NC AI, 로봇용 경량 모델 배키 비전 3B 개발, 30억 매개변수

NC AI가 연산 자원이 제한된 로봇이나 산업용 엣지 장비에 직접 탑재할 수 있도록 설계된 소형 시각언어모델 VAETKI Vision 3B를 개발했다고 3일 밝혔다. 30억 매개변수 규모의 모델이다.

이 모델은 주변 공간과 물체의 상태를 읽고 로봇이 할 행동을 정하는 비전-언어-행동(VLA) 모델의 바탕이 된다. 영상이 들어오면 4초 동안 8개 프레임을 함께 분석하도록 설계해, 로봇의 동작과 작업물이 움직이는 경로를 가늠한다.

NC AI는 한화오션과 추진 중인 자율 용접 로봇 개발, 포스코DX와 휴머노이드 로봇 실증, 현대로템과 월드 모델 구축 등 피지컬 AI 사업에도 이 모델의 적용을 추진한다.

이연수 NC AI 대표는 피지컬 AI가 공장과 현장의 로봇·장비에서 실시간으로 움직이려면 고성능 경량 모델이 필수라고 말했다. 또 VAETKI Vision 3B가 철강·조선·국방 분야 로보틱스와 VLA 기술을 현장에 적용하는 핵심 동력이 될 것이라고 밝혔다.

성능과 용접 전용 모델

NC AI에 따르면 VAETKI Vision 3B는 로봇·공간 이해 벤치마크 BLINK, ERIQ, ERQA 3종에서 평균 63.8점을 기록했다. 심층 추론을 쓰지 않는 일반 응답 모드에서 Qwen, Ministral 등 주요 글로벌 공개 모델 6종보다 점수가 높았다는 것이 회사 설명이다.

회사에 따르면 심층 추론 모드에서도 63.2점을 기록해, 규모가 더 큰 Ministral 3 8B Reasoning(48.4점)보다 높은 점수를 얻었다. 그래프와 이미지에 들어 있는 글자를 읽는 문서 이해 평가에서는 비교 모델 중 가장 높았다고 회사가 밝혔다.

NC AI는 이를 기반으로 용접 특화 모델 VAETKI-Vision-3B-Weld도 개발했다. 이 모델은 NC AI의 자체 평가에서 세 항목 점수가 '기존' 수치보다 올랐다. 다만 기존 수치가 어떤 모델의 것인지는 원문에 특정돼 있지 않다. 용접 분류 정확도는 41.1점에서 80.9점, 결함 감지와 상태 추론은 39.3점에서 69.8점이 됐고, 위치와 형상을 알아보는 항목은 5.3점에서 72.5점이 됐다.

학습 방식

VAETKI Vision 3B의 학습에는 용접 결함 이미지 등 산업 현장 데이터와 로봇·공간 추론 데이터를 활용했다. 용접 전용 모델은 이 모델을 기반으로 만들었다. NC AI는 자체 인프라를 활용해 사전학습과 미세조정 체계를 구축했으며, 향후 강화학습으로 성능을 고도화할 계획이다.