머니투데이

AI 소프트웨어 전문기업 딥노이드가 국내 최대 과학문화행사에서 보안 AI 기술 성과를 공개했다. 공항과 정부기관 등 주요 보안시설에 적용된 위해물품 자동판독 솔루션을 앞세워 공공 안전 분야 AI 활용 사례를 알렸다. 딥노이드는 지난 24일부터 26일까지 일산 킨텍스에서 열린 '2026 대한민국 과학축제 in 경기'에서 보안 AI 성과 전시를 마쳤다고 28일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부가 주최하는 국내 최대 규모 과학문화행사다. 딥노이드는 공공 안전 분야 성과 기업으로 참여했다. 국가연구개발사업 성과관 내 NEXT WAVE ZONE에 부스를 마련하고 AI 위해물품 자동판독 솔루션 'SkyMARU DEEP:SECURITY'와 보안요원 교육·평가 프로그램 'DEEP:FENSE'를 선보였다. 'SkyMARU DEEP:SECURITY'는 X-ray 영상을 AI가 분석해 위해물품을 자동으로 판독하는 솔루션이다. 국내 14개 공항과 정부기관, 민간 기업 등 주요 보안시설에 적용됐다. 솔루션은 총기류, 탄약류, 폭발물, 도검류 등 위해물품 20종을 실시간으로 탐지한다.

딥노이드가 일본 최대 의료영상 전시회에 참가해 현지 시장 공략에 나선다. 딥노이드는 오는 17일부터 3일 간 일본 요코하마 파시피코 요코하마에서 열리는 'ITEM 2026'에 참가한다고 14일 밝혔다. ITEM은 일본방사선학회 학술대회의 일환으로 열리는 의료영상 기술 전시회다. 의료영상 장비와 주변기기, AI 기반 의료 솔루션이 대거 소개되는 일본 대표 행사로 꼽힌다. 딥노이드는 이번 전시에서 뇌혈관 질환 진단 보조 AI 솔루션 '딥:뉴로'와 생성형 AI 기반 흉부 X선 판독 소견서 초안 생성 솔루션 'M4CXR'를 시연할 예정이다. 회사는 이를 통해 의료 AI 핵심 기술 경쟁력을 알리고 일본 시장 진출 기반을 다진다는 계획이다. 특히 딥:뉴로는 업그레이드 버전으로 공개된다. 자체 웹 뷰어를 구현했고 새로운 UI·UX를 적용했다. 뇌 질환에 특화한 위험도 항목도 추가했다. 회사는 이를 통해 임상 현장에서 의료진의 의사결정을 더 정밀하게 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 딥노이드는 일본 시장의 성장 가능성에도 주목하고 있다.

의료 AI 기업 딥노이드가 갑상선 세포 디지털 이미지만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측하는 연구 성과를 공개했다. 갑상선암 진단 과정에서 추가 분자검사가 필요한 환자를 가려내는 보조 도구로 AI 활용 가능성을 보여줬다는 평가다. 딥노이드는 가톨릭대학교 의정부성모병원, 성빈센트병원과 공동연구를 진행한 결과 갑상선 세침흡인세포검사(FNA) 디지털 이미지 분석만으로 BRAF 돌연변이 여부를 예측할 수 있는 가능성을 확인했다고 10일 밝혔다. BRAF 돌연변이는 갑상선암의 진단과 예후 예측, 치료 방향 결정에 영향을 주는 주요 유전적 변화다. 기존 FNA 검사는 세포 형태를 확인하는 데는 유용하지만 돌연변이 상태를 직접 확인하기는 어렵다는 한계가 있었다. 딥노이드는 이번 연구를 통해 AI가 판독이 까다로운 갑상선 불확정결절을 더 정교하게 분류하고, 분자검사가 필요한 환자를 선별하는 데 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 일부 불필요한 추가 검사를 줄이는 데도 기여할 수 있다는 것이다. 연구팀은 갑상선 FNA 전체 슬라이드 이미지 263개를 활용해 분석을 진행했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 국내 1세대 의료 인공지능(AI) 전문기업 딥노이드는 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 ‘MedZero-32B’ 개발을 본격화한다고 8일 밝혔다. 첨단 GPU 활용 지원 사업에 선정된데 따른 후속 행보다. 첨단 GPU 활용 지원 사업은 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하며 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 운영하고 있다. 딥노이드는 컨소시엄이 아닌 단독으로 사업에 참여해 H200 GPU 256장(서버 32대)을 온전히 확보했다. 딥노이드는 이를 기반으로 대규모 학습 환경을 구축해 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 'MedZero-32B' 개발을 추진할 방침이다. 'MedZero-32B'는 X-ray, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 아우르는 멀티모달 기반 파운데이션 모델이다. 딥노이드는 한국 의료 데이터를 활용해 국내 의료 현장에 최적화된 한국어·의학 지식 역량과 설명 가능성을 확보함으로써 국내 최초의 멀티모달 기반 의료 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다.

의료 AI 기업 딥노이드가 뇌 연령 추정 인공지능(AI) 연구 논문을 국제 학술지에 게재했다. 딥노이드는 자사 연구팀이 참여한 'SA-AVAE(Sex-Aware Adversarial Variational Autoencoder)' 관련 논문이 국제 학술지 'Internet of Things'에 등재됐다고 17일 밝혔다. 이번 연구는 생물학적 뇌 연령과 실제 나이의 차이를 추정하고, 이를 통해 신경퇴행성 뇌질환을 조기 예측하는 데 초점을 맞췄다. 딥노이드는 이번 논문 게재가 해당 프레임워크의 학술적 우수성과 기술적 혁신성을 국제적으로 인정받은 결과라고 설명했다. 연구의 핵심은 구조적 MRI(sMRI)와 기능적 MRI(fMRI) 데이터를 융합했다는 점이다. 기능적 MRI는 분석 난도가 높아 기존 연구에서 활용이 제한적이었지만, 이번 연구에서는 두 영상 모달리티에 담긴 정보를 정밀하게 분리·통합해 뇌 연령 추정 정확도를 높였다. 딥노이드에 따르면 'SA-AVAE' 프레임워크는 대규모 OpenBHB 데이터셋 검증에서 기존 연구 대비 최첨단 수준의 성능을 달성했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 소프트웨어 전문기업 딥노이드는 오는 18일부터 3일간 일산 킨텍스에서 진행되는 ‘세계 보안 엑스포 2026(SECON 2026)’에 참가한다고 12일 밝혔다. 올해로 25회를 맞은 이 행사는 아시아 최대 규모의 통합 보안 전시회다. 주요 업체들의 물리 보안과 사이버 보안 솔루션이 대거 전시되며, AI·빅데이터 등 IT 환경 변화에 따른 보안 분야 글로벌 트렌드와 신기술·신제품을 경험할 수 있는 정보 교류의 장으로도 꼽힌다. 딥노이드는 이번 전시회에 AI 위해물품 자동판독 솔루션 ‘스카이마루 딥시큐리티(SkyMARU DEEP:SECURITY)’를 선보일 예정이다. 항공, 항만, 여객터미널, 국경 및 민간 기업 등 주요 보안시설에서 높은 정확도로 위해물품을 탐지하는 솔루션이다. 위해물품 20종(총기류, 탄약류, 폭발물, 도검류 등)과 정보보안 위해물품 6종(USB, 외장저장장치 등)의 실시간 탐지가 가능해 효율적인 보안 워크플로우 구축을 돕는다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드는 자사 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NEURO)’를 활용한 뇌동맥류 검출 보조 연구가 ECR 2026(European Congress of Radiology 2026)에서 구연 발표 초록으로 채택됐다고 26일 밝혔다. ECR은 유럽영상의학회(European Society of Radiology)가 주관하는 국제적인 영상의학 학술대회로 오는 3월 4일부터 8일까지 오스트리아 빈에서 열린다. RSNA와 함께 세계 양대 영상의학 학술대회로 손꼽히는 행사로, 전세계 영상의학 전문의와 방사선사, 산업 관계자 등이 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 공유한다. 본 연구는 자기공명혈관조영술(MRA)에서 두개내 동맥류 검출 시 ‘딥뉴로’ 보조판독이 의사의 진단 성능과 판독 효율에 미치는 영향을 평가했다. 연구에는 총 6명의 판독자가 참여했으며 △뇌혈관 전문의 2명 △뇌혈관 전공의 2명 △타 분야 전문의 2명으로 구성됐다.

딥노이드가 뇌동맥류 진단을 돕는 AI 솔루션 '딥뉴로' 연구 성과를 유럽 최대 영상의학 학술대회에서 발표한다. 딥노이드는 '딥뉴로 DEEP:NEURO'를 활용한 뇌동맥류 검출 보조 연구가 ECR 2026 구연 발표 초록으로 채택됐다고 26일 밝혔다. 학회는 오는 3월 4~8일 오스트리아 빈에서 열린다. ECR은 유럽영상의학회가 주관하는 국제 학술대회다. RSNA와 함께 세계 양대 영상의학 행사로 꼽힌다. 전 세계 영상의학 전문의와 방사선사, 산업 관계자가 참여한다. 이번 연구는 자기공명혈관조영술 MRA에서 두개내 동맥류를 검출할 때 AI 보조가 진단 정확도와 판독 시간에 어떤 영향을 주는지 평가했다. 연구에는 뇌혈관 전문의 2명, 뇌혈관 전공의 2명, 타 분야 전문의 2명 등 판독자 총 10명이 참가했다. 참여자들은 먼저 AI 없이 영상을 판독했다. 일정 휴지 기간 이후 동일 영상을 AI 보조를 받아 다시 판독했다. 민감도와 판독 시간을 비교했다. AI 보조 판독 시 두개내 동맥류 검출 민감도가 전반적으로 향상된 것으로 나타났다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 의료 AI 전문기업 딥노이드는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 진행하는 ‘AI반도체 응용실증지원 사업’ 1차년도를 성공적으로 마무리하고, 2차년도 사업으로 생성형 AI 기반 흉부 CT 판독 소견서 생성 솔루션 ‘M4CT’의 개발과 실증에 착수했다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 AI 반도체(NPU)를 활용한 생성형 의료 AI 판독 서비스의 임상적·사업적 가능성을 검증하는 실증 사업이다. 이 중 1차년도엔 딥노이드의 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 판독 소견서 초안 생성 솔루션 ‘M4CXR’과 퓨리오사AI의 2세대 NPU RNGD(레니게이드)를 결합해, 실제 임상 환경에서 솔루션의 안정적인 운영 가능성과 기술적 완성도를 검증하는 데 주력했다. 딥노이드는 1차년도 실증을 통해 상급종합병원을 포함한 실제 임상 현장에서 ‘M4CXR’의 활용 가능성을 확인했다. 임상시험을 완료하고 식약처 인허가를 신청하는 등 연구·실증 단계를 넘어 본격적인 사업화 단계로 진입했다.

AI 소프트웨어 기업 딥노이드가 청년 일경험 지원을 통한 고용노동행정 기여 공로로 고용노동부 장관표창을 받았다. 딥노이드는 지난 27일 서울 대한상공회의소에서 열린 시상식에서 '고용노동부 고용노동행정 유공 장관표창'을 수상했다고 29일 밝혔다. 이번 표창은 고용노동행정 발전에 뚜렷한 공적이 있는 개인이나 기관에 수여된다. 딥노이드는 고용노동부가 추진하는 '미래내일 일경험 지원사업' 참여를 통해 청년 취업 진로 설정과 장기근속 지원에 기여한 점을 높이 평가받았다. 해당 사업을 통해 청년들이 산업 현장에서 실무 경험을 쌓고 진로를 설계할 수 있도록 지원해 왔다는 설명이다. 이번 표창은 '청년 취업진로 및 장기근속 지원' 분야에서의 공로를 공식적으로 인정받은 결과다. 최우식 딥노이드 대표는 "이번 표창은 미래내일 일경험 지원사업을 통해 청년들이 현장에서 경험을 쌓고 진로를 설계할 수 있도록 지원해 온 노력을 평가받은 결과"라며 "앞으로도 AI 기술을 기반으로 청년 인재의 성장과 안정적인 고용 환경 조성에 기여하겠다"고 말했다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 소프트웨어 전문기업 딥노이드는 지난 27일 서울 대한상공회의소에서 ‘고용노동부 고용노동행정 유공 장관표창’을 받았다고 29일 밝혔다. ‘미래내일 일경험 지원사업’의 성과를 인정받은 데 따른 포상이다. 고용노동행정 발전에 뚜렷한 공적이 인정되며 타의 모범이 되는 개인이나 기관에 수여된다. 딥노이드는 ‘청년 취업진로 및 장기근속 지원’ 분야에서 고용노동행정에 기여한 공로를 인정받아 표창을 수상했다. 이날 시상식엔대한상공회의소 조명희 센터장, 권순영 팀장 등이 참석해 수상 기업의 성과를 치하했다. 딥노이드는 지난해 12월에도 인공지능 전문인력 양성 및 인공지능 산업 발전에 기여한 공로를 인정받아 ‘과학기술정보통신부 지능정보화 유공 장관표창’을 수상한 바 있다. 딥노이드 최우식 대표는 “이번 표창은 ‘미래내일 일경험 지원사업’을 통해 청년들이 현장에서 경험을 쌓고 진로를 설계할 수 있도록 지원해온 기업의 노력을 평가해 주신 결과”라며 “앞으로도 AI 기술을 기반으로 청년 인재의 성장과 안정적인 고용 환경 조성에 기여할 것”이라고 말했다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 액셀러레이터 디지털 헬스케어 파트너스(DHP)가 오는 4월 개강하는 'DHP 디지털 헬스케어 아카데미 2026 8기'의 수강생 모집을 시작한다고 26일 밝혔다. DHP 디지털 헬스케어 아카데미는 디지털 헬스케어 분야의 최신 트렌드와 핵심 지식을 전달하는 전문 교육 과정이다. 2020년 시작돼 올해 8기째다. 디지털 헬스케어의 기본 개념부터, 산업 동향, 규제, 현장 사례 등을 다룬다. 7개 기수동안 650여명이 교육을 수강했다. 올해는 생성형 AI(인공지능)와 병원 현장 도입 파트를 집중적으로 보강했다. 산업 트렌드 개요는 최윤섭 DHP 대표와 박경수 KPMG 헬스케어 담당 파트너가 맡는다. 이어 정규환 성균관대 교수(생성형 의료AI), 이형철 서울대병원 헬스케어AI연구원 부원장(한국형 의료LLM), 유승찬 연세대 의대 교수(세브란스병원의 LLM 기반 의무기록작성 서비스), 정세영 분당서울대병원 최고정보책임자(CIO), 구자성 은성의료재단 이사장이 의료 현장의 AI 도입 경험을 소개할 예정이다.