성공사례

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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

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[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

프로젝트 사례

[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

프로젝트 사례

[CCTV/보안] 범죄행동 탐지 AI : 이상행동 탐지율 92.7%

- 페인 포인트 : 사고 사전예방 시스템 도입 필요 - Vision AI 활용 : 범죄행동(쓰러짐, 폭력 등) 탐지 AI 모델 구축 - 결과 : 이미지 內 이상행동 탐지율 92.7% 달성, 이상행동 감지 후 자동 신고하는 AI CCTV로 기능 확장 범죄행동 탐지 AI 란? 공공 장소나 보안 시설에서 범죄 행동을 감지하고 신속하게

프로젝트 사례

[자율주행] 자율주행 영상 데이터 셋의 동일 객체 추적 AI : 객체 인식 정확도 98%

- 페인 포인트 : 자율주행 비디오 데이터셋 상 동일 객체 추적의 어려움 - Vision AI 활용 : 객체별 고유ID 부여 후 객체간 거리 및 움직임 추적 - 결과 : 일관된 객체 인식 정확도 약 98% 달성, 상호 객체의 이벤트 발생 파악 자율주행 영상 데이터 셋의 동일 객체 추적 AI 란? 자율주행 시스템을 개발하기

프로젝트 사례

[자율주행] 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 AI : 운항 중 이벤트 반응률 약 30% 향상

- 페인 포인트 : 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 수요 증가 - Vision AI 활용 : 선박 주행경로 데이터 구축 및 이벤트 자동 인식 - 결과 : 운항 중 이벤트 반응률 약 30% 향상, 경로 내 구조물/장애물/가능 경로를 인식하여 안정성 증대 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 AI 란? 강,

프로젝트 사례

[자율주행] 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI : 객체 인식 및 분류 정확도 95.7%

- 페인 포인트 : 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI 모델 필요 - Vision AI 활용 : 주차장 내 장애물, 유동객체 및 주행가능영역 파악 - 결과 : 객체 인식 및 분류 정확도 약 95.7% 달성, 주차 보조시스템을 적용하여 휴먼에러로 인한 사고 감소 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI란? 차량 입출차

프로젝트 사례

[CCTV/보안] 쇼핑몰 내 고객 행동 패턴 및 유동 인구 파악 AI

- 페인 포인트 : 쇼핑몰 내 고객의 행동 패턴과 유동 인구 파악 - Vision AI 활용 : 매장별 소비자 밀집도 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 5만장 이상 고객 행동 패턴 데이터셋 구축, 고객 이동 패턴 파악 및 매장 트래픽 관리 효율성 증진 고객 행동 패턴 및 유동 인구 파악 AI 란? 상업

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[CCTV/보안] 매대 진열을 위한 고객 소비 패턴 파악 AI : 재고 관리 효율 27% 향상

- 페인 포인트 : 기존 매대 진열 방식의 현황 파악 및 개선 피드백 도출 과정 중 비효율 발생 - Vision AI 활용 : 시간/연령별 등 소비 패턴 파악을 위한 AI 모델 개발 - 결과 : 재고 관리 효율 약 27% 향상, 매출 기준 상품 진열 및 재고관리 효율화 매대 진열을 위한 고객

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[물류/유통] 공항 보안 검색대 물품 자동 검출 AI : 자동 검출율 97%

- 페인 포인트 : 보안 검색대 X-Ray 검사혼잡시 대기시간 지연 - Vision AI 활용 : 위해 물품 677개 검출 데이터셋 및 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 위해 물품 5초 이내 자동 검출율 97%, 공항 검사 시간 단축 및 검사 인력 피로도 감소 공항 보안 검색대 물품 자동 검출 AI란? 공항 보안 검색대에서

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[물류/유통] 물품 규격 분류 AI : 물품 이적재 효율성 21.2% 향상

- 페인 포인트 : 물품의 다양한 규격으로 인한 작업 부하 및 시간 증가 - Vision AI 활용 : 객체의 모양, 크기, 색상 데이터셋 및 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 이적재 효율성 최대 21.2% 향상, 물품의 특징에 따라 자동 분류하여 최단이동경로 이적재 이적재 효율 향상을 위한 물품 규격 분류 AI 란? 물품의

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[로보틱스] 공공 시설물 손상 인지 AI : 평균 인건비 30% 절감

- 페인 포인트 : 시설물 유지 관리에 많은 인력 필요 - Vision AI 활용 : 객체 인식 및 상태 변화 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 인건비 평균 30% 절감, 공공 시설물 손상 인지 모델 제공 공공 시설물 손상 인지 AI란? 인공 지능 기술을 활용하여 공공 시설물의 손상이나 파손을 자동으로 감지하고 분석하는 시스템을