로봇 에듀테크 연구
AI·로봇·IoT 융합 교육을 위한 실습형 콘텐츠, 교육 플랫폼, 프로젝트 기반 학습 프로그램을 연구합니다.
Robotics · AI Infrastructure · EdTech
로봇 교육과
AI 개발 인프라를 연결하는
기술 파트너
이글루는 로봇 기반 에듀테크 연구, IoT 센서, 교육용 로봇, GPU 서버, AI 학습 장비, 산업용 로봇팔까지 공급하는 AI·로봇 전문 솔루션 기업입니다.
AI
개발 인프라 구축
Robot
교육·산업용 장비
IoT
센서·실습 플랫폼
AI Robotics Lab Online
Education to Industry
교육 현장의 실습 장비부터 기업의 AI 학습 서버와 산업 자동화 로봇까지 하나의 공급 체계로 제공합니다.
교육용 로봇
초·중·고·대학 실습 장비
GPU 서버
AI 모델 학습 인프라
IoT 센서
데이터 수집·실험 키트
산업용 로봇팔
제조·물류 자동화 장비
BUSINESS AREA
교육, 연구, 산업 현장을 위한 통합 기술 공급
이글루는 단순 장비 판매가 아니라 교육 커리큘럼, 실습 환경, AI 개발 장비, 로봇 자동화 장비를 함께 설계합니다.
AI 인프라 구축
AI 모델 개발과 실험을 위한 GPU, 워크스테이션, 학습 서버, 스토리지, 네트워크 장비를 제공합니다.
산업용 로봇 공급
제조, 물류, 연구실, 자동화 실증 환경에 적용 가능한 로봇팔과 주변 장비를 공급합니다.
PRODUCT LINEUP
이글루가 제공하는 주요 제품군
교육기관, 연구소, 기업이 바로 도입할 수 있는 AI·로봇 장비 포트폴리오를 구성합니다.
AI Robotics Education Lab
이글루는 단순 장비 판매를 넘어, 학생과 연구자가 실제 데이터를 수집하고 AI 모델을 만들며 로봇을 제어할 수 있는 실습 환경을 설계합니다.
센서 데이터
현장 데이터 수집
AI 학습
GPU 기반 모델 개발
로봇 제어
실습·자동화 연계
프로젝트
PBL 결과물 제작
R&D PROCESS
교육과 연구가 바로 연결되는 개발 프로세스
로봇과 AI를 따로 배우는 방식이 아니라, 센서 데이터부터 모델 학습, 로봇 동작까지 하나의 흐름으로 구성합니다.
1
실습 장비 구성
교육 목표에 맞는 IoT 센서, 로봇, 카메라, 엣지 장비를 선정합니다.
2
AI 개발 환경 구축
GPU 서버, 데이터 저장소, 개발 프레임워크, 실험 환경을 구성합니다.
3
로봇 제어 및 자동화 실습
수집된 데이터를 기반으로 로봇 제어, 비전 인식, 자동화 시나리오를 구현합니다.
4
프로젝트 기반 결과물 제작
학생·연구자·기업 실무자가 실제 서비스 또는 시제품 형태로 결과물을 완성합니다.
WHY IGLOO
장비 판매를 넘어 도입 목적까지 설계합니다
이글루는 교육기관과 기업이 장비를 구매한 뒤 실제로 활용할 수 있도록 실습 시나리오와 운영 환경을 함께 제안합니다.
✓
교육 커리큘럼 연계
장비 도입 후 사용할 수 있는 AI·로봇·IoT 실습 주제를 함께 구성합니다.
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AI 인프라 통합 제안
GPU, 서버, 스토리지, 네트워크까지 AI 개발 환경에 필요한 구성을 제안합니다.
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로봇 실습·산업 적용 확장성
교육용 로봇에서 산업용 로봇팔까지 단계적으로 확장할 수 있습니다.
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기관·기업 맞춤형 패키지
학교, 연구소, 공공기관, 제조기업의 예산과 목적에 맞춰 패키지를 구성합니다.
PRODUCT DETAIL
NVIDIA H200 기반 AI 학습 서버
대규모 생성형 AI, LLM 추론, 딥러닝 학습, HPC 연구를 위한 고성능 GPU 서버 패키지입니다.
적용 분야
LLM 학습·추론, 생성형 AI 서비스 개발, 비전 AI 모델 학습, 과학·공학 시뮬레이션, 연구소 AI 서버 구축에 적합합니다.
이글루 공급 패키지
GPU 서버 본체, 스토리지, 네트워크, 랙 구성, 전원·냉각 검토, AI 개발 환경 세팅까지 고객 환경에 맞춰 제안합니다.
주요 사양
| GPU | NVIDIA H200 Tensor Core GPU |
|---|---|
| 아키텍처 | NVIDIA Hopper Architecture |
| GPU 메모리 | 141GB HBM3e |
| 메모리 대역폭 | 4.8TB/s |
| 권장 용도 | 생성형 AI, LLM, 딥러닝 학습, HPC, 연구용 AI 인프라 |
| 구성 방식 | 단일 GPU 서버, 멀티 GPU 서버, 랙 단위 AI 클러스터 구성 가능 |
도입 상담 시 확인 항목
1
AI 모델 규모
학습·추론 대상 모델 크기, 데이터셋 용량, 동시 사용자 수 확인
2
설치 환경
전원, 냉각, 랙 공간, 네트워크 대역폭, 보안 환경 확인
3
운영 목적
연구용, 교육용, 서비스용, 내부 AI 개발용 여부에 따라 구성 제안
H200 GPU 서버 견적이 필요하신가요?
예산, 설치 공간, 사용 목적에 맞춰 서버·스토리지·네트워크 구성을 제안합니다.