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Real-world Scarcity, Synthetic Abundance.Physical AI의 데이터 병목을 합성데이터로 해결합니다

  • Industrial Data Infrastructure
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  • Physics-informed AI
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NEXTSTUDIO는 물리 시뮬레이션과 생성형 AI를 결합해, 실제 현장에서 수집이 불가능하거나 극히 희소한 산업 데이터(결함, 이상 상황, 극한 조건)를 물리적으로 타당한 합성데이터로 구현합니다 데이터 수집 인프라부터 합성·검증·공급까지, Physical AI를 위한 데이터 파이프라인 전체를 제공합니다

현실이 데이터를 충분히 내어주지 않을 때, Physical AI는 무엇으로 학습하는가

현실을 반영한 산업 데이터가 Physical AI의 인식과 판단을 만듭니다 우리는 그 데이터를 '생성'하는 방법을 연구합니다

Physical AI의 성능은 데이터의 양이 아니라, 데이터가 물리적 현실을 얼마나 충실히 담고 있는지가 결정합니다 NEXTSTUDIO는 물리 제약 기반 생성 모델과 정량 검증 방법론을 통해, 현장에서 수집할 수 없는 희소 데이터를 과학적으로 합성하는 방법을 연구합니다

산업 환경

산업 데이터

Real-World Data Collection

합성 데이터

Physics-Constrained Synthesis

AI 학습

합성데이터 기반 도메인 커버리지 확대 및 모델 성능 개선

추론 및 의사결정

Physical AI

Research Areas

Physics-grounded Data & Intelligence

정밀하게 구조화된 실데이터 위에서 물리 정합 생성 모델을 연구하고, 검증된 합성 데이터로 Physical AI의 학습을 완성합니다

Data layer — foundation

Industrial Data Infrastructure

산업 데이터 인프라

이기종 산업 데이터의 수집·표준화·자산화 체계 연구. 신뢰할 수 있는 합성은 실데이터의 정밀한 구조화에서 시작됩니다.

Model layer

Physics-informed Learning

물리 제약 학습 방법론

지배 방정식과 도메인 지식을 학습 제약으로 부여해, 데이터 희소 조건에서도 물리적으로 타당한 생성·추론을 보장하는 방법론 연구

Physics-aligned Transformer

멀티모달 시계열 생성

물리 법칙에 정렬된 트랜스포머로 센서·비전 등 다중 모달리티 시계열 데이터를 생성하는 모델 연구

Physics-informed Diffusion Model

테이블 데이터 생성

물리 제약을 반영한 확산 모델로 공정 변수 간 상관관계를 보존하는 테이블 데이터를 생성하는 연구

Data layer — synthetic

Synthetic Data

물리 상호작용 합성 데이터 · Physical-interaction Synthetic Data

장면과 센서값의 외형적 다양성만 늘리는 단순 합성을 넘어, 결과가 발생한 물리적 원인 변수까지 함께 생성하고 검증합니다. 공정 조건·물리 상태·품질 결과가 인과적으로 연결된 데이터를 연구합니다.

공정 조건

속도·압력·하중·이송 조건·소재 물성·장비 온도·공구 마모 상태의 파라미터화

물리 상태 변수

접촉력·마찰력·변형량·열분포·진동 스펙트럼·토크·힘/모멘트·표면 상태를 라벨·메타데이터로 포함

결과 변수

품질 판정·불량 유형·이상 징후·공정 편차·장비 이상 가능성과의 인과 연결

물리 검증 함수

에너지 보존·접촉 조건·마찰 모델·열전달 경계조건·진동 응답 범위·재료 변형 한계 기반 사후 검증

System layer

Intelligent Agents

지능형 에이전트

이상 탐지·공정 최적화를 자율 수행하는 인식·판단·행동 구조 연구

Embodied Intelligence

체화 지능

물리 환경과의 상호작용 속에서 학습·적응하는 지능 구조 연구

Simulation & Digital Twin

시뮬레이션 · 디지털 트윈

AI 학습·검증을 반복 가능하게 만드는 디지털 실험 환경 연구

Research Framework

실측에서 합성으로, 검증에서 적용까지 하나의 연구 체계로 Physical AI를 구현합니다

PHYSICS VALIDATION — 물리 검증 · L03–L05

Core Expertise

데이터를 만드는 역량에서, 현장에 배치하는 역량까지

산업 데이터를 중심으로 연구 역량을 융합합니다 모든 역량은 연구 파이프라인 L01-L05에 매핑됩니다

L01
L02
L03
L04
L05
CORE

Data Engineering & Synthesis

물리 상호작용 합성 데이터를 만들고 검증하는 역량

Foundation & Generative Models

합성을 구현하는 물리 정합 생성 모델 역량

Perception & Prediction

합성·실측 데이터로 학습되는 인식·예측 역량

Optimization & Deployment

현장에 배치되는 경량화·운영 역량

글로벌 연구 협력을 통해 신뢰할 수 있는 연구 성과를 만들어 갑니다

국내외 유수 연구기관과의 지속적인 협력을 통해 연구의 깊이와 영역을 확장하고 있습니다

12+

Peer-reviewed Publications

20+

Global Research Partners

10+

Years of Research Experience

주요 논문 및 협력 기관

  • 2026

    Neurocomputing

    Normality-calibrated autoencoder for unsupervised anomaly detection on data contamination

    • KAIST
    • Harvard Medical School
    • Harvard University

  • 2026

    The International Journal of Advanced Manufacturing Technology

    Resource-Efficient Adaptation of Large Vision–Language Models for Multimodal Defect Inspection in LNG Tank Manufacturing

    • INJE University
    • Kyungnam University

  • 2026

    IEEE Access

    Beyond Simple Character Recognition: A Comparative Study of Vision-Language Models and Dedicated OCR Systems in Edge Cases

    • INJE University
    • Kyungnam University
    • Sortech

  • 2025

    Proceedings of ICAIF '25

    From News to Returns: A Granger-Causal Hypergraph Transformer on the Sphere

    • University of Cambridge
    • University of Kent

Research Principles

물리 세계와 산업 현장을 이해하는 지속 가능한 고지능 기술을 연구합니다

  • Industrial First

    “연구 질문은 논문이 아니라 산업 현장에서 나옵니다”

    현장에서 정의되지 않은 문제는 연구 과제로 채택하지 않습니다. 모든 연구는 실제 공정·설비·품질 문제에서 출발하고, 그 현장으로 돌아가 끝납니다.

  • Physics Grounded

    CORE PRINCIPLE

    “물리 법칙에 정합하지 않는 데이터는 학습 데이터가 아닙니다”

    모든 생성 결과는 지배 방정식과 경계조건의 제약 안에서 만들어집니다. 그럴듯한 이미지가 아니라 물리적으로 성립하는 데이터를 만드는 것이 우리의 기준입니다.

  • Data Centric

    “Physical AI의 성능은 모델이 아니라 데이터가 결정합니다”

    결과값만이 아니라 결과가 발생한 물리적 원인 변수(공정 조건, 물리 상태, 품질 결과)까지 데이터에 담습니다. 인과가 연결된 데이터만이 판단할 수 있는 지능을 만듭니다.

  • Validated, Not Assumed

    “검증되지 않은 합성 데이터는 공급하지 않습니다”

    에너지 보존, 접촉 조건, 열전달 경계조건 기반의 물리 검증 함수를 통과한 데이터만 학습에 사용합니다. 최종 검증은 시뮬레이션이 아니라 현장에서 완결합니다.

  • Research to Deployment

    “배치되지 않은 연구는 미완성입니다”

    논문의 엄밀함으로 시작해, 현장의 제약 조건(엣지 환경, 지연시간, 운영 안정성)에서 끝냅니다. 연구의 엄밀함과 엔지니어링의 실용성은 선택이 아니라 순서입니다.