성공사례

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프로젝트 사례

[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

프로젝트 사례

[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

프로젝트 사례

[로보틱스] 물류센터 상품 탐색 로봇 AI : 인건비 10.5% 절감

- 페인 포인트 : 인건비 상승으로 24시간 물류센터 운영 한계 - Vision AI 활용 : 로봇의 이동경로 및 적재된 상품 탐색 AI 모델 구축 - 결과 : 인건비 약 10.5% 절감, 24/7 공장 운영 및 실시간 현황 파악 물류센터 상품 탐색 로봇 AI 란? 물류 및 창고 환경에서 상품의 위치, 재고량

프로젝트 사례

[로보틱스] 야외 자율주행로봇 AI : 동적 객체 인식률 98% 달성

- 페인 포인트 : 야외 환경에 대한 기존 모델 성능의 한계 - Vision AI 활용 : Edge case 데이터셋 추가 구축 후 모델 업그레이드 - 결과 : 동적 객체 인식률 98% 달성, 환경 변화 적응형 야외 배송/물류 서비스 제공 동적 객체 인식 AI란? 주변 환경에서 움직이는 차량, 보행자, 자전거 등과 같은 동적인

프로젝트 사례

[제조업] 품질 검수 AI : 검수 정확도 98.8%

- 페인 포인트 : 인력 검수 속도의 한계 직면, 작업자 간의 상이한 판단 기준으로 인한 Tact time 증가 - Vision AI 활용 : 이미지당 OK/NG 검수 판단 속도 230ms 달성 - 결과 : 검수 정확도 98.8%, 검수 품질 일관성 달성, 검수 속도 향상과 높은 정밀도 제공 품질 검수 AI 란? 제품의

프로젝트 사례

[제조업] 제품 결함 분류 AI : 모델 성능 96.1% 달성

- 페인 포인트 : 작업자별 상이한 등급 기준으로 인한 기준의 모호성, 검사 품질 및 작업속도 의 편차 - Vision AI 활용 : 초미세 결점 데이터셋 및 AI 알고리즘 구축 - 결과 : 결함 요인 발견을 통한 품질 기준의 일관성 확보, 모델 성능 96.1%, 제품 결함 등급화 제품 결함 분류 AI 란? 제품

프로젝트 사례

[제조업] 생산 품질 외관 비전 검사 AI : 생산품 불량률 13.2 % 감소

- 페인 포인트 : 일관성 없는 검사 기준과 예측 불가한 생산량 - Vision AI 활용 : 생산 공정별로 발생한 스크래치 패턴 파악 - 결과 : 체계적인 생산라인 통제와 수량 안정성 확보, 제품 불량률 13.2% 감소 생산 품질 외관 비전 검사 AI 란? 생산 품질 외관 검사 비전 AI는 육안 검사와 기존 Rule

프로젝트 사례

[제조업] PoC : 슈퍼브 플랫폼을 통한 제품 품질 분류 자동화

대형 제조/화학 기업인 ‘A’사의 제조 공장에서는 대량의 제품들을 품질에 따라 분류하는 작업이 수행됩니다. 이 작업은 모두 수동으로 진행되었기에 분류 작업에서 많은 오류가 있습니다. A사는 품질 분류를 자동화하기 위한 AI/ML 모델을 개발하여 검수 과정에서 생기는 비효율을 잡고자 합니다. A사의 자동화 모델을 위해 AI PoC를 진행했습니다. PoC 구축을 진행하며

성공사례

[애그테크] 8일 만에 9만 개의 인스턴스 라벨링을 완료한 '아이오크롭스'

"AI 상용화는 데이터 학습 시간과 가공 시간을 최대한 줄일 수 있는 방향으로 가야 합니다. 저희는 슈퍼브 플랫폼의 커스텀 오토라벨 기능을 통해 데이터 학습 시간을 빠르게 단축할 수 있었습니다" 신용진 Machine Learning Engineer 아이오크롭스 개요 * 산업 : [애그테크 Agtech] 스마트팜 * 사용 서비스/제품 : 슈퍼브 라벨 * 문제점 : 스마트팜 자동화 운영을 위한

성공사례

[애그테크] 슈퍼브 플랫폼과 함께 모델 성능을 크게 개선한 Rowbot

문제 Rowbot은 인하우스 라벨링을 통해 옥수수 세그멘테이션 및 색상 분류를 위한 데이터셋을 구축했는데, 그 과정에서 ML팀의 시간과 자원을 너무 많이 소모하게 되어 고민이라고 전했습니다. 사내 작업 인력을 늘리지는 않으면서도 라벨링 산출물의 양과 질을 개선할 수 있는 방법이 필요했습니다. 해결책 슈퍼브에이아이의 고객 맞춤형 데이터 서비스 및 라벨링 툴을 활용해 어노테이션 된

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[헬스케어] 라벨링 시간을 2주에서 2일로 단축한 FitAtom

문제 Fitatom은 자사의 알고리즘을 만들기 위해 다양한 생체 정보 데이터셋을 대량으로 라벨링해야 했습니다. HITL(human-in-the-loop) 서비스와 인하우스 라벨링 툴을 도입했지만 데이터 및 프로젝트 관리가 효과적이지 않아 산출량이 너무 적고 비용이 너무 많이 드는 것이 문제였습니다. 해결 슈퍼브에이아이의 이미지 키포인트 어노테이션 툴과 매뉴얼 리뷰 프로세스, 고성능 데이터 및 유저 관리 시스템을

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[로보틱스] 어노테이션 시간을 몇 개월에서 몇 시간으로 단축한 폭스 로보틱스(Fox Robotics)

문제 Fox Robotics는 소규모 팀으로, 수기로 직접 모든 이미지를 라벨링하고 검수하는 것이 상당히 부담될 수 밖에 없었습니다. 결국 Fox Robotics는 자사의 ML 모델 훈련을 위한 현장 및 작물 어노테이션 데이터의 양을 인하우스로는 감당할 수 없다고 판단했습니다. 해결 슈퍼브에이아이의 고객 맞춤형 데이터 서비스와 커스텀 자동 라벨링, 액티브 러닝 워크플로우를 함께 활용해

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[이커머스/소매] 라벨링 자동화를 통해 고객들이 최적의 신발을 빠르게 찾을 수 있도록 한 펄핏(Perfitt)

문제 신발은 브랜드마다 사이즈가 제각기 다르게 나오는 일이 많습니다. Perfitt은 어떤 사이즈가 사용자의 발에 딱 맞는 크기인지 정밀하게 분석해 추천해 주는 기술을 제공하는 회사입니다. 워낙 높은 정확성이 요구되는 기술이기 때문에 모델 성능을 지속적으로 업그레이드 해야 하고, 그러기 위해서는 데이터 수집부터 모델 훈련까지 전 과정을 아우르는 효율적인 데이터 파이프라인을 구축해야 했습니다.

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[운송/IoT] 라벨링 자동화로 쉽고 빠르게 결과물을 취득한 엣지비전(Edge Vision)

문제 슈퍼브에이아이를 찾은 Edge Vision은 셀프 호스티드 CVAT 인스턴스와 라벨링 서비스에 과감하게 투자했지만 만족할 만한 품질의 라벨을 얻지 못했다고 했습니다. 사람이 직접 라벨링하면 섬세한 고품질의 라벨을 빠르게 얻을 수 있을 거라고 생각했는데, 오히려 인하우스 ML팀의 시간과 리소스를 너무 많이 소모하는 결과만 낳았습니다. 해결 방법 사용자가 원하는 조건에 맞추어 AI가 자동으로

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[스포츠] 스포츠 산업에서 AI는 어떻게 사용 될까? : 99% 정답 데이터셋을 구축한 스포츠 투아이

100%PoC 만족도99%품질의 정답 데이터 셋 구축 기업소개 스포츠투아이는 스포츠 데이터를 전문적으로 공급하며, 경기 기록 데이터베이스 관리 및 솔루션, 시스템 서비스를 통해 보다 가치 있는 콘텐츠를 제공하는 기업입니다. 산업스포츠이용 서비스슈퍼브 데이터 서비스진행기간3개월진행목적농구 경기의 전술 분석을 위한 선수 객체 추적 및 플레이 타입의 분류 요즘 각종 스포츠 리그가 활발하게 진행

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아리랑 위성이 수집한 영상 데이터 80만 건, AI가 되다

들어가며 밤하늘을 바라보면 유독 밝게 빛나며 움직이는 불빛이 있습니다. 별이라고 생각할 수 있지만 대부분 ‘저궤도 위성’으로, 다른 위성보다 지구와 가까이 위치하여 자주 볼 수 있는데요. 우리나라에서는 ‘아리랑 위성’이 대표적인 저궤도 위성입니다. 아리랑 위성은 국내 유일의 다목적실용위성으로, 1999년 1호가 최초 발사된 이후 현재는 3호·5호·3A호가 운행되고 있으며, 2022년에는

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기계에게 한글을 가르칠 수 있을까?

‍들어가며 사람은 길을 걷다가, 운전을 하다가, 표지판이나 입간판에 적힌 글씨를 한 눈에 읽고 그 의미를 파악합니다. 하지만 기계는 꼬불 꼬불한 그림을 글자로 인식하고, 그것으로부터 의미를 즉각적으로 파악하지 못합니다. 표지판을 읽지 못하는 자율주행차란 세상에 존재할 수 없으므로, 인간의 지능을 갖기 위해서는 글씨를 이해하는 것이 필수적입니다. 그럼, 기계에게 글씨를 어떻게 가르칠 수

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[스포츠] 비프로일레븐의 ‘AI 감독’

‍“스위트를 활용하면 머신러닝 데이터 세트에 대한 명확한 통찰력을 얻을 수 있고, 동료 엔지니어들, PM, 데이터 라벨러와 원활하게 협업할 수 있습니다” – (Steffen True, Bepro11 AI 엔지니어) ‍ 비프로일레븐(Bepro11)은 실시간 축구경기 분석 시스템인 Bepro Analytics를 구단에 제공하는 스타트업입니다. Bepro Analytics에는 선수와 공을 실시간으로 인식·추적하고 경기 상황을 분석하는 AI가 탑재되어 있습니다.

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시어스랩의 AR 서비스

‍ 2020년 7월, AR 기술 및 콘텐츠 개발의 선두주자인 시어스랩이 가상 피팅이 가능한 ‘ARGear’ 서비스를 출시했습니다. 사용자가 자신의 신체 사진을 휴대폰으로 찍으면 증강 현실(augmented reality, AR)로 가상 피팅과 쇼핑을 할 수 있는 서비스인데요, 운동화나 안경이 사고 싶을 때 AR Gear 서비스를 이용해 셀카를 찍으면 해당 제품이 나에게 잘 어울리는지