NC AI, 로봇용 경량 시각-언어 모델 '배키 비전 3B' 개발

로봇·공간 이해 벤치마크 평균 63.8점

용접 특화 모델로 현장 적용성 검증

[서울=뉴시스]오동현 기자 = NC AI가 로봇과 산업 장비에 직접 넣을 수 있는 초경량 시각-언어 모델(VLM)을 개발했다.

NC AI는 로봇과 현장 장비의 시각 인식을 담당할 '배키 비전 3B'를 개발했다고 3일 밝혔다. 시각-언어 모델은 이미지나 영상을 보고 내용을 이해해 언어로 답하는 AI다.

배키 비전 3B는 연산 능력이 제한된 로봇이나 산업용 기기에 직접 탑재할 수 있도록 작게 만든 모델이다. 로봇이 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI를 구현하려면 주변 공간과 물체 상태를 실시간으로 정확히 읽어내는 가벼운 비전 모델이 필요하다는 설명이다.

회사는 배키 비전 3B가 로봇·공간 이해 능력을 평가하는 3개 벤치마크(BLINK·ERIQ·ERQA) 평균에서 63.8점을 기록해 알리바바 큐원(Qwen), 미스트랄 미니스트랄(Ministral) 등 해외 공개 모델 6종보다 높은 점수를 냈다고 밝혔다. 추론을 거치는 모드에서도 63.2점으로, 8B급 모델(48.4점)보다 높았다. 차트와 이미지 속 글자를 읽는 문서 이해 평가에서도 비교 모델 가운데 가장 높은 점수를 얻었다고 덧붙였다.

배키 비전 3B는 영상을 4초, 8프레임 단위로 묶어 프레임 사이 관계를 분석한다. 로봇의 미세한 동작이나 작업 대상의 움직임을 잡아내는 데 유리하다. 학습에는 용접 결함 등 실제 산업 현장 이미지와 로봇·공간 추론 데이터를 대거 넣었다.

NC AI는 이 모델을 바탕으로 용접 공정에 특화한 모델도 만들었다. 적은 양의 용접 데이터로 추가 학습한 결과 용접 분류 정확도는 41.1점에서 80.9점으로, 결함 감지·상태 추론 지표는 39.3점에서 69.8점으로 올랐다.

NC AI는 사전학습과 미세조정을 모두 자체 인프라에서 진행해 외부 기술에 기대지 않는 '소버린 피지컬 AI' 기반을 마련했다고 설명했다. 앞으로 강화학습으로 모델을 고도화해 한화오션, 포스코DX, 현대로템 등과 진행 중인 피지컬 AI 프로젝트의 로봇과 장비에 탑재할 계획이다.

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 말했다.


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