Superb AI

07/27/2026

AI 딥-다이브 이벤트가 드디어 이번주 목요일로 다가왔습니다!
남은 자리가 많지 않아 조기에 마감될 수 있습니다. 관심 있으신 분들은 지금 신청해 주세요!
👉 신청하기: https://na2.hubs.ly/H06SY200

[English below ⬇️]
모델을 한 번 잘 학습시켰다고 끝이 아니라는 걸, 현장에서 모델을 운영해 보신 분들은 이미 아실 것 같은데요🤔
카메라 각도가 바뀌고, 새로운 라인이 추가되고, 어제까지 없던 불량 유형이 나타납니다. 그때마다 데이터를 모아 처음부터 다시 학습시키는 방식은 언젠가 한계에 부딪히게 되는데요. 더 까다로운 건, 새 태스크를 가르치면 모델이 원래 잘하던 일을 잊어버리기 시작한다는 점입니다.

사람은 수영을 배운다고 자전거 타는 법을 잊지 않는데, 모델은 왜 그럴까요? 그리고 이걸 어떻게 다뤄야 할까요?

🎉 이번주 목요일, Superb AI ML 엔지니어 진현동님이 연속학습(Continual Learning)의 개념부터, 산업 AI를 실제로 운영하며 마주하는 확장의 문제들을 함께 짚어 드립니다. 온라인으로 편하게 들어오셔서 궁금한 점을 물어봐 주세요!

📍 2026년 7월 30일(목) 15:30 ~ 17:00 / 온라인(Google Meet)
📍 신청하신 이메일로 참여 링크와 캘린더 일정을 보내드립니다
📍 실시간 Q&A와 경품 이벤트도 준비되어 있습니다
👉 신청하기: https://na2.hubs.ly/H06SY200

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Our AI Deep-Dive session is finally happening this Thursday!
Spots are filling up fast and registration may close early — if you've been thinking about joining, now's the time.
👉 Register here: https://na2.hubs.ly/H06SY200
If you've ever operated a vision model in a real production environment, you already know that training it well once is not the end of the story 🤔
Camera angles shift. New lines get added. Defect types appear that didn't exist yesterday. Collecting fresh data and retraining from scratch every single time eventually hits a wall. And there's a trickier problem underneath: as a model learns a new task, it often starts forgetting what it used to do well.
A person who learns to swim doesn't forget how to ride a bike. So why do models? And what can we actually do about it?
🎉 This Thursday, Hyundong Jin, ML Engineer at Superb AI, walks through the fundamentals of Continual Learning and the real scaling problems that come with running industrial AI in production. The session is online, so join us and bring your questions.
*The session will be conducted in Korean.
*Thursday, July 30, 2026 · 3:30–5:00 PM KST (UTC+9)

#연속학습

07/16/2026

산업 현장의 AI는 한 번 학습하고 끝나지 않습니다. 새로운 고객, 새로운 카메라 환경, 새로운 객체와 이벤트가 계속 등장하며 모델은 끊임없이 새로운 지식을 요구받는데요.

이번 AI 딥-다이브에서는 Superb AI의 ML 엔지니어 진현동님이 모델이 새로운 도메인 지식을 학습하며 확장되는 과정과, 기존 지식을 잃지 않으면서 새로운 태스크를 배우는 연속학습(Continual Learning)의 개념을 소개합니다.
👉 지금 바로 신청하기 (https://na2.hubs.ly/H06J5m10)
산업 현장에서 실제로 필요한 AI의 진화 방향을 함께 살펴보세요!

📍일시 : 2026년 7월 30일(목) 오후 3시 30분~ 5시
📍본 이벤트는 온라인으로 진행되며, 신청 시 입력하신 이메일로 구글 밋(Google Meet) 링크와 캘린더 일정을 보내드립니다.

📍아젠다
15:30 오프닝
15:40 - 16:10 하나의 모델, 여러 개의 태스크 : 산업 AI는 어떻게 새로운 지식을 계속 배우는가 - 진현동 ML엔지니어
16:10 - 16:40 실시간 Q&A
16:40 - 17:00 경품 이벤트 및 마무리

04/20/2026

지난 10년간 기업의 경쟁력을 바꾼 단 하나의 질문이 있었습니다.
"당신의 데이터로 무엇을 할 수 있는가?"
엑셀과 데이터베이스 안에 잠들어 있던 '정형 데이터'가 깨어나면서, 기업 본사가 움직이는 방식은 완전히 달라졌습니다. 데이터는 더 이상 기록이 아니라 의사결정의 언어가 되었죠.

그런데 지금, 훨씬 더 큰 데이터가 잠들어 있습니다.
공장 라인의 카메라, 물류창고의 센서, 자율주행차의 라이다, 로봇의 눈, 수술실의 영상. 인류가 매일 생성하는 데이터의 80% 이상은 '시각 데이터(Visual Data)'이지만, 이 중 실제 비즈니스 가치로 전환되는 비율은 1%도 되지 않습니다.
기업 본사의 데이터는 깨어났지만, 산업 현장(Physical World)의 데이터는 아직 침묵하고 있습니다.

슈퍼브에이아이는 산업 현장을 위한 비전 인텔리전스(Vision Intelligence for the Physical World)를 선언합니다.
비전 인텔리전스는 산업 현장의 시각 데이터를 기업의 인텔리전스로 전환하는 것을 의미합니다.
지금까지의 데이터 인텔리전스가 "구조화된 데이터 → 의사결정"의 파이프라인이었다면, 비전 인텔리전스는 "시각 데이터 → 행동(Action)"의 파이프라인입니다. 보는 것에서 끝나지 않고, 이해하고, 판단하고, 결국 산업 현장에서 행동하는 AI. 이것이 피지컬 AI 시대의 핵심 인프라입니다.

• 우리가 풀고 있는 것
지난 수년간 엔터프라이즈 고객들과 일하며 반복해서 마주한 세 가지 질문이 있습니다.
1. "우리 공장에 쌓인 수억 장의 이미지, 어떻게 가치로 바꾸죠?"
→ AI 정제소(The AI Refinery) 로 답합니다. 방대한 원시 시각 데이터를 기업에 실질적인 가치를 제공하는 고품질 인텔리전스로 정제하는 역할입니다.

2. "미션크리티컬한 현장에서 멈추지 않는 AI가 필요합니다."
→ AI 엔진(The AI Engine) 으로 답합니다. 자체 개발 비전 파운데이션 모델 ZERO로 구동되며, 글로벌 선도 기업들이 요구하는 수준의 안정성, 확장성, 비즈니스 연속성을 제공하는 AI 운영의 중심축입니다.

3. "사람이 계속 튜닝하지 않아도 스스로 좋아지는 AI가 가능한가요?"
→ 자율 플라이휠(The Autonomous Flywheel) 로 답합니다. 데이터 자동 큐레이션부터 합성 데이터 생성, 모델 고도화까지 자동으로 순환하며, 수동 개입 없이도 사용할수록 강해지는 '스스로 진화하는 AI'를 실현합니다.

이 세 기둥이 하나의 엔드투엔드 플랫폼으로 통합될 때, 비전 인텔리전스는 실재하는 경쟁력이 됩니다.

• 왜 지금인가
제조, 로보틱스, 자율주행, 물류, 국방… - 카메라와 센서가 있는 모든 산업이 동시에 같은 질문에 도달하고 있습니다. "우리의 눈(Vision)을 지능(Intelligence)으로 바꿔줄 파트너는 누구인가."
슈퍼브에이아이는 1.3억 장 이상의 산업용 시각 데이터와 독자 개발 비전 파운데이션 모델을 바탕으로 이 질문에 답할 준비를 마쳤습니다.

지능은 '보는 것'에서 시작됩니다. 보이는 모든 것에서, 해답을 찾습니다.
산업 현장의 모든 시각 데이터가 인텔리전스가 되는 시대 — 그 여정을 함께할 파트너, 고객, 동료분들을 기다립니다.

#비전인텔리전스 #슈퍼브에이아이

04/16/2026

🚀 슈퍼브에이아이 '슈퍼브 영상관제', 조달청 혁신제품 공식 지정!

공공기관의 AI 영상관제 도입 장벽이 확 낮아집니다. 기존 CCTV를 활용해 화재, 쓰러짐 등 이상 상황을 실시간으로 탐지하는 '슈퍼브 영상관제'가 기술력을 인정받아 조달청 혁신제품으로 지정되었습니다. 🏢

💡 핵심 포인트
✔️ 인프라 비용 절감: 고가 전용 장비 없이 기존 CCTV에 즉시 AI 접목
✔️ 강력한 AI 성능: 파운데이션 모델 '제로' 탑재로 사전 학습 없는 위험 탐지 및 텍스트 지능형 검색 지원
✔️ 도입 절차 간소화: 향후 3년간 금액 제한 없는 수의계약 가능 (구매 담당자 면책 특권 및 실적 반영)

복잡한 경쟁 입찰 없이, 전국 공공기관 어디서나 빠르고 간편하게 스마트 관제 시스템을 구축할 수 있습니다. 스마트시티부터 중대재해 예방까지, 공공 안전의 혁신을 이끌어갈 슈퍼브에이아이의 행보를 지켜봐 주세요! 🛡️

#슈퍼브에이아이 #조달청 #혁신제품 #영상관제 #스마트시티

04/14/2026

피지컬 AI 전략 분석! 테슬라의 홀로서기 전략과 아마존-Figure AI 연합군의 대결, 과연 누가 휴머노이드 전쟁의 승자가 될까요?

'노동의 종말'과 '미국의 대재산업화(Re-Industrialization)'라는 거대한 흐름 속에서, 기업이 놓치지 말아야 할 비즈니스 기회와 핵심 전략을 확인해 보세요.

바로 보기: https://na2.hubs.ly/H04R3-V0

04/09/2026

“재고 관리, 사람 손을 덜 타게 만들수록 더 정확해집니다.” 📦📈

제조 기업 I사는 영상 기반 재고 인식으로 현장 재고를 ‘보이는 데이터’로 바꿨습니다.
성과: 정확도 120% 향상 + 관리 시간 95% 감소.
핵심은 ‘유지보수 가능한’ MLOps 루프. 🚀

바로 보기:

슈퍼브 블로그 | 다양한 AI와 MLOps 인사이트를 전달해 드립니다.

04/07/2026

LLM 시대가 가고, 이제 '행동하는 AI'의 시대가 오고 있습니다. 🚀

엔비디아와 구글은 왜 지금 로보틱스와 Physical AI에 막대한 투자를 쏟고 있을까요?
이 거대한 흐름 속에서 우리가 준비해야 할 데이터 전략과 새로운 비즈니스 기회를 3분 만에 파악해 보세요.

바로 보기: https://na2.hubs.ly/H04Kslk0

03/31/2026

엑스레이 데이터가 부족하면? ‘합성 데이터’로 학습 데이터를 만들 수 있습니다. ✈️

보안·관제는 “희귀 케이스”가 핵심.
합성 데이터 + 비전 파운데이션 모델로 탐지 전략이 달라집니다.

공항 보안 관제 AI 사례를 만나보세요.

슈퍼브 블로그 | 다양한 AI와 MLOps 인사이트를 전달해 드립니다.

03/30/2026

“CCTV가 사고를 ‘기록’하는 게 아니라 ‘예측’한다면?” ⚠️👀

H 조선사는 슈퍼브에이아이 영상 관제 솔루션을 도입해 지게차 충돌 위험 + 안전고리 미체결을 실시간 감지했습니다.
이동 경로/속도 기반 위험 구역 생성 + 객체 인식 + 자동 저장/리포팅까지.
안전은 감시가 아니라 시스템입니다. 🚀

사례 보기👇
https://na2.hubs.ly/H04yR0y0

多くの機械と作業員が絶えず移動する建設・造船現場では、フォークリフト周辺での事故がいつ発生するか分かりません。実際、2024年に韓国では製造工場で外国人労働者がフォークリフトにひかれ死亡する事故が発生し、.....