EVA v2.6: 상황을 더 깊이 이해하고, 운영 판단을 더 분명하게​

EVA v2.6은 '탐지 결과를 어떻게 해석하고, 어떤 알림에 먼저 대응할 것인가'라는 운영자의 실제 고민에서 출발한 릴리즈입니다. 정확한 탐지 성능 개선이 기본이 된 지금, 현장에서는 "이 알림이 정말 중요한가?", "지금 바로 대응해야 하는 상황인가?"와 같은 운영 판단의 명확성이 더 중요해지고 있습니다. 이번 v2.6 업데이트는 AI가 무엇을 보느냐를 넘어, 운영자가 그 결과를 어떻게 이해하고 활용하느냐에 초점을 맞췄습니다.

• 알림이 많아질수록 더 중요해지는 우선순위 판단 기준
• 탐지 결과를 '사건'이 아닌 운영 지표로 축적하는 구조
• 한 장의 이미지가 아닌 상황의 흐름을 이해하는 탐지
• 모든 시나리오를 동일하게 처리하지 않는 선택 가능한 탐지 프로세스
  

v2.6은 EVA를 단순한 탐지 시스템이 아닌, 운영자의 판단을 돕는 AI 운영 플랫폼으로 한 단계 확장하는 릴리즈입니다.

긴급 알림 설정: 놓치지 말아야 할 알림을 더 분명하게​

시나리오가 늘어날수록, 알림의 양도 함께 증가합니다. 이때 모든 알림이 동일한 중요도로 표시된다면, 운영자는 다시 한 번 ‘사람의 판단’으로 우선순위를 정해야 합니다. 이러한 부담을 줄이기 위해 긴급 대응이 필요한 알림 유형을 텍스트로 정의할 수 있는 기능을 추가했습니다. 긴급 알림으로 지정된 탐지는 일반 알림과 명확히 구분되어 표시되며, 운영자는 다수의 알림 속에서도 반드시 먼저 확인해야 할 상황을 즉시 인지할 수 있습니다. 알림이 많아질수록 중요한 것은 ‘알림의 개수’가 아니라 어떤 알림에 먼저 반응해야 하는가입니다. v2.6의 긴급 알림 설정은 운영 판단의 기준을 더욱 명확하게 만들어 줍니다.

오탐·정탐 피드백 확장 : 탐지 결과에 대한 피드백 ‘운영 기록’ 그리고 ‘지표’로 관리합니다​

기존에는 오탐에 대해서만 피드백을 남길 수 있었다면, v2.6에서는 정탐에 대해서도 피드백 입력이 가능해졌습니다. 운영자는 각 탐지 결과에 대해 오탐/정탐 여부를 명확히 남길 수 있고, 이 데이터는 시나리오별 정탐율 지표로 누적·관리됩니다. 이를 통해 탐지 결과는 단순한 이벤트 로그가 아니라, 운영 품질을 평가하고 개선하는 정량적 데이터로 활용됩니다.
또한 피드백 이력은 어떤 알림이 실제로 확인되었는지 어떤 판단과 대응이 이루어졌는지를 함께 추적할 수 있는 운영 기록으로 기능합니다. UI 측면에서도 개선이 이루어져, 채팅창에서 탐지 알림 목록을 확인할 때 상세 페이지에 들어가지 않아도 피드백 입력 여부를 즉시 확인할 수 있습니다.

메인 화면 개선: 운영에 꼭 필요한 정보만 더 직관적으로​

메인 화면은 운영자가 가장 자주 마주하는 공간입니다. v2.6에서는 실제 운영 흐름을 기준으로 리스트 구성을 재정비했습니다. 모델명·탐지 대상과 같이 즉각적인 판단에 기여도가 낮은 정보는 제거하고, 대신 알림 심각도, 최근 알림 요약, 탐지 시나리오 요약, 웹훅 설정 여부와 같은 운영 중심 정보로 컬럼을 재구성했습니다. 이를 통해 운영자는 “지금 어떤 상황이 발생했고, 무엇을 해야 하는지”를 한눈에 파악하고 빠르게 대응할 수 있습니다.

멀티 이미지 기반 탐지: 탐지 상황을 이미지 한 장이 아닌, 흐름으로 이해합니다​

현장의 상황은 대부분 정적인 순간이 아니라, 연속적인 변화 속에서 발생합니다. 기존의 단일 이미지 기반 탐지는 한 순간의 상태만을 기준으로 판단하기 때문에, 동작의 전후 맥락이 중요한 시나리오에서는 한계가 존재했습니다.
예를 들어 헬스장에서 사람이 바닥에 누워 있는 장면은, 운동 중 스트레칭이나 휴식일 수도 있고 실제로 쓰러진 응급 상황일 수도 있습니다.
이 차이는 앞뒤 장면을 함께 보지 않으면 구분하기 어렵습니다. v2.6에서는 이러한 한계를 개선하기 위해 멀티 이미지 기반 탐지를 도입했습니다. 연속된 여러 장의 이미지를 함께 분석하여, 동작의 흐름과 상태 변화를 종합적으로 판단합니다. 이를 통해 월담, 폭행, 쓰러짐과 같이 행동의 ‘과정’ 자체가 중요한 시나리오에서 탐지 정확도가 크게 향상됩니다.
EVA는 더 이상 단편적인 순간에 반응하지 않고, 상황이 어떻게 진행되고 있는지를 이해하는 방식으로 진화하고 있습니다.

💡 멀티 이미지 기반 탐지의 기술적 설계와 판단 방식에 대한 상세 내용은 Tech Blog에서 확인하실 수 있습니다.
→ Tech Blog | Multi-Frame 기반 VLM 탐지: 단일 이미지 한계를 넘어 시간적 맥락으로

VM Only 탐지: 객체 감지만으로, 더 빠른 알림이 필요할 때​

모든 탐지가 복잡한 시나리오 해석을 필요로 하지는 않습니다. 어떤 환경에서는 “특정 객체가 보였는가” 자체가 곧바로 의미가 되기도 합니다.
기존 EVA는 Vision Model(VM) → Vision Language Model(VLM) 단계를 거쳐 객체 감지 이후 시나리오 해석까지 수행하는 구조였습니다. 이 방식은 복합적인 판단에는 효과적이지만, 단순 조건의 시나리오에서는 불필요한 지연이 발생할 수 있었습니다.
v2.6에서는 이를 보완하기 위해 VM Only 탐지 프로세스를 새롭게 제공합니다. 객체가 감지되는 즉시 알림을 발생시키는 방식으로, VLM 단계를 거치지 않고 탐지 속도와 자원 효율을 동시에 개선합니다.
예를 들어, “앰뷸런스가 보이면 알려줘”과 같은 시나리오에서는 복잡한 해석 없이 객체 탐지 만으로 더 빠른 대응이 가능해집니다. 운영자는 이제 시나리오의 성격에 따라 ‘정확한 해석’이 중요한 경우와 ‘빠른 반응’이 중요한 경우를 구분하여 탐지 방식을 선택할 수 있습니다.

EVA는 단순히 알림을 발생시키는 시스템이 아니라,
운영자의 판단과 경험이 함께 축적되는 AI 운영 플랫폼을 지향합니다.
v2.6은 그 방향성을 가장 분명하게 드러내는 릴리즈입니다.
탐지 정확도는 물론, 운영 판단의 흐름과 우선순위, 기록과 지표까지 함께 개선했습니다.
앞으로도 EVA는 복잡한 현장 상황을 더 잘 이해하고, 운영자가 더 빠르고 명확하게 의사결정을 내릴 수 있도록 진화해 나가겠습니다.
여러분의 사용 경험과 피드백은 EVA를 한 단계 더 성장시키는 가장 중요한 기반입니다.

🚀Coming Soon: v2.7 미리 보기​

• 탐지 시나리오 기반 자동 설정
• 다각형 탐지 영역 설정
• 탐지 시나리오/대상 변경 이력 알림

코콤·골든서울호텔과 EVA 공급 계약 체결 - 건설·호텔 시장 확산의 새로운 이정표​

EVA가 국내 스마트 홈 전문 기업 코콤과 함께 의미 있는 협력의 첫 걸음을 내딛었습니다. 양사는 EVA 라이선스 공급 계약을 체결하고, 실제 운영 환경에 AI 기반 영상 분석 기술을 적용하는 프로젝트를 본격 추진하게 되었습니다.

이번 계약은 단순한 솔루션 공급을 넘어, AI 기반 안전 관리 체계를 다양한 산업 현장에 확산하기 위한 전략적 협력이라는 점에서 더욱 큰 의미를 갖습니다.

코콤 본사와 골든서울호텔 적용으로 시작되는 실증 기반 협력​

이번 계약을 통해 EVA는 코콤 본사와 골든서울호텔에 우선 적용될 예정입니다. 실제 운영 환경에서 AI 영상 분석을 기반으로 위험 상황을 감지하고, 이상 행동 및 운영 리스크를 실시간으로 관리함으로써 현장 안전 수준을 한 단계 높이게 됩니다.

특히 호텔과 업무시설은 다수의 인원이 상시 이용하는 공간인 만큼, AI 기반의 선제적 위험 감지와 대응 체계 구축이 중요한 영역입니다. 이번 적용 사례는 실제 현장에서 EVA의 안정성과 운영 효과를 검증하는 중요한 실증 레퍼런스가 될 것으로 기대됩니다.

💡 기대 효과: 단순 모니터링을 넘어, AI가 상황을 인지하고 위험 요소를 사전에 관리하는 ‘지능형 안전 운영 환경’을 구현합니다.

건설·호텔 시장 확산을 위한 전략적 레퍼런스 확보​

코콤은 스마트 홈, 인터폰, CCTV 및 건설 특화 보안 솔루션 분야에서 오랜 경험과 시장 네트워크를 보유하고 있습니다. EVA의 AI 분석 기술과 코콤의 산업 이해도가 결합되면서, 건설 및 호텔 시장을 중심으로 한 AI 기반 안전 솔루션 확산 모델이 본격화될 것으로 기대됩니다.

이번 프로젝트는 개별 고객 적용을 넘어,건설 현장 안전 관리, 호텔 및 상업시설 운영 안전 및 스마트 빌딩 통합 관리 등 다양한 분야로 확장 가능한 표준 적용 모델(Reference Model)로 활용될 예정입니다.

🏗️ 시장 의미: “AI 안전은 선택이 아니라 인프라”라는 인식을 확산시키는 출발점이 될 것입니다.

기술을 넘어, 함께 성장하는 파트너십​

이번 협력은 단발성 공급 계약이 아니라, 양사가 장기적인 관점에서 함께 시장을 만들어가는 파트너십이라는 점에서 의미가 있습니다.

EVA는 이미 다양한 산업 현장에서 검증된 Physical AI 솔루션으로, 기존 CCTV 인프라를 활용해 빠르고 효율적으로 AI 환경을 구축할 수 있습니다. 여기에 코콤의 고객 접점과 산업 네트워크가 더해지면서, 실제 시장 확산 속도는 더욱 빨라질 것으로 예상됩니다.

🤝 협력 방향: 기술 경쟁력을 기반으로 시장을 함께 개척하고, 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 구조를 지향합니다.

AI 안전 솔루션 시장에서의 새로운 도약​

코콤 본사와 골든서울호텔 적용을 시작으로, 이번 프로젝트는 건설 및 호텔 시장에서 EVA의 경쟁력을 입증하는 대표 사례로 자리매김할 것입니다.

이를 기반으로 양사는 AI 기반 안전 관리 분야에서 협력을 더욱 확대하고, 다양한 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 지속적으로 선보일 계획입니다.

이번 협력이 건설 및 호텔 시장에서 AI 기반 안전 솔루션 확산의 의미 있는 레퍼런스가 되고, 나아가 AI 솔루션 분야에서 양사 간 상호 윈윈할 수 있는 성장의 계기가 되기를 기대합니다.

앞으로도 EVA는 파트너와 함께, 더 안전하고 스마트한 물리 환경을 만들어가는 Physical AI 혁신을 이어가겠습니다.

지난 포스팅에서 저는 산업 현장의 24시간 '상시 가동 AI'를 위해 리벨리온(Rebellions) NPU와의 협력을 약속드린 바 있습니다.

https://mellerikat.com/blog/News/rebellions

그리고 오늘, 그 약속이 실질적인 기술적 결실로 맺어졌음을 기쁘게 공유합니다.

mellerikat의 EVA(Evolved Vision Agent)는 최근 리벨리온의 최신 서버용 NPU인 ATOM™-Max 환경에서 Vision 모델, LLM, VLM이 결합된 End-to-End 서비스 동작 검증을 성공적으로 마쳤습니다.

🛠️ 단순 모델 실행을 넘어 '전체 서비스 파이프라인'을 태우다​

단순히 특정 모델 하나가 NPU에서 돌아가는 것과, 실제 서비스 전체가 안정적으로 구동되는 것은 차원이 다른 문제입니다. EVA는 이번 검증을 통해 다음의 전 과정을 ATOM™-Max 환경에서 단절 없이 구현했습니다.

카메라 입력 → 객체 탐지(Vision) → 시나리오 해석(VLM) → 상황 판단(LLM) → 알림 및 제어 전송

이는 개별 모델의 벤치마크 점수를 넘어, 실제 운영 환경에서 요구되는 복잡한 AI 파이프라인이 NPU 위에서 완벽하게 제어될 수 있음을 확인한 결과입니다. 리벨리온 측에서도 이번 사례를 "상용 NPU 위에서 VLM 기반 AI 서비스가 실동작한 최초의 사례"로 평가하며 큰 기대감을 나타내고 있습니다.

📈 다음 단계: '스트레스 테스트'를 통한 TCO 혁신의 정량화​

성공적인 End-to-End 검증을 마친 EVA는 이제 실제 공장 환경을 가정한 스트레스 테스트 단계에 돌입합니다.

우리는 다수의 카메라가 동시에 입력을 쏟아내는 극한의 상황에서도 시스템의 안정성, 처리량(Throughput), 전력 효율을 정밀하게 분석할 예정입니다. 이를 통해 얻게 될 데이터는 고객사에게 다음과 같은 '실행 가능한 가이드'로 제공됩니다.

1. 최적의 NPU 구성 표준 제시: 카메라 수와 요구되는 추론 성능에 따른 가장 경제적인 하드웨어 구성 가이드.

2. GPU 대비 TCO 절감 효과 정량화: 단순 장비 가격이 아닌, 전력 소모와 운영 비용을 포함한 실질적 경제성 분석 결과 제공.

3. 현장 맞춤형 도입 리스크 최소화: 표준화된 NPU 구성을 통해 도입 시간을 단축하고 확산 속도를 극대화.

✨ 결론: 고비용 GPU 의존도를 낮추고 '지속 가능한 AI'로​

이번 검증의 핵심은 "멀티모달 산업 AI가 이제 NPU만으로도 실제 운영이 가능한 수준에 도달했다"는 점입니다.

비싼 GPU 비용 때문에 AI 도입을 망설였던 기업들에게 EVA와 리벨리온의 결합은 가장 현실적이고 강력한 대안이 될 것입니다. 고비용 구조를 깨고 효율적인 비용으로 안전·품질·생산성을 높이는 '지속 가능한 산업 AI의 표준', EVA가 리벨리온과 함께 완성해 나가겠습니다.

EVA v2.5: 더 명확하게, 더 편리하게, 더 안정적인 운영 경험을 제공합니다​

EVA v2.5는 실제 운영 현장에서 반복적으로 제기된 불편함을 해소하고, 사용자가 시스템 상태를 더 쉽게 이해하고 관리할 수 있도록 개선하는 데 중점을 두었습니다. 이번 버전에서는 탐지 이미지의 노출 부담을 낮추기 위한 블러 처리 기능, 라이선스 기반의 명확한 운영 가시성, 설정 과정의 사용성 향상을 위한 기능들이 새롭게 적용되었습니다. 운영자는 보다 예측 가능하고 안정적인 EVA 환경을 경험할 수 있습니다.

얼굴 자동 블러: 실시간으로 확인할 때는 선명하게, 기록·공유할 때는 안전하게​

탐지된 이미지에서 사람 얼굴을 자동으로 흐리게 처리해, 채팅 알림이나 Webhook으로 이미지를 공유하더라도 불필요한 얼굴 노출을 최소화할 수 있습니다. 중요한 점은, 관제 중에 보는 실시간 스트리밍 화면은 기존처럼 선명하게 유지된다는 것입니다. 즉, 현장에서 빠르게 판단하고 대응하는 능력은 그대로 가져가면서, 저장되거나 외부로 전달되는 결과 화면에서만 얼굴이 블러 처리되어 기록·공유 단계의 부담을 덜어드립니다.

라이선스 상태를 한눈에: 언제까지 얼마나 사용 가능한지 바로 확인​

라이선스 키를 등록하면 남은 사용 기간, 등록 가능한 카메라 대수, Trial/정식 버전 여부를 화면에서 바로 확인할 수 있습니다. 만료가 가까워지면 사전 알림이 제공되어 갱신 시점을 놓치지 않도록 도와주며, 라이선스가 만료되면 EVA 사용이 자동으로 중단되어 예기치 않은 상태에서 운영이 지속되는 것을 방지합니다. 이제 사용자는 별도의 문의나 내부 확인 절차 없이도 설치된 EVA의 라이선스 상태를 스스로 쉽게 파악하고, 보다 계획적이고 편리하게 운영할 수 있습니다.

객체 탐지 민감도: 숫자로 조절해 결과 변화를 직관적으로 체감​

기존의 ‘탐지 민감도’라는 명칭은 ‘객체 탐지 민감도’로 더 분명한 용어로 변경되었으며, ‘낮음/높음’ 대신 0~1 사이의 숫자 값으로 조절할 수 있어 설정 변경이 탐지 결과에 어떤 영향을 주는지 더욱 직관적으로 이해하고 빠르게 조정할 수 있습니다. 민감도 값을 낮추면 더 많은 객체를 넓게 감지하고, 값을 높이면 더 확실한 상황에서만 감지하도록 동작합니다. 이 값은 비전 모델(VM)이 객체를 감지할 때 사용하는 임계값(threshold)으로 사용되며, 이렇게 감지된 객체 정보는 비전-언어 모델(VLM)에 전달되어 최종 시나리오 판단에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 보다 명확한 용어와 상세한 안내 가이드를 통해 환경에 맞는 적절한 값을 선택하여 원하는 탐지 성능을 도출해보세요. 또한 다음 버전에서는 탐지 결과를 기반으로 객체 탐지 민감도를 자동 설정하는 Agent 기능이 추가될 예정입니다. 카메라별 설정된 탐지 시나리오에 맞는 민감도 값을 스스로 조정하는 기능으로, 사용자 입장에서 더 편리하고 더 안정적으로 탐지 성능을 유지할 수 있도록 신규 기능을 지원할 계획입니다.

EVA 기능, 대화로 더 쉽게 이해하세요​

EVA에서 제공하는 다양한 기능과 설정 방법이 궁금하다면, 화면 내 대화창을 통해 바로 확인할 수 있습니다. 기존에 제공되던 안내 기능이 한층 고도화되어, 특정 기능의 동작 방식과 설정 값의 의미, 적용 방법까지 보다 명확하고 체계적인 안내를 제공합니다. EVA와 관련된 기능과 설정에 대해서는 언제든지 질문할 수 있습니다.

복잡한 메뉴를 일일이 찾지 않아도, 필요한 정보를 자연어로 입력하면 즉시 안내를 받아 보다 빠르고 효율적인 운영이 가능합니다. 단순한 기능 설명을 넘어 설정 단계와 사용 방법을 함께 안내함으로써, 기능 이해부터 설정 가이드까지 실시간으로 확인할 수 있는 고도화된 지원 경험을 제공합니다.

카메라 설정: 단계별 이동 + 즉시 저장으로 더 빠르고 간편하게​

네 단계로 구성된 카메라 설정 화면에서 값을 수정하거나 저장하기 위해 여러 번 이동·저장해야 했던 불편함이 개선되었습니다. 이제는 어느 단계에서든지 바로 저장할 수 있어 마지막 단계까지 이동했다가 다시 돌아오는 번거로움이 사라졌습니다. 카메라 설정 화면 상단의 Step 번호를 클릭해 원하는 단계로 즉시 이동할 수 있고, 각 단계에 위치한 저장 버튼을 통해 필요한 내용만 빠르게 반영할 수 있습니다. 여러 대의 카메라를 연속으로 설정할 때도 클릭 수가 줄어 전반적인 설정 과정이 훨씬 빠르고 편리해졌습니다.

EVA는 고객의 실제 운영 경험을 바탕으로 끊임없이 진화하고 있습니다.
EVA 개발팀은 고객 요구와 현장의 피드백을 누구보다 빠르게 제품에 반영하며, 정확도와 안정성 향상을 위해 지속적으로 기술을 고도화하고 있습니다.
앞으로도 고객이 기대하는 ‘제대로 만든 제품’을 명확한 가치로 전환하는 혁신을 이어가겠습니다.
여러분의 의견은 EVA를 더 강력하고 완성도 높은 솔루션으로 성장시키는 가장 중요한 힘입니다!

🚀Coming Soon: v2.6.0 미리 보기​

• 멀티 이미지 기반 탐지로 정확도 향상
• 경량 운영을 위한 Vision Model 탐지 모드
• 피드백 입력/확인 UX 대폭 개선

대한민국 공학 교육과 연구의 메카, 포스텍(POSTECH) 미래기술센터가 mellerikat의 EVA도입을 공식 확정했습니다. 이번 협력은 단순한 캠퍼스 보안 강화를 넘어, 학내 모든 시각 데이터를 연구 자산으로 전환하는 ‘데이터 리빙랩(Living Lab)’ 구축의 핵심 이정표가 될 것입니다.

🏛️ 캠퍼스 전체가 거대한 AI 실험실로: Indoor & Outdoor 통합 센서 네트워크​

포스텍 미래기술센터는 학내 곳곳에 설치된 기존 CCTV 인프라를 EVA 플랫폼으로 하나로 연결합니다. 캠퍼스 전역의 센서가 하나로 통합되어, 실제 환경에서 발생하는 정보를 인간의 개입 없이 실시간으로 인지(Perception)하고 추론(Reasoning)하는 인프라가 완성됩니다.

🧪 R&D의 새로운 연료: '버려지는 영상'에서 '가치 있는 데이터'로​

지금까지 캠퍼스의 영상 데이터는 일정 기간이 지나면 삭제되는 휘발성 정보였습니다. EVA는 이 데이터를 연구를 위한 자산으로 탈바꿈시킵니다.

• LLM & VLM 혁신의 촉매제: 비정형 영상을 구조화된 데이터로 자동 변환합니다. 이는 차세대 거대언어모델(LLM)과 시각-언어 모델(VLM) 학습을 위한 고품질 멀티모달 데이터셋이 되어, 연구진이 데이터 정제보다 인사이트 도출에 집중하게 돕습니다.
• 시공간 메타데이터 결합: 단순히 영상만 저장하는 것이 아니라, '시험 기간(Time)'과 '도서관(Space)'의 혼잡도 같은 맥락(Context) 데이터를 결합하여 데이터의 밀도를 높입니다.

🔒 Privacy-by-Design: 수집과 동시에 완성되는 안전한 연구 자산​

방대한 시각 데이터를 자산화하는 과정에서 포스텍 리빙랩이 가장 우선시하는 가치는 '프라이버시 보호'입니다.

• 즉각적인 데이터 가공: 카메라로부터 수집된 원시 영상(Raw Data)을 서버에 저장하기 전, 수집 단계에서 즉시 분석을 수행합니다.
• 자동 비식별화 처리: 분석 과정에서 개인의 신원을 식별할 수 있는 정보는 즉시 비식별화(De-identification) 처리됩니다. 이를 통해 연구진은 프라이버시 침해 우려 없이 고품질의 '연구용 데이터셋'을 안전하게 확보하게 됩니다.

🚀 '학생'이 생산자가 되는 연구 생태계 (Student as a Creator)​

포스텍 리빙랩은 학생들을 단순한 서비스 수혜자가 아닌 기술의 생산자로 변화시킵니다. 실제 데이터 기반 AI 학습: 학생들은 교과서 예제 대신 자신이 생활하는 캠퍼스의 실제 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시키고, 고도화된 판단 로직을 직접 구현합니다. 현장 맞춤형 서비스 개발: "식당 대기 줄 예측"이나 "강의실 에너지 최적화"와 같이 일상의 불편함을 해결하는 AI 서비스를 직접 배포하며, Physical AI 플랫폼의 가능성을 몸소 체험합니다.

"현실 세계를 데이터로 읽고, AI로 해석하며, 다시 현실을 이롭게 바꾼다."​

포스텍과 EVA가 함께 만들어갈 이 선순환 구조는 대학 캠퍼스가 어떻게 미래 기술의 거점이 될 수 있는지 보여주는 완벽한 사례입니다. 포스텍의 일상이 데이터가 되고, 그 데이터가 다시 인류의 미래 기술이 되는 여정을 함께 지켜봐 주시기 바랍니다.

정부가 발표한 '2026 경제성장전략'이 산업 현장의 안전 관리 패러다임을 바꾸고 있습니다​

핵심 메시지는 명확합니다.
AI 등 신기술 안전 설비 도입 시 파격적인 세제 혜택을 제공하되,
안전 의무 위반 시에는 기업 생존을 위협할 수준의 강력한 과징금을 부과하겠다는 것입니다.

이번 정책은 단순한 권고가 아닙니다.
안전 투자에 대한 명확한 인센티브와 사고 발생 시 치명적인 패널티라는 당근과 채찍을 동시에 제시하며,
기업들에게 선택이 아닌 필수 과제로 다가오고 있습니다.    

이번 정책의 핵심 3가지​

• 세제 지원 3종 패키지
  AI 신기술 활용 안전시설 투자 시 세액공제 최대 12-40% 확대
  (연구개발공제율: 일반 2-25%, 신성장·원천기술 20-40% / 투자세액공제율: 일반 1~10%, 신성장·원천기술 3-12%)
  

• 강력한 책임 부과
  사망사고 발생 시 영업이익의 5% 혹은 매출액의 3% 과징금 신설 추진(2026년 상반기 법 제·개정 추진)

• 집중 감독
  산업안전 감독관 2,095명으로 확대 및 고위험 공사 실적제한 입찰 도입

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안전 투자, 이제 국가가 지원합니다​

정부는 AI 기술을 활용한 안전시설을 '신성장·원천기술급'으로 대우하기 시작했습니다.

이는 단순한 규제 완화를 넘어,
안전 기술 투자를 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하기 시작했다는 신호입니다.

• AI 관제시스템, 통합투자세액공제 대상 포함

법령상 의무시설 외에도 AI 기반 지능형 CCTV 관제시스템 설치 시 세액공제 범위가 대폭 확대됩니다.
EVA 솔루션은 정부가 권장하는 신기술 안전 시설의 표준입니다.

• 신성장·원천기술 지정에 따른 R&D 및 시설 투자 우대

AI 및 로봇을 활용한 첨단 안전기술 투자 시 세액공제율이 최대 12%(시설)에서 40%(R&D)까지 적용됩니다.
(연구개발공제율: 일반 2-25%, 신성장·원천기술 20-40% / 투자세액공제율: 일반 1-10%, 신성장·원천기술 3-12%) 
지금이 바로 고성능 EVA 솔루션을 최저 비용으로 도입할 적기입니다.

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한 번의 사고가 기업의 근간을 흔듭니다​

규제 당국의 시선은 더욱 날카로워졌습니다.
2026년부터 도입되는 '징벌적' 성격의 과징금 체계는 사후 약방문식 대처가 불가능함을 시사합니다.  

• 사망사고 시 영업이익의 5% 혹은 매출액의 3% 과징금 부과 (상한 1,000억 원)

산업안전보건법 및 건설안전특별법 개정에 따라,
반복적 사망사고 발생 시 영업이익의 5% 혹은 매출액의 3%에 달하는 과징금이 부과됩니다.(2026년 상반기 법 제·개정 추진)

이는 단순한 벌금을 넘어 기업 경영 자체를 위협하는 수준입니다.

EVA는 24시간 현장을 지능적으로 모니터링하여 관리자가 놓치기 쉬운 찰나의 위험 요소를 사전에 차단합니다.
사고 예방은 이제 가장 확실한 비용 절감 전략입니다.

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왜 EVA여야 하는가: Full-Stack AI 안전 솔루션​

단순한 AI 솔루션을 넘어, 고객사의 비즈니스 환경에 최적화된 '풀스택 AI 경험’을 제공합니다.
특정 기술에 종속되지 않는 유연함과 비교 불가능한 운영 효율성을 경험하세요.

1. 고객 환경에 최적화된 AI 모델 선택권​

고객 환경에 최적화된 AI 스택을 선택하되, 강력한 안전 관제 성능은 유지합니다.

HyperCLOVA X, Qwen, Gemma, LLaMA, ChatGPT, EXAONE 등 글로벌 선도 AI 모델과
ultralytics YOLO, OWL ViT, RT-DETR, OmDet 등 최신 비전 모델을 EVA 플랫폼 위에서 자유롭게 활용할 수 있습니다.

2. 경쟁사 대비 1/4 수준의 총소유비용(TCO)​

비싼 구축 비용과 느린 유지보수는 성장을 가로막습니다.
EVA는 초기 투자부터 운영까지 압도적인 가성비를 증명합니다.

비교 기준	mellerikat EVA	타사 AI CCTV 솔루션
초기 필요 서버 사양 (CCTV 100대 기준)	고성능 GPU 서버 (NVIDIA L40S) 1대, 초기 서버 구축 비용 약 2,500만원	고성능 GPU 서버 (NVIDIA L40S) 4대, 초기 서버 구축 비용 약 1억원
시나리오 변경에 따른 추가 비용	추가 라이선스 불필요, 유지 비용 발생 없음	시나리오 변경 시마다 비용 추가, 1회 약 20만원 유지비 발생
시나리오 설정 및 변경 방식	작업자 직접 수정 가능, 소요 시간 30초 이내	전문 인력 필요, 소요 시간 약 1~2주

지금이 적기입니다. EVA가 귀사의 안전 파트너가 되어드리겠습니다.​

Cisco Meraki와 만난 EVA, Ringnet 부스와 고객 사례 발표로 현장의 뜨거운 호응 이끌어내​

2026년 1월 29일, 제조 산업의 디지털 혁신을 논하는 'Cisco Korea Manufacturing Summit 2026'이 성황리에 개최되었습니다. Mellerikat은 이번 행사에서 혁신적인 Physical AI 솔루션 EVA를 선보이며 제조 현장의 안전과 효율성을 극대화하는 방안을 제시했습니다. 특히 파트너사인 Ringnet(링네트) 와의 협업 부스 운영과 생생한 고객 사례 발표를 통해 참관객들에게 깊은 인상을 남겼습니다. 그 열기 가득했던 현장 소식을 전해드립니다.

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1. 현장의 눈길을 사로잡다: Ringnet 부스에서의 'EVA x Meraki'​

이번 서밋에서 Mellerikat은 Ringnet의 부스를 통해 Cisco Meraki와 EVA가 결합된 실시간 Physical AI 솔루션을 선보였습니다.

부스에서는 클라우드 기반의 강력한 인프라를 갖춘 Meraki 카메라와, 이를 인간의 눈과 뇌처럼 분석하는 EVA의 연동 시연이 진행되었습니다. 방문객들은 기존 CCTV 인프라에 EVA를 연결하는 것만으로, 복잡한 물리적 환경을 스스로 이해하고 판단하는 지능형 시스템으로 변모하는 과정을 직접 눈으로 확인했습니다.

💡 현장의 반응: 많은 고객들이 별도의 고가 장비 도입 없이, 기존 Meraki 인프라를 활용하여 고도화된 AI 분석 환경을 구축할 수 있다는 점에 큰 관심을 보였습니다. 특히 제조 현장에서 필수적인 작업자 안전 감지 및 위험 구역 침입 알림 등이 실시간으로 대시보드에 시각화되는 모습은 실무자들의 감탄을 자아냈습니다.

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2. 웃음과 공감이 함께한 고객 사례 발표​

오후 1시부터 진행된 Case Study 세션에서는 'Physical AI 시대를 여는 새로운 지능형 플랫폼'이라는 주제로 발표가 진행되었습니다. 이 자리는 단순한 기능 나열이 아닌, 실제 EVA가 제조 현장에서 어떻게 쓰이고 있는지를 생생하게 전달하는 시간이었습니다.

발표에서는 실제 제조 현장에 EVA가 도입되어 어떻게 작업자의 안전을 지키고 운영 효율을 높였는지에 대한 구체적인 이야기가 다뤄졌습니다. 평택 디지털파크 등에서 입증된 바와 같이, EVA가 작업자의 복장 규정 준수 여부를 판단하거나 위험 상황을 즉각적으로 알리는 시나리오는 청중들에게 피부에 와닿는 실질적인 해결책으로 다가갔습니다.

🗣️ 발표 분위기: 딱딱할 수 있는 기술 발표였지만, EVA가 현장의 난제들을 해결하는 과정을 위트 있고 알기 쉽게 풀어내어 참석자들이 시종일관 즐겁게 경청했습니다. 발표가 끝난 후에는 "우리 공장에도 당장 적용해보고 싶다"는 구체적인 도입 문의가 이어지며, EVA의 기술이 단순한 이론을 넘어 현장에 즉시 적용 가능한 '살아있는 기술'임을 증명했습니다.

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3. 사용자 친화적이면서도 강력한 기술, EVA​

이번 서밋을 통해 전달하고자 했던 EVA의 핵심 가치는 '누구나 쉽게 사용할 수 있는 전문적인 AI'입니다.

• ✅ 자연어 기반의 쉬운 제어: 복잡한 코딩은 필요 없습니다. "안전모를 쓰지 않은 사람을 찾아줘"와 같이 일상적인 언어로 시나리오를 입력하면, EVA가 이를 이해하고 분석을 시작합니다. 이는 현장 관리자가 IT 전문가가 아니더라도 손쉽게 AI를 운영할 수 있게 합니다.
• ✅ 비용 효율적인 아키텍처: EVA는 독창적인 아키텍처를 통해 고비용의 Multi-modal LLM(대규모 언어 모델) 운영 비용을 획기적으로 절감했습니다. 덕분에 기업은 비용 부담 없이 고성능 AI를 제조 현장 곳곳에 적용할 수 있습니다.
• ✅ 감지를 넘어 행동으로 (Physical Action Trigger): EVA는 단순히 보는 것에서 그치지 않습니다. 위험이 감지되면 경고등을 켜거나, 게이트를 제어하는 등 물리적 장치와 연동되어 실질적인 조치(Action)까지 수행하는 '완성된 루프'를 제공합니다.

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4. 끊임없는 혁신을 향해​

Cisco Korea Manufacturing Summit 2026은 Mellerikat EVA가 제조 산업에서 어떤 가치를 창출할 수 있는지를 명확히 보여준 자리였습니다. Ringnet 부스에서의 뜨거운 관심과 발표 세션에서의 즐거운 소통은 우리가 나아갈 방향에 대한 확신을 주었습니다.

Mellerikat은 앞으로도Cisco Meraki, Ringnet 등 든든한 파트너들과 함께, 제조 현장이 더 안전하고 스마트해질 수 있도록 Physical AI의 혁신을 이끌어 가겠습니다.

👉 EVA 기반의 산업 AI, 성능을 넘어 '경제성'의 답을 찾다​

산업 현장에서 AI는 더 이상 필요할 때만 호출되는 기능이 아닙니다.

카메라와 센서가 쉼 없이 생성하는 데이터 흐름 위에서 24시간 중단 없이 추론을 수행하는 '상시 가동 시스템(Always-on)'이어야 합니다.

하지만 Vision-Language Model(VLM)처럼 거대해진 AI 모델을 기존의 비싼 GPU 기반 인프라에서 24시간 운영하는 것은 고객사에게 막대한 비용 부담을 안겨줍니다.

mellerikat EVA는 이 비용의 벽을 허물고 산업 AI의 실질적인 확산을 위해, 리벨리온(Rebellions)과 손을 잡았습니다.

👍 1. NPU: GPU의 한계를 넘는 '가격 경쟁력'과 '전성비'​

산업용 VLM 서비스가 확산되기 위해서는 인프라 비용(TCO)의 혁신이 필수적입니다. 리벨리온 NPU는 범용 GPU 대비 뛰어난 효율성으로 이러한 요구를 충족합니다.

• 독보적인 추론 성능: 리벨리온의 ATOM NPU는 MLPerf 등 글로벌 벤치마크에서 동급 GPU 대비 비전 영역에서 최대 3배 빠른 처리 속도를 증명했습니다.
• 압도적 전성비와 비용 절감: 24시간 가동되는 환경에서 NPU는 GPU 대비 전력 소모를 50% 이상 낮추면서도 높은 처리량(TPS)을 유지합니다.
  이는 곧 고객의 운영 비용 부담을 직접적으로 낮추는 결과로 이어집니다.
• VLM 최적화: FlashAttention, PagedAttention 등 최신 거대 모델 최적화 기술이 하드웨어 레벨에서 구현되어, 무거운 VLM도 가볍고 빠르게 동작합니다.

EVA가 리벨리온 NPU 위에서 동작한다는 것은, 고객이 가장 경제적인 비용으로 최첨단 Physical AI를 소유할 수 있음을 의미합니다.

👍 2. VLM 최적화: 다양한 모델 테스트와 기술 검증​

mellerikat은 현재 EVA 플랫폼 내에서 다양한 최신 VLM 모델들을 리벨리온 NPU 환경에서 테스트하고 있습니다.

단순히 하드웨어를 교체하는 것에 그치지 않고, 산업 현장의 복잡한 시나리오를 NPU에서 최적의 속도로 처리할 수 있도록 소프트웨어 스택을 고도화하고 있습니다.

이 과정을 통해 현장에 즉시 투입 가능한 수준의 'NPU 기반 VLM 서비스 EVA'를 완성해 나가고 있습니다.

👍 3. LG전자 도입에서 글로벌 공급까지: 단계적 협력 로드맵​

mellerikat과 리벨리온의 협업은 단순한 기술 제휴를 넘어 실질적인 비즈니스 확장을 목표로 합니다.

1. VLM 최적화 고도화: 다양한 최신 VLM 모델을 리벨리온 NPU 상에서 테스트하여 최적의 전성비와 처리 속도를 확보하는 검증 단계를 거치고 있습니다.
2. LG전자 생산 현장 도입: 검증된 VLM 모델과 NPU 최적화 기술을 바탕으로 LG전자 내 주요 생산 공정 및 안전 관제 시스템에 NPU 기반 AI 도입을 우선적으로 추진합니다.
3. EVA + NPU 패키지 외부 공급: LG전자에서의 성공적인 레퍼런스를 바탕으로, 향후 외부에 EVA 플랫폼을 공급할 때 리벨리온 NPU를 결합한 통합 솔루션 형태로 제공할 예정입니다.

고객은 복잡한 하드웨어 선정 고민 없이, EVA를 도입하는 것만으로도 최적화된 하드웨어와 플랫폼이 결합된 풀스택 서비스를 합리적인 가격에 누릴 수 있게 됩니다.

👏 결론: 지속 가능한 산업 AI의 표준​

EVA와 리벨리온 NPU의 결합은 AI를 단순한 기술 도입이 아닌, 현실적인 비용으로 계속 동작하는 서비스 구조로 완성하기 위한 전략적 선택입니다.

하드웨어부터 서비스 플랫폼까지 이어지는 이 강력한 협력을 통해, mellerikat은 산업 현장의 AI 전환을 가속화하고 고객의 인프라 부담을 근본적으로 해결하는 파트너가 되겠습니다.

EVA v2.4: 탐지 모니터링 효율을 한 단계 높입니다​

이번 EVA v2.4 릴리즈는 고객 여러분의 실제 운영 환경에서 제기된 요구사항을 반영하여, 모니터링 업무의 효율성과 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다. 특히 이번 업데이트는 탐지 알람 우선 정렬, 디바이스 즐겨찾기 기능, 언어 지원 확대 기능, 탐지 결과 이미지 확대 기능을 중심으로, 모니터링 현장에서 즉시 체감할 수 있는 편리성을 제공합니다.

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알람 우선 정렬 – 수많은 디바이스 중에서도 놓치지 않는 실시간 대응​

수많은 디바이스가 연결되어 있는 관제 환경에서 가장 중요한 것은 알람 발생 지점에 대한 즉각적 식별과 대응입니다. EVA는 탐지 알람이 발생하면 해당 디바이스를 리스트 최상단으로 자동 이동시켜, 복잡한 목록 속에서도 알람 발생 디바이스를 우선적으로, 즉각 확인할 수 있도록 지원합니다. 이 기능은 동시다발적으로 알람이 발생하는 상황에서도 최신 이벤트를 맨 위에서 순서대로 보여주는 방식으로 설계되어, 스크롤이나 검색 없이 가장 중요한 화면을 한눈에 확인하도록 돕습니다. 결과적으로 관제 효율과 대응 속도가 크게 향상되며, 즐겨찾기 기능과 결합하면 핵심 디바이스 중에서 알람이 발생한 항목을 최우선으로 모니터링하는 운영이 가능합니다.

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디바이스 즐겨찾기 – 담당자별 핵심 지점을 집중 모니터링​

관제 대상 카메라가 많을수록 중요한 지점을 빠르게 확인하는 것이 관제 효율의 핵심입니다. EVA는 이번 업데이트를 통해 사용자가 자신이 담당하는 핵심 디바이스를 즐겨찾기에 등록하고, 필터링하여 즉시 접근할 수 있도록 지원합니다. 특히, 디바이스별 담당자가 다른 환경에서는 이 기능이 더욱 유용합니다. 각 담당자는 자신이 책임지는 영역의 디바이스를 즐겨찾기 그룹으로 관리하여 중요 지점을 놓치지 않고 집중 모니터링할 수 있습니다. 출입구, 고가 장비 보관구역, 안전 관리 구역 등 우선 감시 대상 카메라를 그룹화하여 운영하면, 관제 효율이 한층 높아집니다.

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언어 지원 확대 – 누구나 쉽게 접근할 수 있는 EVA​

EVA는 이제 한글과 영어를 모두 지원합니다. 설정 메뉴에서 원하는 언어를 선택할 수 있으며, 언어 변경은 관리자 또는 매니저 권한을 가진 계정에서만 가능합니다. 이번 업데이트는 AI에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 모든 화면과 기능을 한글로 제공하고, 전문 용어를 쉬운 단어로 변경했습니다. 또한, 탐지 분석 결과를 원하는 언어로 제공하여 커뮤니케이션 오류를 최소화합니다. 이를 통해 EVA를 처음 사용하는 사용자도 빠르게 적응하고, 팀 간 협업 환경에서도 일관된 언어로 정보를 공유할 수 있습니다.

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탐지 결과 이미지 확대 확인 – 더 빠르고 정확한 상황 판단​

실제 모니터링 환경에서는 탐지 알람 발생 이후, 탐지 결과 이미지를 얼마나 빠르고 정확하게 확인할 수 있는지가 대응 품질을 좌우합니다. EVA v2.4에서는 기존에 Teams나 Slack 등 외부 알림 메시지에서만 제공되던 이미지 확대 확인 경험을 EVA 자체 채팅 환경으로 확장했습니다. 이제 채팅창을 통해 전달되는 탐지 결과 이미지를 별도의 창으로 크게 확인할 수 있으며, 클릭 한 번으로 고해상도 이미지 확인과 자유로운 확대가 가능합니다. 기존처럼 채팅 영역 내 작은 이미지에 의존할 필요 없이, 보다 선명한 화면에서 탐지 결과를 즉시 분석할 수 있습니다. 이를 통해 사람, 차량, 객체 위치 등 핵심 탐지 요소를 세밀하게 확인할 수 있어 오탐 여부 판단은 물론, 후속 대응 결정에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.

링네트 이정민 대표이사와 EVA 사업 확대를 위한 전략적 논의를 진행하였습니다.

링네트는 Cisco Meraki의 국내 총판으로서 강력한 네트워크·보안 인프라와 현장 구축 역량을 보유한 파트너사로, LG전자와의 협력을 통해 EVA의 Physical AI 기술을 제조·물류·공공 등 다양한 산업군에 확산시키는 중요한 역할을 맡게 되었습니다.

이번 미팅에서는 LG전자 평택 디지털파크에서 성공적으로 검증된 Meraki CCTV + EVA 결합 PoC를 기반으로 전사 및 글로벌 확산 전략을 깊이 있게 논의하였습니다. 특히, 평택 사례의 성공 요인을 바탕으로 EVA를 Meraki 생태계에 자연스럽게 통합하여 국내 제조 기업들이 보다 쉽게 도입할 수 있는 방안을 함께 모색하였으며, 장기적으로 글로벌 시장까지 확대할 수 있는 기반을 마련하고자 합니다.

파트너십 방향성으로는 EVA + Meraki CCTV + Action Trigger 센서 통합 패키지 제안과 EVA 단독 판매 구조 등 다양한 사업 모델을 통해 상호 동반 성장을 도모하기로 합의하였습니다. 링네트 측은 보유한 제조·유통·물류·공공 고객군 중 핵심 타겟을 내부 영업사원들과 협의하여 선정할 예정이며, 이를 통해 EVA의 시장 침투 속도를 더욱 가속화할 계획입니다.

특히, 1월 29일 Cisco Korea 주최 제조 서밋 행사에서 링네트 부스 내 EVA를 메인 솔루션으로 전시·시연하기로 하였으며, 단순 CCTV 전시를 넘어 고객 관심을 끌 수 있는 실시간 데모 시나리오를 공동으로 구체화하고 있습니다. 이러한 협력 활동은 EVA가 Meraki의 글로벌 클라우드 인프라와 결합하여 국내 제조 현장의 안전·보안·운영 혁신을 선도할 수 있는 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

앞으로의 전개가 더욱 기대됩니다.