🔍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

- 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

- 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

- 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

- 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