일본 후지쯔 Uvance 발표 참석기 | 마크베이스 Neo 8.7.3 출시

2026. 10. 30.

🎉마크베이스, 데이터 플랫폼 회사로 거듭납니다! — NEO v8.7 출시

🌟일본 후지쯔 Uvance 발표 참석기 & MACHBASE 8.7.3 릴리즈 등🌟

안녕하세요, 마크베이스입니다.

오늘은 아래와 같은 내용으로 소식을 전해드립니다!

1. 일본 후지쯔(Fujitsu)에서 개최한 Open Innovation 참석기를 공유드립니다.

2. 릴리즈된 Machbase Neo 8.7.3에서는 데이터 분석의 정확성과 웹 화면의 안정성을 높이는 개선을 담았습니다.

3. 특히, 함께 선보이는 베어링 진동 분석 앱으로, 실시간 진동 센서 데이터를 설비 점검에 활용하는 방법도 만나보세요.

4. Physical AI의 데이터 종류에 대해 궁금하신가요? 좌충우돌 데이터 분석기를 공개합니다.

1. 후지쯔 Physical AI 오픈 이노베이션 참석기

저희는 지난 10월 27일 일본 가와사키에서 열린 ‘Startup OI Tokyo #Physical AI’에 참석했습니다. 디캠프와 후지쯔가 함께 마련한 이 행사는 한국 기술기업과 일본 기업이 만나 기술 협력과 현지 사업 기회를 살펴보는 오픈이노베이션 프로그램입니다. 오픈이노베이션은 기업이 외부의 기술과 아이디어를 받아들여 새로운 제품이나 서비스를 함께 만들어가는 협력 방식입니다.

이번 프로그램의 주제는 ‘피지컬 AI’였습니다. 인공지능을 로봇, 센서, 산업 설비 등 실제 환경과 연결해 현장의 문제를 해결하는 기술을 뜻합니다. 참가 기업들은 사전 멘토링을 통해 일본 기업의 기술 수요를 이해하고, 자사의 기술을 어떤 현장에 적용할 수 있을지 협업 방안을 준비했습니다.

후지쯔의 Uvance Innovation Studio에서 열린 피치데이는 한국 기술기업의 발표, 질의응답, 네트워킹으로 구성됐습니다. 일본 기업이 먼저 필요한 기술과 해결 과제를 소개하는 ‘리버스 피치’를 통해 현지의 수요를 들을 수 있었습니다. 한국 기업은 이에 맞는 기술과 해결 방안을 제안하고, 실제 현장에서 가능성을 확인하는 기술 검증(PoC)과 후속 협력의 접점을 모색하는 자리였습니다. 일본 역시 기업들의 화두는 Physical AI 였고, 이에 많은 기회가 있음을 다시 한번 확인한 자리였습니다.

한국에서는 이 행사에 11개 기업이 최종적으로 선정되어 참석하였는데, 정말 훌륭한 기업들의 기술과 시장을 설명하는 감동적인 자리였습니다. 마크베이스도 그 중의 한 기업으로 발표를 하였고, 저희가 가진 기술과 Physical AI와의 접목을 어떻게 할 수 있는지, 특히, 데이터의 중요성을 다시 한번 강조하는 시간이 되었습니다.

사실 발표보다는 이후의 네트워킹 시간이 더 중요한데, 그 자리에 참석했던 히다치 관계자분께서 직접 찾아오셔서 자신들이 가지고 있는 산업 데이터의 문제를 이야기해 주시고, 귀국해서 꼭 관련된 제안을 해 달라는 좋은 기회도 생겼습니다.

만만치 않은 해외시장 개척이지만, 한발 두발 나아가 보도록 하겠습니다. 또한, 관련되어 일본 시장 진출에 많은 조언과 관심 부탁드립니다.

2. 마크베이스 네오 8.7.3의 정확한 데이터 분석 기능

마크베이스 네오 v8.7.3이 방금전 릴리즈🔗 되었습니다. 따끈따끈한 이번 제품에는 무엇이 바뀌었을까요?

01. 같은 시각의 데이터도, 업무 순서에 맞게
FIRST()/LAST() 함수가 개선되었습니다. 기존에는 시간이 같은 경우에 무엇을 처음으로 하고, 무엇을 나중으로 할 지 판단할 수 없었습니다. 특히, 금융 거래에서는 시간이 같은 경우 거래 순번이나 누적거래량을 추가로 비교해 시가·종가를 선택해야 합니다. 이러한 어려움을 해결한 중요한 개선입니다.

시간이 같을 때는 거래 순번까지 비교합니다
아래는 동일 종목의 거래를 ‘시간 우선, 시간이 같으면 거래 순번’으로 비교하는 예시입니다.

02. 앱 연동과 일상적인 운영을 더 편리하게

API 토큰의 유효성과 연결 사용자를 확인하는 검증 API를 추가했습니다. 파일 복제·저장, JSH 파일 처리와 Windows 서비스의 작업 경로를 보완하고, 태그 테이블 권한과 데이터 갱신 관련 문제도 수정했습니다. 브리지의 조회 결과 표시와 앱 설치 실패 안내도 개선했습니다.

브리지 조회 결과도 명확하게
여러 줄의 SELECT나 WITH로 시작하는 조회에서도 결과 표가 표시되도록 보완했습니다. 아래는 동일한 조회의 수정 전(왼쪽)·수정 후(오른쪽) 검증 화면입니다.

3. 베어링 진동 분석 앱 제공

이번 8.7.3에 포함된 "베어링 진동 분석 앱"🔗은 베어링의 진동 데이터를 기반으로 결함 부위에서 반복되는 충격의 주파수를 분석해, 점검이 필요한 설비와 그 이유를 실시간으로 제공합니다. 만일 LLM을 사용할 수 있는 환경이라면, 분석 결과를 멋진 리포트 화면으로 작성하도록 지시할 수 있습니다.

01. 별도 모델 학습 없이 시작하는 분석
Machbase Neo에 저장된 진동 데이터를 선택하고 설비의 회전수와 베어링 품번을 설정하면 신호·통계 분석 기반의 판정을 시작합니다. 분석용 쿼리나 코드를 직접 작성할 필요가 없습니다. 필요할 때 Claude/OpenAI/Gemini/Ollama의 AI 상세 소견을 추가할 수 있습니다.

특히, 이 앱의 가장 큰 장점은 기존의 Deep Learning을 사용하지 않기에 설치 후 바로 적용할 수 있으면서도, 베어링 장애 탐지의 정확도는 매우 높게 유지된다는 것입니다.

02. 설비 상태와 진동 추이를 한 화면에서

설비별 상태를 한 화면에서 살피고 원시 파형·주파수 스펙트럼·스펙트로그램으로 판정 근거를 확인하세요. HTML 리포트로 결과와 점검 우선순위를 공유할 수 있습니다. 설비 정지나 신호 단절로 판단하기 어려운 상태는 ‘판정 보류’로 구분합니다.

앱을 닫아도 이어지는 감시와 알림
서버 감시를 켜면 Neo 서버가 판정을 이어 갑니다. 등급 변화가 두 번 연속 확인되면 Slack·Discord·Google Chat으로 알림을 보내 일시적인 값 변화로 인한 알림을 줄입니다.

아래 화면은 베어링 진동 분석 앱의 모니터링 예시입니다.

03. 공개 시험 데이터 검증된 탁월한 높은 정확성과 낮은 오탐율

오경보율 69% → 3%
손상 검출률 37% → 65%

False Alarm 이라고 불리는 오탐 혹은 오경보는 실제 현장에서 이러한 솔루션을 사용하지 않는 가장 큰 원인 중의 하나입니다. 그러나, 마크베이스에서 제공되는 분석 앱은 오탐율을 극적으로 낮춰 사용성을 높였습니다. (다만, 이는 공개 데이터의 비교 결과이며, 실제 현장 설비 데이터는 실제 환경에 따라 다를 수 있다는 것을 참고하시면 좋겠습니다)

더 자세한 기술적인 내용은 기술 블로그 "실시간 진동 데이터로 베어링 결함을 미리 찾다"🔗를 참고하시기 바랍니다.

마지막으로 아래 차트는 같은 데이터에 다양한 판정 기준을 적용한 결과이며, 해당 앱은 세번째 방법을 적용합니다.