NC AI, 로봇용 경량 VLM 모델 개발… 용접 특화 모델도 작성일 11-03 9 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">배키비전3B, 로봇·공간 이해 평가서 글로벌 공개 모델 6종 앞서</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="uP5w18WIyE"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f7f94172c6df9cdabaf3a652dad3d97ac59cc60b8a1d6aa72578ae1776f1d756" dmcf-pid="7Q1rt6YCTk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/552796-pzfp7fF/20261103094534613arso.png" data-org-width="640" dmcf-mid="U52HVNztWD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/552796-pzfp7fF/20261103094534613arso.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c54f62d4e75409de2791f2e942d4633e4ff9e880be356bba03b6a445de009c11" dmcf-pid="zxtmFPGhhc" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 로봇이 보고 판단하는 데 기반이 될 국산 경량 인공지능(AI) 모델이 나왔다. NC AI는 로봇과 산업 장비에 직접 탑재할 수 있는 시각언어모델(VLM) ‘배키비전3B(VAETKI Vision 3B)’를 개발했다고 3일 밝혔다.</p> <p contents-hash="9392a6efb33a24117a0b0a1e2b43a6633bef72286fd4530f3be165c6a0d71a4a" dmcf-pid="qMFs3QHlSA" dmcf-ptype="general">배키비전3B는 연산 자원이 제한된 로봇과 산업용 기기에 넣도록 설계한 모델이다. 이미지와 언어를 함께 처리해 로봇이 주변 공간과 물체 상태를 읽고 판단하는 기반이 된다. 피지컬 AI가 현장에서 스스로 판단하고 행동하는 시각언어행동(VLA) 모델로 발전하려면 이런 가볍고 성능 좋은 비전 모델이 필요하다. NC AI는 "대형언어모델(LLM)에서 VLM, VLA, 월드모델로 이어지는 자체 기술 체계의 핵심 단계를 채웠다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="2715c169a1de9d1cdc942a0e3826fc7cf5f077ac70c427c482951d3b3f4acfb2" dmcf-pid="BR3O0xXSlj" dmcf-ptype="general">성능은 로봇·공간 이해 평가로 확인했다. 추론 과정을 생략하고 바로 답하는 일반 응답 모드에서 ▲다중 이미지 공간 지각(BLINK) ▲체화 추론(ERIQ) ▲체화 공간 추론(ERQA) 평균 점수는 63.8점이다. 글로벌 공개 모델 6종(큐웬3-VL 2B·4B, 큐웬3.5 2B·4B, 미니스트랄3 3B·8B)을 모두 앞섰다.</p> <p contents-hash="07f2d1cd4575c573591090026c7fa9200ca4306a58530199307e3fea08880c6b" dmcf-pid="be0IpMZvvN" dmcf-ptype="general">심층 추론을 거치는 ‘추론 모드’에서도 63.2점을 받아 8B급 미니스트랄3 8B 리즈닝(48.4점)을 앞질렀다. 차트와 이미지 속 글자를 읽는 문서 이해 평가(ChartQA, TextVQA)에서는 비교 모델 중 가장 높은 점수를 기록했다. 계기판, 도면, 작업지시서를 이해할 수 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="ad52bc16abebc494366dd164408015ca79ef5b6de2cc2a43b92b3e368f0bb2bb" dmcf-pid="KdpCUR5Tha" dmcf-ptype="general">현장 특성도 설계에 반영했다. 영상은 4초, 8프레임 단위로 프레임 간 관계를 동시에 분석한다. 동급 모델보다 넓은 시간 범위를 처리해 로봇의 미세한 동작과 작업 대상의 궤적을 포착하는 데 유리하다. 용접 결함 등 실제 산업 현장 이미지도 학습시켰다.</p> <p contents-hash="43c5502588377c476ca7bc90acf30b1d8cebac5da12b1b06f725d0df60108727" dmcf-pid="9JUhue1yhg" dmcf-ptype="general">NC AI는 이 모델을 용접 분야에 맞춰 미세조정한 ‘배키비전3B웰드’도 내놨다. 기존 범용 시각 인식 능력은 유지하면서 용접 공정 이해도를 높였다. 기존 베이스 모델(SFT)과 비교한 용접 벤치마크 결과는 ▲용접 분류(RIAWELC) 정확도 41.1점→80.9점 ▲결함 감지·상태 추론(Khvatskii) 온라인 기준 39.3점→69.8점 ▲위치·형상 인식(RefWeld) 박스 정확도 5.3점→72.5점이다.</p> <p contents-hash="a92d56a9c9fc20393ac5b7148166638d84b9eaf6b7f1c309407af27daa4aa786" dmcf-pid="24HkXVvmho" dmcf-ptype="general">보안과 공급망 안정성도 강조했다. NC AI는 자체 인프라로 사전학습과 2단계 미세조정 방식을 독자 구축해, 외부 기술에 의존하지 않는 ‘소버린 피지컬 AI’ 기반을 마련했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="45f21366f395c8a6f7c5d9535d59663eca8ee283b055bac6fa10ca3f2c7d30cf" dmcf-pid="V8XEZfTshL" dmcf-ptype="general">NC AI는 게임·콘텐츠 개발로 쌓은 3D 공간 생성, 디지털 트윈, 물리 시뮬레이션 기술을 산업 현장에 적용 중이다. ▲한화오션과 자율 용접 로봇 피지컬 AI 개발 ▲포스코DX와 휴머노이드 로봇 실증 ▲현대로템과 월드모델 구축 등에서 협력하고 있다.</p> <p contents-hash="96dbb3696ffb4514006a2632eff9426d81394fa1ec95a1c096f6928c36ff3c63" dmcf-pid="f6ZD54yOSn" dmcf-ptype="general">향후 배키비전3B에 강화학습(RL)을 더해 성능을 높이고, 진행 중인 프로젝트의 로봇과 장비에 시각 엔진으로 탑재할 계획이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 EY한영 “韓 CEO 56%는 M&A, 58%는 사업 매각 검토”…카브아웃 계획도 16% 11-03 다음 [AI 고속도로] "AI 때문에 전기료 오를라"…오픈AI, 데이터센터 전력 감축 카드 꺼냈다 11-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
