산림청
AI Agent 기획 용역 참여
공공 업무에 특화된 AI 에이전트의 기획 용역에 참여했습니다.
배터리
82%
위치 추적
Locked
구역 B · 이동 중
Vision AI
98.4%
Confidence · 사물 인식
임무 큐
3 / 1
진행 · 인계 대기
SAMPLE DATA · 원격 관제 UI 개념 시안입니다. 표시된 값은 예시이며 실제 운영 수치가 아닙니다.
정해진 일정, 문서, 보안 절차가 있는 사업의 요구사항 안에서 실행한 경험입니다. 사업 세부 내용은 비공개이며, 참여 사실만 안내합니다.
AI Agent 기획 용역 참여
공공 업무에 특화된 AI 에이전트의 기획 용역에 참여했습니다.
데이터 인프라 구축 사업 참여
금융 영역의 데이터 인프라 구축 사업에 참여했습니다.
단순 개발 외주가 아니라, 도메인 문제에 맞는 AI와 자동화 파이프라인을 설계하는 데 집중합니다.
위치·상태 데이터를 엣지에서 먼저 처리해 지연을 줄이는 구조를 설계합니다. 하드웨어 제어보드와 연동되는 소프트웨어 설계를 포함합니다.
2건
사업 세부 내용은 비공개입니다.
카메라 영상에서 사물을 찾아 위치와 신뢰도를 계산하는 화면을 가정한 예시입니다. 표시된 박스와 수치는 샘플이며 실제 모델 성능이 아닙니다.
도메인 업무 로직에 맞춘 AI 에이전트와 추론 파이프라인을 설계합니다. AI 추론 처리량을 CUDA 수준에서 개선한 프로젝트 경험이 있습니다.
수집·정제·구조화부터 서비스 연계까지, 근거를 추적할 수 있는 데이터 흐름을 만듭니다.
가벼운 서버리스·정적 구조를 지향해 기획에서 현장 적용까지의 시간을 줄입니다.
데이터 소스
문서 · 센서 · 서비스
데이터 파이프라인
정제 · 구조화 · 추적
AI 모델·에이전트
추론 · 판단 · 자동화
엣지·디바이스 연동
제어 · 트래킹
서비스·관제
앱 · 대시보드
현장에서 움직이는 AI를 만들기 위한 기술 축입니다.
카메라와 거리 센서 등 여러 입력을 융합해 이동체와 사물을 인식하고 추적하는 알고리즘을 설계합니다.
인식 신뢰도 판단 구조 (개념)
판단은 장치 가까이(엣지)에서, 기록과 관제는 클라우드에서 처리하는 구조로 지연을 줄이는 소프트웨어를 설계합니다.
엣지-클라우드 역할 분리 (개념)
BNK부산은행, 산림청 사업에 참여한 경험을 토대로, 데이터를 다루는 모든 설계에 아래 기준을 기본으로 둡니다.
적용 원칙
구체적인 보안 인증과 적용 기준은 과제마다 요구사항이 다르므로, 협의 단계에서 확인한 뒤 설계에 반영합니다.
실증에서 무엇을 어떻게 검증할지 미리 정해 둔 항목입니다.
| 항목 | 기준 | 검증 방식 | 상태 |
|---|---|---|---|
| 임무 성공률 | 95% 이상 | 현장 실증 운행 기록 | 설계 목표 |
| 처리 이력 기록률 | 100% | 단계별 전자 이력 대조 | 설계 목표 |
| 중대 안전사고 | 0건 | 안전 계획 수립과 운영 점검 | 설계 목표 |
| 엣지-클라우드 데이터 동기화 지연 | 실증 착수 시 기준 수립 | 구간별 지연 측정 | 기준 수립 예정 |
| 센서 측정 오차 범위 | 센서·환경 선정 후 확정 | 교정 및 반복 측정 | 기준 수립 예정 |
| 공공·보안 표준 준수 | 과제별 요구 기준 확인 후 적용 | 체크리스트 기반 점검 | 협의 시 확정 |
표의 수치는 와플의 설계 목표이며 실측 성능이 아닙니다. 실증 단계에서 측정해 확정합니다.
비공개로 준비 중인 차세대 R&D 과제를 위해 세 가지 기술 축을 설계하고 있습니다. 세부 내용은 협의 단계에서 공유드립니다.
엣지 컴퓨팅 기반 스마트 모빌리티 제어 기술
이동체의 위치와 상태를 실시간으로 파악하는 알고리즘
지능형 이동체 추적과 하드웨어 연동 소프트웨어
차세대 지능형 이동 제어 플랫폼
실증 참여 준비 중
하드웨어 연동 소프트웨어, 엣지 제어, 트래킹 기술 축을 설계하며 실증 과제 참여를 준비하고 있습니다.
현재
기술 축 설계
다음
실증 과제 참여 준비
목표
사업화 확장
AI·데이터·엣지 연동 역량을 바탕으로 정부 R&D와 실증 과제에 참여하고, 파트너사와 함께 사업화까지 이어가는 것을 목표로 합니다.
R&D 협력, 실증 참여, AI 소프트웨어 개발 어떤 문의든 먼저 연락 주세요.