영상 분석 설계
탐지, 분류, 추적, 구역 분석 등 목적에 맞는 분석 단위와 결과 표현을 정의합니다.
WHY IT MATTERS
카메라와 센서의 원천 데이터를 서비스가 읽는 정보로 바꿉니다.
KPS는 매장 영상 분석, 설비·센서 데이터 기반 위험상황 예측처럼 영상 처리와 데이터 분석 과제를 수행해 왔습니다. 이 경험을 바탕으로 분석 목적과 현장 조건에 맞는 데이터 흐름을 설계합니다. 모델 결과만 보여주는 것이 아니라 수집, 가공, 확인, 서비스 연계까지 하나의 사용 과정으로 구성합니다.
적용 가능성과 성능은 촬영 환경, 데이터 품질, 분석 기준에 따라 달라집니다. 대표 데이터를 활용한 사전 검증으로 목표와 평가 기준을 합의합니다.
START WITH THE PROBLEM
영상과 센서 데이터가 판단으로 이어지지 않을 때
이런 상황이라면
영상은 쌓이지만 업무 정보로 쓰기 어려울 때
장면에서 필요한 객체, 상태, 움직임을 정의하고 서비스가 사용할 수 있는 데이터로 구조화합니다.
현장마다 촬영 조건과 데이터 품질이 다를 때
조도, 시야, 가림, 설치 위치와 표본의 편차를 확인하고 수집 및 평가 조건을 정합니다.
분석 결과를 기존 시스템에 연결해야 할 때
이벤트, 집계, 검토 이미지를 다른 시스템과 대시보드, 운영 알림에 필요한 형태로 전달합니다.
SCOPE OF WORK
분석 설계부터 서비스 연계까지 함께 구성합니다.
학습·검증 데이터 구성
대표 장면과 예외를 수집하고 라벨 기준, 품질 점검, 데이터 분리 방식을 정리합니다.
모델·파이프라인 구현
현장 조건과 처리 방식에 맞춰 전처리, 추론, 후처리와 결과 저장 흐름을 구성합니다.
서비스 화면·시스템 연계
분석 결과를 담당자가 확인할 수 있는 화면과 기존 시스템, 데이터 저장 구조에 연결합니다.
FROM PLAN TO OPERATION
현장 조건을 먼저 확인하고 운영 데이터로 개선합니다.
현장과 목적을 정의합니다
카메라 환경, 대상 장면, 필요한 결과와 담당자의 사용 방식을 먼저 맞춥니다.
대표 데이터로 확인합니다
일반 상황과 어려운 조건을 함께 담은 표본으로 구현 가능성과 한계를 살펴봅니다.
서비스 흐름에 연결합니다
모델 결과를 이벤트, 통계, 검토 항목으로 변환해 기존 업무 화면과 연계합니다.
운영 데이터를 다시 반영합니다
현장에서 발생한 오탐과 미탐, 환경 변화를 검토해 데이터와 처리 기준을 개선합니다.
프로젝트에서 정리할 산출물
- 분석 대상과 현장 조건 정의서
- 데이터 수집·라벨·검증 기준
- 대표 데이터 기반 모델 PoC
- 결과 확인 화면과 시스템 연계
- 운영 모니터링 및 개선 항목
구체적인 범위와 산출물은 초기 협의에서 확정합니다.
TRACK RECORD
관련 수행 경험
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- KPS 역할
- AI 영상 처리로 통행객 추적·실시간 집계, 방문객 자동 인식과 성별·연령대 판별, 구역별 방문 데이터화
- AI 영상 처리
- 객체 추적
- 성별·연령대 판별
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- KPS 역할
- 화재예방·위험상황 예측 AI 설비관리 시스템과 설비제어(PLC) 시스템 개발
- AI 위험 예측
- 설비제어(PLC)
- 설비관리 IoT
LET’S BUILD WHAT’S NEXT
분석하려는 현장과 보유한 영상·데이터를 알려주세요.
현재 운영 환경과 개선하고 싶은 업무를 알려주시면, 시작할 범위를 함께 정리하겠습니다.