아이디어에서 실행까지,
AI와 함께하는 R&D의 시작
정부 R&D과제 선정을 위한 준비과정,
긱스퍼트가 전략적으로 지원합니다.
지속적인 데이터 업데이트경쟁력을 만드는 긱스퍼트만의 대규모 데이터 자산
*최근 1년 기준
Gixpert는 기업, 전문인력, AI의 협력으로
새로운 협업 방식을 만드는 플랫폼입니다.
AI의 시대에 기업은 이제 전문가(Expert)에 대한 수요에 더욱 집중하고 있습니다.
Gixpert는 기업의 문제를 설계하고 해결할 수 있도록 AI와 전문가를 함께 제공합니다.
Generative Intelligence with Experts, Gixpert.
R&D전략, 어떻게 접근하고 계신가요?
기업, 특허, R&D데이터를 총 망라한 RAG기반 AI 에이전트,
긱스퍼트가 함께합니다.
초안 작성 시간이 절반으로 줄어듭니다
AI가 평가항목 기준에 맞춰 목차를 구성하고 핵심 문장을 생성한 뒤 논리의 빈틈까지 점검합니다.
처음부터 심사 구조에 맞춰 작성이 시작됩니다.
하나하나 고민할 필요 없는 자동 완성
계획서 작성
4-1. 기술개발 목표
해결하고자 하는 문제 정의
기존 수작업 중심의 R&D 정보 분석 방식은 방대한 데이터 환경에서 한계를 가지고 있습니다.
해결하고자 하는 문제에 대한 상세
현재 기업은 다양한 정부 지원사업 공고와 기술 정보를 개별적으로 탐색해야 합니다.
제공하고자 하는 가치
본 시스템은 AI 기반 데이터 분석을 통해 최적의 R&D 전략을 도출합니다.
클릭 한 번으로
사업계획서 초안 작성
기술이 통과 전략으로 완성됩니다
AI가 기술 로드맵과 차별성 성과지표까지 과제형 구조로 정리해
설명이 아닌 전략으로 재구성합니다.
작성이 끝나면 제출용 HWP로 완성됩니다
목차와 표 문단 정렬까지 마친 상태로 자동 Export되어
편집 없이 바로 제출할 수 있습니다.
제출 전 탈락 가능성을 먼저 점검합니다
AI가 평가항목 기준으로 강약점을 분석하고
보완 지점을 명확히 제시합니다.
AI 사업계획서 생성 중
GIXPERT AI해결하고자 하는 문제
보유 기술 (2개)
제조 공정 데이터를 분석하여 품질을 예측하는 딥러닝 모델
실시간 제조 공정 데이터를 수집하는 IoT 센서 시스템
기업 정보
참조 데이터
해결하고 싶은 고객의 문제
중소 제조업체의 제조 공정에서 불량품 발생을 사후에 확인하여 대응하는 방식으로 인해 생산 효율이 낮고 원가가 증가하는 문제, 그리고 실시간 공정 모니터링 부재로 인한 최적화된 생산 계획 수립의 한계
제공하려는 서비스(제품)
AI 기반 품질 예측과 IoT 기반 실시간 모니터링을 통합한 AI-IoT 스마트 제조 시스템으로, 불량률 30% 감소와 생산 효율 20% 향상을 목표로 합니다.
기존 대비 차별점
기존 통계 기반 방법 대비 30% 이상 정확도 향상과 실시간 예측 가능, 데이터 수집 속도 10배 향상, 에지 컴퓨팅으로 서버 부하 감소
향후 확장 시장/사업 방향
국내 중소 제조업체에 구독형 B2B SaaS 모델로 서비스를 확대하고, 스마트 팩토리 시장에서 3년 내 매출액 50억원, 수출 대체액 30억원, 일자리 50명 창출을 목표로 합니다.
대표 및 팀 핵심 역량
10년 이상 제조업 IT 솔루션 개발 경험과 AI 기술 전문성을 보유한 대표이사, 공학박사급 AI·IoT 전문 연구원들이 한국과학기술원과 공동 연구를 수행한 역량을 보유하고 있습니다.
개발 대상 기술
AI 기반 품질 예측과 IoT 기반 실시간 모니터링을 통합한 차세대 스마트 제조 시스템으로, 불량률을 30% 감소시키고 생산 효율을 20% 향상시킵니다.
R&D 현황
AI 기술을 활용한 제조 공정 최적화 연구 프로젝트
4-1. 기술개발 목표
AI와 IoT 기술을 통합하여 제조 공정의 불량률을 30% 감소시키고 생산 효율을 20% 향상시키는 스마트 제조 시스템을 개발합니다.
해결하고자하는 문제에 대한 상세
기존 제조 공정에서는 불량품 발생을 사후에 확인하여 대응하는 방식으로 인해 생산 효율이 낮고 원가가 증가하는 문제가 있습니다. 본 프로젝트는 AI 기반 품질 예측과 IoT 기반 실시간 모니터링을 통해 이러한 문제를 해결하고자 합니다.
제공하고자 하는 가치
불량률 30% 감소, 생산 효율 20% 향상, 원가 절감 15%를 통해 경쟁력을 확보하고 지속가능한 제조 생태계를 구축합니다.
4-2. 요소기술 상세 정의
LSTM과 CNN을 결합한 하이브리드 딥러닝 모델
기존 통계 기반 방법 대비 30% 이상 정확도 향상
불량품 예측 정확도 95% 이상, 예측 시간 1초 이내
MQTT 프로토콜 + Edge Computing 전처리
데이터 수집 속도 10배 향상, 에지 컴퓨팅으로 서버 부하 감소
1초 이내 수집·전송, 99.9% 신뢰성 확보
연구개발 항목별 검증방안
| 개발목표 | 검증대상 | 검증방안 | 결과물의 형태 |
|---|---|---|---|
| 품질 예측 정확도 95% 이상 | 실제 제조 라인 데이터 | 3개월간 실제 데이터로 모델 성능 평가 | 성능 평가 보고서 |
| 데이터 수집 속도 1초 이내 | 센서 데이터 수집 시스템 | 부하 테스트 및 성능 측정 | 성능 측정 결과서 |
4-4. 연구팀 구성 및 역량
| 성명 | 소속·직위 | 학력·전공 | 역할 |
|---|---|---|---|
| 홍길동 | 대표이사 | 공학박사, 컴퓨터공학 | 프로젝트 총괄 |
| 김철수 | 연구소장 | 공학박사, 인공지능 | AI 모델 개발 |
| 이영희 | 선임연구원 | 공학석사, IoT | IoT 센서 개발 |
4-6. 사업화 전략
개발된 스마트 제조 시스템을 중소 제조업체에 공급하여 디지털 전환을 지원하고, 구독형 SaaS 모델로 지속적인 수익을 창출합니다.
B2B SaaS 모델을 통해 월 구독료를 받는 수익 모델을 구축하고, 제조업 협회 및 박람회를 통한 직접 영업을 병행합니다.
국내 스마트 팩토리 시장은 연평균 15% 이상 성장하고 있으며, 중소 제조업체의 디지털 전환 수요가 급증하고 있습니다.
3년 내 매출액 50억원 달성, 수출 대체액 30억원, 일자리 창출 50명 이상을 목표로 합니다.
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AI로 구조를 완성했다면 이제 심사 관점에서 점검할 단계입니다. 대학/연구소의 박사급 평가위원 출신
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