SEGMENTATION
최소 데이터로 빠른 라벨링
Mask R-CNN 기반 세분화 모델로 현장 데이터를 빠르게 학습합니다.
DETECTION
객체 탐지부터 실시간 적용까지
YOLO와 경량 모델을 활용해 제조·의료·스마트팜 현장에 적용합니다.
CLASSIFICATION
분류 모델을 현장 기준에 맞게
불량·품질·상태 데이터를 자동 분류하고 운영 기준에 맞춰 고도화합니다.
POC TO CLOUD
PoC부터 엣지·클라우드 배포까지
현장 검증 이후 엔지 디바이스와 클라우드 운영까지 원스톱으로 지원합니다.
Segmentation
Detection
Classfication
Segmentation
물체의 영역을 분할하여 카테고리별로 분류하는 Segmentation 기술입니다.
단순 물체/배경 이진 분류에 적합하고 가장 빠른 U-Net, 카테고리별 분류에 적합한 DeepLab, 개체 단위까지 분류하는 Mask R-CNN과 같은 기반 모델을 활용하여 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
Detection
영상이나 이미지에서 물체를 탐지하는 Detection 기술입니다. 빠른 속도로 실시간 탐지에 강점이 있는 YOLO, 더 높은 정확도를 제공하는 R-CNN 기반 모델을 활용하여 다양한 상황에 맞는 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
Classification
영상이나 이미지 속 물체의 종류를 분류하는 Classification 기술입니다. 가볍고 빠른 추론이 가능한 MobileNet, 더 깊은 구조로 높은 정확도를 제공하는 ResNet 기반 모델을 활용하여 다양한 분류 상황에 맞는 맞춤형 AI 모델을 지원합니다.
01
현장 컨설팅
검출 대상, 카메라 환경, 생산 흐름을 함께 점검해 AI 적용 기준을 정의합니다.
02
데이터 구성
이미지 수집, 라벨링, 검수 기준을 정리해 적은 데이터로도 학습 가능한 구조를 만듭니다.
03
모델 개발
Segmentation, Detection, Classification 모델을 현장 조건에 맞춰 학습·검증합니다.
04
현장 배포
엣지 또는 클라우드 환경에 배포하고, 운영 중 성능 모니터링과 개선 루프를 연결합니다.
DATA PIPELINE
01
데이터 수집
카메라, 장비, 파일 서버에서 들어오는 이미지와 메타데이터를 프로젝트별로 정리합니다.
02
라벨링·검수
객체·영역·분류 기준을 맞추고, 샘플 검수와 오류 태깅으로 학습 품질을 안정화합니다.
03
학습셋 버전 관리
실험별 데이터셋과 모델 성능을 기록해 현장에서 검증된 버전만 배포 흐름으로 연결합니다.
04
운영 재학습
오탐·미탐 사례를 수집해 다음 학습 주기로 자동 연결하고, 성능 저하를 빠르게 복구합니다.
FIELD PACKAGE
PoC 진단 패키지
현장 이미지와 문제 정의를 점검하고, 최소 데이터로 모델 가능성과 적용 범위를 빠르게 검증합니다.
파일럿 구축 패키지
카메라·엣지 장비·클라우드 구조를 연결하고, 현장 담당자가 사용할 수 있는 검수 화면까지 구성합니다.
운영 전환 패키지
모델 성능 모니터링, 재학습 데이터 수집, 권한 관리와 리포트 흐름까지 운영 기준에 맞춰 확장합니다.