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2026 하반기 혁신 IT 대상 · AI·데이터 부문

없는 데이터를 만들어, 보이지 않던 위험을 찾습니다

아이피스랩은 실측이 불가능한 희소·고위험 상황의 AI 학습데이터를 합성으로 생성하고(DataSynOps), 그 데이터로 인프라 현장을 자동 판독합니다(InfraSafe AI).

SYNTHETIC FRAME · AUTO-LABEL DETECTED 0 / 7
6개사
유상 납품 고객
재구매 2개사
6
정부 · 공공 과제 수행
K-water 민관협력 포함
10
도메인별 생성 파이프라인
검증 완료 6종
5
매출 발생 도메인
국방 · 인프라 · 환경 · 제조
3
등록특허
출원 1 · 프로그램 2
납품 고객사
㈜팜한농㈜엘아이지시스템구미전자정보기술원㈜이앤지컨설턴트케이투레이저시스템㈜㈜이피에스솔루션
문제

AI를 막는 것은 모델이 아니라 데이터입니다

모델은 오픈소스로 구할 수 있지만, 우리 현장의 학습데이터는 어디에서도 살 수 없습니다.

희소 데이터의 구조적 부족

공동·싱크홀·산불·사고처럼 정작 검출해야 할 상황은 발생 빈도가 극히 낮아, 실측만으로는 학습에 필요한 규모를 확보할 수 없습니다.

구축 비용과 시간

수집 → 정제 → 수작업 라벨링에 프로젝트 예산과 기간의 대부분이 소모되고, 신규 현장이 추가될 때마다 반복 발생합니다.

보안·개인정보 제약

국방·의료·현장 CCTV 영상은 반출과 공유가 제한되어 외주 라벨링 자체가 불가능한 경우가 많습니다.

판독 기준의 비일관성

전문가 수작업 판독은 판독자 간 편차가 크고, 기관·현장별 라벨 기준이 통일되어 있지 않습니다.

데이터를 모으는 문제를 만드는 문제로 바꾸면, 병목은 사라집니다.
엔진 · DataSynOps

필요한 데이터를 필요한 만큼 생성합니다

물리 기반 시뮬레이션과 생성형 AI로 희소 상황을 대량 합성하고, 정답 라벨까지 자동으로 부여합니다.

STEP 1

부족 데이터 식별

현재 모델이 못 맞히는 조건을 자동으로 진단합니다.

STEP 2

합성데이터 생성

물리 기반 시뮬레이션에 생성형 AI 리얼리즘 보정을 결합합니다.

STEP 3

자동 라벨링

SAM2 기반 픽셀 정밀 폴리곤을 생성하고 신뢰도를 3등급으로 분류합니다.

STEP 4

재학습 · 검증

합성 사전학습 → 실측 미세조정 → 성능 검증 순으로 진행합니다.

STEP 5

현장 적용 · 리포트

검출 결과와 판독 근거를 리포트로 자동 출력합니다.

CLOSED-LOOPSTEP 5 → STEP 1 재순환
DataSynOps-α
영상분석용 학습데이터 합성·생성 엔진
공인시험성적서 CT24-104451K
DataSynOps-ε
영상개선용 학습데이터 합성·생성 엔진
프로그램등록 C-2024-054601
DataSynOps v2.0
저조도 특화 합성데이터 플랫폼
2026 혁신 IT 대상 수상 기술
AutoLabel Forge
SAM2 기반 자동 라벨링 파이프라인
현장 검출률 74.4% · 정밀도 83.6%
실적

권리로 확보하고, 외부 기관이 검증했습니다

합성데이터 생성의 핵심 구조를 등록특허로 확보하고, 공인시험과 수상으로 검증받았습니다.

지식재산권

  • 인공지능 영상분석 모델 학습 데이터 생성 방법 및 그 장치등록 10-2687011
  • 생성형 순환 신경망 모델을 이용한 영상 개선과 학습데이터 생성을 통합하는 방법 및 그 장치등록 10-2654017
  • 이미지 매팅 방법 및 그 장치등록 10-2624296

공인시험 · 등록

  • 공인시험성적서 2건KCL 발급
  • 프로그램 등록 2건한국저작권위원회
  • 정부지원사업 4건 수행확정 지원금 누계 3.96억원

수상 · 선정

  • 2026 하반기 혁신 IT 대상중앙일보
  • 2025년 S.Challenge IR 왕중왕전 우수상서울지방중소벤처기업청
  • CES 2025 서울통합관 참가기업 선정서울경제진흥원 (SBA)
회사소개

30년 영상 AI 연구가 만든 실행팀

창업자 중심의 R&D 조직에 세계적 영상처리 연구자 자문 네트워크를 결합했습니다.

백준기
FOUNDER & CEO

중앙대학교 영상학과 교수. Northwestern University 공학박사(1990). 영상처리·컴퓨터비전 분야에서 30년 이상 연구와 산학협력을 수행했으며, 과학기술정보통신부·식품의약품안전처·문화체육관광부의 국가 R&D 다수를 연구책임자로 이끌었습니다. 2023년 중앙대학교 시각및지능시스템연구실의 기술을 사업화하기 위해 아이피스랩을 설립했습니다.

장진범, Ph.D.책임연구원 · 기술총괄
중앙대 영상공학 박사(2020). 생성형 AI 및 결함검출 파이프라인 총괄
이인재선임연구원
객체검출 및 추적 전공. SAM2 기반 오토라벨링 개발
오형석연구원
3D 비전 · 영상처리
백민주연구원
EO-IR 영상분석
A. Katsaggelos, Ph.D.자문
Joseph Cummings Professor, Northwestern University
M. Abidi, Ph.D.자문
Emeritus Professor, University of Tennessee, Knoxville
Yoon Kim자문
CSO, President — Twelve Labs
문의

현장에서 무엇을 검출해야 하는지 알려주십시오

현장에서 무엇을 검출해야 하는지 알려주십시오. 그 데이터를 만들 수 있는지 먼저 검토해 드립니다. 보유하신 영상 샘플이 있다면 오토라벨링 시연도 함께 준비합니다.