전통 건축물(한옥) 2D 도면 이미지에서 지붕, 기둥, 초석, 공포 등 핵심 건축 부재를 객체 탐지(Object Detection) 기술로 식별합니다. 구축된 도면 분석 데이터는 LLM 기반 질의응답 시스템에 활용되며, RAG 및 Fine-tuning을 통해 사용자질의에 대해 도면 부재 검색과 국가 유산에 해당하는 전통 건축물 전문 지식 응답을 함께 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

3D 스캔하여 획득한 고정밀 Point Cloud 데이터에 대해 의미론적 분할(Semantic Segmentation)을 수행했습니다. 부재별로 개별 속성을 라벨링하여, 디지털 트윈 구현 및 과학적 유지 보수를 위한 핵심 3D 데이터를 확보했습니다.

다양한 기상 환경과 주행 조건에서의 영상 데이터를 수집하고, 차선·차량·보행자 정밀 라벨링(Segmentation)을 수행하여 자율주행 AI 모델의 인식 정확도를 98%까지 향상시켰습니다.

자율주행 및 CCTV 영상 수집 시 포함되는 개인정보(얼굴, 차량 번호판)를 자동으로 탐지하여 비식별(Blurring/Masking) 처리합니다. 개인정보보호법을 준수함과 동시에, 보행자의 행동 분석(Skeleton) 등 AI 학습에 필요한 핵심 정보는 보존하여 데이터 활용 가치를 극대화했습니다.

숲, 계곡 등 야외 환경에서 실종자 및 유류품을 탐지하기 위한 인공지능 학습 데이터를 제작합니다. 주간·야간·우천·일몰 등 다양한 조도 환경에서 EO/IR 카메라로 촬영한 영상·이미지 데이터와 정밀 레이블링 데이터를 제공하여 실종자 탐지 AI 모델의 정확도를 극대화합니다.

Server-less AI Camera로 음식을 촬영하는 즉시 칼로리를 자동 계산하며, 자체 개발 딥러닝 엔진 KPSTNET 기반의 온디바이스 처리로 개인정보 노출 없이 빠르게 동작합니다. 한식·중식·일식·양식 400여 종의 음식 분류와 영양 정보를 제공하며, Bluetooth 체중계 연동과 다이어리 기능으로 다이어트 관리를 하나의 앱에서 완성합니다.