 방식은 이 두 가지 문제를 동시에 건드린다는 점에서 단순한 기술 전시 이상의 의미가 있다.
비교 관점에서 보면, 글로벌 시장에서는 이미 라벨 효율화(Label-efficient AI) 트렌드가 활발하다. 구글, 메타 등 빅테크가 Self-supervised learning 기반 비전 모델을 공개하고, 국내에서도 유사한 방향의 스타트업들이 등장하고 있다. 씨에스리가 이 흐름에서 국내 제조 현장에 특화된 현지화 솔루션을 제공할 수 있느냐가 경쟁력의 핵심이 될 것이다.
2026년 1월 21일(화)부터 23일(목)까지 경기도 고양시 일산 킨텍스(KINTEX) 전시장에서 개최됩니다. 씨에스리 부스에서 빅재미와 비전 AI 솔루션을 직접 체험할 수 있습니다.
라벨 효율화 기술은 글로벌 연구에서도 활발히 개발 중인 분야로, 기술 방식에 따라 정확도 차이가 큽니다. 씨에스리의 실제 정확도와 오검출률은 전시 현장에서 데모를 통해 직접 확인하는 것이 가장 정확합니다.
씨에스리가 중소 제조 현장을 주요 타깃으로 언급하고 있지만, 구체적인 도입 비용과 최소 규모 조건은 공개되지 않았습니다. 전시 부스에서 담당자에게 직접 문의하거나 씨에스리 공식 채널을 통해 확인하시기 바랍니다.
산업AI EXPO 2026은 국내 제조 AI 시장의 현주소를 한눈에 볼 수 있는 자리다. 씨에스리의 솔루션이 실제 현장에서 얼마나 설득력 있는 데모를 보여주는지가 관건이다. 현장을 직접 방문할 계획이 있다면, 체크리스트를 챙겨서 가보자. 당신의 공장에 딱 맞는 AI가 거기 있을 수도 있다.
출처: 속보 – 이티뉴스