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[IT뉴스]NC AI, 피지컬 AI용 경량 모델 개발…글로벌 모델 6종 앞서

온카뱅크관리자

2026-11-03 15:27:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 로봇·공간 이해 평가서 평균 63.8점…용접 특화 모델 개발해 조선·철강·국방 적용 추진 
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 (지디넷코리아=김동원 기자)NC AI가 작은 규모로도 글로벌 주요 모델보다 높은 공간 이해 성능을 내는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 로봇과 산업 장비가 주변 상황을 스스로 파악하도록 돕는 기술로, 제조·조선·국방 분야 피지컬 AI에 활용할 계획이다.
 NC AI는 경량 시각·언어 모델(VLM) '배키 비전 3B'가 로봇·공간 이해 벤치마크 3종에서 평균 63.8점을 기록했다고 3일 밝혔다. 회사가 선정한 글로벌 공개 모델 6종보다 높은 점수로, 매개변수는 약 30억개 규모다.
 시각·언어 모델은 이미지와 영상 속 사물과 공간을 인식하고 그 의미를 이해하는 AI다. 로봇이 사람의 지시를 받아 실제 작업을 수행하려면 주변 물체의 위치와 움직임, 작업 환경을 파악해야 한다. 배키 비전 3B는 이러한 시각 인식 기능을 로봇과 산업 장비에서 직접 수행하도록 설계됐다.
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 <img alt="NC AI의 '배키 비전 3B'와 글로벌 공개 AI 모델 6종의 성능 비교. 로봇·공간 이해와 문서 분석 등 5개 평가에서 배키 비전 3B가 가장 높은 점수를 기록했다. (이미지=NC AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/ZDNetKorea/20261103152719848shon.png" data-org-width="640" dmcf-mid="VD2aIMZvk1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/ZDNetKorea/20261103152719848shon.png" width="658">
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 NC AI의 '배키 비전 3B'와 글로벌 공개 AI 모델 6종의 성능 비교. 로봇·공간 이해와 문서 분석 등 5개 평가에서 배키 비전 3B가 가장 높은 점수를 기록했다. (이미지=NC AI)
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 NC AI는 특히 모델 크기를 줄이면서 공간 이해 능력을 확보하는 데 집중했다. 로봇과 생산설비는 서버와 달리 전력과 연산 자원이 제한돼 있어 대규모 AI 모델을 그대로 탑재하기 어렵기 때문이다.
 성능 평가에는 ▲여러 이미지 공간 관계를 파악하는 '블링크(BLINK)' ▲로봇 행동과 주변 상황을 이해하는 '에릭(ERIQ)' ▲물체 위치와 공간 관계를 추론하는 '에르카(ERQA)' 등 3개 벤치마크가 활용됐다.
 배키 비전 3B는 복잡한 추론 과정을 거치지 않고 바로 답변을 생성하는 일반 응답 모드에서 평균 63.8점을 얻었다. 알리바바 큐원과 미스트랄 계열 등 20억~80억 매개변수급 공개 모델 6종을 모두 앞선 결과다.
 단계별 추론을 수행하는 별도 모드에서도 평균 63.2점을 기록했다. 비교 대상인 80억 매개변수급 '미니스트랄 3 8B 리즈닝'의 48.4점보다 14.8점 높았다. 다만 해당 수치는 회사가 공개한 특정 평가 조건에 따른 결과로, 모든 시각·언어 작업에서 우수한 성능을 보인다는 의미는 아니다.
 문서와 이미지 이해 능력도 평가했다. 배키 비전 3B는 차트를 읽고 질문에 답하는 '차트QA'와 이미지 속 문자를 이해하는 '텍스트VQA'에서 비교 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. NC AI는 이 기능을 산업 현장의 계기판과 도면, 작업 지시서를 분석하는 데 활용할 계획이다.
 동영상도 분석할 수 있다. 배키 비전 3B는 4초 길이 영상에서 8개 프레임을 함께 처리해 물체의 움직임과 위치 변화를 파악하도록 설계됐다. NC AI는 로봇의 동작이나 작업 대상의 이동 경로를 이해하는 데 이러한 기능을 활용할 수 있다고 설명했다.
 산업별 활용 가능성도 시험했다. NC AI는 배키 비전 3B에 용접 관련 데이터를 추가 학습시킨 특화 모델 '배키 비전 3B 웰드'를 개발했다. 범용 시각 인식 능력을 유지하면서 용접 공정 이해도를 높이는 데 초점을 맞췄다.
 자체 평가에서 용접 분류 정확도는 기존 모델의 41.1점에서 80.9점으로 상승했다. 용접 결함 감지와 상태 추론 점수도 39.3점에서 69.8점으로 높아졌다. 용접 부위의 위치와 형상을 파악하는 평가에서는 5.3점에서 72.5점으로 개선됐다.
 이러한 결과는 경량 모델에 산업별 데이터를 추가 학습시켜 특정 작업에 필요한 성능을 높일 가능성을 보여준다. 다만 이번에 공개한 수치는 벤치마크 평가 결과로, 실제 생산라인에 모델을 탑재해 작업 정확도나 생산성을 검증한 성과와는 구분된다.
 NC AI는 모델 개발 과정에서 자체 학습 기술도 확보했다고 밝혔다. 자체 인프라를 활용해 사전학습과 두 단계의 미세조정 과정을 구축했고 해외 상용 모델에 의존하지 않고 산업별 요구에 맞춰 성능을 개선할 수 있다는 설명이다.
 회사는 이러한 기술을 국내 주요 제조기업과 추진하는 피지컬 AI 사업에 연결할 계획이다. 현재 한화오션과 자율 용접 로봇용 AI를 개발하고 있으며 포스코DX와는 산업 현장 휴머노이드 로봇 실증을 진행하고 있다. 현대로템과는 실제 환경의 물리적 변화를 학습하고 예측하는 월드모델 구축에 협력하고 있다.
 NC AI는 배키 비전 3B에 강화학습을 추가해 성능을 높이고, 로봇과 산업 장비에 시각 인식 모델로 탑재할 계획이다. 나아가 주변 환경을 인식하고 언어 명령을 이해하는 수준에서 실제 행동까지 결정하는 시각·언어·행동(VLA) 모델로 기술을 확장할 방침이다.
 이연수 NC AI 대표는 "피지컬 AI가 가상 시뮬레이션을 넘어 실제 산업 현장의 로봇과 장비에서 실시간으로 작동하려면 제한된 하드웨어 자원에서도 공간을 정확히 이해하고 판단하는 고성능 경량 모델이 필수적"이라며 "글로벌 동급 모델을 뛰어넘는 '배키 비전 3B'는 NC AI가 추진 중인 철강, 조선, 국방 분야의 로보틱스 및 VLA 기술을 현장에 안착시키는 핵심 동력이 될 것"이라고 밝혔다.
 김동원 기자(goodtuna@zdnet.co.kr)
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