스마일샤크, 클로봇 AI 방역 로봇 개발 지원

스마일샤크 AI PoC 지원 통해 VLM·RAG 기반으로 방역 환경 자동 판단 실험 설계

AWS 생성형 AI 플랫폼 아마존 베드록 활용해 유충 발생 환경 판단 자동화 기술 검증

AWS 기반 AI로 열대 건설 현장 방역 효율성 검증

클라우드 AI MSP사 스마일샤크(대표 장진환)는 로봇 서비스 전문 기업 클로봇(대표 김창구)의 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS) 기반 AI PoC(인공지능 개념증명) 수행을 지원했다고 27일 밝혔다. 이번 AI PoC를 통해 클로봇은 열대 건설 현장 내 모기 유충 발생 환경을 자동 판별할 수 있는 방역 로봇의 AI 적용 가능성을 확인했다. 클로봇은 이기종 로봇 자율주행 솔루션 '카멜레온(Chameleon)'과 관제 솔루션 '크롬스(CROMS)'를 기반으로 안내, 이송, 청소·방역, 안전·순찰, 물류, 제조 등 다양한 분야에 로봇 서비스를 제공하는 로봇 서비스 전문 기업이다. 

 

글로벌 네트워크를 구축해 고객이 필요로 하는 로봇 하드웨어(서비스 로봇, 물류 로봇, 산업용 로봇 등)를 소싱해 공급하고 있으며, 원천 기술에 객체 인식, 깊이(거리)·자세 추정 등 AI 인지 모듈을 통합해 자율주행 주행 모션을 고도화하고 있다. 또 AI 기반 원격 관람·안내 서비스와 사람-로봇 상호작용(HRI) 등 고객 산업별 요구에 최적화된 솔루션 레퍼런스를 지속적으로 축적하고 있다. 이번 AI PoC는 열대 지방 건설 현장 방역 로봇의 기술 검증을 위해 추진됐다. 

<이미지출처: 스마일샤크>

해당 프로젝트는 열대 지방 건설 현장에서 뎅기열과 같은 감염병 확산 위험을 낮추기 위해 진행됐으며, 클로봇은 이를 위해 건설 현장 내 주된 전염병 매개체인 모기의 유충 발생 환경을 자동으로 판별하는 방역 로봇의 AI 적용 가능성을 확인했다. 실제 건설 현장에서는 모기 유충이 물웅덩이뿐 아니라 덮인 배수구, 구조물 내부, 방치된 폐기물 등 비정형·은폐된 공간에서 발생하는 경우가 많아 기존의 이미지 인식 기반 Vision AI만으로는 정확한 판단에 한계가 있었다. 

 

이에 클로봇은 AWS의 완전 관리형 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 활용해 Vision-Language Model(VLM, 시각 언어 모델)과 지식 기반 AI(RAG, 검색 증강 생성)를 결합해 실험 환경을 구축했다. 이를 통해 로봇이 현장 이미지와 방역 지침을 함께 이해하고 판단 근거까지 제시할 수 있는 AI 구조를 검증했다. 특히 AWS 클라우드 인프라의 확장성과 아마존 베드록의 다양한 파운데이션 모델 접근성을 활용해 실험 테스트 시간을 단축했으며, 방역을 넘어 안전·점검·시설 유지보수 등 로봇 서비스 전반으로 확장 가능한 ‘현장 판단형 AI’ 적용 가능성을 확인했다. 

 

클로봇 로봇 AI 기술팀 권지현 팀장은 “이번 PoC를 통해 유충 위험 환경을 판별하고 방역 지침 준수 여부를 자동으로 분류할 수 있는 가능성을 확인했다”며 “기술 문의에 신속하게 대응해준 스마일샤크는 프로젝트 전반에서 든든한 조력자였다. 향후 운영 시스템으로 확장하는 단계에서도 협업을 이어가길 기대한다”고 말했다. 스마일샤크 장진환 대표는 "클로봇과 진행한 AI PoC는 다양한 AI 모델을 빠르게 실험하고 검증하는 데 도움이 된 사례"라며 "앞으로도 기업에게 AI PoC를 제공해 실제 서비스 고도화로 이어질 수 있도록 지속 협력하겠다"고 밝혔다.

IT개발자협동조합 기자단 기자 kodec@devtimes.co.kr
작성 2026.01.27 19:00 수정 2026.01.27 19:05

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