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주식회사 디엑스알

주식회사 디엑스알

디지털 트윈 기반 AI 비전 검사 / AI 로봇제어 솔루션 기업

유통/물류

모빌리티

바이오/의료

전체
서비스/제품
투자 정보
고용 정보
특허 정보
재무 정보
관련 뉴스
기업 정보
사업 분야
유통/물류, 모빌리티, 바이오/의료
활용 기술
AI, 로보틱스, 제조
대표자
김은호 · 남자
설립일
2022.06.02
주소
경기 성남시 수정구 창업로40번길 20 소프트웨어드림센터 A동 B2층 스타트업지원센터 4-2호
총 고용 인원
1명 ~ 10명
휴폐업 정보
해당없음

기업 소개

기존 공정 자동화 솔루션의 Pain Point를 해결하는 디지털 트윈 기반 AI 공정 자동화 솔루션을 제공하고 있는 주식회사 디엑스알입니다.


- 디엑스알 사업 분야 : 제조기업 대상 AI 공정 자동화 솔루션 개발 및 공급

- 주요 사업 아이템 : 디지털 트윈 기반 AI 비전 검사 / AI 로봇제어 솔루션



보유 솔루션의 우수성


- Few Shot Learning 기반 AI 모델 생성 : 기존 Vision 검사 학습 방식은 AI 모델 생성을 위한 데이터의 양을 축소하는 방식인 Few Shot Learning 방식으로 기술적 발전을 달성함. 하지만 여전히 데이터셋 수집 과정에 시간과 비용이 소요되며, 솔루션 도입을 망설이는 가장 큰 원인임. 디엑스알의 Few Shot Learning방식은 가상데이터 방식으로 초기 실제 데이터수집 과정이 필요없어 90% 이상 단축된 AI 모델 생성 시간과 전체 솔루션 적용 시간을 50% 이상 단축하여 기존의 Pain Point를 해결 가능함


- Remote Teaching & AI Robot Control : 기존 티칭 펜던트를 통한 제어 및 전통적인 로봇 제어 방식은 수행 가능한 Task의 범위가 제한적이며 로봇 셋팅에 많은 시간과 비용이 소모됨. 디엑스알의 원격 티칭 및 AI 제어는 수행 가능한 Task의 범위가 확장되며 로봇 셋팅 비용을 50% 이상 감소되며 다품종 생산 공정에 적합한 솔루션임


서비스 / 제품

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AI 비전 검사 솔루션

AI 모델 생성을 위한 사전 데이터셋 구축이 필요없는 AI Vision 검사 솔루션

AI 비전 검사 솔루션 • 가상데이터 생성을 통해 초기 AI 모델을 생성 • 실환경과 유사한 디지털 트윈 환경내 사전 성능 검증 • 검증한 AI 모델을 실제 공정 환경에 원격 업데이트 • 가상데이터와 실제데이터를 융합한 Fusion 데이터셋 기반 AI 모델 성능 향상

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디지털 트윈 기반 AI 로봇 제어 솔루션

협동로봇을 통한 조립, 조립 등 양손 수작업 대체가 가능한 AI 양팔 로봇 제어 솔루션

디지털 트윈 기반 AI 로봇 제어 솔루션 • 실환경과 유사한 디지털 트윈 환경내 사전 성능 검증 • 강화학습을 이용한 양팔 로봇 제어 • 검증한 AI 모델을 실제 공정 환경에 원격 업데이트 • 변화하는 산업환경에 대한 다양한 테스트를 가상환경을 통해 사전검증하여 실제환경에 즉시적용

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디지털 트윈 기반 로봇 원격 교시 솔루션

전문가의 현장 방문이 필요 없는 로봇 원격 교시 솔루션

디지털 트윈 기반 원격 교시 솔루션 • 협동 로봇 주변 환경을 센서 및 AI 모델을 통해 디지털트윈 환경으로 투영하는 기술 • 협동 로봇과 주변 환경을 인지하는 센서와의 동기화를 위한 hand-eye calibration 기술 • 디지털 트윈 내 협동 로봇을 실시간으로 실제 협동 로봇과 연동 및 제어하는 원격 제어 기술 • 대상 공정의 디지털 트윈 기반 원격 교시를 위한 interactive UX/UI 제공

투자 정보
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최종 투자 단계
M&A
누적 투자유치 금액
8,717억
(억원)
일시
투자 단계
투자유치금액
투자사
2022.01.01
M&A
4,558억
비공개
4,558억
2022.01.01
투자기관
비공개
투자단계
M&A
2021.01.01
시리즈 E
181억
비공개
181억
2021.01.01
투자기관
비공개
투자단계
시리즈 E
2020.01.01
시리즈 D
1,639억
비공개
1,639억
2020.01.01
투자기관
비공개
투자단계
시리즈 D
고용 정보
(명)
특허 정보
위한 단말 및 서말 및 버와 그 동작 방법(T AND SERVER FOR PAERMINALYMENT AND PROCESSING METHOD THEREOF)
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 상점 단말은 대상 사용자의 생체 정보 및 상기 대상 사용자로부터 입력되는 주문 정보를 획득하는 수집부, 상점 식별 정보, 상기 주문 정보 및 상기 대상 사용자의 생체 정보를 포함하는 결제 요청을 생성하는 처리부, 상기 대상 사용자의 사용자 단말로 상기 상점 식별 정보를 송신하고, 서버로 상기 결제 요청을 송신하고, 상기 서버로부터 상기 결제 요청에 대응하는 사용자 인증 결과를 수신하는 통신부 및 상기 사용자 인증 결과를 출력하는 출력부를 포함하고, 상기 사용자 인증 결과는 사용자 인증을 위한 비교 대상 선정을 위해 상기 상점 식별 정보를 기준으로 구분하여 생성된 적어도 하나의 타겟 집합에 포함된 적어도 하나의 사용자의 사용자 정보와 상기 대상 사용자의 생체 정보를 이용하여 상기 대상 사용자에 대한 사용자 인증 수행 결과로 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
2022.03.28
결제를 위한 단말 및 말 및 서버와 그 동작 방법(TERMINAL ANENT AND PROCESSIND SERVER FOR PAYMG METHOD THEREOF)
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 상점 단말은 대상 사용자의 생체 정보 및 상기 대상 사용자로부터 입력되는 주문 정보를 획득하는 수집부, 상점 식별 정보, 상기 주문 정보 및 상기 대상 사용자의 생체 정보를 포함하는 결제 요청을 생성하는 처리부, 상기 대상 사용자의 사용자 단말로 상기 상점 식별 정보를 송신하고, 서버로 상기 결제 요청을 송신하고, 상기 서버로부터 상기 결제 요청에 대응하는 사용자 인증 결과를 수신하는 통신부 및 상기 사용자 인증 결과를 출력하는 출력부를 포함하고, 상기 사용자 인증 결과는 사용자 인증을 위한 비교 대상 선정을 위해 상기 상점 식별 정보를 기준으로 구분하여 생성된 적어도 하나의 타겟 집합에 포함된 적어도 하나의 사용자의 사용자 정보와 상기 대상 사용자의 생체 정보를 이용하여 상기 대상 사용자에 대한 사용자 인증 수행 결과로 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
2022.03.28
재무
공공데이터 재무 정보
법인등록번호 기준으로 자동 동기화된 최근 3개년 데이터입니다.
기준일 2023.12.31
손익 (대표)
공공데이터
(억)
구분2021년2022년2023년
매출--5500.0만원
영업이익---1.0억원
당기순이익---1.0억원
재무 (대표)
공공데이터
(억)
구분2021년2022년2023년
자산--5600.0만원
부채--9800.0만원
자본---4200.0만원
  • 최근 3개년 데이터이며, 제공처 데이터 기준에 따라 표시 기간은 달라질 수 있습니다.
  • 연결/별도 구분은 제공처가 내려준 대표 재무제표 값을 우선 사용합니다.
  • 자본은 자산에서 부채를 차감해 계산한 참고 값입니다.
직접 입력 재무 정보
기업 또는 관리자가 입력한 재무 데이터입니다.
손익 (대표)
직접입력
(억)
구분2022년2023년2024년
매출54.9억원95.8억원20.7억원
영업이익22.2억원21.8억원25.1억원
당기순이익68.3억원57.5억원2.6억원
재무 (대표)
직접입력
(억)
구분2022년2023년2024년
자산38.8억원8.9억원55.3억원
부채43.7억원44.2억원89.8억원
자본-4.8억원-35.2억원-34.4억원
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