받아쓰기도, 정리도, 칠판 안의 AI 가.
- GPU 서버 없이칠판에 내장된 NPU 만으로 음성 인식과 언어 모델을 구동합니다.
- 3코어 NPU · 6 TOPSRockchip RK3588 — 신경망 전용 처리 장치 3코어, 최대 6 TOPS(INT8). CPU 8코어 · 메모리 32GB. NPU 가 시스템 메모리를 함께 써서 큰 모델도 올립니다.
- Qwen3-ASR-Edurix · Kanana 1.5-Edurix공개 모델을 그대로 쓰지 않았습니다. 초중고 수업에 맞춰 튜닝한 모델 셋이 칠판 안에서 돕니다 — 음성 인식 17억, 수업 중 언어 모델 21억, 수업 뒤 언어 모델 80억 매개변수.
- 오류율 6.7%실제 생물 수업 녹음 10분의 글자 오류율. 칠판 NPU 에서 측정.
- 1초 안팎수업 내용을 미리 읽어 둔 뒤, 질문을 받고 답을 쓰기 시작하기까지.
- 초중고 수업 2,900여 개 · 160시간국내 대표 언어 모델이 실제 초중고 수업 2,900여 개로 수업을 정리하는 법을, 그 가운데 고른 수업으로 연관 문제 만드는 법을 미리 학습했습니다.
- 초중고 강의 음성 580시간국어·수학·사회·과학·역사, 초중고 1,235개 강의의 음성을 미리 학습해 교과서 용어를 교과서대로 알아듣습니다.
- 수업은 교실 안에칠판형은 선생님의 말과 판서를 칠판 안에서 처리하고 칠판 안에 둡니다. AI 기능과 수업 기록은 로그인한 선생님만 씁니다.
- 칠판형 · 서버형칠판 안에서 처리하는 방식과 더 큰 성능을 내는 서버형을 함께 제공합니다.
- 녹화·송출을 칠판에서 바로수업을 녹화하고 실시간으로 내보냅니다.
기술 사양
| 화면 | 86형 4K(3840×2160) 터치 — ISA-86A·ISA-86AC · 75형 — IEG 7501 |
|---|---|
| 운영체제 | Android 15 |
| 칩 | Rockchip RK3588 |
| CPU | 8코어 — Cortex-A76 ×4 + Cortex-A55 ×4 |
| NPU | 3코어, 최대 6 TOPS(INT8) |
| 메모리 | 32GB (CPU 와 NPU 가 함께 사용) |
| 밝기 | 86형 450cd/m² · 75형 420cd/m² |
| 표면 | 무반사 강화유리 · 옵티컬 본딩(86형) |
| 터치 반응 | 2.0ms 이하 |
| 카메라 | 내장 4K · 4,800만 화소 · PTZ |
| 마이크 | 내장 8개 배열 — 울림 제거 · 소음 억제 · 음원 위치 |
| GPU | ARM Mali-G610 MC4 |
| 저장 공간 | 512GB |
| 크기 | 86형 1960×1170×117mm · 75형 1707×1035×91mm |
| AI 실행 소프트웨어 | RKNN 2.5.0 · RKLLM 1.3.1 |
| 음성 인식 모델 | Qwen3-ASR-Edurix — 초중고 강의 음성으로 튜닝한 교육용 모델 (기반 Qwen3-ASR 1.7B) · NPU |
| 수업 중 언어 모델 | Kanana 1.5-Edurix — 수업 정리·질문 답에 맞춰 튜닝한 교육용 모델 (기반 Kanana-1.5 2.1B) · NPU · 기본 모델 |
| 수업 뒤 언어 모델 | Kanana 1.5-Edurix — 교육용 튜닝 모델 (기반 Kanana-1.5 8B) · NPU |
| 필기 인식 | 한국어 손글씨 인식 — 인식 모델을 처음 한 번 내려받은 뒤 칠판 안 |
| 녹화 | 1920×1080 · 30fps(설정값) · H.264 하드웨어 인코더 |
| 실시간 송출 | WebRTC(WHIP) |
| 대상 모델 | ISA-86A · ISA-86AC · IEG 7501 |
