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 [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.
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.
![[고객 사례] 엣지비전 썸네일 - 라벨링 자동화 툴 전환으로 데이터 작업 시간 8분의 1](https://storage.ghost.io/c/73/74/73741b5e-0bdf-4e6f-9161-743bc6f76d78/content/images/size/w600/2026/07/case-thumb-v2-case-study-edge-vision.png)