FAQ
자주 묻는 질문
소리 AI부터 솔루션 도입까지, 궁금한 내용을 한곳에서 확인하세요.
22개의 질문
디플리 · 소리 AI
디플리는 2017년에 설립된 인공지능(AI) 스타트업으로, 소리 분석 기술을 활용한 다양한 솔루션을 제공하는 회사입니다. 초기에는 아기 울음소리를 분석하는 서비스로 시작했으며, 현재는 제조, 보안, 방범 등 여러 분야에서 활동하고 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
소리 AI는 사람의 귀에 의존하던 청각검사를 자동화합니다. 작업자가 귀나 손끝 감각으로 판단하던 검사는 피로도에 따라 판단이 달라지고 검사 이력도 데이터로 남지 않는데, Listen AI는 같은 판단을 소리 신호로 수행하고 OK/NG 결과를 기록으로 남깁니다. 대규모 청각검사 라인 운영에서는 60% 이상의 비용 절감이 보도된 바 있습니다. 검사 항목별 정확도와 측정 범위는 Listen AI Industrial 페이지의 FAQ에서 다룹니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI는 영상이나 진동이 아니라 소리 신호를 판단 근거로 삼습니다. 비전 센서가 놓치는 모터·액추에이터의 내부 결함까지, EOL 단계에서 24/7 전수 검사해 불량 유출을 99.8% 차단합니다. 이 수치는 EOL 단계 모터·액추에이터 전수 검사 기준이며, 다른 검사 항목의 수치와 합쳐 쓰지 않습니다. 커넥터 체결음처럼 사람 귀로는 구분하기 어려운 미세한 소리도 같은 방식으로 OK/NG를 판정합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Industrial의 기본 솔루션은 회전체 이음검사, 조립라인 커넥터 체결음 검사, 기계 노후화 검사 세 가지입니다. 양산 조립 공정에서는 OEM 조립 라인의 고소음을 극복하고, 커넥터 및 볼트의 연속 체결 작업을 99%+ 정확도로 실시간 감지합니다. 제품이 아니라 설비를 대상으로 하는 예지보전에서는 15TB 규모의 제조 현장 음향 데이터셋과 70가지 이상의 소리 유형 분석 경험을 기반으로, 설비 이상 신호를 사전에 감지해 다운타임을 사전에 차단합니다. 유리 파손·스크래치 감지, 반도체 부품 마모 진단, 로봇 설비 노후화 분석, 가스·압력 밸브 소리 분석 등의 적용 사례도 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
필요한 것은 검사 대상 설비와 그 설비가 내는 소리입니다. 하드웨어를 설치하고 대상 설비의 체결음이나 작동음을 수집하면 디플리 Foundation Model을 기반으로 초기 평가를 시작할 수 있습니다. 커넥터 체결음 검사 보도자료 기준으로는 현장별 불량 데이터를 몇 주에서 몇 달에 걸쳐 모은 뒤에 시작하는 방식이 아니고 기존 라인의 설비·공구·레이아웃도 바꾸지 않지만, 이는 제조 음향 데이터에 특화된 Foundation Model을 전제로 한 설명이므로 모든 도입이 데이터 수집 없이 가능하다는 뜻은 아닙니다. 검사 이력은 MES(생산관리시스템) 또는 PLC와 연결해 추적 가능한 데이터로 남길 수 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
PoC는 하드웨어 설치, 대상 설비의 소리 수집, 초기 평가, 양산 라인 적용 순으로 진행합니다. 초기 평가는 디플리 Foundation Model 위에서 시작하며, PoC 결과는 양산 라인 적용으로 이어집니다. 마이크 구성과 분석 서버 배포 방식은 현장 소음 조건에 맞춰 정하고, 검사 항목별 조건은 Listen AI Industrial 페이지의 FAQ에서 다룹니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Industrial
솔루션 자세히 보기 →가능합니다. Listen AI Industrial은 임팩트 렌치, 에어건, 금속 마찰음, 컨베이어 벨트 소음이 겹치는 85dB 이상 환경을 전제로 설계되었습니다. 디플리 자체 Foundation Model은 210만 시간 이상의 실제 공장 소음 데이터와 1,000만 건 이상의 공정 이벤트 데이터를 기반으로 하며, 작업자가 귀나 손끝 감각으로 판단하던 미세한 체결음을 소음 속에서 분리합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Industrial의 기본 솔루션은 회전체 이음검사, 조립라인 커넥터 체결음 검사, 기계 노후화 검사 세 가지입니다. 이 외에 유리 파손·스크래치 감지, 반도체 부품 마모 진단, 로봇 설비 노후화 분석, 대형 엔진 구동부 노후화 분석, 가스·압력 밸브 소리 분석 등의 적용 사례가 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Industrial의 조립라인 커넥터 체결음 검사 정확도는 99.87%입니다. 글로벌 완성차 H사의 한국·멕시코 생산 라인에 적용한 결과이며, 2026년 6월 11일 보도자료 기준입니다. 회전체 이음검사는 별도의 산업 적용 사례에서 99.78% 정확도와 1초 이내 검사 시간이 보고되었습니다. 두 수치는 검사 항목과 측정 범위가 서로 다르므로 하나의 값으로 합쳐 쓰지 않습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
주파수 대역 분석(Frequency-band Analysis)으로 판정합니다. 1차 락(Primary Lock)은 3~16kHz, 2차 락(Secondary Lock)은 7~16kHz 대역에서 체결음을 구분해 OK 또는 NG 결과를 반환합니다. 이를 통해 완전히 체결되지 않은 하프클릭(half-click)과 소프트 커넥션을 걸러냅니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
가능합니다. Listen AI Industrial은 제품당 약 1초 내외로 검사해 인라인(In-line) 전수검사를 수행하며, 매 시간 6,000개 제품, 매달 430만 개를 100% 인라인(In-line)으로 판정합니다. EOL 단계에서는 모터·액추에이터를 24/7 전수 검사합니다. 검사 시간과 판정 규모는 검사 항목과 공정 조건에 따라 달라지므로, 라인의 Cycle Time을 충족하는지는 PoC에서 확인합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
연동할 수 있습니다. Listen AI Industrial은 검사 이력을 MES(생산관리시스템) 또는 PLC와 연결해 추적 가능한 데이터로 남깁니다. 배포 방식은 엣지 분석서버 방식과 온프렘 방식을 지원합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
검사 대상과 현장 조건에 맞춘 마이크와 분석 서버를 조합해 구성합니다. 마이크는 고정형 지향성 마이크, 작업자가 착용하는 손목 밴드형 마이크, 고소음 구역을 위한 어레이 마이크 중에서 선택합니다. 분석 서버는 엣지 분석서버 방식과 온프렘 방식을 지원하며, OK/NG 판정 결과는 기존 MES(생산관리시스템) 또는 PLC와 실시간으로 연결해 추적 가능한 데이터로 남깁니다. 커넥터 체결음 검사 보도자료 기준으로는 기존 라인의 설비·공구·레이아웃을 바꾸지 않고 설치할 수 있다고 밝히고 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
가능합니다. Listen AI Industrial은 현장별 불량 데이터를 몇 주에서 몇 달에 걸쳐 모은 뒤에 시작하는 방식이 아니라, 디플리 Foundation Model을 기반으로 하드웨어 설치 직후부터 초기 평가를 시작합니다. 대상 설비의 체결음이나 작동음을 수집하면 그 위에서 평가를 진행할 수 있습니다. 다만 이는 제조 음향 데이터에 특화된 Foundation Model을 전제로 한 커넥터 체결음 검사 보도자료 기준이므로, 모든 도입이 데이터 수집 없이 가능하다는 뜻은 아닙니다. PoC 결과는 양산 라인 적용으로 이어집니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
판정 대상과 검사 시점이 다릅니다. 품질검사는 생산되는 제품을 대상으로 합니다. 양산 라인에서는 커넥터·볼트의 연속 체결 작업을 실시간으로 감지하고, EOL 단계에서는 모터·액추에이터를 출하 전에 전수 검사해 불량 유출을 차단합니다. 예지보전(PdM)은 제품이 아니라 그 제품을 만드는 설비 자체를 대상으로 합니다. 베어링이나 가스 유출음 같은 설비 이상 신호를 사전에 감지해 다운타임을 막는 것이 목적이며, 특정 공정의 한 시점이 아니라 설비를 상시 모니터링하는 구간에서 판정합니다. 두 용도는 측정 범위가 다르므로 정확도 수치도 서로 옮겨 쓰지 않습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Safety
솔루션 자세히 보기 →가능합니다. Listen AI Safety는 영상이 아니라 소리로 위험 상황을 감지하므로 화장실, 탈의실, 사우나처럼 카메라를 설치할 수 없는 공간에 적합합니다. 정부청사관리본부 체육관과 내장산국립공원 공중화장실 등 실제 현장에서도 이런 공간을 중심으로 운영하고 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Safety는 “살려주세요”, “도와주세요” 같은 구조 요청 음성과 비명, 고성, 울음·흐느낌, 헐떡거림, 유리 깨짐, 물리적 충격, 사이렌, 차 경적 등 14종의 소리를 감지합니다. 현장별로 감지할 소리와 임계값을 마이크 단위로 설정할 수 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Safety의 목적은 위험 상황을 나타내는 소리의 종류를 감지하는 것입니다. 소리는 현장의 AI SOUND BOX 안에서 분석되고 분석이 끝난 데이터는 바로 파기되며, 고객 시스템에는 감지된 소리 종류만 전달되고 소리 원본은 전송되지 않습니다. 마이크 연결과 이벤트 전달은 물리적으로 분리된 네트워크 인터페이스를 사용하며, 통신비밀보호법 제14조 관련 법률 검토를 마쳤습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
복합 이벤트 기능으로 줄입니다. 현장에 맞는 조건을 설정해 비명, 구조 요청, 충격음 같은 여러 신호가 정해진 시간 안에 함께 감지될 때 하나의 위험 상황으로 판단하므로, 단발성 소리로 생기는 불필요한 알림이 줄어듭니다. 마이크별 임계값 조정과 관리자가 직접 들어보고 판단하는 기능도 함께 제공합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
모니터링 시스템의 실시간 팝업으로 알림을 받습니다. Open API와 ONVIF·MQTT 프로토콜을 지원해 기존 VMS나 관제 시스템, 비상벨과 연결할 수 있고, 하드웨어에 직접 넣는 Embedded SDK는 별도 협의로 제공합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Safety는 조달청 혁신제품으로 지정되어 있어, 공공기관은 나라장터를 통해 구매할 수 있습니다. 제품의 상세 정보와 구매 조건은 조달청 혁신장터에서 확인할 수 있습니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.
Listen AI Safety의 위험 소리 감지 성능은 TTA(한국정보통신기술협회) 시험 인증에서 F1-score 98% 이상으로 확인되었습니다. 현장의 소음 환경에 따라 결과가 달라질 수 있으므로 도입 전에 현장 조건에 맞춘 설정과 검증을 함께 진행합니다.
이 답변을 AI에게 더 물어보기
함께 살펴볼 AI를 선택하세요.
질문이 입력되지 않으면 복사해서 붙여넣어 주세요.