지금 이런 문제 없으십니까
점검 물량 폭증 — 교량·시설 영상/사진은 쌓이는데 육안 검토는 사람·시간에 묶임
누락 리스크 — 미세·경계 균열을 놓치면 안전·책임 문제로 직결
수작업 측정 — 길이·폭·심각도를 사람이 재고 기록 = 느리고 편차 큼
오탐 피로 — 이음부·그림자·얼룩을 균열로 오인한 알람이 신뢰를 깎음
오퍼
당신의 점검 이미지 200~300장 → 2주 안에 "결함 자동선별·정량화 결정 리포트"
우리 공개데이터 학습 모델을 당신 이미지에 즉시 적용해 실물 리포트로 보여드립니다. 원하시면 소량 라벨로 SLA 수치(오탐 X%→Y% @ 검출 보존)까지 산출.
기간
2주
당신 부담
이미지 폴더 1개
통합·약정
없음
배포
온프렘/폐쇄망 가능
결과물 — 이런 리포트를 받습니다
진행 방식 (2주)
- 이미지 인테이크 — 점검 이미지 폴더를 주시면 됩니다(포맷·구조 무관). 폐쇄망이면 온프렘에서.
- 자동 분석 — 검출 → 심각도 정량화 → VLM 2차 오탐게이트로 오탐 제거.
- 결정 리포트 — 이미지별 결함·심각도 + 요약 통계. (소량 라벨 주시면 오탐/검출 SLA 수치까지.)
- 함께 검토·판단 — 성공기준 대비 결과를 함께 보고 다음 단계를 결정.
도입 부담이 낮은 이유 — "점검자 보조" 도구
이 시스템은 자율 안전판정기가 아닙니다. 결함 후보를 사전선별·정량화해 점검자의 검토를 빠르고 촘촘하게 만드는 생산성·품질 보조도구이며, 최종 결함 판정과 구조 안전 판단·책임은 인증 점검자에게 있습니다. → 별도 인증·책임 이전 없이 기존 점검 워크플로에 바로 얹을 수 있습니다.
왜 우리인가
measure-first — 과장 없이 한계까지 측정해 공개. 되는 것과 안 되는 것을 정직히 구분(레퍼런스 리포트 다수 공개).
경계품질·정량화 — 미세 균열의 형상·폭을 픽셀정확에 가깝게 잡아 심각도까지 산출.
VLM 2차 오탐게이트 — 이음부·그림자 오탐을 맥락으로 걸러 알람 신뢰↑(실측 −84%).
온프렘·국산 — 민감·폐쇄망 데이터도 외부 유출 없이 사내에서.
정직성 노트: 첫 리포트는 공개데이터 학습 모델의 사전선별입니다. 당신 데이터로 소량 파인튜닝 시 정확도가 오르며(시설별 재학습 권장), 절대 성능·SLA는 촬영조건·라벨에 따라 달라집니다 — 이를 2주 안에 실측으로 함께 확인합니다.
점검 이미지 샘플 폴더 하나만 주십시오.
2주 안에 당신의 데이터로 된 실물 리포트로 보여드립니다 — 리스크 없이.
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