성공사례

인천공항, KT 위즈파크가 도입한 비전 AI 성공 사례. 영상 관제 효율 80% 향상, 불량 검출 정확도 95% 달성. 실제 ROI 데이터와 함께 보는 산업별 AI 전환 완벽 가이드.

프로젝트 사례

[CCTV/보안] 범죄행동 탐지 AI : 이상행동 탐지율 92.7%

CCTV 영상에서 쓰러짐·폭력 등 이상행동을 실시간 탐지하는 AI로 탐지율 92.7%를 달성하고, 감지 후 자동 신고까지 확장한 공공 안전 관제 사례입니다.

프로젝트 사례

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

자율주행 영상 데이터셋에서 객체별 고유 ID를 부여해 프레임 간 동일 객체를 추적하는 AI로 인식 정확도 약 98%를 달성한 데이터 구축 사례입니다.

프로젝트 사례

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

도심 수로를 오가는 소형선박의 자율운항 AI를 위해 주행 경로 데이터를 구축하고 장애물 인식을 자동화해 운항 중 이벤트 반응률을 약 30% 높인 사례입니다.

프로젝트 사례

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

자동 발렛 파킹 시스템을 위한 비전 AI로 주차장 내 장애물·유동 객체·주행 가능 영역을 인식해, 정확도 95.7%로 휴먼 에러 사고를 줄인 사례입니다.

프로젝트 사례

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

쇼핑몰 고객의 이동 경로와 매장별 밀집도를 분석하는 유동 인구 파악 AI로 5만 장 이상의 행동 패턴 데이터셋을 구축해 매장 트래픽 관리를 개선한 사례입니다.

프로젝트 사례

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

매장 CCTV로 시간·연령별 소비 패턴을 분석하는 매대 진열 AI를 구축해, 매출 기준 상품 진열과 재고 관리 효율을 약 27% 높인 리테일 사례입니다.

프로젝트 사례

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

공항 보안 검색대에 위해물품 677종 검출 데이터셋을 구축해, X-Ray 이미지에서 5초 이내 자동 검출율 97%를 달성하고 검사 대기시간을 줄인 사례입니다.

프로젝트 사례

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

물품 규격 분류 AI가 모양·크기·색상을 인식해 최단 경로 이적재를 자동화하고, 물류 이적재 효율을 최대 21.2% 높인 물류 현장 사례입니다.

프로젝트 사례

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

도로·교량 등 공공 시설물 점검에 손상 인지 AI를 도입해 객체 인식과 상태 변화 감지를 자동화하고 점검 인건비를 평균 30% 절감한 사례입니다.

프로젝트 사례

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

물류센터 상품 탐색 로봇에 이동 경로·적재 상품 인식 AI를 구축해 24시간 무인 운영 기반을 만들고 인건비를 약 10.5% 절감한 사례입니다.

프로젝트 사례

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

야외 자율주행 로봇의 인식 성능을 엣지 케이스 데이터 보강으로 끌어올려, 동적 객체 인식률 98%와 환경 변화에 적응하는 배송·물류 서비스를 구현한 사례입니다.

프로젝트 사례

[제조업] 품질 검수 AI : 검수 정확도 98.8%

제조 품질 검수 AI가 이미지당 230ms 속도로 OK/NG를 판정해 작업자 간 판단 편차를 없애고 검수 정확도 98.8%를 달성한 사례입니다.

프로젝트 사례

[제조업] 제품 결함 분류 AI : 모델 성능 96.1% 달성

작업자마다 다르던 결함 등급 기준을 초미세 결점 데이터셋 기반의 결함 분류 AI로 표준화해, 모델 성능 96.1%와 품질 기준의 일관성을 확보한 제조 사례입니다.

프로젝트 사례

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

생산품 외관 검사에 비전 AI를 도입해 공정별 스크래치 패턴을 학습하고, 일관성 없던 육안 검사 기준을 표준화해 제품 불량률을 13.2% 줄인 제조 현장 사례입니다.

프로젝트 사례

[제조업] PoC : 슈퍼브 플랫폼을 통한 제품 품질 분류 자동화

대형 제조·화학 기업 A사와 진행한 품질 분류 자동화 AI PoC 기록입니다. 현장 문제를 구체화하고 분류 기준을 정립해 이미지 분류 모델의 실효성을 검증했습니다.

성공사례

[고객 사례] 스마트팜 생육 데이터 라벨링 9만 개, 8일 만에 끝낸 아이오크롭스

스마트팜 생육 데이터 라벨링을 자동화한 사례입니다. 애그테크 기업 아이오크롭스는 슈퍼브 플랫폼의 커스텀 오토라벨로 9만 개 인스턴스를 8일 만에 라벨링하고, 모델 이터레이션 주기를 2~3일로 줄여 AI를 상용화했습니다.

성공사례

[고객 사례] 데이터 라벨링 아웃소싱으로 모델 성능 50% 개선한 농업 로봇 기업 Rowbot

데이터 라벨링 아웃소싱으로 모델 성능을 끌어올린 사례입니다. 작물 관리 자율 로봇 기업 Rowbot은 슈퍼브에이아이 데이터 서비스에 옥수수 세그멘테이션 라벨링을 맡겨 모델 성능을 약 50% 개선하고, 작업당 소요 시간을 65% 이상 줄였습니다.

성공사례

[고객 사례] 키포인트 어노테이션으로 라벨링 시간 86% 단축한 모션 분석 AI 핏아톰

키포인트 어노테이션 툴을 찾아 헤매던 모션 분석 AI 기업 핏아톰의 사례입니다. 슈퍼브 플랫폼 도입 후 라벨링·모델 학습 시간이 86% 줄고 주간 산출량이 3배로 늘어, 신체 30개 이상 키포인트 모델의 정확도를 10% 높였습니다.

성공사례

[고객 사례] 폭스 로보틱스, 어노테이션 비용 72% 절감과 20배 빠른 라벨링

딸기·베리류 농장용 로봇을 만드는 폭스 로보틱스는 소규모 팀이 감당할 수 없는 어노테이션 물량에 직면했습니다. 슈퍼브에이아이의 커스텀 오토라벨과 데이터 서비스로 비용 72% 절감, 라벨링 속도 20배 향상을 달성한 과정을 소개합니다.

성공사례

[고객 사례] 흩어진 학습 데이터 90% 통합 관리, 세그멘테이션 1.5배 가속: 펄핏

여러 시스템에 흩어진 학습 데이터를 통합 관리하게 된 사례입니다. AI 신발 사이즈 추천 기업 펄핏은 슈퍼브 플랫폼으로 데이터 자산의 90%를 한곳에서 관리하고, 커스텀 오토라벨로 발 세그멘테이션 작업을 1.5배 빠르게 만들었습니다.

성공사례

[고객 사례] CVAT에서 라벨링 자동화 툴로: 데이터 작업 시간을 8분의 1로 줄인 엣지비전

셀프 호스티드 CVAT과 외주 라벨링으로도 품질을 확보하지 못하던 엣지비전이 라벨링 자동화 툴로 전환한 사례입니다. 커스텀 오토라벨과 오토 에딧 도입 후 새 데이터셋 구축이 1주일 미만으로, 스프린트당 데이터 작업 시간이 8분의 1로 줄었습니다.

성공사례

[고객 사례] AI 학습 데이터 구축 대행, 3개월 만에 99% 품질: 스포츠투아이

레퍼런스가 없는 상태에서 AI 학습 데이터 구축을 대행사와 시작한 사례입니다. 스포츠 빅데이터 기업 스포츠투아이는 슈퍼브에이아이 데이터 서비스로 3개월간 농구 선수 추적·플레이 분류 데이터셋을 구축해 99% 품질과 PoC 만족도 100%를 기록했습니다.

성공사례

[고객 사례] 축구 분석 AI의 라벨링 외주 협업: 12개국 700개 구단의 비프로일레븐

외부 라벨링 업체와의 협업을 플랫폼으로 통합한 사례입니다. 12개국 700여 구단에 실시간 축구 분석을 제공하는 비프로일레븐은 슈퍼브 플랫폼의 이슈 트래킹으로 라벨 단위 피드백을 주고받아 소통 비용을 줄이고 학습 데이터 품질을 높였습니다.

성공사례

[고객 사례] 삼성·디즈니와 일하는 AR 기업 시어스랩의 학습 데이터 구축·품질 관리 일원화

삼성·SK텔레콤·디즈니·펩시와 파트너십을 맺은 AR 기업 시어스랩이 가상 피팅 서비스 'ARGear'의 학습 데이터 구축과 품질 관리를 슈퍼브 플랫폼 하나로 일원화한 사례입니다. 신체 부위 데이터셋의 다양성과 품질을 잡은 과정을 소개합니다.