​ <ul type="disc"><li>모빌리티 안전을 책임지던 AI 플랫폼, 콘텐츠 창작 인프라로 영역 확장</li><li>모빌리티 특화 버티컬AI 프레임워크, 시나리오 생성·교차 검증·영상 합성 등 프리 프로덕션 단계 전반에 적용</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-none"> <figure style="width: 100%;"> <img src="https://weflo.ai/resources/article/NLsNbEB7i62XT02tE50QbGGki2dx.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="100%," data-align="none" data-percentage="100," data-file-name="[보도자료] 위플로, 전주국제영화제와 AI 기술 협력 MOU 체결" data-file-size="7043185" data-origin="," origin-size="5712,4284" style="width: 100%;"> <figcaption> <div style="text-align: center">위플로 김의정 대표가 전주국제영화제와 MOU 세레모니에 참석했다. (이미지=위플로 제공)​​</div> </figcaption> </figure></div> 인공지능(AI) 기반 진단 솔루션 기업 위플로가 최근 전주국제영화제 및 AI 스타트업들과 함께 '지역 문화예술 활성화 및 영화제 발전을 위한 후원 협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 모빌리티 산업의 안전성 진단에 활용되던 위플로의 버티컬 AI 플랫폼이 콘텐츠 창작이라는 새로운 도메인으로 적용 범위를 넓힌다는 점에서 의미가 크다. 위플로는 멀티모달 데이터 수집·저장·관리 솔루션과AI 기반 정형·비정형 데이터 분석 플랫폼을 영화 제작 현장의 AI 인프라로 제공할 계획이다. 핵심은 항공우주 모빌리티 분야에서 안전성을 입증한 '버티컬AI 프레임워크'다. 위플로는 이 프레임워크를 응용해 프리 프로덕션 단계에서 활용 가능한 ▲멀티 에이전트 기반 시나리오 자동 생성 ▲대본 온톨로지 기반 교차 검증 ▲영상 합성 ▲흥행성 평가 등 AI 서비스를 운영할 수 있는 코어 플랫폼을 구축한다는 구상이다. 이를 통해 영화 창작자들이 별도의 기술 진입 장벽 없이 AI 서비스를 자유롭게 활용할 수 있는 제작 환경을 마련하고 제공하는 것이 목표다. 이번 협약은 첨단 AI 기술과 지역 기반 국제 문화행사가 만나는 새로운 협력 모델로 주목받고 있다. 혁신 기술을 보유한 스타트업이 문화예술 영역에 기여하고, 영화제는 디지털 전환의 발판을 마련하는 양방향 협력 구조다. 협약식에는 위플로 김의정 대표를 비롯해 몬드리안에이아이 홍대의 대표, 트웰브져니 연동은 대표 등 AI 스타트업 관계자들과 전주시 노은영 문화체육관광국장, 전주국제영화제 민성욱·정준호 공동집행위원장, 장성호 사무처장 등이 참석했다. 위플로 김의정 대표는 "드론과 AAM(미래항공모빌리티) 같은 첨단 모빌리티의 정형·비정형 데이터들을 처리하고 분석하는 버티컬 AI 플랫폼이 영화 컨텐츠에서 생성되는 영상·음성·텍스트등의 처리와 유사한 패턴을 갖고 있기에, 위플로의 버티컬 AI 기술이 영화라는 또 다른 첨단 창작 산업에서도 의미 있는 역할을 할 수 있다고 본다"며 "데이터 온톨로지를 다루는 위플로의 핵심 역량은 시나리오·대본 같은 비정형 텍스트 자산을 다루는 데에도 강점이 있는 만큼, 창작자들이 기술에 얽매이지 않고 상상력을 펼칠 수 있도록 든든한 인프라 파트너가 되겠다"고 밝혔다. 위플로는 이번 협약을 시작으로 전주권 특화 산업인 영상·드론·로봇 분야와의 AI 기술의 융합과 연계된 사회 환원 활동으로 지역 발전에 기여하고자하는 포부를 밝혔다. ​

<ul type="disc"><li>AI Platform, which was responsible for mobility safety, expands its scope to content creation infrastructure</li><li>Apply throughout the pre-production stage, including mobility-specific vertical AI framework, scenario generation, cross-validation, video synthesis, etc</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/NLsNbEB7i62XT02tE50QbGGki2dx.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="100%," data-align="none" data-percentage="100," data-file-name="[보도자료] 위플로, 전주국제영화제와 AI 기술 협력 MOU 체결" data-file-size="7043185" data-origin="," origin-size="5712,4284" style="width: 100%;"><figcaption><div style="text-align: center">WEFLO CEO Yeejung Kim&nbsp;attended the Jeonju International Film Festival and MOU Ceremony. (Image = courtesy of WEFLO)​</div></figcaption></figure></div> ​WEFLO, an artificial intelligence (AI)-based diagnostic solution company, recently announced that it signed a "MOU for revitalizing local culture and arts and developing film festivals" with Jeonju International Film Festival and AI startups. This agreement is significant in that WEFLO's vertical AI platform, which was used to diagnose the safety of the mobility industry, expands its application to a new domain called content creation. WEFLO plans to provide multimodal data collection, storage, and management solutions and AI-based structured and unstructured data analysis platforms as AI infrastructure at movie production sites. The key is the "Vertical AI Framework," which has demonstrated safety in the aerospace mobility field. WEFLO plans to apply this framework to build a core platform that can operate AI services such as ▲ automatic generation of multi-agent-based scenarios that can be used in the pre-production stage ▲ cross-validation based on script ontology ▲ video synthesis ▲ entertainment evaluation. Through this, the goal is to create and provide a production environment in which film creators can freely use AI services without a separate barrier to entry into technology. This agreement is attracting attention as a new cooperative model where cutting-edge AI technology and regional-based international cultural events meet. Startups with innovative technologies contribute to the culture and arts sector, and the film festival is a two-way cooperative structure that lays the groundwork for digital transformation. The signing ceremony was attended by AI start-up officials, including CEO Kim Yeejung of WEFLO, CEO of Mondrian AI Hongik University, and CEO of Twelveseny Yeon-eun, director of the Jeonju City Culture, Sports and Tourism Bureau, Min Sung-wook and Jung Joon-ho, co-executive chairman of the Jeonju International Film Festival, and Jang Sung-ho, secretary-general. "As vertical AI platforms that process and analyze high-tech mobility's structured and unstructured data such as drones and AAM (Future Air Mobility) have patterns similar to those of video, voice, and text generated from movie contents, We believe that WeFlow's vertical AI technology can play a meaningful role in another high-tech creative industry called movies," said Yeejung Kim, CEO of WEFLO. "As WEFLO's core capabilities in dealing with data ontology are also strong in dealing with unstructured text assets such as scenarios and scripts, we will be a reliable infrastructure partner so that creators can expand their imaginations without being tied to technology." Starting with this agreement, WEFLO expressed its ambition to contribute to regional development through social reduction activities linked to the convergence of AI technology with the field of video, drone, and robot, which are specialized industries in Jeonju.

위플로, 전주국제영화제와 AI 기술 협력 MOU 체결

​ <ul type="disc"><li>15일 업무협약 체결, UAM·드론 등 미래 항공 모빌리티 실증 및 사업화 가속</li><li>AI와 로봇 기반 검사 기술로 차세대 모빌리티 운용 안전성 및 신뢰성 확보</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/2nAXjmA0ywr2d0ARW0aj25JreGx6.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="[보도자료] 위플로, 자동차융합기술원과 업무 협약…전북 내 ‘피지컬 AI’ 산업 본격화_1" data-file-size="544666" data-origin="," origin-size="3780,2126" style=""><figcaption><div style="text-align: center">&nbsp;위플로가 자동차융합기술원과 전북 내 피지컬 AI 사업 본격화를 위해 업무 협약을 체결했다. (이미지=위플로 제공)</div></figcaption></figure></div> 인공지능(AI) 기반 모빌리티 진단 솔루션 기업 위플로(대표 김의정)가 자동차융합기술원과 ‘전북특별자치도 내 피지컬 AI 산업 활성화’를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 위플로가 그간 전북 자치도에서 추진해 온 UAM(도심항공교통), 드론, 피지컬 AI 관련 사업들을 실증 및 사업화 단계로 본격 전환하기 위해 마련됐다. 양 기관은 위플로의 독보적인 진단 기술과 자동차융합기술원의 인프라를 결합해 지역 내 미래 모빌리티 생태계 구축에 속도를 낼 방침이다. 위플로는 자체 개발한 멀티모달 퓨전센서를 로봇에 탑재해 기체에서 발생하는 5종 이상의 물리 데이터를 자동으로 수집하고, 수집된 멀티모달 데이터를 AI로 분석해 이상 여부를 판별하는 ‘로봇 기반의 미래 항공 모빌리티 점검용 피지컬/버티컬 AI 진단 기술’을 보유하고 있다. 이 기술은 드론 및 UAM 기체의 ▲운용 전 점검 자동화 ▲이상 진단 ▲품질 검증 ▲유지 보수 효율화 등에 핵심적으로 활용된다. 현재 위플로는 새만금 무인 이동체 종합 실증 센터 추진사업 등 전북자치도 내 미래 항공 모빌리티 생태계에서 다각도로 활동 중이다. 이번 협약을 통해 양 기관은 ▲기술정보 교류 및 연구 협력 ▲인프라 구축 및 실증 ▲국가공모사업 공동 발굴·수행 ▲연구개발 성과물의 상용화 ▲보유 장비 및 시설의 공동 활용 등 5개 분야에서 긴밀히 협력할 계획이다. 특히 전북특별자치도 출연기관인 자동차융합기술원과의 협력은 위플로의 기술이 실제 산업 현장에 적용되는 중요한 교두보가 될 것으로 기대된다. 자동차융합기술원은 미래 모빌리티 전환 대응 기술과 자율주행, 지능형 융복합 시스템 연구개발을 주도하고 있다. 위플로 김의정 대표는 “이번 협약은 단순한 기술 교류를 넘어 위플로가 전북도 내 미래 항공 모빌리티 산업 생태계에서 실증과 사업화를 본격화하는 전환점이 될 것”이라며 “앞으로도 지역 인프라와 산업 네트워크를 바탕으로 드론과 UAM의 운용 안전성을 높이는 피지컬 AI 기술을 적극 확산해 나가겠다”고 밝혔다.

​ <ul type="disc"><li>Signing a business agreement on the 15th, accelerating the demonstration and commercialization of future aviation mobility such as UAM and drones</li><li>AI and robot-based inspection technology to ensure safety and reliability of next-generation mobility operations</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/2nAXjmA0ywr2d0ARW0aj25JreGx6.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="[보도자료] 위플로, 자동차융합기술원과 업무 협약…전북 내 ‘피지컬 AI’ 산업 본격화_1" data-file-size="544666" data-origin="," origin-size="3780,2126" style=""><figcaption><div style="text-align: center">WEFLO signed a business agreement with the Korea Automotive Convergence Technology Institute to start the physical AI business in Jeonbuk. ( Image=courtesy of WEFLO)</div></figcaption></figure></div> WEFLO (CEO Yeejung Kim), an artificial intelligence (AI)-based mobility diagnosis solution company, announced that it has signed a memorandum of understanding (MOU) with the Korea Automobile Convergence Technology Institute to revitalize the physical AI industry in Jeonbuk Special Self-Governing Province. The agreement was designed to transform UAM (urban air transportation), drones, and physical AI-related projects that WEFLO has been promoting in Jeonbuk's autonomous province to the stage of demonstration and commercialization. The two organizations plan to speed up the establishment of a future mobility ecosystem in the region by combining WEFLO's unique diagnostic technology and the infrastructure of the Korea Automobile Convergence Technology Institute. WEFLO has a robot-based physical/vertical AI diagnostic technology that automatically collects more than five types of physical data generated from the aircraft by installing its own multimodal fusion sensor on the robot, and analyzes the collected multimodal data with AI to determine whether there is an abnormality. This technology is used in the ▲ automation of pre-operation inspection of drones and UAM aircraft ▲ abnormal diagnosis ▲ quality verification ▲ maintenance efficiency. Currently, WEFLO is operating from various angles in the future aviation mobility ecosystem in Jeonbuk Province, including the Saemangeum unmanned mobile body comprehensive demonstration center promotion project. Through this agreement, the two organizations plan to cooperate closely in five areas, including ▲ technology information exchange and research cooperation ▲ infrastructure construction and demonstration ▲ joint discovery and execution of national public offering projects ▲ commercialization of R&amp;D outcomes ▲ joint utilization of possessed equipment and facilities. In particular, cooperation with the Automotive Convergence Technology Institute, a contributing institution of Jeonbuk Special Self-Governing Province, is expected to be an important bridgehead for WEFLOo's technology to be applied to actual industrial sites. The Korea Automobile Convergence Technology Institute is leading the research and development of future mobility conversion response technologies, autonomous driving, and intelligent convergence systems. "This agreement will be a turning point for WEFLO to start demonstration and commercialization in the future aviation mobility industry ecosystem in Jeollabuk-do beyond simple technology exchanges," said Yeejung Kim, CEO of WEFLO. "We will continue to actively spread physical AI technology that enhances the safety of drones and UAM based on regional infrastructure and industrial networks."

위플로, 자동차융합기술원과 업무 협약… 전북 내 ‘피지컬 AI’ 산업 본격화

<ul><li>AI 기반 모빌리티 진단 기술로 방산 혁신 생태계 조성에 기여</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-center"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/tHQ1zJ2i5x6E2Y00BysVp4LWlGfS.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="center" data-percentage="auto,auto" data-file-name="image" data-file-size="83911" data-origin="," origin-size="700,389" style=""></figure></div>​ AI 기반 모빌리티 진단 솔루션 기업 위플로가 코리아스타트업포럼이 공식 출범한 ‘방위산업협의회’에 참여한다. 코리아스타트업포럼은 국방 분야의 인공지능 전환과 방위산업 경쟁력 강화를 위해 방산 혁신 스타트업이 참여하는 협의체인 ‘방위산업협의회’를 공식 출범했다고 밝혔다. 이번 협의회 출범은 정부의 방위산업 육성 전략이 본격화되는 가운데, 스타트업의 혁신 기술을 국방 분야에 접목하려는 수요가 확대되면서 추진됐다. 특히 기존 대기업 중심의 방산 생태계에서 스타트업과의 협업 필요성이 커지고 있으며, 민·관을 연결하는 공식 창구에 대한 요구도 높아지고 있다. 협의회에는 위플로를 비롯해 마키나락스, 본에이아이, 뷰런, 솔트룩스, 스텔라비전, 아쎄따, 엘리스, 우주로테크, SIA, 트웰브랩스 등 총 19개 기업이 참여한다. 협의회는 향후 방산 스타트업의 성장을 저해하는 규제 개선, 국방 조달 체계 혁신을 위한 정책 제언, 방산 특화 투자 유치, 글로벌 방산 시장 진출, 실증 기회 창출 등을 추진할 예정이다. 한편 코리아스타트업포럼 방위산업협의회 초대 공동 협의회장은 산업 특화 AI 기업 마키나락스의 윤성호 대표와 피지컬 AI 시스템 기업 본에이아이의 이도경 대표가 맡았다. 협의회는 앞으로 방산 혁신 기술을 보유한 스타트업의 목소리를 대변하고, 정부 및 유관 기관과의 체계적인 소통 체계를 구축해 나갈 예정이다.

<ul><li>AI-based mobility diagnosis technology contributes to the creation of a defense innovation ecosystem</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-center"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/tHQ1zJ2i5x6E2Y00BysVp4LWlGfS.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="center" data-percentage="auto,auto" data-file-name="image" data-file-size="83911" data-origin="," origin-size="700,389" style=""></figure></div>​ WEFLO, an AI-based mobility diagnosis solution company, will participate in the Defense Industry Council, which was officially launched by the Korea Startup Forum. The Korea Startup Forum announced that it has officially launched the Defense Industry Council, a consultative body involving innovative startups in defense to transform artificial intelligence in the defense sector and strengthen the competitiveness of the defense industry. The launch of the council was pushed as the demand for startups to incorporate innovative technologies into the defense sector increased amid the government's strategy to foster the defense industry in earnest. In particular, the need for cooperation with startups is growing in the existing defense ecosystem centered on large corporations, and the demand for an official window to connect the public and private sectors is also increasing. A total of 19 companies will participate in the council, including WEFLO, Makinarax, BonAi, Vueron, Saltlux, Stellar Vision, Aseta, Ellis, CosuroTech, SIA and Twelbraps. The council plans to improve regulations that hinder the growth of defense startups in the future, suggest policies for innovation in the defense procurement system, attract investment specialized in defense, enter the global defense market, and create opportunities for demonstration. Meanwhile, the first co-chair of the Korea Startup Forum Defense Industry Council was Yoon Sung-ho, CEO of industry-specific AI company Makinarax, and Dokyung Lee, CEO of physical AI system company Bon AI. In the future, the council plans to represent the voices of startups with defense innovation technologies and establish a systematic communication system with the government and related organizations.

위플로, 코리아스타트업포럼 ‘방위산업협의회’ 참여

<ul><li>AI 예지 정비·데이터 플랫폼 고도화 추진</li><li>방산혁신기업 선정·글로벌 방산 MOU 등 성과 기반 글로벌 시장 확대</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/hJ07CbT0zBR2M6blTUgHVpA024Ct.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="시리즈A투자 유치 홍보_2-08" data-file-size="514226" data-origin="," origin-size="3780,2126" style=""><figcaption><div style="text-align: center">인공지능(AI) 기반 진단 솔루션 기업 위플로가 시리즈 A 투자를 유치했다. (이미지=위플로 제공)​​</div></figcaption></figure></div> 인공지능(AI) 기반 진단 솔루션 기업 위플로가 시리즈 A 투자 유치에 성공했다고 밝혔다. 위플로는 이번 투자 유치를 계기로 모빌리티의 제조 및 운영 전 과정에서 활용되는 진단 기술 경쟁력을 강화하고, 국방을 중심으로 공공 및 글로벌 시장 확대에 나설 계획이다. 이번 투자는 55억 원 규모로 진행됐으며, 누적 투자금은 118억 원이다. 위플로는 퓨전 센서 기반 하드웨어와 AI 기반 데이터 분석 소프트웨어를 결합해 모빌리티의 이상 징후를 사전에 감지하고 고장을 예측하는 솔루션을 개발해왔다. 생산 단계에서의 품질 검사부터 운용 과정의 상태 진단까지 적용 가능하며, 모빌리티 장비 상태를 데이터 기반으로 분석해 문제를 사전에 식별하는 것이 특징이다. 해당 기술은 국방 및 공공 분야에서 검증됐다. 위플로는 육군 교육사령부와 드론 운용 장비 점검 솔루션 관련 전투실험사업을 수행하고 유효성 판정을 받았다. 또한, 방위사업청이 선정한 '방산혁신기업 100'으로 이름을 올렸으며, 폴란드 방산 기업 WB Electronics와의 협력을 통해 해외 방산 시장 진출 기반을 마련했다. 이와 함께 국토교통부 드론 배송 실증사업의 일환으로 지자체 19곳, 전국 38개 거점에 배송점 152개를 구축하고 AI 점검 패드 29기를 구축·운영하고 있다. 위플로의 진단 기술은 스마트 점검 패드 '버티핏(verti-Pit)' 시리즈에 적용돼 실제 제조 및 운용 환경 전반에서 활용되고 있다. 해당 시스템은 비접촉 방식으로 주요 상태를 자동 점검해 생산성과 운영 효율성을 동시에 높인다. 위플로는 이를 통해 축적되는 데이터를 기반으로 예지 정비 모델 고도화와 빅데이터 기반 플랫폼 확장을 추진하고 있다. 최근 모빌리티 산업은 단순 데이터 중심을 넘어 하드웨어 기반 기술과 전주기 데이터를 결합한 소프트웨어 중심 구조로 재편되고 있다. 제조 단계의 품질 관리부터 운용 데이터 기반 관리까지 전 과정에서 데이터 활용이 확대되고 있으며, 대규모 장비를 운용하는 국방 및 물류 분야에서는 고장으로 인한 비계획적 중단을 줄이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이러한 흐름 속에서 위플로는 AI 진단 기술을 통해 운영 안정성과 비용 효율성을 동시에 개선하고 있다. 위플로는 이번 투자금을 활용해 예지 정비 AI 모델을 고도화하는 한편, 데이터 기반 통합 분석 플랫폼 구축에 나설 계획이다. 이를 통해 개별 장비 단위 점검을 넘어 다양한 모빌리티 데이터를 통합적으로 분석·관리하는 구조를 마련한다는 방침이다. 김의정 위플로 대표는 “모빌리티 산업은 제조 및 운영의 전주기 데이터가 통합되어 제품 사이클 효율을 극대화하는 방향으로 빠르게 전환되고 있다.”라며 “위플로는 진단 기술과 데이터를 기반으로 향후 피지컬 AI 기반 사업으로 확장하고 모빌리티 산업에 특화된 버티컬 AI 영역을 구축해 나갈 계획”이라고 말했다. 한편 위플로는 2022년 한화시스템 사내벤처로 출발해 드론 진단을 중심으로 기술을 상용화했으며, 다양한 모빌리티 영역으로 사업을 확장하고 있다.

<ul><li>Promote AI predictive maintenance and data platform advancement</li><li>Expand performance-based global market such as selecting innovative defense companies and global defense MOUs</li></ul> <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/hJ07CbT0zBR2M6blTUgHVpA024Ct.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="시리즈A투자 유치 홍보_2-08" data-file-size="514226" data-origin="," origin-size="3780,2126" style=""><figcaption><div style="text-align: center">WEFLO, an artificial intelligence (AI)-based diagnostic solution company, has attracted Series A investment. ( Image=courtesy of WEFLO)​</div></figcaption></figure></div> WEFLO, an artificial intelligence (AI)-based diagnostic solution company, announced that it has succeeded in attracting Series A investment. With this investment attraction, Wiplo plans to strengthen the competitiveness of diagnostic technologies used in the entire manufacturing and operation of mobility and expand public and global markets centered on defense. The investment was worth 5.5 billion won, and the cumulative investment was 11.8 billion won. WEFLO has developed a solution that combines fusion sensor-based hardware and AI-based data analysis software to detect abnormalities in mobility in advance and predict failures. It can be applied from quality inspection in the production stage to status diagnosis of the operation process, and is characterized by analyzing the status of mobility equipment based on data to identify problems in advance. The technology has been proven in the defense and public sectors. Wiplo carried out a combat experiment project related to the Army Education Command and drone operation equipment inspection solution and was determined to be effective. In addition, it was listed as the "100 Defense Innovation Company" selected by the Defense Acquisition Program Administration and laid the foundation for entry into the overseas defense market through cooperation with Polish defense company WB Electronics. In addition, as part of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport's drone delivery demonstration project, 152 delivery stores have been established in 19 local governments and 38 bases nationwide, and 29 AI inspection pads have been established and operated. WEFLO's diagnostic technology is applied to the smart inspection pad 'verti-Pit' series and is used throughout the actual manufacturing and operating environment. The system automatically checks major conditions in a contactless manner to simultaneously increase productivity and operational efficiency. Based on the data accumulated through this, Wiplo is promoting the advancement of the predictive maintenance model and the expansion of big data-based platforms. Recently, the mobility industry is being reorganized into a software-oriented structure that combines hardware-based technology and electrical cycle data beyond simple data center. Data utilization is expanding throughout the entire process from quality management in the manufacturing stage to operational data-based management, and reducing unplanned interruptions due to failures is emerging as an important task in the defense and logistics sectors that operate large-scale equipment. In this trend, Wiplo is simultaneously improving operational stability and cost-effectiveness through AI diagnostic technology. WEFLO plans to use this investment to upgrade its AI model for predictive maintenance and build a data-based integrated analysis platform. Through this, the government plans to prepare a structure that analyzes and manages various mobility data in an integrated manner beyond checking individual equipment units. "The mobility industry is rapidly shifting toward maximizing product cycle efficiency by integrating data from the previous period of manufacturing and operation," said Yeejung Kim, CEO of WEFLO. "We plan to expand into physical AI-based business in the future based on diagnostic technology and data and build a vertical AI area specialized in the mobility industry." Meanwhile, WEFLO started as an in-house venture of Hanwha System in 2022 and commercialized its technology centering on drone diagnosis, and is expanding its business to various mobility areas.

위플로, 55억 원 규모 시리즈 A 투자 유치

[직무 인터뷰] 김영원 CTO - EP 2. 연구자에서 리더로 — CTO 김영원의 일하는 방식

대공포 표적에서 시작된 무인기, 90년 만에 우리는 어디까지 왔나 드론(Drone)이라는 단어를 사전에서 찾아보면 '수벌'이라는 뜻이 가장 먼저 나온다. 윙윙거리며 날아다니는 그 작은 곤충 말이다. 오늘날 우리가 떠올리는 첨단 무인 비행체와는 어울리지 않는 어원이다. 그런데 이 어색한 이름에는, 의외로 드론 산업의 시작점이 선명하게 담겨 있다. 1935년 1월, 영국 항공기 제조사 데 해빌랜드(de Havilland)가 'Queen Bee', 즉 여왕벌이라는 이름의 무선 조종 무인 비행체를 처음 띄웠다. 영국 공군과 해군이 도입해 운용한 이 기체는 대공포 사수들의 사격 훈련을 위한 표적기였다. 그리고 그해, 시연을 참관한 미국 해군 제독이 본국에 돌아가 미국판 개발을 지시하며, 영국식 작명에 대한 오마주로 'Drone(수벌)'이라는 이름을 붙였다. 여왕벌을 따라다니는 수벌처럼, 조종사를 따라 움직인다는 의미였다. 2차 세계대전이 본격화되면서 연합군에게는 골치 아픈 문제가 하나 있었다. 빠르게 날아오는 적기를 격추할 대공포 사수들을 어떻게 훈련시킬 것인가. 실제 항공기를 띄워 표적으로 쓸 수는 없었고, 정지된 표적은 실전 감각을 익히는 데 부족했다. 그래서 등장한 것이 무인 비행체였다. 사람을 태우지 않은 채 하늘을 날고, 격추돼도 인명 피해가 없는, 그야말로 소모품으로 설계된 비행체. 그것이 드론의 출발이었다. 다시 말해, 드론의 첫 직업은 '맞기 위한 비행체'였다. 이 출발점을 기억해야 하는 이유가 있다. 드론이 90여 년의 세월을 거쳐 정찰, 폭격, 배송, 촬영, 농업, 측량까지 그 영역을 넓혀온 지금까지도 산업의 깊은 곳에는 이 'DNA'가 남아 있기 때문이다. 바로 '사람이 타지 않는다'는 전제. 그리고 그 전제 위에 세워진 '안전에 대한 다른 기준'이다. 유인 항공기 한 대가 하늘에 뜨기 위해서는 수많은 절차를 거친다. 수백 페이지의 정비 매뉴얼과 정해진 점검 주기, 자격을 갖춘 정비사, 그리고 인증된 부품의 이력 추적까지 모든 것이 촘촘하게 연결되어 있다. 이유는 조종사와 수십 명의 승객 목숨이 걸려 있기 때문이다. 그래서 항공 산업은 지난 100년 동안 비행 기술만 발전시킨 것이 아니라, 사고를 줄이기 위한 관리 체계를 함께 발전시켜왔다. 반면 드론은 달랐다. 사람을 태우지 않는다는 이유로 상대적으로 가벼운 안전 체계 위에서 빠르게 성장할 수 있었다. 누군가는 상자를 열고 배터리를 끼운 뒤 바로 하늘에 띄웠고, 산업 현장에서도 운용자가 매뉴얼을 보고 육안으로 점검하는 방식이 오랫동안 당연하게 받아들여졌다. 이 가벼움은 드론 시장을 빠르게 키운 원동력이었다. 동시에 지금의 드론 산업이 마주한 가장 큰 숙제가 되었다. 상황은 바뀌었다. 드론은 더 이상 외진 훈련장이나 제한된 작전 구역 안에서만 날지 않는다. 도심 배송, 의약품 운송, 시설 점검을 위해 드론은 이제 인구 밀집 지역의 상공을 지난다. 문제는 여기서 시작된다. 드론 산업은 빠르게 커졌지만, 그에 맞는 점검과 정비 체계는 충분히 따라오지 못했다. 기체가 작고 가격이 낮다는 이유로, 혹은 사람이 타지 않는다는 이유로, 드론의 상태를 확인하는 일은 여전히 운용자의 경험과 눈에 맡겨지는 경우가 많다. 그러나 드론이 수행하는 임무가 중요해질수록 이 방식은 한계에 부딪힌다. 모터의 미세한 이상, 배터리의 불안정성, 블레이드의 균형 문제, 통신 장치의 오류는 육안으로 쉽게 드러나지 않는다. 하지만 이런 작은 이상이 비행 중에는 큰 사고로 이어질 수 있다. 드론 산업의 본질은 이제 '날 수 있는가'에서 '안전하게 반복 운용할 수 있는가'로 이동하고 있다. 기술적으로 비행이 가능하다는 것과 산업적으로 운용 가능하다는 것은 전혀 다른 문제다. 비행은 한 번의 성공으로 증명될 수 있지만 산업은 수천 번의 반복 속에서도 안정성을 유지할 때 비로소 만들어진다. AAM, 즉 미래항공모빌리티 논의도 이 지점에서 다시 볼 필요가 있다. 에어택시가 하늘을 나는 장면은 많은 사람에게 미래처럼 보인다. 그러나 그 미래가 실제 도시의 교통수단이 되려면 더 중요한 질문에 답해야 한다. 그것은 결국 무인기 시절부터 풀지 못한 숙제, 즉 '사람이 타지 않는 기체'를 어떻게 신뢰할 것인가의 문제로 되돌아온다.​ 사람이 타지 않는다는 전제로 만들어진 기체에, 100년의 항공 정비 표준을 어떻게 이식할 것인가. 매뉴얼만 두꺼워진다고 해결될 문제는 아니다. 드론은 유인 항공기처럼 한 대가 천천히 이/착륙하는 기체가 아니라, 수십 수백 대가 짧은 주기로 운용되는 기체다. 사람이 일일이 점검할 수 있는 규모를 한참 벗어나 있다. 그래서 드론 산업의 정비는 처음부터 자동화된 형태로 설계되어야 한다. 사람의 손이 아닌, 데이터와 AI의 눈으로. 드론의 출발은 표적기였다. 임무가 끝나면 사라져도 되는 훈련 도구에 가까웠다. 그러나 지난 90년 동안 드론은 '맞기 위한 비행체'에서 '사람의 생활권 위를 지나는 비행체'로 이동해왔다. 지금 우리가 만들고 있는 드론은 산업 현장, 전장과 물류망을 잇는 인프라가 되어가고 있다. 문제는 더 이상 기체 한 대의 손실이 아니다. 드론의 실패는 사람과 도시, 그리고 산업 전체의 리스크가 된다. 이제 필요한 것은 그 변화에 걸맞은 안전 체계다. 더 오래 날고, 더 멀리 가고, 더 많은 임무를 수행하는 것만으로는 충분하지 않다. 산업으로서의 드론은 결국 얼마나 안전하게 관리되고, 얼마나 신뢰할 수 있게 운용되는가로 평가받게 될 것이다. 항공 산업이 1세기에 걸쳐 가르쳐준 교훈이다. <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/ddJZeWu221oPtCM0G0Ix4Ss6A5jY.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="위플로 김의정 대표1" data-file-size="2037478" data-origin="," origin-size="3609,5411" style=""></figure></div>​ 김의정 위플로 대표이사는 유도비행시스템과 자율주행 센서 설계를 연구해온 미래 모빌리티 기술 전문가다. KAIST에서 정보통신공학 박사 학위를 받았고, LG전자 CTO 스마트카 연구소와 한화시스템 미래기술랩 UAM Part에서 자율주행·미래항공모빌리티 기술을 연구했다. 2022년 한화시스템 사내벤처로 위플로를 창업해, 드론과 AAM이 안전하게 운용될 수 있는 예지정비 AI 플랫폼을 개발하고 있다.​​​​

The drone started with an anti-aircraft target. How far are we in 90 years When you look up the word "drone" in a dictionary, the meaning of "beol" comes first. The little insect buzzing around. It is an etymology that does not match the high-tech unmanned aerial vehicles we think of today. But this awkward name unexpectedly clearly shows the starting point of the drone industry. In January 1935, British aircraft manufacturer de Havilland first launched a radio-controlled unmanned aerial vehicle named Queen Bee, or Queen Bee. The aircraft, introduced and operated by the Royal Air Force and Navy, was a target for anti-aircraft gunners' firing drills. And that year, the U.S. Navy admiral, who observed the demonstration, returned home and ordered the development of the U.S. version, giving it the name "Drone" as an homage to the British name. It meant moving along the pilot, like a bee following a queen bee. As World War II began in earnest, the Allies had a troubling problem. How to train anti-aircraft gunners who will shoot down fast-flying enemy aircraft. It was not possible to fly an actual aircraft and use it as a target, and the suspended target was insufficient to acquire a sense of practice. So it was an unmanned aerial vehicle that appeared. A vehicle designed as a consumable, flying in the sky without carrying a person, and having no casualties even if it is shot down. That was the drone's departure. In other words, the drone's first job was as an 'aircraft to hit'. There is a reason to remember this starting point. This is because this 'DNA' remains deep in the industry even now, when drones have expanded their scope to reconnaissance, bombing, delivery, filming, agriculture, and surveying over 90 years. It's the premise that 'no people ride' and it's a 'different standard for safety' built on that premise. A manned aircraft goes through a number of procedures to fly in the sky. Everything is tightly linked to hundreds of pages of maintenance manuals, set inspection cycles, qualified technicians, and history tracking of certified parts. The reason is that pilots and dozens of passengers' lives are at stake. So the aviation industry has not only developed flight technology over the past 100 years, but has also developed a management system to reduce accidents. On the other hand, drones were different. It was able to grow quickly on a relatively light safety system because it did not pick up people. Someone opened the box and put the battery in the sky immediately, and even at industrial sites, it has long been taken for granted that the operator looks at the manual and checks it with the naked eye. This lightness was the driving force behind the rapid growth of the drone market. At the same time, it has become the biggest homework facing the current drone industry. The situation has changed. Drones no longer fly within remote training grounds or limited operational areas. For urban delivery, drug transport, and facility inspections, drones now fly over populated areas. That's where the problem begins. The drone industry has grown rapidly, but the appropriate inspection and maintenance system has not been sufficiently followed. Because the aircraft is small and the price is low, or because it is not human, it is still left to the operator's experience and eyes to check the condition of the drone. However, as the mission performed by drones becomes more important, this method faces limitations. Fine motor abnormalities, battery instability, blade balance problems, and errors in communication devices are not easily visible to the naked eye. However, this small abnormality can lead to a big accident during flight. The essence of the drone industry is now shifting from 'can it fly' to 'can it be safely repeatedly operated'. It is a completely different matter between being able to fly technically and being able to operate industrially. Flights can be proven in one success, but industries are made only when they remain stable in the midst of thousands of iterations. The discussion of AAM, or future aviation mobility, also needs to be viewed again at this point. The scene of an air taxi flying in the sky looks like the future to many people. But if that future is to become a real city's mode of transportation, more important questions must be answered. It eventually comes back to a task that has not been solved since the drone days, that is, how to trust 'aircraft that does not ride by humans'. How to transplant a 100-year aviation maintenance standard into an aircraft made on the premise that it is not human. It is not a problem that can be solved only by thickening the manual. A drone is not a aircraft in which one slowly takes off/land like a manned aircraft, but dozens and hundreds of them operate in short cycles. It is far beyond the scale of human inspection. Therefore, the maintenance of the drone industry should be designed in an automated form from the beginning. Not with human hands, but with the eyes of data and AI. The drone's departure was a target plane. It was more like a training tool that could disappear when the mission was over. However, for the past 90 years, drones have moved from 'aircrafts to hit' to 'aircrafts passing over human living areas'. The drones we are making now are becoming infrastructure connecting industrial sites, battlefields, and logistics networks. The problem is no longer the loss of a gas. The failure of drones poses a risk to people, cities, and industries as a whole. What is needed now is a safety system worthy of the change. Flying longer, going further, and carrying out more missions is not enough. Drones as an industry will eventually be evaluated for how safely they are managed and how reliable they are operated. This is a lesson that the aviation industry has taught over a century. <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/ddJZeWu221oPtCM0G0Ix4Ss6A5jY.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="위플로 김의정 대표1" data-file-size="2037478" data-origin="," origin-size="3609,5411" style=""></figure></div>​ Yeejung Kim, CEO of WEFLO, is a future mobility technology expert who has been studying the design of guided flight systems and autonomous sensors. He received a doctorate in information and communication engineering from KAIST, and studied autonomous driving and future aviation mobility technologies at LG Electronics' CTO Smart Car Research Institute and Hanwha System Future Technology Lab UAM Part. WEFLO was founded as an in-house venture of Hanwha System in 2022 and is developing a predictive maintenance AI platform that allows drones and AAM to operate safely.

[김의정의 에어 인사이트] ‘수벌’에서 '미래항공'까지…드론 산업이 넘어야 할 과제

<div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure><img src="https://weflo.ai/resources/article/AI51kg1UyNTouf6eC0m2N02cyGvV.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="," data-align="none" data-percentage="auto,auto" data-file-name="직무인터뷰_김영원_2" data-file-size="329071" data-origin="," origin-size="2362,1771" style=""></figure></div> EP 1. "미사일을 꿈꾸던 공군병이 드론 진단 기술을 만들기까지" Q. 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 위플로에서 CTO를 맡고 있는 김영원입니다. 미사일, 발사체, 드론 같은 항공우주 분야의 유도 제어를 전공했고, "시스템을 어떻게 안전하고 신뢰 있게 만들 것인가"라는 질문을 중심에 두고 일해온 사람입니다. 연구를 할 때도, 산업 현장에서 프로젝트를 할 때도 결국 중요했던 건 기술 그 자체보다 그 기술이 운영 환경에서 얼마나 안정적으로 동작하느냐였습니다. 특히 비행하는 시스템은 작은 이상도 큰 리스크로 이어질 수 있기 때문에, 실제 데이터와 기술의 적용 가능성을 함께 보는 엔지니어가 되려고 했습니다. 지금 위플로에서도 비슷한 문제를 풀고 있습니다. 단순히 좋은 알고리즘을 만드는 게 아니라, 실제 현장에서 비행체를 더 안전하게 운영할 수 있게 하는 기술, 안전을 반복 가능하고 유지 관리할 수 있게 만드는 진단 체계를 만드는 데 집중하고 있습니다. Q. 항공우주 분야에 관심을 갖게 된 계기가 있나요? 고등학교 때는 로봇을 하고 싶었습니다. 그래서 대학에서 기계공학과 제어공학을 복수전공했습니다. 그런데 방향이 바뀐 건 군대에서였습니다. 공군에서 휴대용 지대공 유도탄 운용병으로 복무했던 2008년에 프랑스제 무기 체계를 사용하고 있었습니다. 마침 그 무렵 국산화된'신궁'이 나오는 걸 보면서, 우리나라가 분단 국가인데 이런 분야에 기여하고 싶다는 생각이 들었습니다. 그때부터 미사일을 본격적으로 공부하고 싶어졌습니다. 제대 후 제어공학을 깊이 파고, 대학원에서 유도 제어로 방향을 잡았습니다. 석사 후 한화에서 산업체 경험을 쌓고, 다시 박사과정에 들어갔습니다. 항공우주 분야는 석사만으로는 아쉬운 부분이 많았거든요. 경력을 쌓으며 천천히 배우는 것보다, 집중해서 공부하고 적용하는 게 더 낫겠다고 판단했습니다. Q. 한화 연구소에 계시다가 위플로 공동창업에 합류하셨는데, 그 결정의 계기가 궁금합니다. 사실 원래 창업에 뜻이 있었던 건 아니에요.미사일과 발사체 쪽에 꿈이 있었으니까요. 대표님과는 한화에서 같은 팀이었어요.같이 공부도 하고 교류하면서 연이 이어졌는데,대표님이 창업을 하겠다고 했을 때 그 기술에 공감이 됐습니다. 미사일이나 발사체보다 드론이나 AAM 쪽의 안전 문제는 아직 관심을 충분히 못 받고 있다고 느꼈거든요. 특히 AAM은 사람이 타는 시스템이기 때문에 안전이 훨씬 중요하고, 규제와도 많이 엮여 있어서 어려운 문제라고 생각했습니다. 그런데 안전이라는 게 결국 제어와 밀접한 관계가 있다 보니, 제가 해온 것들을 적용하면 풀어볼 수 있겠다는 확신이 들어서 함께하게 됐습니다. <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 100%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/sz26jzM0ooEtx511S2QlnD0qxqUl.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="100%,auto" data-align="none" data-percentage="100%,auto" data-file-name="김영원 CTO 인터뷰이미지_10" data-file-size="830436" data-origin="," origin-size="2362,1772" style="width: 100%; height: auto;"></figure></div> Q. 위플로에 대해 소개 부탁드립니다. 위플로는 비행하는 시스템을 더 안전하게, 더 자유롭게 만들고 싶은 회사예요.지금 개발되고 있는 AAM들이 시간이 오래 걸리는 이유도 결국 안전 때문이거든요. 안전을 생각하지 않았으면 훨씬 빨리 개발됐을 겁니다. 사람이 타니까 안전이 최우선 순위이고, 위플로는 그 안전을 확보해줌으로써 더 자유롭고 안전하게 운행될 수 있는 세상을 목표로 하고 있습니다. Q. 기술적으로 조금 더 구체적으로 설명해주신다면요? 저희의 가장 큰 특색은 비접촉 방식으로 구동부를 검사한다는 겁니다.기존 항공기 검사 시스템은 구동부 검사가 어렵습니다. 구동부를 검사하려면 실제로 작동을 시켜야 하는데, 엔진 같은 건 껐다 켰다 하기도 힘들고, 기존 프로세스에 그런 절차 자체가 없었거든요. 드론을 날릴 때마다 눈으로 보고 시동 걸리면 비행하는 거였지, 체계적으로 체크하는 건 없었습니다. 저희는 그걸 하려는 거예요. 그런데 움직이는 물체에 센서를 붙이는 건 현실적으로 어렵습니다. 회전하고 있는 부품에 뭘 붙이면 선이 꼬이거나 원심력에 날아갈 수도 있고, 오히려 사고 위험이 생기죠. 그래서 자연스럽게 비접촉 센서라는 방향이 나온 겁니다. 물론 접촉 센서가 훨씬 편하고 정확할 수 있습니다. 진동 센서를 기체에 직접 붙이면 외부 노이즈에 강하거든요. 반면 비접촉 센서, 예를 들어 소리 센서는 마이크와 같은 원리라서 외부 소음이 다 들어옵니다. 그 노이즈 안에서 중요한 피처를 잘 뽑아내는 게 저희의 기술력입니다. <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 100%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/Ebuf0212oVGZrL6J0IFWu5pk1uzY.jpg" alt="" data-rotate="0" data-proportion="true" data-percentage="100%,auto" data-size="100%,auto" data-align="none" data-file-name="김영원 CTO 인터뷰이미지_9" data-file-size="872502" data-origin="100%,auto" origin-size="2362,1772" style="width: 100%; height: auto;"></figure></div> Q. 센서로 데이터를 모은 뒤 진단은 어떻게 이루어지나요? 진단에는 크게 두 가지 레이어가 있습니다. 첫째는 정량화하기 쉬운 영역입니다. 모터가 아예 안 도는 건 '고장'이고, 조금 느리게 도는 건 '이상'이에요. 그런데 이 '이상'의 기준을 잡는 게 굉장히 어렵습니다. 자동차는 바퀴 한쪽에 이상이 있어도 운행하는 데 크게 문제없지만, 항공 쪽은 그 이상의 레벨에 따라 전체 시스템이 추락으로 이어질 수 있거든요. 가장 좋은 건 기체 제작사에서 데이터를 받아서 기준을 잡는 거지만, 그게 어려운 경우에는 시뮬레이션과 통계적 방법으로 기체마다 다르게 기준을 설정합니다. 이 기준을 정확하게 잡아주는 것 자체가 저희의 기술력입니다. 둘째는 패턴으로만 나타나는 영역입니다. 예를 들어 모터 내부에 저항이 생겼다거나 단선·단락이 발생한 경우, 이건 RPM이 떨어졌다처럼 눈에 보이는 게 아니라 데이터 패턴으로만 드러납니다. 거기에 외부 환경 노이즈까지 더해지면 사람이 판단하기 정말 어렵습니다. 옛날에 장인들이 소리를 듣고 이상을 감지했던 것처럼, 그 장인의 노하우를 AI에 녹여냈다고 보시면 됩니다. Q. 드론 자체에도 센서가 있는데 위플로가 외부에서 따로 보는 이유가 뭔가요? 드론 내부 센서는 자기 자세를 유지하기 위해 있는 거지, 건강 상태를 체크하기 위한 게 아닙니다. 예를 하나 들어볼게요. 요즘 소형 드론이 작은 크기에도 비행할 수 있게 된 핵심 기술 중 하나가 '센서리스 BLDC 모터'예요. 원래 모터를 돌리려면 어떻게 돌고 있는지 측정하는 센서가 필요한데, 그 센서 없이도 추정만으로 동작 하는 기술이 개발된 거죠. 그런데 '추정'이기 때문에 실제 계측보다 정확도가 떨어집니다. 저희는 외부에서 실제 계측을 하는 거예요. 또 다른 예로, 모터는 도는데 프로펠러는 안 도는 상황이 있을 수 있거든요. 기체 내부 센서로는 속도를 더 올려봐야 알 수 있어요. 한쪽이 안 돌면 기울어지고, 제어 시스템이 반대쪽에 더 힘을 주는데 프로펠러가 안 달려 있으니 결국 뒤집어지죠. 저희는 자체 개발한 센서로 모터 회전 속도와 프로펠러 자체 회전 속도를 측정하니까 둘 사이의 차이를 바로 알 수 있습니다. 슬립이 나는지, 방향이 맞는지 등 기체 내부 센서로는 절대 볼 수 없는 것들을 측정할 수 있습니다. <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 100%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/62PG1r1Q5q2c0hGmjvPwanQfg0DR.jpg" alt="" data-rotate="0" data-proportion="true" data-percentage="100%,auto" data-size="100%,auto" data-align="none" data-file-name="김영원 CTO 인터뷰이미지_11" data-file-size="1070149" data-origin="100%,auto" origin-size="2362,1772" style="width: 100%; height: auto;"></figure></div> Q. 앞으로 위플로의 기술은 어디까지 확장될 수 있을까요? 단기적으로는 인증과 연결하는 겁니다. 지금 드론이 많은 조건에서 비행 전에 비행 승인이라는 걸 받아야 하는데, 이게 행정적으로도 어렵고 매번 내기도 힘들어요. 저희 진단 패드를 통해서 기체 상태를 확인하고, 등록된 기준과 비교해서 "이 건강 상태면 비행해도 괜찮다"고 자동으로 허가가 나오는 시스템까지 가는 것이 하나의 마일스톤입니다. 더 길게 보면, 예지정비입니다. 드론이 전 산업에서 쓰이게 되면 10만 대 정도가 매일 비행하는 시대가 올 텐데, 그때 10만 대의 수명 주기 예측이나 재고 관리가 엄청 중요해지거든요. 모터가 언제 고장 날지, 배터리를 언제 교체해야 할지를 저희 센서 데이터로 예측해서 전체 정비 체계를 자동화하는 시스템을 꿈꾸고 있습니다. 그리고 진단 영역뿐 아니라 생산 라인에서의 품질 관리, 운영 단계의 점검 자동화까지, 결국 드론이라는 시스템이 무인으로 운영되려면 사람이 해야 했던 모든 점검이 자동화돼야 하거든요. 그 전체를 만드는 게 궁극적인 목표입니다. Q. 이 기술이 궁극적으로 어떤 세상을 만들 수 있다고 보시나요? 드론이든, AAM이든, 넓게는 다양한 모빌리티 시스템이 촘촘하게 운영되는 시대가 올 겁니다. 그때의 경쟁력은 "비행하느냐, 몇 명 태우느냐"가 아니라 "얼마나 안전하고 지속적으로 운영할 수 있느냐"가 될 거예요. 그 관점에서 저희 진단 기술은 보조 기능이 아니라 인프라에 가깝습니다. 기체 상태를 빠르고 정확하게 파악해서 운영 효율을 올려주고, 이걸 기반으로 정비 체계가 고도화되고, 산업 전체의 신뢰도가 올라가는 거죠. 추상적으로 말하면, 비행체가 스스로 상태를 설명할 수 있는 세상에 가까워지는 겁니다. 우리가 아플 때 직접 말하는 게 아니라 의사가 진단하거나 스마트워치가 알려주듯이요. 위플로는 비행체를 위한 그 기반을 다지는 일을 하고 있고, 지금은 드론에서 시작했지만 AAM, 전기차 등 더 넓은 전기 모빌리티 영역으로 확장해 나가려고 합니다. 다음 편에서는 CTO로서의 역할 정의, 위플로 기술팀 문화, 가장 보람찼던 프로젝트와 실패 경험, 그리고 10년 후의 비전까지 — 김영원 CTO의 '일하는 방식'에 대해 이야기합니다.​ ​

<div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/A5eEt0ceV6CrgeL2B0YJ2KcQV11P.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="100%," data-align="none" data-percentage="100," data-file-name="직무인터뷰_김영원_1" data-file-size="319298" data-origin="," origin-size="2362,1771" style="width: 100%;"><figcaption><div style="text-align: center">&nbsp; Interview with Kim Young-won of WEFLO CTO</div></figcaption></figure></div>​"The Air Force soldier who dreamed of a missile made a drone diagnostic technology." Q. Please introduce yourself. Hello, I'm Young Won Kim, who is in charge of CTO at WEFLO. He majored in guided control in aerospace fields such as missiles, projectiles, and drones, I've been working around the question of "how to make the system safe and reliable." When you do research, when you're working on projects in industrial sites, what's important is not technology itself It was how reliably the technology worked in the operating environment. In particular, flying systems can lead to large risks, even small abnormalities, I was going to be an engineer who looked at real data and the applicability of technology together. I'm solving a similar problem on the WEFLO right now. It's not just a good algorithm, it's a technology that makes the vehicle safer to operate in the real worldWe are focused on creating a diagnostic system that makes the pancreas repeatable and maintainable. Q. What made you interested in aerospace? When I was in high school, I wanted to do a robot. So I double majored in mechanical engineering and control engineering in university. But it was in the military that changed direction. I was using a French-made weapon system in 2008 when I served as a portable surface-to-air guided missile operator in the Air Force. Just around that time, watching the localized "Singu" come out, I wanted to contribute to this field when our country is a divided country. Since then, I have wanted to study missiles in earnest. After being discharged from the military, I dug deep in control engineering and oriented myself to induction control in graduate school. After my master's degree, I gained experience in the industry at Hanwha and went back to my Ph.D. program. In the aerospace field, a master's degree alone had a lot to be desired. GyeongI decided that it would be better to concentrate on studying and applying it than to learn slowly while building up skills. Q. You were at Hanwha Research Institute and joined WEFLO's co-startup,&nbsp;I'm curious about the reason for that decision. Actually, I didn't mean to start a business.I had a dream about missiles and projectiles. I was on the same team with the CEO in Hanwha.We studied and interacted together, and we connected,When the CEO said he would start a business, I sympathized with the technology. I felt that the safety issues of drones and AAM were not receiving enough attention yet rather than missiles and projectiles. Safety is much more important, especially since AAM is a human ride system, I thought it was a difficult problem because it was also intertwined with regulations. However, safety is closely related to control, I was confident that I would be able to solve it by applying what I've been doing, so I joined. <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/sz26jzM0ooEtx511S2QlnD0qxqUl.jpg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="100%,auto" data-align="none" data-percentage="100%,auto" data-file-name="김영원 CTO 인터뷰이미지_10" data-file-size="830436" data-origin="," origin-size="2362,1772" style="width: 100%; height: auto;"></figure></div> Q. Please introduce us to WEFLO. WEFLO is a company that wants to make flying systems safer and freer.The reason why the AAMs being developed now take a long time is because of safety. It would have been developed much faster if we hadn't considered safety. Safety is the top priority because people ride, and by securing that safety with WEFLO.We aim for a world where we can run freer and safer. Q. Could you explain it in more detail technically? Our biggest feature is that we inspect the drive in a contactless manner.The existing aircraft inspection system is difficult to inspect the driving part. To inspect the drive, you have to actually operate it, but it's hard to turn the engine on and off, There was no such procedure itself in the existing process. Whenever I flew a drone, I saw it with my eyes and flew when it started, but there was no systematic check. That's what we're trying to do. However, it is practically difficult to attach sensors to moving objects. If you attach something to a rotating part, it can twist the line or fly to centrifugal force, but it creates a risk of an accident. That's why the direction of contactless sensors naturally came out. Of course, contact sensors can be much more comfortable and accurate. If you attach the vibration sensor directly to the gas, it is resistant to external noise. On the other hand, non-contact sensors, for example, sound sensors, are the same principle as microphones, so all external noise comes in. Our technology is to extract important features well within the noise. <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/Ebuf0212oVGZrL6J0IFWu5pk1uzY.jpg" alt="" data-rotate="0" data-proportion="true" data-percentage="100%,auto" data-size="100%,auto" data-align="none" data-file-name="김영원 CTO 인터뷰이미지_9" data-file-size="872502" data-origin="100%,auto" origin-size="2362,1772" style="width: 100%; height: auto;"></figure></div> Q. How is the diagnosis done after collecting data with sensors? There are two main layers of diagnosis. The first is an area that is easy to quantify. It's "fault" when the motor doesn't run at all, and it's "abnormal" when it's running a little slowerBut it's very difficult to set the standard for this 'ideal'. Cars have no problem driving even if there is an abnormality on one side of the wheel, On the aviation side, depending on the level above that, the entire system can lead to a crash. The best thing is to get the data from the aircraft manufacturer and set the standard, If that is difficult, we set different criteria for each gas by simulation and statistical methods. It is our technology that sets this standard accurately. The second is the area that appears only as a pattern. For example, if there is a resistance inside the motor or an open circuit or short circuit, This one is out of RPMLike this, it's not visible, but only data patterns. If you add external environmental noise, it's really hard for humans to judge. Just as craftsmen heard sounds and sensed abnormalities in the past, it can be said that the craftsman's know-how was melted into AI. Q. The drone itself also has a sensor, so why does WEFLO see it from the outside? The drone's internal sensors are for maintaining your posture, not for checking your health. Let me give you an example. One of the key technologies that allow small drones to fly even on a small scale these days is the 'senseless BLDC motor'. Originally, to turn the motor, you need a sensor that measures how it rotates, A technology that operates only by estimation without that sensor was developed. However, because it is an 'estimation', it is less accurate than the actual measurement. We do actual measurements from the outside. As another example, there may be a situation where the motor rotates, but the propeller does not. With the gas internal sensor, you need to increase the speed more to know. If one side doesn't turn, it tilts, and the control system gives more force to the other side, but the propeller is not attached, so it eventually turns over. We measure the motor rotation speed and the propeller's own rotation speed with our own sensor, so you can see the difference between the two right away. You can measure things that can never be seen by an internal gas sensor, such as whether it slips or is in the right direction. <div class="se-component se-image-container __se__float-none"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/62PG1r1Q5q2c0hGmjvPwanQfg0DR.jpg" alt="" data-rotate="0" data-proportion="true" data-percentage="100%,auto" data-size="100%,auto" data-align="none" data-file-name="김영원 CTO 인터뷰이미지_11" data-file-size="1070149" data-origin="100%,auto" origin-size="2362,1772" style="width: 100%; height: auto;"></figure></div> Q. How far can WEFLO's technology extend in the future? In the short term, it's linked to authentication. Drones need to be approved for flight before flying under a lot of conditions, It's administratively difficult and it's hard to make a bet every time. Check the gas condition through our diagnostic pad, Compared to the registered criteria, "If you're in this health condition, it's okay to fly." One milestone is to get to the system where permission is automatically issued. If you look at it longer, it's foresight maintenance. If drones are used in all industries, about 100,000 will fly every day, At that time, predicting the life cycle of 100,000 units or managing inventory becomes very important. I don't know when the motor will fail and when to replace the battery We are dreaming of a system that automates the entire maintenance system by predicting it with our sensor data. And not only in the diagnostic area, but also in the production line, quality management, and automation of operational inspection, In the end, if a drone system is to be operated unattended, all human inspections must be automated. The ultimate goal is to create the whole thing. Q. What kind of world do you think this technology can ultimately create? Whether it's drones or AAM, there will be an era where various mobility systems are operating closely. The competitiveness at that time isn't about flying or how many people you're going to get on It's going to be "how safe and sustainable you can operate." From that point of view, our diagnostic technology is more of an infrastructure than an auxiliary feature. The air condition is quickly and accurately identified to increase operational efficiency, and the maintenance system is advanced based on this, The credibility of the industry as a whole goes up. Abstractly speaking, we're getting closer to a world where the vehicle can explain its own state. We don't speak directly when we're sick, but as a doctor diagnoses it or a smartwatch tells us. WEFLO is working on laying the groundwork for the flying vehicle, It started with drones now, but we are trying to expand into a wider area of electric mobility such as AAM and electric vehicles. In the next installment, we will define our role as CTO, the culture of the Whiplo technical team, the experience of the most rewarding projects and failures, and our vision 10 years from now — I will talk about the 'how to work' of CTO Kim Young Won.​ ​

[직무 인터뷰] 김영원 CTO - EP 1. 미사일을 꿈꾸던 공군병이 드론 진단 기술을 만들기까지

출하 전 검사(EOL), 아직도 작업자가 수동으로 하고 계신가요? 드론 제조사라면 한 번쯤 마주했을 문제입니다. 숙련도에 따라 달라지는 검사 속도, 정성적 판단으로 인한 판정 편차, 쌓이지 않는 데이터. 위플로는 이 문제를 AI 기반 자동 검사 시스템으로 해결했습니다. 📌 국내 드론 제조사 도입 결과 ✔ 사이클 타임 35% 단축 ✔ 검사 처리량 51% 향상 ✔ 불량 검출률 35% → 99.8% ✔ 연간 비용 2,500만 원 절감 (ROI 35%) 아래 카드뉴스에서 도입 배경부터 솔루션, Before/After까지 확인해보세요. 👇 <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/Oy0j02aJQs2BarBzMl20K4prz6sF.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-file-name="7p" data-file-size="530236" data-origin="," origin-size="1024,1024" data-percentage="75," style="width: 100%;"></figure></div> <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/sh2T4ZUjzzG0zN2mQzA02fL6h0IC.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="2p" data-file-size="634190" data-origin="," origin-size="720,720" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/EV02x24260PpH0awpWHRitZiIzke.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="3p" data-file-size="558370" data-origin="," origin-size="1024,1024" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/6OkxM0TDPt02V0VC4wowX2hhta2X.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="4p" data-file-size="787954" data-origin="," origin-size="720,720" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/jtJH02Vx6hM4vKQKs02QX0XcbR2d.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="5p" data-file-size="772210" data-origin="," origin-size="720,720" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/mP6TrnJDyfXZU04Yq2Uv0syqL220.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="6p" data-file-size="554338" data-origin="," origin-size="1024,1024" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/02K0iaY4eX2XLe6SvXxmxUvJy20V.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="7p" data-file-size="530236" data-origin="," origin-size="1024,1024" style="width: 100%;"></figure></div>

Pre-shipment inspection (EOL), is the operator still doing it manually? It's a problem that any drone manufacturer would have encountered at least once. Inspection speed dependent on proficiency, judgment deviation due to qualitative judgment, and non-stacking data. Wiplo solved this problem with an AI-based automatic inspection system. 📌 Results of the introduction of domestic drone manufacturers ✔ Reduce cycle time by 35% ✔ 51% improvement in inspection throughput ✔ Defect detection rate 35% → 99.8% ✔ Save KRW 25 million in annual expenses (35% ROI) Check out the card news below, from deployment background to solutions and before/after. 👇 <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/Oy0j02aJQs2BarBzMl20K4prz6sF.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-file-name="7p" data-file-size="530236" data-origin="," origin-size="1024,1024" data-percentage="75," style="width: 100%;"></figure></div> <div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/sh2T4ZUjzzG0zN2mQzA02fL6h0IC.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="2p" data-file-size="634190" data-origin="," origin-size="720,720" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/EV02x24260PpH0awpWHRitZiIzke.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="3p" data-file-size="558370" data-origin="," origin-size="1024,1024" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/6OkxM0TDPt02V0VC4wowX2hhta2X.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="4p" data-file-size="787954" data-origin="," origin-size="720,720" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/jtJH02Vx6hM4vKQKs02QX0XcbR2d.png" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="5p" data-file-size="772210" data-origin="," origin-size="720,720" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/mP6TrnJDyfXZU04Yq2Uv0syqL220.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="6p" data-file-size="554338" data-origin="," origin-size="1024,1024" style="width: 100%;"></figure></div><div class="se-component se-image-container __se__float-none" style="width: 75%"><figure style="width: 100%;"><img src="https://weflo.ai/resources/article/02K0iaY4eX2XLe6SvXxmxUvJy20V.jpeg" alt="" data-rotate="" data-proportion="true" data-size="75%," data-align="none" data-percentage="75," data-file-name="7p" data-file-size="530236" data-origin="," origin-size="1024,1024" style="width: 100%;"></figure></div>