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(주)옐로우박스, 차세대 AI•VR 융합 기술 특허 6건 출원…실감형 디지털 트레이닝 산업 주도 본격화

AI 자동 평가•실시간 환경 데이터•네트워크형 선박 훈련까지 기술 포트폴리오 확대

 

XR·VR 시뮬레이션 전문 기업 ㈜옐로우박스(대표 장윤수)가 올해 AI·실감형 훈련 분야에서 주요 기술을 잇달아 특허 출원하며 차세대 디지털 트레이닝 시장에서의 기술 주도권 확보에 속도를 내고 있다.

 

옐로우박스는 VR 조종 시뮬레이터 기반 기술에서 출발해 AI 자동 평가, 실시간 환경 데이터 기반 가상 훈련, 네트워크형 선박 조종 시뮬레이터 등으로 기술 스펙트럼을 확장하며 ‘AI+실감형 융합 훈련 플랫폼’이라는 새로운 표준 구축을 목표로 하고 있다.

 

이번 특허 출원들은 사용자의 행동 데이터를 정량 분석하는 알고리즘, 다양한 외부 환경 데이터를 실시간 반영하는 시뮬레이션 기술, OS 간 복수 사용자 연동 및 자율 항법 병합 제어 시스템 등 산업 전반에서 요구되는 고난도 기술 요건을 포함하고 있어, 옐로우박스의 기술 경쟁력이 단순 콘텐츠 제작 수준을 넘어 플랫폼·엔진·AI 기반 구조로 진화하고 있음을 보여준다.

 

먼저, 옐로우박스가 출원한 ‘대규모 언어 모델 기반 사용자 활동 분석·자동 평가 시스템’은 사용자 조작 로그를 수집·정량 분석하고, 대규모 언어 모델을 활용해 오류 원인과 개선 방향을 자연어로 생성하는 지능형 피드백 기술을 다룬다. 단순 정오 판정 중심의 평가 방식을 넘어 사용자 행동 맥락을 이해해 코칭 메시지를 생성하는 이 시스템은 VR 조종 훈련뿐 아니라 산업 안전, 재난 대응, 국방, 교육 플랫폼 등 폭넓은 분야에서 활용 가능성이 높다.

 

특히 다국어 지원, 사용자 맞춤형 난이도 조정 기능은 해외 시장 진출에서도 경쟁력이 될 것으로 평가된다. 이와 함께 출원된 ‘실시간 환경 데이터 연동 기반 가상 훈련 시스템’은 기상청·해양 정보·위성·교통 API·현장 ICT 센서 등으로부터 수집된 데이터를 시뮬레이션에 직접 반영하여 현실과 동일한 조건의 가상 훈련 환경을 구현하는 기술이다. 정적 시나리오 기반 훈련의 한계를 극복하고, 실제와 동일한 변수(날씨, 파고, 조류, 시정 등)를 반영할 수 있어 해양·재난·교통 등 실전 대응 능력이 중요한 분야에서 높은 활용도가 기대된다.

 

더불어 사용자 생체 신호·시선·반응 시간 데이터를 기반으로 훈련 난이도를 자동 조절하는 기능도 포함해, 디지털 트윈 기반의 ‘적응형 훈련 모델’을 실현한 점이 특징이다. 여기에 더해 옐로우박스는 ‘다중 운영 체제 간 연동 및 분산 제어 기반 네트워크형 선박 조종 훈련 시뮬레이터’ 특허도 함께 출원했다. 서로 다른 운영 체제(iOS, Android, Windows 등) 기반 사용자 단말을 하나의 시뮬레이션 환경에서 실시간 동기화하며, 조타·기관·항법 등 역할을 다수의 사용자가 협업으로 수행할 수 있는 기술이다. 실제 선박 운항 상황을 반영한 분산 제어 구조, 자율 항법 알고리즘과 수동 조작 명령의 병합 처리 기능을 갖추고 있어 향후 자율 운항 선박 시대에 대응하는 핵심 훈련 기술로 평가된다.

 

옐로우박스는 이미 VR 기반 동력 보트 조종 시뮬레이터 분야에서 독자적인 기술력을 확보해 있으며, 관련 특허도 지속 확장해 왔다. 실제 조종 면허 실기 시험 코스를 가상 현실로 구현한 콘텐츠는 교육 기관·지자체 등에서 활용되고 있으며, 해양 안전·레저 교육의 디지털화에 기여하고 있다. 이번 신규 특허 출원을 통해 VR 기반 조종 훈련에서 나아가 AI 기반 자동 평가·자율 운항 대응·실시간 재난 시뮬레이션 기술까지 확대함으로써, 옐로우박스는 실감형 교육 플랫폼 기업으로의 본격적인 전환을 추진하고 있다.

 

장윤수 대표는 “실감형 훈련 시스템에 AI 분석·환경 데이터 기반 시뮬레이션을 결합한 통합형 기술은 앞으로 모든 교육·안전 분야의 필수 인프라가 될 것”이라며 “옐로우박스는 기술 기반의 확장성을 바탕으로 국내를 넘어 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 훈련 플랫폼 기업으로 성장하겠다”고 밝혔다.

 

업계에서는 옐로우박스가 구축 중인 특허 포트폴리오가 향후 국방, 해양, 산업 안전 등 고부 가치 시장에서 강력한 기술 장벽이 될 것으로 보고 있으며, 특히 LLM 기반 자동 평가와 실시간 환경 데이터 연동 기술은 향후 디지털 트레이닝 산업에서 중요한 기준점이 될 것으로 전망하고 있다.

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