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Service Domain 운영 중

hyperQ VAI Ops

hyperQ VAI Ops는 이미지·영상·3D 포인트클라우드는 물론 텍스트·오디오·시계열·표 데이터까지 한 곳에서 라벨링하고, 모델을 학습·비교한 뒤 추론 API나 현장 엣지 장비로 배포하는 End-to-End Vertical AI 플랫폼이다. 클라우드 SaaS와 고객사 내부망 설치(온프레미스·폐쇄망) 두 형태로 운영되며, 제조 검사처럼 도메인 전문가가 직접 모델을 만들어 현장에 올리는 흐름을 하나의 플랫폼에서 처리한다.

실제 서비스 바로가기 — vaiops.hyperq.run 도입 상담 요청

Role

데이터 라벨링부터 모델 학습·변환·엣지 배포까지 잇는 산업 AI 운영 플랫폼

hyperQ VAI Ops · 데이터 라벨링부터 모델 학습·변환·엣지 배포까지 잇는 산업 AI 운영 플랫폼 · 실제 구동 영상 (클릭 재생)

Capabilities

VAI Ops가 하는 일

2D/3D 라벨링 — 박스·회전박스(OBB)·폴리곤·마스크·키포인트·3D 큐보이드

텍스트·오디오·시계열·표 데이터 전용 라벨링 화면 제공

MOT·ReID·행동인식·VQA 등 확장 태스크 라벨링

모델 기반 자동 라벨링 후 사람이 검수하는 워크플로

드래그앤드롭 파이프라인으로 학습 워크플로 구성

비전·이상탐지·NLP·오디오·시계열·표 7개 카테고리 모델 학습

텍스트 프롬프트만으로 불량 탐지 — 학습 불필요

회전 불변 세그멘테이션과 극좌표 전처리로 원형·링형 부품 검사 대응

엣지 배포용 모델 변환(ONNX·TensorRT 등)과 INT8 양자화

Where it is used

이런 현장에 씁니다

현장 사례

제조 외관 검사 도입

정상 제품 이미지로 이상 탐지 모델을 학습하거나, 불량 유형을 텍스트로 적어 학습 없이 검사를 시작한다. 신뢰도 80~90% 구간은 Gray-zone 검토 큐로 모여 작업자가 판정한다.

현장 사례

회전·원형 부품 검사

베어링·기어·웨이퍼처럼 놓인 방향이 일정하지 않은 부품은 회전 바운딩 박스로 라벨링하고 회전 불변 세그멘테이션 모델로 학습한다. 동심원 형태 부품은 극좌표 전처리를 파이프라인에 넣어 결함 검출에 맞춘다.

현장 사례

현장 엣지 장비 배포

학습한 모델을 ONNX/TensorRT로 변환해 Jetson 등 현장 장비에 올리고, 개선된 모델은 OTA로 갱신한다. 서버 추론이 필요하면 추론 API로 배포해 Blue/Green 전환과 롤백을 사용한다.

현장 사례

비전 외 데이터까지 통합

설비 센서 시계열, 측정값 표 데이터, 작업 문서 텍스트, 설비 소음 오디오를 같은 플랫폼에서 라벨링하고 각 도메인 모델로 학습한다. 데이터 종류마다 별도 도구를 붙일 필요가 없다.

Facts

도입 전에 확인하실 사실들

배포 형태

제공 방식

서비스형 — vaiops.hyperq.run에서 운영

연동 지점

무엇과 맞물리나

  • 학습 모델을 추론 API로 배포 — Blue/Green 전환과 롤백
  • 엣지 장비(Jetson·Raspberry Pi) 배포 + OTA 모델 갱신
  • 온디바이스 추론 라이브러리 — 실행 하드웨어를 런타임에 조회·선택
  • 표준 어노테이션 포맷 임포트(COCO·YOLO·DOTA)와 내보내기(COCO·YOLO·VOC·DOTA·LabelMe 등)
  • Hugging Face 데이터셋 임포트 — 스키마 자동 감지 후 플랫폼 포맷으로 변환
  • hyperQ Entitle 계정으로 SSO 로그인(OIDC) 연동
확인 조건

상담 전 점검

  • 학습용 NVIDIA GPU 확보 — T4 이상, CUDA 12.4+ 기준
  • 온프레미스 최소 8코어·RAM 32GB·데이터 500GB SSD
  • 일부 자체 세그멘테이션 모델은 설치 시 추가 ML 패키지 구성이 필요

Supported environments

지원 환경

현재 운영 환경과 대조해 보실 항목입니다. 목록에 없는 환경은 상담에서 확인해 드립니다.

클라우드 SaaS(멀티테넌트) 또는 고객사 온프레미스 설치

온프레미스: 단일 서버 Docker Compose 또는 Kubernetes(Helm) 설치

인터넷 차단 폐쇄망(에어갭) 오프라인 설치 절차 제공

학습 작업은 NVIDIA GPU 필수 — CPU 폴백 없음

엣지 대상: NVIDIA Jetson(Nano/Xavier/Orin), Raspberry Pi

웹 브라우저 기반 콘솔, 한국어·영어 화면 제공

Works with

함께 쓰는 제품

VAI Ops는 단독이 아니라 hyperQ 라인업과 맞물려 동작합니다.

Robision 화면
Package Solution

hyperQ AI Robision

여러 제조사의 로봇·카메라·그리퍼를 하나의 플랫폼에서 통합 운용하는 로봇 비전 AI 시스템
PCB Inspector 화면
Package Solution

hyperQ AI PCB Uni Inspector

학습 없이 골든 보드 비교로 PCB 결함을 잡는 설치형 광학 검사 소프트웨어
AX ONE 화면
Service Domain

hyperQ AX ONE

ERP를 중심축으로 MES·SCM·품질·AI를 한 플랫폼에서 운영하는 제조 통합 시스템

Industry Stack

이 제품이 들어가는 산업 Stack

아래 산업 Stack의 추천 구성에 이 제품이 포함되어 있습니다. 여기 적힌 병목이 현장과 겹치면 검토를 시작할 시점입니다.

제조 / 자동차

공장 운영 데이터, AI 검사, 안전 이벤트가 서로 다른 시스템에 머물러 있습니까?

생산, 품질, 안전 데이터가 서로 다른 화면에 머물면 의사결정은 늦어지고 현장 대응은 반복됩니다.

이 산업 패키지 비교 →
전자 / 반도체

제품 변경 때마다 검사 모델, 품질 집계, 라인 지원이 다시 흔들리고 있습니까?

제품이 바뀔 때마다 검사 조건과 모델이 흔들리면 품질 대응은 늦어지고 라인 전개 비용은 커집니다.

이 산업 패키지 비교 →

How to evaluate

검토와 견적은 이렇게 진행합니다

hyperQ 패키지 도입 기준의 검토 순서와 견적 구조입니다.

검증 순서

상담 → 유료 파일럿 → 본도입

무료 상담에서 산업·병목·보안 조건을 확인해 패키지 후보와 점검 항목을 정리합니다. 이어 작업 범위·기간·검증 기준·산출물을 사전 합의한 유료 파일럿으로 검증하고 본도입으로 잇습니다.

견적 구조

표준 SW · 하드웨어 · 맞춤 구축을 분리해 산정합니다

표준 소프트웨어는 연 구독 라이선스, 하드웨어는 실비 공급(보유 장비 활용 가능), 맞춤 구축은 작업 범위(SOW) 기준으로 나눕니다. 납품 후 운영은 케어팩으로 이어집니다.

검토 자료

VAI Ops 카탈로그 요청

파일을 사이트에 올려두지 않습니다. 요청하시면 담당자가 최신본을 이메일로 보내드립니다.

카탈로그 요청 →

Next Step

우리 환경에 맞는지, 상담에서 좁혀드립니다.

도입 상담 요청