산업 현장을 위한 Large Spatial Model
LiOps는 2D/3D 산업 데이터를 학습해 공간을 이해하고 공정 정보를 추론하는 산업용 Large Spatial Model을 개발합니다.
전문 컨설팅팀이 귀하의 요구사항에 맞는 최적의 솔루션을 제안해드립니다.
SI 없는 로봇 자동화물류·제조업 혁신
현장 맞춤 개발 없이 즉시 도입 가능한 3D 공간지능 로봇 자동화 솔루션. 국내 대형 자동차 제조사, 대형 조선소 등 대기업이 먼저 선택한 검증된 혁신 기술입니다.
문제 해결
기존: SI업체를 통해 맞춤형 부가 설비에 막대한 비용과 시간을 투자해야만 로봇 도입이 가능한 상황
LiOps: LiOps: 복잡한 현장에서도 맞춤 개발 없이 산업용 Large Spatial Model 기반 로봇 자동화를 즉시 도입 가능
기술 우위
3D Segmentation 세계 1위: 자율주행 핵심 기술 분야 글로벌 1위 기록
등 글로벌 기업 대비 우수한 성능비전 기반 자기 인식 기술: 단일 센서만으로 로봇이 자신의 몸체를 인식하고 실시간 제어하는 혁신 기술 보유
핵심 3D 기술
세계 1위 3D Segmentation 기술력으로 복잡한 현장을 인간처럼 이해하는 공간지능을 구현합니다
3D Segmentation
세계 1위 3D 공간 인식 기술
- 실시간 동적/정적 물체 구분
- 99% 정밀한 경로 계산
- 81% 장애물 회피 성능 향상
3D Registration
CAD파일과 현실 대상물 정합 기술
- 조립 공정 진행률 평가
- 100% 정합 성공률
- 자동 용접선 검출
3D Reconstruction
NeRF 기반 현실 환경 시뮬레이션
- 사진/영상 → 3D 데이터 변환
- 95% 시뮬레이션 성공률
- SI성 인건비 대폭 절감
투명물체 인식
투명 물체의 깊이 정보 추론 기술
- 77% 깊이 오차 감소
- Pick & Place 오류 최소화
- 30% → 2% 에러율 개선
Industrial LSM Core
산업 현장 3D 정보를 이해하고 다양한 작업으로 전이되는 Large Spatial Model
- Self-supervised 3D 표현 학습
- 멀티태스크 추론(검출·분할·정합·리트리벌)
- 새로운 현장·센서에 빠른 적응
하이브리드 맵핑
카메라 + 3D LiDAR 융합 기술
- 실제 환경 기반 구역 설정
- 원격 설정 기능
- 공장 방문 없이 간편 수정
산업용 Large Spatial Model 플랫폼
3D Segmentation, Registration, Reconstruction 기술을 통합해 산업 현장의 공간 정보를 학습하는 Large Spatial Model 플랫폼입니다. 2D/3D 입력에서 공정 정보를 추론하고 현장 운영에 바로 연결합니다. 맞춤 개발 부담을 줄이고 빠른 도입을 지원합니다.
실전 검증된 솔루션
국내 대형 자동차 제조사, 주요 조선소, 중공업사 등 대기업이 먼저 선택한 3D 공간지능 로봇 솔루션
3D AMR 물류 솔루션
Pick & Place 완전 자동화
주요 기능
- 연간 17억원 인건비 절감 (56명→9명)
- 수작업 대비 6배 빠른 속도 (450 pick/h)
- 투명물체 77% 정밀도 향상
- 12개월 내 비용 회수
조선소 자동화 솔루션
선박 부재 공정률 파악 & 이동시기 예측
주요 기능
- 대형 조선소 PoC 100% 성공
- 국내 주요 조선소 도입 논의 진행
- 3D Registration 기반
- 특허출원 및 우선심사 완료
자율주행 지게차
완전 자율주행 3D 딥러닝 지게차
주요 기능
- 대형 자동차 제조사 상·하차 자동화 프로젝트 수주
- 고정 경로 없이 자유 주행
- 99% 정밀한 경로 누적 오차
- 81% 장애물 회피 성능 향상
3D 용접 자동화
단일센서 기반 3D 인지 용접로봇
주요 기능
- 대형 중공업사 협의 진행중
- 직접 교시 방식 대비 우월한 효율
- 자동 용접선 검출
- 로봇 2대당 사람 1명 → 완전 자동화
검증된 성과, 확실한 ROI
국내 대형 자동차 제조사, 주요 조선소 등 대기업이 검증한 기술력으로 경쟁사 대비 30% 저렴한 비용에 12개월 내 투자비 회수가 가능합니다.
젊지만 검증된 팀
First-hand 산업 경험을 가진 팀, 국내 최고 3D Reconstruction 및 Segmentation 기술로 글로벌 타겟
박희준
공동대표 / CBO
서울대학교 컴퓨터공학부, RECON Labs MLOps Engineer, 8년차 fullstack 개발자
선승엽
공동대표 / CAIO
중앙대학교 컴퓨터공학부, 현대모비스 자율주행 연구원, 3D Segmentation 세계 1위
배범규
Robotics Lead
서울대학교 기계공학부, 서울과학고, 물리올림피아드 계절학교, Biorobotics Lab
3D Segmentation 세계 1위 기술력
글로벌 자율주행 선도 기업들의 모델보다 월등히 좋은 성능을 보입니다. 세계 1위를 기록하며 최고 수준의 기술력을 입증했습니다.
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