1. 회고 — 증명한 것 / 미증명 / 스스로 기각한 것
정직한 인벤토리
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| ✅ 증명(실측) | dense-seg 경계 1.8×(자체split·in-domain, 외부표준 재측정 예정) · VLM 오탐게이트 FP −37%@recall~79%(n=300 재확증)+운영점 다이얼 · 화재게이트 96~99.7%기각@TP100%(하드 look-alike 부재는 후속) · 화재 도메인적응 공개셋 in-dist·클립분리 mAP50 0.85(야간=단일클립 0.90) · 실시간 76FPS · 설치형 v0.9.0+GS 3종+보안하드닝 |
| ❌ 미증명 | 매출·유료파일럿 0건(유일 게이트) · 이력비교 실데이터 없음 · 신규시설 일반화(교차전이≈0) · 부식 · 공개벤치 대비 수치(진행 중) · 실현장(다른출처) held-out 수치 |
| 🪦 스스로 기각 | 화재 "+418%"(순환검증) · 3D 체리픽 · 범용 단일검출기 · VLM 유형분류 · 게이트 v1/v2 · 게이트 도메인FT "recall +4~7pp/2시드"(byte-identical 시드=변량0, n=300서 FT<base 반증) · 간판 −46%(n=100 체리픽; n=300=−37%) · 한국 안전적응 0.83(합성·오라벨) |
스스로 수치를 기각할 수 있다는 것 자체가 — 부풀린 90~97%를 광고하는 업계에서 — 우리의 가장 복제 어려운 자산이다.
2. 차별점 — 슬로건이 아니라 메커니즘
경쟁사가 "정직하게" 못 하는 것
| 차별 | 왜 복제 어려운가 |
|---|---|
| 비용까지 공개하는 측정 SLA + 운영점 다이얼 | 부풀린 광고를 하는 곳은 "오탐 −X% @ recall Y%, 다이얼로 계약"을 정직하게 못 냄. 우리는 GT측정·다이얼·정직리포트를 메커니즘화 |
| VLM 맥락 오탐게이트 + 근거문장 + 파인튜닝 | 조사 확인: 그림자·이음부 맥락기각+한국어 근거를 하는 경쟁사 없음. 파인튜닝 개선까지 실측 |
| 정직 도메인적응을 제품으로 | 교차전이≈0(약점)을 "당신 데이터→held-out 실측 리포트" 서비스로 전환, 프레임누수 방지 내장 |
| 턴키 점검자 워크플로 | 검출→측정→리뷰→대장→물량표→이력→조서초안 = 조사가 "경쟁 증거 못 찾은 유일 축" |
3. ★ 빠진 결정적 조각
복제 불가 데이터 해자 — 이미 신호는 만들고 있다
경쟁조사가 못 박은 약점: 모든 컴포넌트 커모디티 + 자체데이터 0 + 교차전이≈0 → SaaS 아닌 서비스 경제. 이걸 뒤집는 유일한 길:
◆ The compounding moat
점검자의 유지/제외 리뷰 → 재학습 데이터 → 시설별 모델 개선 → 다음 고객엔 더 나은 모델
= 고객이 늘수록 좋아지는 복제 불가 라벨 데이터 자산. 커모디티 스택 위에 얹는 유일한 해자. 그리고 — 우리 리뷰 UI(keep/reject)가 이미 그 신호를 캡처하고 있다. 루프만 닫으면 된다. 이것이 "서비스 경제=약점"을 "데이터 해자=강점"으로 뒤집는 지렛대다.
4. 다음 계획 — 세 트랙
전부 "고객 데이터가 오면 복리로 강해지는" 구조로
A
첫 유료 파일럿최우선·유일 게이트
혁신제품 9월 AI트랙 + 안전진단기관 채널 + 실증용역(RFP 문B). 내 지원 = 제안서·데모·실측표. BD
B
데이터 해자 — active-learning 루프최고 레버
리뷰 피드백을 시설별 데이터셋으로 축적 → 주기 재학습 → 개선 실측. 커모디티 위 유일 복제난이 자산. 엔지니어링
C
검증 가능한 정직성차별 강화
공개 벤치마크(OmniCrack30k/SDNET)에 우리 모델 돌려 정직 수치 게시 + 게이트 다이얼 곡선 = "우리 수치는 검증가능". 엔지니어링
D
파리티 · 특허병행
부식 6클래스(AI-Hub 34141) · 특허 청구(게이트 조합). 엔지니어링 사람
5. 한 문장
기능은 과충분하다. 남은 승부는 (A)첫 파일럿 · (B)데이터 해자 · (C)검증 가능한 정직성 — 셋 다 고객이 늘수록 강해지도록.
심층조사 반영(105에이전트): ①외부 검증 — 2026 벤치(MMAD)서 최고 VLM도 74.9%·결함위치 55.6%뿐 → 범용 VLM은 검출기 대체 불가, "맥락층"으로만 유효 = 우리 방식이 옳다는 3자 근거. ②위협 — few-shot 파인튜닝 커모디티화(AnomalyVFM) → "도메인적응"은 해자로 과신 금지, 진짜 해자는 데이터 루프+정직성. ③즉시 착수 최적 = 다이얼 캘리브레이션: 조사가 못 박음 — 운영점 다이얼(p_reject)은 점수가 보정(calibrated)돼야 신뢰가능하고, 이게 (B)데이터 루프의 전제이기도 하다. 우리 GT로 지금 가능·저비용·복리.
공개 벤치 타깃(조사): CrackSeg9k(자체split 누수로 0.772 은퇴)·OmniCrack30k(clIoU SOTA 64% — 단 CC BY-NC 비상업, 대외수치 인용 불가·내부R&D만)·Sewer-ML·DefectBench(2026). 상업허용 OOD 크랙셋 대체 조사 중. 특허 선행조사·honesty-B2B 사례는 사람 액션으로 미확정.
immersivecast · measure-first · 전략 종합 (STRATEGY_SYNTHESIS.md)