인공지능 행동분석

AI Behavior Analytic
POSE ESTIMATION

사람의 다양한 자세를 
인식하고 추적하여,
움직임과 행동을 분석하는 기술

사람을 인식, 행동을 분석하는 기술은 
 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
 
리테일 매장에서 들어온 손님의 동선과 체류시간을 분석하여 판매상품 위치 및 아이템 등의 변경을 통하여 매출증대에 도움이 될 수 있으며, 
‌길거리에서 걷고 사람이 심장마비 등의 위급한 상황에서는 움직임을 감지하여 긴급하게 병원으로 후송 시킬 수도 있습니다.
다양한 학습 알고리즘의 시도를 통하여 서 있는 자세 뿐만 아니라 앉아 있는 자세에 대한 학습을 진행하여 교육시장과 리테일 시장에서의 효율성 증대를 위한 서비스를 개발하고 있습니다. 
FACE RECOGNITION

사람 얼굴을 인식하여 개인식별, 
성별 및 연령대를 분석하는 기술

COVID-19 로 인하여 개인식별은 
지문인식→ 얼굴인식으로 빠르게 변화하고 있으며, 

AI기술의 접목으로 개인얼굴에 따라서 남여의 성별구분, 연령대 분석까지 가능하게 됨으로써  이제는 얼굴인식 기술이 선택이 아닌 필수의 기능으로 자리잡고 있습니다
사람의 행동을 위한 분석을 위하여,
개인별 ID 를 부여해야 하며, 영상인식 기술을 적용하여 개인식별화 추출 및 ID부여, 서비스 매칭을 적용하고 있습니다
OBJECT DETECTION

사람주변의 다양한 사물을 
인식하는 기술

사람의 움직임과 행동은 주변의 사물과 밀접한 관계가 있습니다. 

커피를 마시는 행동패턴과 스마트폰을 가지고 채팅을 진행하며 동영상을 소비하는 행동패턴은 차이가 있으며, 이에 따라서 분석결과가 다르게 나타납니다.
다양한 학습데이터를 보유하고 이를 기반으로 AI 학습을 진행하여 사물인식율95% 이상의 기술로 서비스를 적용하고 있습니다

인공지능 학습 진행 프로세스

AI Model Learning Process
학습 DATASET 업로드
수집된 이미지 또는 동영상 데이터를 업로드하는 작업입니다.  충분한 데이터 학습및 인식율을 높이기 위하여는 많은 데이터가 필요합니다. 필요한 데이터는 외부로 유출되지 않기 위하여 별도의 보안정책을 적용합니다.

데이터 분류 및 라벨링
업로드된 수 많은 데이터의 객체인식 및 패턴을 학습시키기 위하여 Annotation 작업을 진행하며.  각 사물별로 태킹 및 Index를 저장할 수 있도록 편리한 Toolkit 을 제공합니다.


데이터 학습 및 테스트
학습데이터에 대한 AI 학습과정으로 학습결과를 위하여 다양한 학습모델을 적용하여 테스트를 진행합니다. 보유하고 있는 70%의 데이터로 학습을 진행하고 30% 데이터는 학습결과에 따른 테스트를 진행하여 인식율을 반복하여 증대시킵니다.
WebSite 연계
기존 산업군의 관리자 Admin 및 고객용 홈페이지와 연계하여 AI 학습결과를 고객서비스화 할 수 있도록 Web 사이트를 지원하고 기업의 요구사항에 따라 추가적인 개발, 구축합니다.