Spatial Operations AI for Data-Driven Understanding and Actionable Management of Offline Spaces
창업성장기술개발(R&D) · 창업성장기술개발사업(TIPS)
2026년
2420033270
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
주식회사 딥핑소스
김태훈
13명
2026.07.01 ~ 2026.12.31
2026.07.01 ~ 2029.06.30
2.0억원
2.7억원
개발연구
중소기업
서울특별시 강남구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
기존 CCTV 인프라와 운영 데이터만으로 오프라인 공간의 상태·고객 행동·운영 이벤트를 실시간 구조화하고, LLM 기반 추론과 What-if 시뮬레이션으로 최적 실행안을 자동 생성하며, 실행 결과를 다시 학습으로 환류하는 상용 수준의 공간 운영 AI 플랫폼을 완성한다.본 과제의 최종 결과물은 ① 관측→분석→판단→실행→학습의 닫힌 루프(Sense-Analyz...
본 과제는 Sense-Analyze-Think-Feedback 4계층 아키텍처를 단계적으로 고도화하여 공간 운영 AI를 상용 수준의 풀 폐루프(full feedback loop) 플랫폼으로 완성한다.(1) Sence ― 매장 상태의 실시간 구조화. 기존 CCTV 영상에 익명화 처리(SEAL)를 적용한 후, 결품·플래노그램 이탈·청결·혼잡·대기열·이상행동·야간사고 ...
... loop·What-if 시뮬레이션을 결합한 공간 운영 AI 풀 폐루프를 세계 최초 수준으로 상용화한다. 매장 간 운영 품질 편차를 축소하고 운영자의 감 의존을 줄여 더 안전하고 일관된 오프라인 공간 운영을 가능케 하며, 개인정보를 보호하면서도 현장 데이터를 활용하는 신뢰 기반 AI 확산 모델을 제시함으로써 국내 AI 산업의 사회적 수용성을 동시에 높인다.