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연구에서 출발해,
서비스와 현장으로.

공동 R&D 과제에서 서비스까지, 프로젝트마다 메타키움이 무엇을 했고 어떤 기술을 썼는지 정리했습니다.

진행 중 · 디자인 R&D 공동연구 - · DCP 예비연구 출범

산업통상자원부 디자인 R&D

생성형 AI × 키네틱 미디어로 반응하는 공간을 설계합니다.

생성형 AI가 접목된 인터랙티브 키네틱 미디어로 방송·병원·전시 공간의 이용자에게 스마트 공간 경험(Smart Experience Space, SES)을 제공하는 솔루션을 만드는 과제입니다. ㈜KBS아트비전이 주관하고, 메타키움은 공동연구개발기관으로 공간 데이터에 반응하는 인터랙티브 콘텐츠와 빛·소리·향 다감각 연출을 맡습니다.

빛나는 막대들이 물결치며 반응하는 키네틱 미디어 장면
과제
인터랙티브 Kinetic Media 적용 공간 디자인 기술개발Development of spatial design technology applied with interactive kinetic media
사업
산업통상자원부 디자인혁신역량강화 · 디자인산업기술개발(디자인테크핵심기술개발)전문기관 한국산업기술기획평가원(KEIT) · 과제번호 RS-2025-14383049
기간
- · 3년 9개월, 4개 연차 · 2단계 중 1단계 진행
수행 기관
주관 ㈜KBS아트비전 · 공동연구 ㈜메타키움, ㈜싸인텔레콤, 광운대학교 산학협력단
참여
공동연구개발기관공동연구개발기관 참여 · 확인 · 출처: 산업통상자원부 디자인 R&D 협약용 연구개발계획서 (과제번호 RS-2025-14383049)
최종 목표
생성형 AI 기술이 접목된 인터랙티브 키네틱 미디어 기술로 방송·국내 병원·전시회 등 공간 이용자에게 스마트 공간 경험(SES)을 제공하는 솔루션 개발기술준비도(TRL) 4 → 8
적용 공간
방송 · 병원 · 전시관 · 빌딩 로비 · 매장·쇼룸

연차별 목표 · 컨소시엄 전체

1차년 · 2025SES 디자인 시나리오·렌더링, 멀티모달 공간 경험 디자인, 플렉서블 키네틱 디스플레이 모듈 제어, AI 사용자 인터랙티브 기술
2차년 · 2026SES 시뮬레이션 모델, 휴먼팩터 콘텐츠, 3축 제어 고도화, 멀티모달 생성형 AI 콘텐츠 요소 기술
3차년 · 2027통합 SES 시제품, 키네틱 구조물-콘텐츠 연동 테스트베드
4차년 · 2028사용자 참여 유효성 검증, 양산 시스템 구축

데이터 → 분석 → 활용

데이터
공간 환경 데이터(조도·온도·습도·소음) · 이용자의 위치·이동 경로 · SNS 트렌드·날씨·관람객 데이터
분석
AI 콘텐츠 큐 자동 구성 · 위치 기반 초개인화 콘텐츠 연출 · 생성형 AI가 관람객 질문에 답하는 대화형 콘텐츠 엔진
연출
키네틱 미디어와 빛·소리·향·바람을 함께 쓰는 다감각 연출

메타키움 담당 연구

1차년공간 데이터 기반 인터랙티브 공간 연출 설계조도·온도·습도·소음 변화에 따라 바뀌는 콘텐츠 시나리오 · 다감각 공간 경험 디자인
1차년사용자 위치 기반 초개인화 콘텐츠이동 경로·동작에 맞춘 메시지와 연출 · 여러 사람이 함께 참여하는 인터랙티브 콘텐츠
2차년AI 콘텐츠 큐 자동 구성 · 대화형 콘텐츠 엔진SNS 트렌드·날씨·관람객 데이터를 학습한 AI가 콘텐츠 순서를 구성
2-4차년빛·소리·향 다감각 콘텐츠와 유효성 검증빛공간·소리공간 감성 콘텐츠 · 다감각 연출의 반응 지연과 사용자 만족도 평가

연차별 목표와 메타키움 담당 연구는 협약용 연구개발계획서(2025.07 제출본) 기준입니다.

딥테크 챌린지 프로젝트 · 첨단 제조 AI

「차세대 열공정 생태계 구축」 컨소시엄에 개발 파트로 참여합니다.

메타키움은 중소벤처기업부 딥테크 챌린지 프로젝트(DCP) 생태계혁신형 「차세대 열공정 생태계 구축」 컨소시엄에 공동연구개발기관으로, 개발 파트에서 참여합니다. 이 컨소시엄은 출범한 예비연구(1단계) 7개 팀 가운데 하나입니다.

DCP 참여 상세
달궈진 금속 위로 센서 데이터 층이 쌓여 올라가는 공정 데이터 장면
89,975공정 데이터 시점1초 간격 · 3개 열공정 15개 시험
4.96–6.49℃새 시험 온도 예측 오차(RMSE)공정별 교차검증 15회
90%AI 공정조건 추천 정확도 목표4년 과제 최종 목표

출처: DCP 1단계(예비연구) 공동연구개발기관 수행결과 보고서 · 2026.10

사업
중소벤처기업부 딥테크 챌린지 프로젝트(DCP) 생태계혁신형
과제
첨단 제조 공정의 생산성 극대화 및 저전력 고성능 차세대 열공정의 소재·부품·장비 생태계 구축
분야
분야 표기 공개 여부
단계
예비연구(1단계) · 출범중소벤처기업부 발표 보도자료 원문 링크 (검토용) (새 탭에서 열림)
참여
공동연구개발기관 · 개발 파트 · 센서·공정 데이터 기반 분석 및 활용
범위
개발 범위·산출물

2단계(최종 5개 팀) 선정 결과는 발표 전입니다. 기준.

데이터 → 분석 → 활용

데이터
공정 · 센서 데이터
분석
센서·공정 데이터 기반 분석 및 활용
모델
설정 전력·기체 유량·시작 온도만으로 실제 전력과 샘플 세 영역의 온도를 미리 계산하는 전력·온도 예측 모델영역 간 열교환, 적외선·기체 열손실, 센서 반응 지연까지 반영한 물리 기반 구조
검증
처음 보는 시험을 예측해 온도 오차(RMSE) 4.96–6.49℃공정별 4개 시험으로 학습하고 나머지 1개를 예측 · 3개 공정 15회 교차검증
플랫폼
센서 데이터 수집·재현 프레임워크 PRISM실측·가상 센서를 같은 슬롯으로 연결 · 실시간 수집, 데이터셋 생성, 기록 재현(Replay)

DCP 컨소시엄

공동·위탁·협업 기관예비연구 팀 구성 기관
공동연구개발기관메타키움센서·공정 데이터 기반 분석 및 활용
NIA 초거대AI 확산 생태계 조성 · 주관기관

손·발 3D 데이터와 네일·페디큐어 디자인 데이터를 구축했습니다.

메타키움은 한국지능정보사회진흥원(NIA) 초거대AI 확산 생태계 조성 사업의 뷰티·헬스 분야 과제 「네일 및 페디큐어 데이터」를 주관기관으로 수행했습니다. 네일·페디큐어 가상 피팅과 디자인 큐레이션 서비스에 쓸 손·발 3D 모델링 데이터와 디자인 데이터를 초거대AI 학습 데이터로 구축해, AI허브에 공개했습니다.

네일아트를 한 손·발 모형 위로 AI가 손을 3D로 분석하는 화면과 네일 색·모양 카드가 떠 있는 장면
80,000손·발 포즈 이미지2,000세트 · RGB+Depth
20,058네일·페디큐어 디자인 이미지라벨링 374,008건
2,0003D mesh 모델링 데이터손·발 포즈 2,000세트 기반

출처: AI허브 「네일 및 페디큐어 데이터」 데이터셋 (새 탭에서 열림) · 2026.06 공개

사업
한국지능정보사회진흥원(NIA) 초거대AI 확산 생태계 조성 사업 · 과제 3번 (뷰티·헬스 분야)
과제
네일 및 페디큐어 데이터
기간
- (6개월) · 완료
수행 기관
주관기관 ㈜메타키움참여기관 광운대학교 산학협력단 (AI 모델링) · ㈜보트르내일
결과물
초거대AI 학습 데이터 · AI허브에서 공개 중 (2026.06) (새 탭에서 열림)
키워드
초거대AI · LMM · K-뷰티 · 네일아트 · 3D 모델링

데이터 → 분석 → 활용

데이터
손·발 포즈 촬영 (RGB+Depth, 500명 이상) · 네일·페디큐어 디자인 이미지
가공
3D mesh 모델링·텍스처맵 생성 · 네일·페디큐어 좌표 masking 라벨링 · 품질 검수AI 학습·검증 모델링은 광운대학교 산학협력단 담당
활용
네일·페디큐어 가상 피팅·디자인 큐레이션 서비스용 AI 학습 데이터

메타키움 역할

01과제 주관 · 데이터 품질 관리
02데이터 획득 환경 구축 및 수집
03가공데이터 생성저작 도구로 3D 모델링 데이터를 만들고 생성 과정을 자동화
04데이터 검수원시·가공 데이터 전체를 정해진 평가 지표로 검증
서비스 · 모빌리티

AI가 추천하고, 계산하는 서비스.

아임딜러는 메타키움이 직접 기획·개발·운영하는 차량 장기렌트·운용리스 비교 플랫폼입니다. 이용자가 조건 몇 가지만 고르면 AI가 차량을 추천하고, 캐피탈사별 요율로 월 납입금을 바로 계산합니다.

서비스 소개
아임딜러 앱의 셀프 견적 목록과 차량별 월 납입금 화면
10곳캐피탈사 견적 자동 수집KB·신한·하나·NH·롯데·우리금융·JB우리·BNK·iM·오릭스
105차량 모델 데이터트림 1,970 · 옵션 29,322
652자동 테스트 파일기능 테스트 + 화면 E2E 테스트 11종

출처: 아임딜러 소스 코드·차량 DB 갱신 기록 · 2026.11 기준

서비스
imdealer.co.kr (새 탭에서 열림) · 장기렌트·운용리스 비교·견적
형태
메타키움 자체 서비스 · 기획·개발·운영
기간
2026.04 개발 시작 · 운영 중
기술
Next.js · TypeScript · PostgreSQL(Supabase) · Google Gemini

데이터 → 분석 → 활용

데이터
차량·트림·옵션 DB 동기화 · 캐피탈사 10곳 견적 자동 수집 · 이용자 조건(등록 형태·주행거리·연료·예산)
분석
용도·예산·연료·인기도 점수로 차량 추천 · Google Gemini가 추천 이유를 문장으로 설명실제로 견적을 낼 수 있는 차량만 추천 후보에 올림
산출물
금융사별 요율로 월 납입금 계산 · 견적서 PDF · 상담 연결보증금·선납금·계약 기간·주행거리별로 조건을 바꿔 비교

잘한 점

01AI 차량 추천용도 5가지와 「AI에게 맡기기」, 예산·연료·판매 인기도까지 점수로 반영
02월 납입금 즉시 계산캐피탈사별 요율표로 보증금·선납금 조건까지 바로 계산
03금융사 견적 자동 수집캐피탈사 10곳의 견적 사이트에서 기준 데이터를 모으는 전용 수집기
04비대면 서류 확인CODEF 연동으로 운전면허 진위·건강보험 자격·사업자 상태를 온라인 확인

함께 검증할 문제가 있다면,
구조부터 같이 그립니다.

공동 연구, 기술 실증, 교육 프로그램 도입을 검토하고 있다면 문의해 주세요.

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