포스텍 미래기술센터, EVA와 함께 ‘세상을 읽는 AI’의 심장부로 도약하다
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.