스마일샤크는 클로봇의 AWS 기반 AI PoC 수행을 지원했다. 열대 지역 건설 현장에서 모기 유충 발생 가능 구역을 로봇이 자동으로 판별하는 기능을 목표로 VLM과 RAG를 결합한 실험 환경을 구성했고, 아마존 베드록을 활용해 현장 이미지와 방역 지침을 함께 해석하는 흐름을 검증했다.
클라우드 AI MSP 스마일샤크는 로봇 서비스 기업 클로봇의 AWS 기반 AI PoC 수행을 지원했다고 밝혔다. 이번 PoC는 열대 지역 건설 현장에서 뎅기열 등 감염병 확산 위험을 줄이기 위한 방역 로봇 기술 검증을 목적으로 진행됐다. 클로봇은 현장 내 주요 매개체인 모기 유충의 발생 환경을 로봇이 자동으로 판별하는 AI 적용 가능성을 확인했다.
건설 현장에서는 유충이 물웅덩이뿐 아니라 덮인 배수구, 구조물 내부, 방치된 폐기물 등 비정형·은폐된 공간에서 발생할 수 있어 단순 이미지 인식 기반 Vision AI만으로는 판단이 어려운 구간이 존재한다. 클로봇은 AWS의 생성형 AI 서비스 아마존 베드록을 활용해 VLM과 RAG를 결합한 실험 환경을 구성했다. 로봇이 현장 이미지와 방역 지침을 함께 해석하고, 판단 근거를 제시하는 방식이다.
클로봇은 AWS 클라우드 인프라의 확장성과 아마존 베드록 기반 모델 접근성을 활용해 테스트 시간을 줄였고, 방역뿐 아니라 안전·점검·시설 유지보수 등 로봇 서비스 영역으로 확장 가능한 현장 판단형 AI 적용 가능성도 함께 확인했다.
클로봇 권지현 팀장은 유충 위험 환경 판별과 방역 지침 준수 여부 자동 분류 가능성을 확인했고, 스마일샤크가 PoC 전반에서 기술 지원을 제공했다고 말했다. 스마일샤크 장진환 대표는 다양한 AI 모델을 빠르게 실험하고 검증한 사례이며, 향후 서비스 고도화로 이어질 수 있도록 협력을 지속하겠다고 밝혔다.
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