YOLO26 소개: 차세대 비전 AI입니다.
Ultralytics
보도 자료

Ultralytics, 컴퓨터 비전의 경계를 넓히기 위해 3천만 달러 투자 유치

가속화된 Ultralytics YOLO R&D부터 엔터프라이즈 솔루션에 이르기까지, Ultralytics의 최신 3천만 달러 규모 시리즈 A 투자 소식과 향후 계획을 확인해 보십시오.

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Ultralytics, 컴퓨터 비전의 경계를 넓히기 위해 3천만 달러 투자 유치

Ultralytics가 시리즈 A 펀딩으로 3,000만 달러를 유치했다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. 이번 투자 라운드는 Elephant가 주도했으며 SquareOne이 참여했습니다.

이번 투자 유치를 통해 우리는 컴퓨터 비전 여정의 다음 단계를 함께 나아갈 준비가 되었습니다. 시작부터 Ultralytics의 사명은 누구나 고급 비전 AI를 쉽게 이용할 수 있도록 만드는 것이었습니다.

Link to this section오픈 소스 비전 AI 프로젝트에서 세계적인 채택에 이르기까지#

오픈 소스 프로젝트로 시작된 기술은 세계에서 가장 널리 채택된 컴퓨터 비전 모델 제품군인 Ultralytics YOLO로 성장했습니다. 오늘날 YOLO 모델은 200개가 넘는 국가의 모든 산업 분야에서 애플리케이션을 구동하며, 매일 놀랍게도 20억 회 이상 사용되고 있습니다.

이러한 성장은 놀라운 커뮤니티 덕분에 가능했습니다. 우리는 함께 115,000개 이상의 GitHub 스타를 달성했고, 900명 이상의 기여자를 맞이했으며, Ultralytics Python 라이브러리는 1억 1,500만 번 이상 다운로드되었습니다.

실제로 GitHub의 Octoverse 2024 보고서에 따르면, 우리의 오픈 소스 저장소는 가장 많은 신규 기여자를 유치한 전 세계 오픈 소스 및 공개 프로젝트 중 5위를 차지했습니다. 이러한 성과는 Ultralytics가 세계에서 가장 영향력 있는 오픈 소스 프로젝트들과 어깨를 나란히 하고 있으며, Ultralytics YOLO를 둘러싼 전 세계 개발자 커뮤니티의 신뢰와 열정을 증명합니다. 또한 이는 AI가 개방적이고 협력적이며 접근 가능할 때 번창한다는 우리의 핵심 신념을 다시 한번 상기시켜 줍니다.

Link to this sectionUltralytics의 혁신 가속화#

앞으로 이번 투자 라운드를 통해 우리는 더 빠르게 움직이고 혁신을 주도할 것입니다. 우리는 차세대 YOLO 모델에 대한 연구 개발을 가속화하여 더 가볍고 빠르며 정확한 모델을 만들고자 합니다. 한편, 기업들이 Ultralytics YOLO 모델을 자신 있게 배포할 수 있도록 기업용 솔루션 및 지원 팀을 확장하고 있습니다.

당사의 창립자이자 CEO인 Glenn Jocher는 "Ultralytics는 더 빠르고 가벼우며 이전보다 사용하기 쉬운 YOLO 모델을 제공함으로써 Edge AI로 가능한 것의 정의를 다시 내리고 있습니다. 이번 투자는 R&D를 가속화하고 YOLO 기반 애플리케이션 계층 솔루션 생태계를 확장하여 기업과 학생 모두에게 힘을 실어줄 것입니다."라고 강조했습니다.

Link to this section비전 뒤에 숨겨진 AI 팀의 성장#

이 다음 챕터의 중요한 부분은 바로 우리 팀입니다. 매년 5만 명 이상이 Ultralytics에 지원하고 있으며, 전 세계의 유능한 인재들과 함께 팀을 지속적으로 성장시키게 되어 기쁩니다. 연구, 엔지니어링, 시장 진출(go-to-market) 팀을 확장함으로써 우리는 혁신 속도를 높이는 동시에 기업이 Ultralytics YOLO 모델을 성공적으로 운영 환경에 도입할 수 있도록 필요한 지원을 제공할 것입니다.

Link to this sectionUltralytics YOLO Vision 2025 준비#

이번 달 Ultralytics에는 많은 일이 일어나고 있습니다. 최신 투자 라운드 발표와 더불어, 연례 하이브리드 이벤트인 런던의 YOLO Vision 2025 (YV25)를 준비하고 있습니다.

우리는 9월 25일 런던의 The Pelligon에서 AI 커뮤니티를 한자리에 모을 예정이며, YouTube와 Bilibili를 통해 전 세계로 생중계할 것입니다. YV25는 연결과 아이디어를 나누는 장이 될 것입니다.

전 세계의 개발자, 기업인, 연구원들이 참여하여 컴퓨터 비전의 돌파구를 탐구하고, 각자의 개발 내용을 공유하며 서로에게서 배우게 될 것입니다. 흥미로운 기조 연설 세션과 라이브 데모가 준비되어 있으며 네트워킹을 위한 충분한 시간도 마련되어 있습니다.

YV25에 참여하여 비전 AI의 미래를 탐구하고 신제품 출시를 가장 먼저 확인해 보십시오. 런던 현장에 참석하시든 온라인으로 시청하시든, YV25는 컴퓨터 비전 분야를 형성하는 글로벌 대화의 일원이 될 수 있는 기회입니다.

저희 커뮤니티GitHub 저장소에 참여하여 AI에 대해 더 자세히 알아보세요. 솔루션 페이지를 방문하여 소매업의 AI농업의 컴퓨터 비전에 관한 내용을 읽어보십시오. 라이선스 옵션을 확인하고 지금 바로 컴퓨터 비전으로 빌드를 시작해 보세요!

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How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

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Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

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Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

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Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

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Ultralytics Platform이 테스트부터 프로덕션 지원 API까지 컴퓨터 비전 모델 배포에 필요한 모든 것을 어떻게 통합하는지 확인하십시오.
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Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform으로 YOLO 모델 더 빠르게 학습하기

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Deploying computer vision models to any region with Ultralytics Platform

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Ultralytics Platform으로 이미지 주석 작업 간소화하기

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Ultralytics Platform combining five computer vision tools in one

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Ultralytics at Embedded World 2026 showcasing YOLO26 on edge devices

Embedded World 2026에서의 Ultralytics 주요 하이라이트

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Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

Ultralytics Platform을 사용하여 Ultralytics YOLO 모델을 내보내는 방법

Ultralytics Platform을 사용하여 비전 AI 모델을 쉽게 내보내십시오. 몇 번의 클릭만으로 엣지, 모바일 및 클라우드 배포를 위해 모델을 준비하는 방법을 확인해 보십시오.
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Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Ultralytics YOLO26을 활용한 위험한 팔레트 적재 감지

Ultralytics YOLO26을 활용하여 창고 내의 위험한 팔레트 적재를 감지하고 안전 개선, 위험 감소 및 효율적인 운영을 유지하는 방법을 알아보십시오.
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Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform을 이용한 폴리곤 어노테이션 가이드

폴리곤 어노테이션에 대해 알아보고, 이것이 어떻게 정밀한 객체 세그멘테이션을 가능하게 하는지, 그리고 Ultralytics Platform으로 어노테이션을 쉽게 생성하는 방법을 확인하십시오.
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Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

독일 Hannover Messe 2026에서 Ultralytics의 주요 하이라이트

독일에서 열린 Hannover Messe 2026에서 Ultralytics YOLO 모델이 산업용 AI 솔루션을 구동하는 방식을 선보였던 현장을 요약합니다.
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PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

컴퓨터 비전 프로젝트를 위해 PyTorch와 TensorFlow 중 선택하기

컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 PyTorch와 TensorFlow를 비교해 보고, 귀하의 비전 워크플로우에 가장 적합한 프레임워크를 확인하십시오.
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Supervised vs unsupervised learning in computer vision

컴퓨터 비전에서 지도 학습 vs 비지도 학습 탐구

컴퓨터 비전에서 지도 학습과 비지도 학습의 차이를 배우고 데이터와 프로젝트 목표에 맞는 올바른 접근 방식을 선택하는 방법을 알아보십시오.
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Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

평면도 준수 감지를 위한 Ultralytics YOLO26 사용

Ultralytics YOLO26과 같은 비전 AI 모델을 사용하여 제품 오배치를 감지하고 매장 진열대 확인을 자동화하는 평면도 준수 시스템 구축 방법을 알아보십시오.
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Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Ultralytics Platform에서 배포된 컴퓨터 비전 모델 모니터링

Ultralytics Platform을 통해 프로덕션 환경에서 컴퓨터 비전 모델을 모니터링하는 방법을 알아보십시오. 메트릭을 추적하고 문제를 감지하여 안정성을 개선하십시오.
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Camera-based vision inspection system on a production line

AI 전문 지식 없이 카메라 기반 비전 검사 시스템 구축

라벨링부터 배포까지, Ultralytics Platform을 사용하여 AI 전문 지식 없이 카메라 기반 비전 검사 시스템을 구축하는 방법을 알아보십시오.
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Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: 무엇을 사용해야 할까요?

Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8을 비교해 보고 프로젝트에 적합한 컴퓨터 비전 모델을 선택하십시오.
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Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

Ultralytics Platform에서 비전 AI 학습을 위한 클라우드 GPU 선택 방법

데이터셋 크기, 모델 복잡성 및 비용 등의 요소를 바탕으로 Ultralytics Platform에서 컴퓨터 비전 학습을 위한 적절한 클라우드 GPU를 선택하는 방법을 알아보십시오.
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Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

배포를 위한 전용 추론 엔드포인트 vs 공유 추론

공유 추론 대비 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 비전 AI 배포를 위해 Ultralytics Platform에서 전용 추론 엔드포인트를 선택해야 할 시기를 알아보십시오.
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How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Ultralytics Platform이 AI를 사용하여 어노테이션을 자동화하는 방법

Ultralytics Platform이 AI를 사용하여 어떻게 어노테이션을 자동화하고, 대규모 데이터셋을 관리하며, 일관성을 개선하고, 컴퓨터 비전 개발 속도를 높이는지 알아보십시오.
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Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

엣지 AI를 위한 Axelera AI 하드웨어용 Ultralytics YOLO 모델 도입

효율적인 고성능 엣지 AI를 위해 Axelera AI와 협력하여 Ultralytics Python 패키지가 지원하는 새로운 내보내기 통합 기능에 대해 알아보십시오.
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Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform을 이용한 컴퓨터 비전의 스마트 데이터셋 관리

컴퓨터 비전 프로젝트의 더 나은 데이터셋 관리를 위해 Ultralytics Platform을 사용하는 방법을 알아보십시오. 데이터셋을 쉽게 추적, 비교 및 개선할 수 있습니다.
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Reasons why computer vision models fail in production

컴퓨터 비전 모델이 프로덕션에서 실패하는 5가지 이유

데이터 불일치부터 지연 시간까지, 컴퓨터 비전 모델이 프로덕션에서 실패하는 이유를 배우고 팀이 실제 비전 AI 시스템에서 모델 성능을 개선하는 방법을 알아보십시오.
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Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Apple Silicon 칩을 위한 iOS 앱용 최고의 객체 탐지 모델

최고의 객체 탐지 모델로 더 스마트한 iOS 앱을 구축하십시오. iPhone 및 iPad와 같은 iOS 기기에서 빠르고 정확하며 실시간 성능을 제공하는 모델을 확인하십시오.
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Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform이 컴퓨터 비전 모델 배포를 간소화하는 방법

Ultralytics Platform이 테스트부터 프로덕션 지원 API까지 컴퓨터 비전 모델 배포에 필요한 모든 것을 어떻게 통합하는지 확인하십시오.
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Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform으로 YOLO 모델 더 빠르게 학습하기

데이터부터 배포까지의 경로를 가속화하기 위해 구축된 엔드투엔드 환경인 Ultralytics Platform을 사용하여 YOLO 모델을 더 빠르게 학습시키는 방법을 알아보십시오.
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Deploying computer vision models to any region with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform: 모든 지역에 컴퓨터 비전 모델 배포

확장 가능하고 빠르며 유연한 AI 배포를 위한 Ultralytics Platform을 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 모든 지역에 배포하는 방법을 알아보십시오.
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Image annotation editor in the Ultralytics Platform

Ultralytics Platform으로 이미지 주석 작업 간소화하기

Ultralytics Platform을 이용한 이미지 주석 작업에 대해 알아야 할 모든 것과, 데이터셋 라벨링, 주석 관리, 모델용 데이터 준비를 위한 내장 도구들을 살펴보십시오.
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Ultralytics Platform combining five computer vision tools in one

Ultralytics Platform: 다섯 가지 도구, 하나의 컴퓨터 비전 플랫폼

주석 작업, 모델 학습, 테스트 및 배포를 위해 Ultralytics Platform이 어떻게 5가지 도구를 하나의 컴퓨터 비전 플랫폼으로 대체하는지 확인해 보십시오.
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Ultralytics at Embedded World 2026 showcasing YOLO26 on edge devices

Embedded World 2026에서의 Ultralytics 주요 하이라이트

다양한 라이브 데모를 통해 엣지 디바이스에서 실행되는 Ultralytics YOLO26을 선보였던 Embedded World 2026에서의 Ultralytics 활동을 되돌아봅니다.
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