실험실 밖 무너지는 피지컬 AI? 실전에 강한 피지컬 AI 데이터 만들기

많은 기업이 피지컬 AI에 뛰어들었지만, 상당수는 여전히 PoC에서 멈춰 있습니다.

“시뮬레이션에서는 잘 하는데, 현장에 나가면 로봇이 물건을 놓칩니다.”

“데이터 수집을 수십 번은 다시 했는데, 어디가 잘못됐는지 도저히 모르겠습니다.”

“실패를 학습시키려고 실패 데이터를 넣었더니, 정상 상황에서도 실패 동작을 따라 합니다.”

이 중 1개 이상 공감되신다면, 이제는 데이터를 어떻게 관리할 것인가를 답해야 할 때입니다.

• 피지컬 AI가 실험실 밖에서 무너지는 진짜 이유, 이제는 데이터 중심의 피지컬 AI가 필요합니다.

• 피지컬 AI 데이터를 진단 → 생성 → 검증·운영 → 거버넌스로 이어지는 전주기로 관리하는 방법, 실제 프로젝트 사례를 관리하는 전 주기를 공개합니다.

이런 분들께 추천합니다

• Sim-to-Real Gap(심투리얼 격차)을 줄여 작업 성공률을 높이고 싶은 피지컬 AI 개발·AX 조직

• 실험실 안에서만 작동하는 AI가 아니라, 실제 현장에서 상용화되는 피지컬 AI를 만들어야 하는 엔터프라이즈 기업

• 공장·로봇을 운영해왔지만, 데이터는 어디서부터 손대야 할지 막막한 하드웨어 기반 제조·물류 기업

• 데이터가 병목이라는 건 알지만, 어느 데이터가 어디에서 얼마나 부족한지 특정하지 못한 피지컬 AI 연구·개발자

연사 소개

페블러스 이정원 부대표

합성데이터, 데이터 거버넌스 기술로 기업의 피지컬 AI 품질 혁신을 이끄는 데이터 전문가

• 現 데이터 품질 관리 솔루션 기업 페블러스 부대표

• 前 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원, 20년간 의공학 분야 인공지능 및 합성데이터 연구

• KAIST 바이오및뇌공학과 박사

• 서울대병원 의료 AI 개발 및 수출

다임테크놀로지 황일회 CTO

로봇·물류 분야의 기술 개발과 사업화를 이끄는 로봇 관제 전문가

• 現 다임리서치 CTO & 로봇관제사업본부장

• 前 KAIST 산업및시스템공학과 연구조교수

• KAIST 산업및시스템공학과 박사

• 이종 물류 로봇 관제 솔루션 총괄

• 반도체, 자동차, 이차전지 등 주요 산업 현장에 SW 솔루션 공급

웨비나 참여 혜택

모두 페블러스 웨비나 참여자 대상으로만 제공하는 한정 혜택입니다!

1. 웨비나 이후 설문조사에 참여해주신 모든 분

웨비나 라이브 녹화본 + 발표 자료 전체 제공 + 데이터클리닉 Pro 요금제 1개월 이용권 제공 (50만 원 상당의 혜택)

*Pro 요금제 이용권 - 월 1만 건 이미지 데이터 품질 진단

1개월 동안 총 1만 장의 이미지 데이터 품질 진단 리포트를 확인해보세요!

2. 도입 문의를 남겨주신 모든 기업

웨비나 라이브 녹화본 + 발표 자료 전체 제공 + 데이터클리닉 Pro 요금제 1개월 이용권 제공 (50만 원 상당의 혜택) + 30분 심층 컨설팅 무료 제공

심층 컨설팅이란? 기업 상황 청취 → 보유 데이터 품질 진단(ISO/IEC 5259-2 기준) → 부족한 데이터 공백 확인 → 합성데이터 생성 및 검증 방안 제시

3. 문의 기업 중 3곳 한정 혜택

웨비나 당일까지 문의주신 기업 3곳에 ISO/IEC 5259 · KOLAS 시험성적서 무료 발급 

웨비나 일정 안내

웨비나 목차

1. 오프닝 (15:00~15:05)

• 연사 소개 및 웜업 토크

• 웨비나 참여자 대상 혜택 안내

• 지난 4월 회차 3분 요약

• 웨비나 흐름 간단 요약

2. 피지컬 AI 데이터의 대표적인 병목 3가지 (15:05~15:15)

• 피지컬 AI 데이터 트레이닝 센터 등 정부가 대형 사업을 만드는 이유

• 데이터 중심 피지컬 AI란?

• 피지컬 AI, 데이터의 양으로만 해결할 수 없는 이유 

3. [진단] 데이터 품질 진단으로 공백 찾기 (15:15~15:35)

• 데이터 렌즈·데이터 이미징으로 데이터 분포를 시각화하고, 비어 있는 상황을 한눈에 확인하는 방법

• 2D가 아닌 3D로만 드러나는 데이터의 병목

• ISO/IEC 5259-2(데이터 품질 측정) 기준의 정량화 → ISO 5259 인증서 제출까지

4. [생성] 물리적 환각 0%을 향하는 합성데이터 만들기 (15:35~15:55)

• 뉴로-심볼릭 방식의 원리

• 원하는 엣지 케이스를 연출하고 합성데이터를 생성하는 과정

5. [검증·운영] 피지컬 AI 데이터, 현장에서 통하는지 검증하기 (15:55~16:00)

• Human-in-the-Loop: 사람의 검토·보정을 데이터 운영 체계 안에 넣는 방법

• 피지컬 AI 데이터에게 반드시 필요한 과정, 감사 로그

• 현장에서 통하는 피지컬 AI를 만들기 위해 데이터 그린하우스가 필요한 이유 

6. Q&A 및 마무리 (16:00~16:10)

• 신청 시 받은 사전 질문 답변

• 실시간 질의응답

• 사후 설문 안내 및 혜택 고지

우리 기업의 피지컬 AI의 성능, 2027년, 2028년, 2029년에도 올해와 성능이 그대로라면 어떨까요?

매달, 매년 성장하는 피지컬 AI가 되도록, 웨비나를 통해 데이터를 점검해보세요.