영상 분석 설계
탐지, 분류, 추적, 구역 분석 등 목적에 맞는 분석 단위와 결과 표현을 정의합니다.

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.
이런 상황이라면
장면에서 필요한 객체, 상태, 움직임을 정의하고 서비스가 사용할 수 있는 데이터로 구조화합니다.
조도, 시야, 가림, 설치 위치와 표본의 편차를 확인하고 수집 및 평가 조건을 정합니다.
이벤트, 집계, 검토 이미지를 다른 시스템과 대시보드, 운영 알림에 필요한 형태로 전달합니다.
탐지, 분류, 추적, 구역 분석 등 목적에 맞는 분석 단위와 결과 표현을 정의합니다.
대표 장면과 예외를 수집하고 라벨 기준, 품질 점검, 데이터 분리 방식을 정리합니다.
현장 조건과 처리 방식에 맞춰 전처리, 추론, 후처리와 결과 저장 흐름을 구성합니다.
분석 결과를 담당자가 확인할 수 있는 화면과 기존 시스템, 데이터 저장 구조에 연결합니다.
카메라 환경, 대상 장면, 필요한 결과와 담당자의 사용 방식을 먼저 맞춥니다.
일반 상황과 어려운 조건을 함께 담은 표본으로 구현 가능성과 한계를 살펴봅니다.
모델 결과를 이벤트, 통계, 검토 항목으로 변환해 기존 업무 화면과 연계합니다.
현장에서 발생한 오탐과 미탐, 환경 변화를 검토해 데이터와 처리 기준을 개선합니다.
구체적인 범위와 산출물은 초기 협의에서 확정합니다.
매장 밖 유동인구와 매장 안 방문객 흐름을 데이터로 파악하는 과제
산업 설비의 화재와 위험상황을 미리 파악해 대응하도록 돕는 과제
반복 빈도, 입력 데이터의 형태, 기대 결과를 확인할 수 있는 기준, 예외 상황과 사람의 판단 지점을 살펴봅니다.
답변 전체 보기: 우리 업무가 AI 도입에 적합한지 어떻게 판단하나요?업무 적합성을 확인하려면 대표성이 있는 표본이 필요하지만, 처음부터 전체 데이터를 제공할 필요는 없습니다.
답변 전체 보기: AI 검증에 실제 업무 데이터를 사용해야 하나요?제한된 업무와 데이터로 모델이 필요한 결과를 만들 수 있는지, 담당자가 결과를 확인하고 수정하기 쉬운지, 시스템 연계에 어떤 제약이 있는지를 확인합니다.
답변 전체 보기: PoC(시범 적용)에서는 무엇을 확인하나요?현재 운영 환경과 개선하고 싶은 업무를 알려주시면, 시작할 범위를 함께 정리하겠습니다.