아이젠텍 창업 R&D LAB

라즈베리파이를 그대로 제품으로? 개발보드의 '양산형 설계'

라즈베리파이 그대로 팔면 안 되나요? 개발보드의 함정과 '양산형 설계'의 비밀 "기능 구현은 다 됐어요. 이제 이 라즈베리파이에 예쁜 케이스만 씌워서 팔면 됩니다." 많은 초기 창업자분들이 시제품 단계에서 범하는 가장 위험한 오해입니다. 책상 위에서 잘 돌아가는 '개발보드(Development Kit)'와 시장에서 팔리는 '양산 제품(Mass Product)' 사이에는 건널 수 없는 강이 흐릅니다. 오늘은 그 강을 건너기 위해 반드시 고려해야 할 하드웨어 최적화와 디자인 통합 설계의 비밀을 공개합니다. 점퍼 케이블이 주렁주렁 달린 개발보드는 진동과 충격에 취약해 제품으로 판매할 수 없습니다. 1. 개발보드는 '만능툴'이지 '제품'이 아닙니다 라즈베리파이나 젯슨 개발 키트..

엔비디아 젯슨(Jetson)만이 정답일까? 가성비 AI 칩셋 선정 가이드 (Rockchip부터 ESP32까지)

엔비디아 젯슨(Jetson)만이 정답일까? 가성비 AI 칩셋 선정 가이드 (Rockchip부터 ESP32까지) "AI 로봇을 만들고 싶은데, 견적을 보니 보드 값만 100만 원이 넘습니다. 이걸로 양산이 가능할까요?" 많은 하드웨어 스타트업 창업자들이 상담 때 토로하는 고민입니다. 개발자들에게 익숙한 '엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)' 시리즈는 성능은 압도적이지만, 대량 생산 제품에 넣기에는 가격 장벽이 너무 높습니다. 오늘은 젯슨의 성능을 대체하면서 비용을 1/5 수준으로 줄일 수 있는 '현실적인 대안'들을 소개합니다. 고성능이 항상 정답은 아닙니다. 제품에 맞는 '적정 기술'을 찾아야 합니다. 1. 가성비의 제왕: Rockchip (RK3588/RK3399) ..

챗GPT 다음은 로봇 팔? 스타트업이 주목해야 할 '피지컬 AI'와 온디바이스의 세계지금까지의 AI 열풍이 챗GPT와 같은 '채팅창 속의 두뇌'였다면, 이제는 그 두뇌가 '몸'을 갖기 시작했습니다. 엔비디아(NVIDIA) 젠슨 황 CEO가 차세대 먹거리로 지목한 '피지컬 AI(Physical AI)'가 바로 그것입니다.소프트웨어만으로는 해결할 수 없는 현실 세계의 문제들. 이제 창업자들은 화면 밖으로 나와 물리적인 하드웨어와 결합된 AI를 고민해야 할 시점입니다. 이번 시리즈에서는 스타트업이 반드시 알아야 할 AI 하드웨어의 실전 전략을 3편에 걸쳐 다룹니다.소프트웨어(두뇌)와 하드웨어(신체)의 결합, 피지컬 AI 시대가 도래했습니다.1. 피지컬 AI (Physical AI): 상상을 현실로 만지는 기술..

기술기업 창업 A-Z 가이드 4편: 실전 양산 진입 - 인증 리스크 관리와 금형 비용 절감3편에서 워킹목업 제작을 다루었다면, 4편은 스타트업이 겪는 죽음의 계곡(Death Valley)이라 불리는 '양산 및 인증' 단계의 실무 전략을 다룹니다. 단순히 인증 종류를 아는 것을 넘어, '어떻게 하면 한 번에 통과할 것인가'와 '어떻게 초기 금형 비용을 1/3로 줄일 것인가'에 대한 현장의 핵심 노하우를 공개합니다.인증 실패는 곧 비용 폭탄입니다. 사전 디버깅이 필수적입니다. (출처: Pexels.com)1. 인증 통과율 99%를 위한 실무 '치트키' 전략KC 인증이나 해외 인증은 한 번 실패할 때마다 재시험 비용(수백만 원)과 기간(2~4주 지연)이 소모됩니다. 초보 창업자가 가장 많이 범하는 실수를 피하..

기술기업 창업 A-Z 가이드 3편: 시제품(워킹목업) 제작의 3단계와 비용 효율화 전략 2편에서 정부 지원 사업 선정을 위한 사업계획서와 기술개발 마일스톤 수립 전략을 다루었습니다. 이제 이론적인 계획을 실제 제품으로 구현하는 가장 중요한 단계인 시제품(워킹목업) 제작에 대해 상세히 알아보겠습니다. 특히 AI와 IoT 기술이 결합된 스마트 제품은 기구 설계, 하드웨어 개발, 펌웨어, 소프트웨어 연동 등 복잡한 과정을 거치므로, 단계별 전략과 비용 효율화가 필수적입니다. 시제품 제작은 아이디어를 현실로 구현하는 첫 단추입니다. (출처: Pexels.com)1. 시제품(워킹목업) 제작의 3단계 전략 워킹목업은 단순히 외형만 갖춘 모형(Dummy Mockup)이 아니라, 핵심 기능이 작동하고 기술의 ..

기술기업 창업 A-Z 가이드 2편: 정부과제 성공을 위한 사업계획서 및 기술 마일스톤 전략1편에서 기술기업 창업의 전반적인 로드맵을 살펴보았습니다. 이제 그 로드맵을 현실로 만들 첫 번째 관문인 기술사업계획서 작성과 기술개발 마일스톤(로드맵) 수립에 대해 깊이 있게 다루겠습니다. 특히 정부 지원 사업에 도전하는 창업자에게 사업계획서는 단순한 문서가 아니라, 기술의 가치와 사업화의 의지를 심사위원에게 전달하는 핵심 무기입니다. 성공적인 자금 확보와 효율적인 R&D 관리를 위한 실무 전략을 공개합니다.1. 기술사업계획서 작성: 심사위원을 설득하는 세 가지 핵심 요소기술사업계획서는 기술기업의 청사진이자 생존 전략입니다. 특히 정부 지원 사업 심사에서는 다음 세 가지 핵심 요소가 평가의 성패를 좌우합니다.① 문..

기술기업 창업자를 위한 A-Z 가이드 1편: 시작의 모든 것과 로드맵기술 기반의 혁신적인 아이디어를 사업화하는 것은 도전적이지만 매우 매력적인 여정입니다. 하지만 이 여정은 단순히 훌륭한 기술력만으로는 완성될 수 없습니다. 창업 아이디어 구체화부터 초기 자금 확보, 정부 지원 프로그램 활용, 그리고 가장 중요한 실질적인 제품 개발까지, 성공적인 기술기업 창업을 위해 반드시 이해해야 할 핵심적인 단계를 지금부터 심도 있게 살펴보겠습니다. 이 글은 예비 창업자 및 초기 기업 대표님들을 위한 기술 창업의 전체 로드맵을 제공할 것입니다. 1. 기술기업 창업 준비: 핵심 역량과 아이디어 구체화기술기업 창업의 가장 첫 단계는 성공적인 창업 아이디어와 사업 계획을 구체화하는 것입니다. 단순히 '좋은 기술'을 개발하는..

창업자를 위한 AI 적용 실전 가이드어떤 부분에 정말 AI가 필요한가많은 창업자가 AI를 적용하려 할 때 가장 먼저 물어야 할 질문은 "이 문제를 정말 AI로 해결해야 하는가"입니다. 명확한 규칙으로 해결 가능한 문제를 굳이 AI로 접근하면 개발 시간과 비용만 늘어납니다. 예를 들어 "실내 온도가 28도 이상이면 에어컨을 켜라"는 간단한 if문으로 충분합니다. 하지만 "사용자의 생활 패턴과 외부 날씨를 고려해서 가장 쾌적한 시점에 에어컨을 미리 작동시켜라"는 AI가 필요한 문제입니다. 규칙을 명확히 정의하기 어렵고, 상황에 따라 최적 답이 달라지며, 과거 데이터로부터 패턴을 찾아야 한다면 AI 적용을 고려할 시점입니다.AI가 강점을 발휘하는 대표적인 영역은 패턴 인식입니다. 이미지에서 불량품을 찾아내거나..

머신러닝? 딥러닝? 창업자가 알아야 할 AI 학습 방식의 차이 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계 정부과제 제안서를 작성하거나 투자자를 만날 때 AI 관련 용어들이 혼란스럽게 느껴질 수 있습니다. AI는 인공지능이라는 큰 개념이고, 머신러닝은 AI를 구현하는 방법 중 하나입니다. 쉽게 말해서 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 패턴을 찾아내도록 학습시키는 기술입니다. 예를 들어 스팸 메일 필터는 수천 개의 스팸과 정상 메일을 학습해서 새로운 메일이 스팸인지 아닌지 판단하는 머신러닝 시스템입니다. 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 스스로 학습한다는 것이 핵심입니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 방식입니다. 여러 ..

온디바이스 AI vs 클라우드 AI, 우리 제품엔 뭐가 맞을까? 온디바이스 AI와 클라우드 AI, 무엇이 다를까 AI 제품을 기획할 때 가장 먼저 결정해야 하는 것이 바로 AI 처리를 어디서 할 것인가입니다. 온디바이스 AI는 제품 내부의 칩에서 직접 AI 연산을 수행하는 방식입니다. 사용자가 음성 명령을 하면 제품 안의 칩이 즉시 분석해서 반응하고, 인터넷 연결 없이도 작동합니다. ESP32에 TinyML을 탑재한 소형 센서부터 Jetson을 활용한 고성능 영상 분석 제품까지 다양한 구현이 가능합니다. 제품 내부에서 모든 처리가 완료되므로 응답 속도가 매우 빠르고, 사용자 데이터가 외부로 전송되지 않아 프라이버시도 보호됩니다. 반면 클라우드 AI는 제품이 인..