성공사례

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성공사례

[고객 사례] KT 위즈파크: 슈퍼브에이아이의 AI 혼잡도 분석으로 구현한 스마트 야구장의 미래

국내 최초 AI 스마트 스타디움으로 거듭난 KT 위즈파크! 슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술이 적용된 혼잡도 분석 시스템으로 관중들에게 실시간 혼잡 정보를 제공하고 안전 관리 효율성을 대폭 높였습니다. 기존 CCTV 인프라를 활용한 엣지 컴퓨팅 솔루션으로 야구장 관람 경험을 한 단계 업그레이드한 성공 사례를 소개합니다.

성공사례

[고객 사례] 포천일동막걸리의 고품질 유지를 위한 AI 기반 품질 관리 시스템 도입

포천일동막걸리는 기존 수작업 검수 과정에서 뚜껑 불량, 라벨 불량, 내용물 규격 편차 등의 문제를 완벽하게 잡아내기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 슈퍼브에이아이와 협력해 AI 기반 품질 관리 시스템을 도입하게 됐습니다. 실제 생산라인에 카메라와 센서를 설치하고 실시간 데이터를 AI 모델이 추론해 바로 불량품을 배출하는 통합 솔루션입니다.

성공사례

[고객 사례] 스마트폰을 활용한 충치 진단 AI 모델 3주만에 개발

치과 진료의 정확도와 효율성을 높이는 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 아주대학교 치과병원 김희경 교수는 치과 분야의 원격 의료와 AI의 결합을 모색하며 슈퍼브에이아이와 함께 충치 진단 AI 모델을 개발했습니다. 민감한 의료 데이터의 보안부터 AI 모델 고도화까지 협업 과정을 살펴봅니다.

성공사례

[고객 사례] 전기차 화재 예방을 위한 AI 기반 모니터링 시스템 구축 사례

전기차 화재의 초기대응이 매우 중요함에 따라 연기를 빠르게 감지하고 신속하게 대응하는 시스템 구축이 필수적입니다. 국내 주요 소방 안전 연구기관은 전기차 화재의 특수성을 고려한 AI 기반 화재 감지 시스템을 개발하기 위해 슈퍼브에이아이와 협력했습니다.

성공사례

[고객 사례] 전문 Vision AI 기술로 실현하는 정밀한 식단 관리의 미래

🔍Overview: 새로운 도약을 준비하는 헬스케어 플랫폼 수 십만 명의 월간 활성 사용자를 보유한 국내 주요 헬스케어 플랫폼 기업이 슈퍼브에이아이의 Vision AI를 도입해 더욱 정교한 식단 관리 서비스를 선보이고 있습니다. 약 1,500만 건이 넘는 실제 식단 데이터를 기반으로 한 이번 협업을 통해 AI 기반의 정밀한 식단 관리 시스템을 구축하는 것이

성공사례

[고객 사례] 생성형 AI로 조선소 안전 관리 시스템 고도화 성공

🔍Overview 조선 산업에서 스마트 기술의 도입이 가속화되고 있습니다. 자율운항 선박, 디지털 트윈, 스마트 생산 시스템 등 다양한 분야에서 디지털 혁신이 이뤄지고 있는데요. 특히 작업자 안전 관리 분야에서 AI 기술의 활용이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 글로벌 조선 선도 기업은 세계 최고 수준의 R&D와 엔지니어링 역량을 보유한 기업으로, 안정적인 수주잔고를

성공사례

[고객 사례] 생성형 AI로 보안 시스템의 데이터 수집 시간 90% 단축 성공

🔍Overview 보안 산업에서 AI 기술의 활용이 빠르게 확산되고 있습니다. 24시간 모니터링, 실시간 위협 감지, 지능형 출입 통제 등 다양한 분야에서 AI가 도입되고 있는데요. 특히 CCTV 기반의 지능형 감시 시스템은 보안 산업의 핵심 축으로 자리잡고 있습니다. Markets and Markets의 조사에 따르면 글로벌 AI 기반 보안 시장은 2021년 약 143억 달러에서 2026년

성공사례

[금속·재활용] 폐기물 재활용 산업에서의 AI 활용 사례

🔍핵심 내용 미리 보기 개요: - 현대 사회의 재활용 산업 현황 본론: - 한국에서의 재활용 산업 활용 방법 및 가치 - AI 를 이용한 재활용 사례 & 기대 효과 결론: - 슈퍼브 플랫폼을 활용한 고객 사례 재활용 산업 현황 한국 재활용 산업은 환경 규제 강화와 자원 부족 문제로 최근 몇

프로젝트 사례

[CCTV·보안] 제조 현장 안전을 위한 맞춤형 AI의 신속한 도입과 지속적 고도화 방법

🔍핵심 내용 미리 보기 - 페인포인트 : 중대재해를 대응하는 AI 모델 필요, 오픈소스 AI 모델 활용으로 인한 낮은 성능, 기업 고유의 객체/제품을 이해하지 못하는 AI로 인한 업무 효율성 저하  - 솔루션 : 빠르게 1차 모델(PoC) 생성 후, 슈퍼브 큐레이트를 활용해 AI 모델의 취약점 파악, AI 성능을 보완할 데이터를 슈퍼브 모델로

프로젝트 사례

[농축산업] 농작물 생육 상태를 측정하는 AI : 기존 육안 검수 대비 약 92.4% 증가

- 페인 포인트 : 농작물 생육 모니터링 솔루션 개발을 위한 AI 모델 필요 - Vision AI 활용 : 객체별 익은 정도를 추적하는 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 기존 육안 검수 대비 농작물의 익은 정도의 측정 정확도 약 92.4%, 농작물 생육 변화 추적 자동화 실현 농작물 생육 상태를 측정하는 AI 란? 농작물의

프로젝트 사례

[농축산업] 농장 주행 경로 및 농작물 위치 인식 AI : 인식 정확도 약 97.6 %

- 페인 포인트 : 대규모 농장의 인력관리 및 수확량 증가 한계 - Vision AI 활용 : 농장 주행 가능 경로와 농작물 위치 인식 AI 모델 개발 - 결과 : 농작물 위치 인식 정확도 약 97.6 %, 농작물 자동 수확 기계 솔루션 개발 농장 주행 경로 및 농작물 위치 인식 AI란? 농업 작업 시

프로젝트 사례

[농축산업] 축사 생체정보 분석 데이터 구축 : 비용 31.6% 절감

- 페인 포인트 : 작업자 경험에 의존한 축산 경영의 한계 - Vision AI 활용 : 다양한 항목의 생체정보 및 이상행동 데이터 구축 - 결과 : 축사 관리 비용 약 31.6% 절감, 비접촉식 동물 생체정보 분석 및 축사 관리 효율 극대화 축사 생체정보 분석 데이터 구축이 필요한 이유 축사 생체정보 분석 데이터 구축은

프로젝트 사례

[커머스/엔터테인먼트] 댄서 동작 자동 인식 AI

- 페인 포인트 : 춤 교육 컨텐츠에 AI 도입 계획 - Vision AI 활용 : 댄서별 ID 추적과 동작 자동 인식 AI 알고리즘 개발 - 결과 : 30,000+ 프레임 동작 데이터 구축, 실제동작과 예시동작의 일치 확인하여 원격 춤 교육 실현 댄서 동작 자동 인식 AI 란? 댄서의 춤 동작을 자동으로 감지하고 분류하는

프로젝트 사례

[커머스/엔터테인먼트] 제품 브랜드 및 제품명 자동 검출 AI : 브랜드 인식 정확도 99.2%

- 페인 포인트 : 매장 점유율 확인 및 기존 재고 관리 비용 한계 - Vision AI 활용 : 제품 브랜드 및 제품명 자동 검출 - 결과 : 이미지 상 브랜드 인식 정확도 약 99.2% 달성, 실시간 매장 별 점유율 파악 가능 및 재고 관리 최적화 제품 브랜드 및 제품명 자동 검출 AI

프로젝트 사례

[커머스/엔터테인먼트] 체형 기반 자동 매치 AI : 정확성 93%

- 페인 포인트 : 온라인 매출 상승을 위한 가상 착장 시스템 도입 계획 - Vision AI 활용 : 체형 기반 의류 사이즈를 자동으로 매치하는 AI 모델 개발 - 결과 : 옷 사이즈 연계 정확성 평균 93%, 실제 체형에 기반한 사이즈 추천으로 반품율 하락 체형 기반 자동 매치 AI 란? 의류나 패션 아이템을 구매할

프로젝트 사례

[스포츠] 영상 데이터의 객체 자세 자동 인식 AI: 분석 시간 20.8% 단축

- 페인 포인트 : 선수의 자세 교정 시스템 도입 계획 - Vision AI 활용 : 동영상 데이터의 객체 자세 자동 인식 AI 모델 개발 - 결과 : 코치의 자세 분석 시간 약 20.8% 단축, 기초 자세 코칭 시간 절감에 따른 인건비 감소 효과 영상 데이터의 객체 자세 자동 인식 AI 란? 영상

프로젝트 사례

[물류/유통] 개별 상품 분류 AI : 분류 정확도 93.4%

- 페인 포인트 : 로봇 기능 업그레이드를 위한 개별 물품 인식 필요 - Vision AI 활용 : 대표 상품 카테고리 최대 80종 분류 - 결과 : 상품 분류 정확도 93.4% 이상 달성, 배송목록 재확인, 크기/중량에 따른 포장 및 출하 가능 개별 상품 분류 AI란? 개별 상품 분류 AI는 인공 지능 기술을

프로젝트 사례

[스포츠] 실시간 스포츠 경기 상황 인식 AI : 경기 상황 및 포지션 시점 캐치 정확도 94.6%

- 페인 포인트 : 실시간 경기 상황 인식 시스템 필요 - Vision AI 활용 : 프레임별 공격/수비팀 분류에 따른 경기 상황 분석 - 결과 : 경기 상황 및 포지션 시점 캐치 정확도 94.6%, 분기별 종합 경기 분석 결과 도출 및 선수 평가제도 개선 실시간 스포츠 경기 상황 인식AI 란? 실시간으로 진행되는

프로젝트 사례

[스포츠] 선수별 움직임과 상호작용 인식 AI : 동적 객체 인식률 약 98.2%

- 페인 포인트 : 오심 판정을 줄이기 위한 다양한 방법 모색 - Vision AI 활용 : 선수별 신체 상태 및 행동 모니터링과 상호작용 인식 알고리즘 개발 - 결과 : 선수별 동적 객체 인식률 약 98.2% 달성, 오심 판정률 감소 및 경기 전략 수립 시간 단축 선수별 움직임과 상호작용 인식 AI 란? 스포츠

프로젝트 사례

[의료] 혈액 감염균의 종류 예측하는 AI : 식별 시간 30% 단축

- 페인 포인트 : 혈액 감염균을 찾기 위해 의료진 리소스 하루 이상 투입 - Vision AI 활용 : 균의 종류를 예측하는 AI 분류 알고리즘 구축 - 결과 : 감염균 식별 시간 30% 이상 단축, 신속한 감염균 식별로 진단 보조하여 질병의 진행 제어 혈액 감염균의 종류 예측하는 AI 란? 환자의 혈액 샘플 데이터를 기반으로

프로젝트 사례

[항공/드론/방산] 탐색 불가 지역 실종자 위치 확인 AI

- 페인 포인트 : 어려운 접근성을 가진 지역에서 실종자 탐색 - Vision AI 활용 : 실종자 위치 확인 데이터셋 구축 및 AI 알고리즘 개발 - 결과 : 빠른 시간 내 넓은 지역을 탐색하여 실종자 발견 탐색 불가 지역 실종자 위치 확인 AI 란? 장소나 환경적으로 탐색이 어려운 지역에서 실종자의 위치를 파악하기 위함 입니다.

프로젝트 사례

[의료] 스마트폰 사진을 통한 암 진단AI : 피부암 초기 대응 건수 12.3% 증가

- 페인 포인트 : 점과 구분이 어려워 환자의 병원 조기방문이 어려움 - Vision AI 활용 : 스마트폰 앱으로 사진 찍어 암 가능성 진단 - 결과 : 피부암 초기 대응 건수 12.3% 증가, AI 결과를 참고하여 병원방문 또는 질병의 추적관찰 스마트폰 사진을 통한 암 진단 AI란? 환자의 스마트폰으로 촬영한 사진을 활용하여 암의 가능성을

프로젝트 사례

[의료] 피부 상태(모반, 흑자, 기미 등) 분류 AI : 상담 시간 평균 27.5% 감소

- 페인 포인트 : 개인의 피부 상태 시연 자료 부족 - Vision AI 활용 : 피부 상태(모반, 흑자, 기미 등) 분류 알고리즘 구축 - 결과 : 피부 상담 시간 평균 27.5% 감소, 피부 컨디션 분석하여 맞춤형 피부 시술 제시 보조 피부 상태(모반, 흑자, 기미 등) 분류 AI란? 환자의 피부 이미지를

프로젝트 사례

[항공/드론/방산] 국내 지리 정보 실시간 분석 데이터셋 구축 : 도시 계획 정확성 약 32% 증진

- 페인 포인트 : 한국의 지리 정보 실시간 분석 데이터 필요 - Vision AI 활용 : 이미지 內 하천, 농지, 도로, 주거지 데이터셋 구축 - 결과 : 도시 계획 정확성 약 32% 증진, 도시 계획을 위한 농업/환경보전/주거지역 분류 국내 지리 정보 실시간 분석 데이터셋 구축이 필요한 이유 다양한 분야에서 실시간으로 변화하는

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[항공/드론/방산] 위성 이미지 객체 검출 및 분류 AI : 객체 50만+ 구축

- 페인 포인트 : 위성 데이터의 세부 정보 업데이트 필요 - Vision AI 활용 : 위성 이미지에서 확인된 객체 검출 및 분류 - 결과 : 인공 위성 데이터 1,000장+ 객체 50만+ 구축, 항공기 이착륙, 기상 등 항공 교통 관리 및 효율성 증진 위성 이미지 객체 검출 및 분류 AI란? 위성으로 촬영된 이미지에서