도면·매뉴얼도 AI 데이터로…한국딥러닝, 정부 AX 전문기업 선정 작성일 10-13 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">품질제어·생성형 AI·제조 데이터·제조 암묵지 등 4개 분야 전문성 인정</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GqBpd0kLoJ"> <p contents-hash="78a750ced194a45eda4587d62c56f3e7c65f56d91cb08df8ad88252891846b66" dmcf-pid="HQxfkVSrAd" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이나연 기자)<span>한국딥러닝이 도면과 자재명세서(BOM), 공정 매뉴얼 등 제조 현장의 비정형 문서를 인공지능(AI)이 활용할 수 있는 데이터로 전환하는 기술력을 인정받았다. 문서 속 정보를 추출·구조화하고 기존 업무 시스템과 연계하는 기술을 바탕으로 제조업 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다.</span></p> <p contents-hash="09133d16100b7806953bbcb16096de9987f2ea315222b355e0574fa04945376f" dmcf-pid="XxM4Efvmae" dmcf-ptype="general">한국딥러닝은 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '제조업 AI 대전환(M.AX) 전문기업'의 AI 솔루션 기업 유형에 선정됐다고 13일 밝혔다.</p> <p contents-hash="9d8af8d7600301dc57c6dd3ebb8ad828f1f6009c19536d19dbb15d3cbeaf2c6c" dmcf-pid="ZMR8D4TsoR" dmcf-ptype="general">M.AX 전문기업은 제조업의 AI 전환을 이끌 전문기업을 발굴·육성하기 위한 제도다. 한국딥러닝은 품질제어 및 검사자동화, 생성형 AI, 제조 데이터 가공 및 생성, 제조 암묵지 데이터 가공 및 생성 등 4개 분야에서 전문성을 인정받았다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2558a818c537d9c6325ae2067b6442e6bb22ff2f2ee3eed0f625c3cf915aefe8" dmcf-pid="5Re6w8yOAM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=한국딥러닝)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/ZDNetKorea/20261013112201881ricx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="YOIDtEKpgi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/ZDNetKorea/20261013112201881ricx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=한국딥러닝) </figcaption> </figure> <p contents-hash="8d6717dae9b3e317dd5adad68782c01bdcaac7ef45fdd31023e885aa1027c2d2" dmcf-pid="1edPr6WIkx" dmcf-ptype="general"><span>제조 현장에서는 설계 정보와 자재 구성, 공정 기준, 작업 방식 등 주요 정보가 도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 문서 형태로 축적된다. 그러나 문서마다 형식과 구조가 다르고 표·이미지 등이 혼재해 있어 제조실행시스템(MES)이나 전사적자원관리(ERP) 시스템에서 그대로 활용하기 어렵다.</span></p> <p contents-hash="3799dfc277cb7c923ef0e4a0b313433681de95adf4cd5b7be0e62b4374945d5d" dmcf-pid="tdJQmPYCAQ" dmcf-ptype="general">한국딥러닝의 제조 특화 문서 AI 솔루션 '딥 에이전트 포 매뉴팩처링'은 이러한 비정형 문서를 AI가 활용할 수 있는 구조화 데이터로 전환한다. 비전언어모델(VLM) 기반 문서 이해 기술을 활용해 문자를 인식하는 데 그치지 않고 문서의 구조와 맥락을 파악해 필요한 정보를 추출한다.</p> <p contents-hash="fb81627a933553c2f9bf2a1fce8e2dc1a2be5de830b02e48fe61d553c915f9c4" dmcf-pid="FJixsQGhaP" dmcf-ptype="general">도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 서로 다른 형식의 문서를 데이터화하고 원문과 처리 결과를 검증하는 기능도 제공한다. 추출한 데이터를 MES·ERP 등 기존 업무 시스템과 연계해 수율 계산이나 공정 데이터 검증 등 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="dd085ff01f5d8e76102267b1c0f7fce9a7129ca9056783f1be9758081e968657" dmcf-pid="3inMOxHlj6" dmcf-ptype="general">회사는 공정 기준과 작업 방식, 숙련자의 경험 등 제조 현장에 축적된 지식을 데이터로 전환하는 데 주력하고 있다. 이를 통해 기업 내부의 문서 자산을 AI 시스템에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="20c989fa04c8599aa5c51047084d82c46697640247c86a37861d9e27987761c7" dmcf-pid="0nLRIMXSk8" dmcf-ptype="general">최근에는 문서 AI 운영 플랫폼 '딥 옵스(DEEP Ops)'를 출시하며 사업 영역을 확대했다. 딥 옵스는 문서 데이터 구축 이후 운영 단계까지 지원하는 플랫폼으로, 문서 양식이나 업무 기준이 변경되면 고객이 직접 정보 추출 기준을 수정하고 성능을 비교·검증할 수 있도록 돕는다.</p> <p contents-hash="328ad4fea8f80618acf4ddd5b6b897938cba22b56b97002dad42179915c76579" dmcf-pid="pLoeCRZvj4" dmcf-ptype="general"><span>김지현 한국딥러닝 대표는 "제조 현장의 경험과 기준은 이미 도면과 매뉴얼 속에 담겨 있다"며 "이를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 전환해 문서를 읽는 기술에서 제조 데이터를 만드는 인프라로 역할을 확대하겠다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="8b6cd50ce76010435f47df8a8a20242dae055e1b2b42cd99d5cf116555b99490" dmcf-pid="Uogdhe5Tcf" dmcf-ptype="general">이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 메모리 잔치 뒤에 가려진 계산서… "가성비폰 전멸 위기" 10-13 다음 구형 DDR4 상승세가 신형 DDR5 제쳤다… HBM 쏠림에 '레거시 D램 품귀' 10-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
