AIoT · Edge Intelligence
데모 정확도 90%는
운영 한 달이면 무너집니다.
모델이 1년을 버티게 만듭니다.
(주)제이는 데이터 수집·라벨링부터 학습, 양자화, 엣지 배포, 드리프트 모니터링, 재학습까지 한 라인에서 책임집니다. 시연 영상이 아니라 라인에서 1년을 버티는 모델을 납품합니다.
Why It Fails
시연에서는 잘 됐던 모델이
운영에서 무너지는 이유.
AI는 학습이 끝이 아닙니다. 라인 환경이 바뀌고, 조명이 바뀌고, 제품이 바뀌면 정확도는 바로 떨어집니다. 운영 단계까지 보지 않은 모델은 시연용으로만 남습니다.
한 달이면 정확도가 떨어집니다
조명·계절·제품 변경에 따라 모델 입력이 달라지면 정확도가 무너집니다. 드리프트를 감지할 장치가 없으면 운영자가 사고 후에야 알게 됩니다.
학습할 데이터가 부족합니다
“데이터를 보내달라”는 요청만으로 끝나는 외주가 많습니다. 실제로는 수집·라벨링·증강 파이프라인이 모델 정확도의 절반을 결정합니다.
엣지에 못 올라갑니다
학습 환경에서 잘 도는 모델이 양자화·경량화 후 정확도가 흔들리거나, 엣지 자원에 안 맞아 끝내 클라우드로 미루게 됩니다.
Solution Scope
AIoT에 필요한 6가지를
한 라인에서 다룹니다.
학습·양자화·엣지 배포·모니터링·재학습까지 보유한 파이프라인 위에 고객 데이터로 맞춤 모델을 얹습니다. 매번 처음부터 만드는 방식이 아닙니다.
데이터 수집·라벨링
현장 데이터 수집 도구, 라벨링 가이드, 증강 정책까지 함께 정리합니다. 데이터 품질이 모델 정확도의 절반입니다.
모델 학습·튜닝
비전 분류·검출·세그멘테이션·이상 감지·시계열 예측. 과제에 맞는 구조를 골라 베이스라인부터 단계적으로 정확도를 끌어올립니다.
양자화·경량화
TFLite, ONNX, OpenVINO, TensorRT로 INT8/FP16 변환. 엣지 자원과 정확도 손실 사이 균형을 잡습니다.
엣지 배포
Jetson, Coral, RK NPU, x86 엣지 박스에 추론 서비스를 패키징. 카메라·센서·게이트웨이와 연동합니다.
드리프트 모니터링
입력 분포·출력 분포·정확도 변화를 추적해 모델이 무너지기 전에 운영자에게 알람을 띄웁니다.
재학습 파이프라인
잘못 분류된 케이스를 모아 라벨링·재학습·재배포까지 자동화하는 운영 루프를 구축합니다.
Sales Offer
상담만 받아도
도입 가능성이 정리됩니다.
AIoT는 “모델을 만들 수 있나”보다 “운영에서 정확도가 유지되나”가 핵심입니다. 첫 상담에서 계약을 요구하지 않습니다. 데이터·환경·운영 가능성부터 정리해 드립니다.
데이터·환경 검토
현재 보유 데이터, 카메라·센서 환경, 조명·각도·변동 요인을 보고 학습 가능성과 정확도 범위를 정리합니다.
PoC와 운영 단계 분리
“가능성 검증”과 “운영 가능한 배포”를 분리해, 처음부터 무리하지 않고 단계별로 위험을 줄입니다.
견적·일정·운영 정책 제안
자료 검토 후 구축 범위, 예상 일정, 데이터 추가 수집 항목, 재학습 정책 가이드를 정리해 회신합니다.
Why J
모델만 만드는 외주와
접근 자체가 다릅니다.
“모델만” 납품하고 끝나는 외주에서는 카메라·엣지·드리프트·재학습 단계에서 다시 막힙니다. (주)제이는 데이터부터 운영 루프까지 한 흐름으로 봅니다.
- 데이터 수집·라벨링은 “고객 책임”으로 떠넘겨져 정확도가 낮은 채로 시작합니다.
- 운영 환경 변화에 정확도가 떨어져도 누가 책임지는지 불명확합니다.
- 양자화·엣지 검증이 없어 결국 클라우드 추론으로 비용이 누적됩니다.
- 드리프트 모니터링·재학습이 빠져 있어 모델이 조용히 무너집니다.
- 수집·라벨링·증강 가이드까지 함께 만들어 데이터 품질을 끌어올립니다.
- 드리프트 감지·자동 알람·재학습이 기본이라 정확도를 운영 중에도 유지합니다.
- 엣지 H/W에 맞춘 양자화·경량화로 클라우드 의존을 줄입니다.
- 장비·게이트웨이·관제까지 한 회사가 보기 때문에 모델만 따로 굴러가지 않습니다.
Where Edge AI Sits
엣지 AI는
현장 판단을 가속합니다.
AIoT는 단말 한 대에 모델을 올리는 일이 아닙니다. 현장 데이터부터 운영자 화면까지 모든 구간이 모델의 정확도와 운영 안정성에 영향을 줍니다.
What You Get
고객이 받는 결과물을
처음부터 명확히 합니다.
“모델 파일만 받는 건가요?”라는 질문이 나오기 전에 정리합니다. 학습 자산·엣지 패키지·운영 루프·재학습 절차까지 어떤 형태로 넘기는지 계약서에 그대로 들어갑니다.
Use Cases
이런 현장에
바로 적용할 수 있습니다.
제조 비전, 안전 감지, 설비 이상, 동선 분석처럼 사람이 매번 보지 못하는 것을 모델이 1차로 판단해 운영을 가볍게 합니다.
제조 비전 검사
제품 표면 결함, 부품 누락, 라벨 오인쇄를 카메라 입력에서 실시간 분류합니다. 오탐 케이스는 운영자가 검토해 재학습으로 보냅니다.
산업 안전 감지
안전모·안전화·보호 장구 미착용, 위험 구역 진입, 낙상 패턴을 엣지에서 1차 판단해 즉시 알람을 보냅니다.
설비 이상 감지
모터·펌프·압축기의 진동·전류·소리 패턴을 학습해 정상 범위에서 벗어나는 신호를 미리 잡아냅니다.
사람·자산 동선 분석
사람·차량·물류 박스의 카운트·동선·체류 시간을 분석해 운영 효율과 안전 동선을 동시에 봅니다.
Build Packages
예산과 일정에 맞춰
단계별로 시작합니다.
한 번에 운영 자동화까지 가지 않아도 됩니다. 가능성 검증 → 1차 운영 배포 → 재학습 자동화로 단계 분리해 위험을 줄입니다.
가능성 검증
제한된 데이터와 한 종류 카메라·센서로 빠르게 베이스라인 정확도와 엣지 추론 가능성을 확인합니다.
- 1차 데이터 수집·라벨링
- 베이스라인 모델 + 정확도 리포트
- 엣지 H/W 추론 시연
운영 가능한 1차 배포
실제 라인·현장에서 돌리는 1차 배포. 양자화 엣지 모델, 드리프트 모니터링, 운영 대시보드까지 안정화된 형태로 납품합니다.
- 양자화 엣지 모델 + 운영 서비스
- 드리프트 모니터링 + 알람
- 운영 대시보드 + 케이스 검토
다중 사이트·재학습 자동화
여러 현장의 엣지 모델을 중앙에서 관리하고, 오탐 케이스 회수부터 재학습·재배포까지 자동화합니다.
- 다중 사이트·모델 레지스트리
- 오탐 회수·라벨 보정·재학습 루프
- 관제·MES·ERP 연동, 정기 리포트
Project Process
상담부터 납품까지
4단계로 진행합니다.
데이터·환경 진단
보유 데이터, 카메라·센서 환경, 조명·변동 요인, 운영 목적, 정확도 목표를 정리합니다.
범위·견적 산정
PoC와 운영 단계를 분리해, 현실적인 일정·예산·추가 데이터 수집 가이드를 회신합니다.
학습·엣지 검증
베이스라인부터 정확도를 끌어올리고, 양자화 후 엣지 H/W에서 FPS·정확도 손실을 함께 검증합니다.
운영 전환·재학습 체계
현장 배포, 드리프트 모니터링, 오탐 케이스 회수·재학습 루프를 운영 단계로 넘깁니다.
FAQ
상담 전에 자주 묻는 질문
학습할 데이터가 부족한데 가능한가요?
가능합니다. 사전 학습 모델(transfer learning), 데이터 증강, 합성 데이터, 약지도 학습 등을 조합해 적은 데이터에서 베이스라인을 만들고, 운영 중 회수되는 케이스로 정확도를 점진적으로 올립니다. 부족한 항목은 1차 상담에서 명확히 정리해 회신합니다.
이미 쓰고 있는 카메라·장비를 그대로 쓸 수 있나요?
가능합니다. 일반 IP 카메라(RTSP), USB 카메라, 산업 카메라(GigE Vision), 기존 게이트웨이의 영상·센서 데이터를 그대로 입력으로 사용합니다. 카메라가 부족한 경우에만 추가 설치를 권장하며, 변경 비용을 미리 정리합니다.
운영 중 정확도가 떨어지면 어떻게 대응하나요?
드리프트 모니터링이 정확도 변화를 추적해 임계값을 넘으면 알람을 보냅니다. 운영 대시보드에서 오탐 케이스를 검토·라벨 보정해 재학습 루프로 보내고, 안정화된 새 모델만 단계적으로 롤아웃합니다.
납품 후에도 모델 갱신과 유지보수가 가능한가요?
가능합니다. 정기 리포트, 데이터 추가 학습, 신규 클래스 추가, 엣지 H/W 변경 대응까지 같은 라인에서 이어집니다. Enterprise 단계에서는 재학습·재배포까지 자동화합니다.
Start Project
정확한 자료가 없어도
상담 가능합니다.
“데이터가 충분한지”, “어떤 모델이 맞는지” 같은 결정이 아직 안 돼 있어도 괜찮습니다. 어떤 환경에서 무엇을 자동으로 판단하고 싶은지만 알려 주시면 가능한 구축 범위와 우선순위를 정리해 드립니다.
보내주시면 좋은 자료
현장 사진·영상 샘플, 카메라·센서 사양, 검출하고 싶은 항목 리스트, 기존 데이터셋·엑셀 양식
몰라도 괜찮은 항목
정확한 모델 종류, 엣지 H/W 사양, 정확도 목표 수치, 재학습 정책은 상담 과정에서 함께 정리할 수 있습니다.