데이터부터 진단합니다
양·품질·대표성·접근성을 2주 안에 확인합니다. 부족하면 부족하다고 먼저 말씀드립니다. 6개월 차가 아니라 2주 차에 아는 것이 중요합니다.
01 / SCOPE
무엇까지 포함되나요
전부 필요하지 않다면 항목 단위로 나눠 진행합니다. 견적도 그 단위로 산정합니다.
비전 · OCR · 검사
표면 결함 검출, 문자 인식, 객체 추적. 조명과 각도가 바뀌는 실제 라인 조건에서 평가합니다.
예측 · 이상 탐지
수요 예측, 설비 이상 감지, 스케줄링 최적화. 성과가 숫자로 증명되는 문제를 다룹니다.
LLM · RAG
사내 문서를 근거로 답하는 검색·응대 시스템. 데이터가 외부로 나가면 안 되는 조건까지 설계에 포함합니다.
STACKL5 → L1
02 / OUTCOME
도입 후 달라지는 값
실제 프로젝트에서 확인한 수치입니다. 데이터와 현장 조건에 따라 달라지므로 착수 전에 달성 가능한 범위를 먼저 합의합니다.
검출 정확도
96.7%
실사례 달성치
추론 p95
42ms
현장 배포 기준
구축 모델
100+
누적
03 / PROCESS
어떤 순서로 진행하나요
단계마다 결과물을 확인하고, 다음 단계로 갈지 여기서 멈출지 함께 결정합니다.
DELIVERY PIPELINE
4 STEPS
STEP 01
타당성 진단
AI로 풀 문제인지, 규칙 기반이 더 나은지부터 판단합니다. 아니라고 말씀드리는 경우도 있습니다.
STEP 02
PoC
달성 가능한 성능 범위를 먼저 확인합니다. 현장 원본 데이터로 최소 1회 평가합니다.
STEP 03
고도화
데이터 증강, 구조 개선, 임계값 설계로 목표 지표에 접근합니다.
STEP 04
배포 · 재학습
성능 저하를 감지하고 다시 학습하는 루프를 만듭니다. 오검출 신고가 학습 데이터가 됩니다.
04 / BEFORE · AFTER
담당자의 하루가 어떻게 바뀌는지
기술 구성보다 이 차이가 먼저입니다. 아래 항목 중 하나라도 해당되면 상담을 권합니다.
도입 전
- AI로 풀 수 있는 문제인지 판단할 근거가 없습니다.
- 데이터는 쌓여 있지만 학습에 쓸 수 있는 상태가 아닙니다.
- 데모에서 잘 되던 모델이 현장에서는 정확도가 떨어집니다.
- 보안 정책 때문에 외부로 데이터를 보낼 수 없습니다.
도입 후
- PoC 2~4주로 달성 가능한 성능 범위를 먼저 확인합니다.
- 수집·라벨링 기준을 세워 학습 가능한 데이터셋으로 만듭니다.
- 현장 조건에서 검증하고 성능 저하를 감지해 재학습합니다.
- 폐쇄망 온프레미스 구성으로 데이터가 외부로 나가지 않습니다.
05 / WORK
이렇게 해결했습니다
AI 학습기반 주소인식 솔루션
이미지 학습 기반 주소 인식 솔루션
다채널 계량기 실시간 데이터 수집 및 민감도 분석 시스템 구축
RS-232/485 시리얼 통신 기반 최대 20채널 산업용 계량기 데이터를 실시간 수집하고, 임계값 기반 민감도 변화 감지 및 사후 분석 보고서를 자동 생성하는 WPF 데스크톱 시스템을 구축했습니…
AI 솔루션
트리거 기반 영상 수집 파이프라인 구축으로 캡처-저장-전송 병목 최소화
Matrox MIL/OpenCV 기반 카메라 수집과 PCI-1733 트리거를 결합하고, 비동기 저장/전송 큐를 분리해 실시간 캡처 안정성을 강화했습니다.
전체 개수보다 가장 적은 클래스의 개수가 성능을 결정합니다. 사전학습 모델을 활용하면 수백 장 수준에서도 유의미한 결과가 나오는 경우가 있습니다. 보유 데이터를 먼저 검토해 시작 가능 여부를 알려드립니다.
가능합니다. 폐쇄망 온프레미스 구축, 사내 서버 학습, 오픈소스 모델 기반 구성 등 데이터가 외부로 나가지 않는 방식으로 설계합니다.
무조건 보장하지 않습니다. PoC 단계에서 달성 가능한 성능 범위를 먼저 확인하고, 그 결과를 근거로 본 개발 진행 여부를 함께 결정합니다.
07 / MORE
다른 서비스
01
웹 서비스 개발
서버 사이드 렌더링과 구조화 데이터를 기본값으로 두고 만듭니다. LCP 1초 이내, 검색 노출 가능한 페이지 구조, 개발자 없이 운영 가능한 관리자까지 포함…
02
앱 개발
iOS·Android 앱부터 설비와 통신하는 Windows 데스크톱 앱까지. 24시간 연속 운용, 다채널 실시간 수집처럼 실제 운영 조건을 전제로 설계합니다.
03
AI 컨설팅
무엇을 자동화할지, 어디서 효과가 나올지, 얼마가 필요한지. 현장 인터뷰와 데이터 점검을 거쳐 효과 대비 난이도로 우선순위를 매깁니다.
04
AI 마케팅
검색 의도별 페이지 지도를 만들고, AI로 생산 속도를 올리고, 생성형 검색에 인용되도록 문서 구조를 설계합니다. 판단은 지표로 합니다.