이미지 인식·OCR
분류, 객체 탐지, 영역 분리와 OCR을 구현합니다. 품질 검사 이미지, 영수증·신분증·문서 등 입력 데이터에 맞춰 테스트 항목을 정합니다.
이미지 인식 · LLM
이미지 인식과
LLM 솔루션 개발.
이미지 탐지, OCR과 문서 검색·답변 기능을 서비스에 연결합니다. 처리할 데이터, 모델 실행 환경과 확인할 결과를 정한 뒤 개발과 검증을 진행합니다.
이미지와 문서를 처리하는 기능.
문서 검색·답변
사내 문서를 검색해 답변에 참고하는 RAG와 챗봇을 개발합니다. 문서 접근 권한, 검색 결과와 답변에 표시할 근거를 정리합니다.
업무·콘텐츠 연동
예약·주문 등 기존 업무 기능과 LLM을 연결합니다. 콘텐츠 생성과 외부 기능 실행에는 필요한 권한과 확인 절차를 반영합니다.
처리 환경과 검증 항목을 먼저 정합니다.
기기 내 실행
TensorFlow Lite·CoreML 등 기기 내 실행 방식을 검토합니다. 목표 기기에서 모델 크기, 처리 시간과 메모리 사용을 확인합니다.
서버 추론
ONNX·TensorRT 등 서버 실행 방식을 검토합니다. 데이터와 서버 환경에 맞춰 처리량과 응답 시간을 확인합니다.
LLM 연동
OpenAI·Claude·Llama 등 모델을 사용 목적에 맞춰 연결합니다. 입력·출력, 이용 조건과 사용량에 따른 비용을 확인합니다.
데이터 처리
기기 내 처리 또는 비식별화 전송 방식을 정합니다. 학습 데이터 폐기와 보안 약정을 개발·운영 절차에 반영합니다.
기기 내 처리와 시각화 참고 자료.
정자왕 · 기기 내 처리와 결과 표시
OpenCV·MobileNet을 활용한 기기 내 객체 탐지와 Charts.js 결과 시각화 구현 자료입니다. 모델 경량화, 탐지 조건과 결과 표시 방식을 설명합니다.
프로젝트 자료 보기프로젝트 자료의 설명은 객체 탐지와 결과 시각화 구현에 한정합니다. 서비스에 적용할 모델은 사용 목적과 대상 데이터에 맞춰 검증해야 합니다.
개발 일정·데이터 처리·운영 비용.
개발 기간은 얼마나 걸리나요?
표준 모델 MVP는 4~8주를 기준으로 안내합니다. 데이터 준비 상태, 모델 튜닝과 연동 항목을 확인해 실제 일정을 정합니다.
데이터 보안은 어떻게 처리하나요?
민감한 데이터는 기기 안에서 처리하거나 비식별화 후 서버로 전송합니다. 학습 데이터 폐기와 보안 각서를 준수합니다. 착수 전에 처리·보관·삭제 조건을 확인합니다.
운영 비용은 어떻게 산정하나요?
LLM 사용 비용은 모델과 토큰 사용량에 따라 달라집니다. 모델 선택과 캐싱 적용을 검토하고, 서버·유지보수 비용은 필요한 운영 업무에 따라 안내합니다.
프로젝트 문의
처리할 데이터와 사용 목적을 알려주세요.
입력 자료, 필요한 결과와 기존 시스템을 보내주세요. 데이터 준비, 실행 환경과 검수 기준을 확인해 개발 일정을 안내합니다.