may-i-official의 등록된 링크

키자드에 등록된 총 58개의 포스트를 확인하실 수 있습니다.

Naver Blog

이 신생 스타트업은 망해가는 오프라인을 부활시킬 수 있을까? : 메이아이 대표 박준혁 인터뷰

EO이오 2020년 6월, 스타트업 미디어 'EO'에 메이아이 박준혁 대표가 출연했습니다. 오프라인 매장의 부활을 목표로 대형마트가 도입을 검토하고 있는 서비스가 무엇인지 박준혁 대표가 알려드립니다. 박준혁(이하 박) : 안녕하세요, 오프라인 공간을 디지털화하고 있는 영상처리 인공지능 스타트업 메이아이의 박준혁입니다. 류중희(이하 류) : 퓨처플레이의 대표를 맡고 있는 류중희입니다. 저희는 공간도 온라인처럼 분석 가능해지면 우리의 공간 활용도가 훨씬 더 늘어나지 않을까 하는 생각에 AI 기술 회사인 메이아이에 투자하게 되었습니다. 김태용(이하 김) : 얼마 투자했다 뭐 이런 건 기사에 없던데? 류 : 뭐, 너무 작아서(웃음). 회사에 미래 가치에 비해서는 저희가 정말 요만큼 투자했기 때문에. 김 : 회사에 대해서 조금 더 소개해 주실 수 있나요? 박 : 온라인은 얼마나 사람들이 방문했고 어떠한 콘텐츠에 관심을 가졌고 어느 비율로 구매로 전환되었고, 그런 다양한 데이터를 수집하고 지표

원문보기 내부링크
Naver Blog

추가 장비 구매 없이도 매장 성과와 방문객 데이터를 분석할 수 있습니다

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 경쟁사는 방문객 분석 비용과 별개로 와이파이 검출기, 스마트 CCTV, 센서 등 하드웨어를 반드시 구매해야 합니다. 그뿐만 아니라 구매한 하드웨어를 설치하는 비용도 추가로 지불해야 합니다. 분석 비용부터 하드웨어 구매, 설치비까지 고객이 지는 부담은 매우 큽니다. 하지만 경쟁사와 달리, 매쉬는 매장에 설치되어 있는 기존의 보안 카메라(CCTV)에 인공지능 분석 엔진을 연동하기 때문에, 별도의 하드웨어 구매나 설치를 필요로 하지 않습니다. 방문 수와 체류 시간을 분석하기 위해 두 대의 장비를 구매하셨나요? 또한 경쟁사는 각각의 하드웨어마다 다른 기능을 제공합니다. 여러 기능을 사용하기 위해서는 그만큼의 하드웨어를 모두 구매해야 합니다. 예를 들어 고객의 성별과 연령대를 분석하려면 A 장치를 구매해야 하고, 유입률을 분석하려면 B 장치를 구매해야 합니다. 그러나 매쉬는 한 대의 보안 카메라로 모든 기능을

원문보기 내부링크
Naver Blog

인공지능 솔루션 매쉬는 마스크와 모자를 쓴 매장 방문객도 분석합니다

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 방문객 분석 솔루션 매쉬(mAsh)를 처음 접한 많은 분들은 "매쉬는 마스크를 쓴 방문객도 잘 분석하나요?"라고 묻습니다. AI가 고객의 성별과 연령대를 분석하는 것만 해도 어려울 것 같은데, 마스크를 쓴 방문객을 정확히 분석할 수 있을지 걱정하시는 건 당연합니다. 실제로 경쟁사의 분석 엔진은 마스크를 쓴 방문객을 잘 분석하지 못하기 때문입니다. 모델에게 사전 협의를 구해서 촬영한 사진입니다. 그러나 결론부터 말씀드리자면, 매쉬는 방문객이 마스크를 쓰고 있어도 타사 대비 높은 정확성을 보입니다. 또한 경쟁사의 솔루션에 만족하지 못하고 메이아이를 찾아주신 고객사 모두가 높은 분석 정확도에 만족하고 있습니다. 그렇다면 매쉬는 마스크를 쓴 방문객을 어떻게 정확하게 분석할 수 있는 걸까요? '이것' 덕분에 가능합니다 매쉬의 높은 정확도의 비결은 반복 학습과 체형 종합 분석, 이 두 가지로 설명할 수 있습니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

물건을 구매하지 않고 매장을 이탈하는 고객까지 정확하게 집계할 수 있다고요?

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 기성의 방문객 데이터 솔루션에서 생기는 '데이터 오염'에 대해 아시나요? 카드사로부터 받는 결제 정보 데이터로 오늘 어떤 방문객이 매장을 방문했는지 정확하게 파악하기란 쉽지 않습니다. 왜냐하면 카드사가 제공하는 데이터를 바탕으로 실제 방문객을 예측할 경우 결제자 외의 동행객은 정확하게 집계되지 않으므로, 실제 방문객 정보와 차이가 발생하기 때문입니다. 예를 들어 4인 가족이 매장에 방문하여 어머니가 가족의 티켓을 모두 구매했다고 가정해 보겠습니다. 실제 방문한 고객은 40대 남녀 성인과, 10대 남녀 아이입니다. 하지만 카드사 데이터에는 40대 여성이 4명 방문한 것으로 기록됩니다. 이런 방문자 통계에서 나타나는 데이터 오염은 비단 카드사 결제 데이터에서만 발생하는 게 아닙니다. 현금 결제, 멤버십 미가입 등 다양한 상황에서 빈번히 발생하는 현상입니다. 이렇게 특정되지 않는 동반 고객은 평균적으로 전체

원문보기 내부링크
Naver Blog

일 잘하는 매장 운영 담당자는 '이것'으로 성과와 인사이트를 보고합니다

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 성공적인 경영은 측정에서 시작하고 많은 관리자는 방문객을 이해하기 위해 노력합니다. 하지만 기업의 규모가 점차 커져 감에 따라 관리자나 임원진(이하 관리자로 통칭)은 매장에 직접 방문해 방문객과 이야기를 나누는 시간을 갖기 어렵습니다. 늘어난 매장과 직원 수만큼 관리자가 신경 써야 할 부분이 많아지기 때문입니다. 이럴 때는 현장에 상주하는 실무자가 관리자 대신 방문객의 정보를 수집합니다. 현장 실무자는 하루의 대부분을 매장에서 방문객과 소통하면서 보낼 수 있기 때문입니다. 현장 실무자는 매장에 방문한 고객의 응대부터 상품 진열, 상품 추천, 결제와 CS까지 다양한 일을 하며 매장과 손님에 대한 많은 인사이트를 가지게 됩니다. 예를 들어 방문객이 매장에 가장 많이 붐비는 시간은 언제인지, 프로모션이 20대 여성에게 어필이 됐는지, 혹은 30대 남성이 가장 관심 갖는 상품이 무엇인지 알게 됩니다. 현장 실

원문보기 내부링크
Naver Blog

매장 손님도 웹사이트 사용자처럼 분석할 수 있는, '오프라인의 구글 애널리틱스'가 있다고요?

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. PV(Page View), CTR(Click Through Rate), ROAS(Retrun on Ad Spend), DAU(Dailiy Active User). 이는 고객에게 수집한 데이터를 기반으로 온라인 공간의 상태를 보여주는 용어로, 디지털 마케팅에 관심 있는 분이라면 익숙하게 느끼실 단어들입니다. 많은 온라인 브랜드가 구글 애널리틱스(Google Analytics, GA)를 활용해 온라인 고객 데이터를 수집하고 분석하고 있습니다. 포털 검색이나 SNS 등을 통해서 몇 명이 방문했는지 알아내고, 지불한 광고비와 방문객을 비교해 광고 효과를 측정합니다. 이들은 웹사이트 방문객의 행동도 GA를 통해 분석합니다. 방문객이 웹사이트에서 얼마나 오랫동안 머무는지 측정하고, 가장 관심을 갖는 제품 페이지는 무엇인지 알아냅니다. 수집된 방문객 데이터는 새로운 마케팅이나 웹사이트 개선을 위해 사용됩니다. 웹사

원문보기 내부링크
Naver Blog

인공지능, 머신러닝, 그리고 딥러닝 : 메이아이 Lead Resercher가 알려 주는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 차이점

안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 2016년 Google DeepMind Challenge Match라는 이름으로 알파고와 이세돌 9단이 대국을 펼치고, 그로 인해 기술 산업 분야에 큰 변화의 파도가 지나간지 벌써 6년이 지났습니다. 일반적으로 ‘알파고에 쓰인 기술’을 통칭하는 단어는 크게 네 가지 정도를 들 수 있는데, 가장 널리 통용되는 것이 ‘인공지능’이고, 그다음으로는 ‘딥러닝’이며, 때때로 ‘머신러닝’이나 ‘강화 학습’이라는 표현을 쓰기도 합니다. 메이아이의 오프라인 공간 분석 솔루션에 사용된 기술들도 알파고와 마찬가지로, 외부의 누군가들에게 저 위의 세 가지 용어 중 하나로 소개되고 있습니다. 재미있는 점은 만나는 사람들의 배경에 따라 사용되는 단어가 그때그때 달라지는데요. 저희의 기술을 지칭할 때 어떤 단어를 사용하냐에 따라서 그 사람이 얼마나 많은 배경지식을 가지고 있는지, 혹은 어떠한 관점으로 기술을 바라보고 있는지, 아니면 저희와 그

원문보기 내부링크
Naver Blog

TensorRT : High-performance deep learning inference

안녕하세요, 메이아이의 ML Engineer 정재민입니다. 오늘은 딥러닝 모델을 가속화하는 TensorRT에 대해 소개하려고 합니다. 본문으로 들어가기에 앞서, 여기를 눌러 이동한 뒤 사용하고자 하는 TensorRT의 버전을 클릭하면 필요한 cuda 버전을 찾으실 수 있음을 알립니다. TensorRT이란? TensorRT는 엔비디아에서 개발한 추론에 최적화되어있는 SDK입니다. 자신이 개발한 모델을 TensorRT로 추론해 보면 엄청난 속도 향상을 가져올 수 있습니다. 그럼 어떻게 TensorRT는 빠르게 추론이 가능할까요? 추론하고자 하는 모델에 대해 TensorRT는 아래와 같이 작업합니다. Elimination of layers whose outputs are not used. Elimination of operations which are equivalent to no-op The fusion of convolution, bias and ReLU operations Aggre

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이 고객사가 모니터링하는 매장 관리 핵심 지표 6개

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 단언컨대 마케터는 데이터를 보며 일을 하는 존재입니다. 그러나 모든 마케터가 동일한 데이터를 보고 있는 건 아니에요. 서비스나 플랫폼을 운영하고 있는 IT 마케터는 MAU, 리텐션 등을 주의 깊게 보고요. 온라인 쇼핑몰을 운영하는 커머스 마케터는 사용자 행동 데이터부터 매출 데이터까지 넓게 보며 인과를 읽습니다. 마케터가 다루는 데이터가 이렇게나 달라지는 이유는 그것이 마케팅 전략, 시장 트렌드, 업종 및 업태별 성향 등 다양한 요소의 영향을 받기 때문입니다. 동일 업종에 종사하며 마케터끼리도 팀의 전략에 따라 취급하는 지표가 달라져요. 어라, 그럼 이걸 역으로 이용해 보면 어떨까요? 어떤 팀이 어떤 지표에 집중하고 있고, 요즘엔 어떤 지표들이 각광받는지를 파악할 수 있다면 그 팀의 전략이나 업계 동향도 간파할 수 있지 않을까요? 여기까지 읽으신 마케터님께서는 이미 눈치채셨을 것 같습니다만. 이 콘텐츠에서는 메이아이의 고

원문보기 내부링크
Naver Blog

똑똑한 고관여 제품 매장은 이탈 고객의 구매 여정을 이것으로 분석합니다

안녕하세요, 메이아이의 Business Development Manager 공태웅입니다. 퇴근하는 직장인 중 ‘오늘 저녁에는 피자나 시켜 먹자’라며 2만 원가량 호쾌하게 지출하실 분은 얼마나 될까요? 아마 꽤 많으실 것 같은데요. 이와 달리 ‘오늘 하루 고생한 나에게 4도어 869L 비스포크 냉장고를 선물해야지’라며 300만 원이 넘는 가전제품을 즉흥적으로 구매하시는 분은 없지 않을까 생각됩니다. 어쩌면 당연한 얘기입니다. 피자보다는 냉장고를 구입하는 것이 훨씬 크고 복잡한 일이기 때문입니다. 이 당연함을 소비자 심리학에서는 ‘관여도’라고 부릅니다. 관여도란 소비자가 물건이나 서비스를 구매하기 위해 들이는 리소스의 정도를 부르는 말입니다. 냉장고처럼 비싸고, 공간을 많이 차지하며, 한 번 사면 오래 써야 하는 데다가, 구매를 무르기 쉽지 않은 제품은 시간과 노력을 들여 제품 정보를 찾아보고 고민하게 되기 마련인데요. 이처럼 리소스가 많이 들어가면 ‘고관여 제품’, 적게 들어가면 ‘저

원문보기 내부링크
Naver Blog

CGV가 스크린 광고 성과를 16% 끌어올린 비법은?

안녕하세요, 메이아이의 CPO 김찬규입니다. CGV는 대한민국을 대표하는 멀티플렉스 영화관 체인 기업입니다. 최근에는 <에픽하이 20 더 무비> 등의 콘서트 공연 실황 영화를 상영하거나 극장 공간을 활용해 클라이밍짐 <피커스(PEAKERS)> 혹은 숏게임 골프 스튜디오 <디 어프로치(THE APPROACH)>를 운영하는 등. 방문객들에게 다양한 콘텐츠와 재미를 제공하며 복합문화공간으로 발돋움하고 있습니다. CGV가 매쉬를 도입한 이유 CGV의 주요 사업 중 하나는 ‘광고업’입니다. 극장 인프라를 이용해 관람객에게 광고를 송출하고 광고주로부터 수수료를 받는 것이죠. CGV는 연쇄적으로 관람객이 흥미를 가질 수 있는 광고 콘텐츠를 제공해, 광고의 노출을 높여야 한다는 과제를 직면하고 있고요. 동시에 광고의 효과도 증명해야 합니다. 하지만 스크린 광고를 포함한 OOH(Out of Home, 옥외 광고)는 정량적 성과 측정이 어려운 매체였는데요. CGV는 매쉬를 통해 보다 정확하게 스크린

원문보기 내부링크
Naver Blog

히트맵, 트래픽맵, 저니맵! 방문객 동선 분석 시각화 기능 3종 출시

안녕하세요, 메이아이의 Data Analyst 박건우입니다. 매장에 방문한 소비자는 복잡한 행동을 합니다. 인테리어를 구경하며 돌아다니거나 휴게 공간에서 쉬기도 하고, 매대 앞에 머물며 제품을 살피거나 한 번 지나쳤던 장소를 다시 찾아가기도 합니다. 매장 관리자는 방문객의 행동 하나하나를 궁금해합니다. 하지만 모든 손님을 눈으로 좇는 것은 불가능하죠. 이 외에 매장 관리자가 조회할 수 있는 데이터는 결제 시스템에 기록된 구매 정보밖에 없습니다. 하지만 결제 시스템에는 앞서 기술한 방문객의 행동이 전혀 기록되지 않는다는 맹점이 있습니다. 관리자를 위한 시각화 도구, 동선 분석 기능 3종 출시 이런 실무자의 어려움을 해결하기 위해 메이아이에서 ‘방문객 동선 분석 기능’ 3종을 새롭게 출시했습니다. 3종의 기능을 간략히 비교한 장표를 시작으로 각각의 기능에 대한 설명을 붙여 보겠습니다. 핫존과 데드존을 한눈에, 히트맵 ‘히트맵(Heat Map)’은 방문객들이 어느 구역에 많이 방문했는지를

원문보기 내부링크
Naver Blog

데이터 분석가가 직접 만든 ‘맞춤형 매장 성과 분석 솔루션’ 출시

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 안부처럼 여쭙습니다. 요즘 데이터 분석은 좀 어떠신가요? :) 데이터 분석이 중요하다는 건 이미 잘 아시겠지만, 중요성을 아는 것과 친밀감을 느끼는 것은 전혀 다른 얘기니까요. 지표 이름도 어렵고, 하나하나 보자니 오래 걸리고, 오래 걸렸다는 게 곧 데이터 분석을 제대로 했다는 의미도 아니고. 어떤 요령이라도 얻어볼까 싶어 포털 사이트에 ‘성과 보고서 작성 방법’을 검색해본들, 우리 매장의 성과 측정 환경에 바로 적용하기도 힘들죠. 좀처럼 정붙이기 힘든 데이터 분석! 줄곧 고생하고 계셨다면 오늘의 포스팅을 주목해주세요. 메이아이에서 고객사의 고통을 크게 줄여드리는 ‘맞춤형 데이터 분석 솔루션’을 출시했답니다. 내 마음, 내 매장을 너무 잘 아는 ‘파트너 서비스’ ‘파트너 서비스’는 데이터 분석에 어려움을 느끼고 계신 고객사를 위한 서비스입니다. 매장별 성과 관리에 꼭 필요한 핵심 지표(KPI)로 맞춤형 대시보드를 만들어드

원문보기 내부링크
Naver Blog

매장 데이터 오차를 줄이는 메이아이의 직원 필터링 기술을 소개합니다

안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 메이아이에서는 매장 내 방문객들의 행동 데이터를 추출하고 있습니다. 하지만 사람의 행동을 정확하게 인식한다고 해도, 간혹 데이터가 정확하지 않게 나올 때가 있습니다. 매장에 상주하는 직원도 방문객으로 보고 행동 데이터의 일부로 측정되기 때문입니다. 일례로 저희가 분석하는 한 매장의 경우 직원에 의해 발생하는 입장 데이터가 전체 입장 622회 중 31회로, 실제 데이터의 5% 정도를 차지하고 있습니다. 이는 매장 내 데이터를 분석할 때, 실제값과 오차가 생길 수 있어 직원을 구분하여 데이터에서 제외하는 기술로 해결할 수 있습니다. 일반적으로 직원을 구분한다고 할 때 가장 쉬운 방법은 얼굴을 인식하는 것입니다. 하지만 이 방법은 직원 개인 감시 논란이 일 수 있는 주제이기도 하고, 기술적으로도 얼굴이 잘 보이지 않는 경우가 많은 오프라인 환경에서 이용하기 어려운 방법입니다. 따라서 메이아이에서는 데이터 오차를 없애기 위해

원문보기 내부링크
Naver Blog

유럽의 개인정보 보호법(GDPR), 매쉬로 딱 준비해보세요

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 메이아이의 개인정보 보호 기술, 어느 정도로 안전한지 궁금하신가요? 한마디로 이렇게 답해드릴 수 있습니다. “전 세계에서 개인정보 보호 기준이 가장 엄격하다는 유럽연합 GDPR 기준도 만족합니다.” 메이아이가 EU의 까다로운 기준을 맞춘 비결, 어떻게 가능했을까요? EU의 개인정보 보호 규정, 왜 까다로울까? EU 개인정보 보호 규정의 이름은 GDPR(General Data Protection Regulation)입니다. 전 세계에서 가장 엄격하다고 평가받습니다. EU에 가입한 27개국에 모두 적용되고, EU 회원국에 있는 기업과 단체라면 모두 따라야 하기 때문입니다. 해외 기업 중 EU에 진출했거나 진출하려는 곳도 마찬가지로 적용받는다는 뜻입니다. GDPR을 따르지 않으면 전 세계 연간 매출액의 4% 또는 2000만 유로(약 290억 원) 중 더 높은 금액을 과징금으로 내야 합니다. EU에 진출하려고

원문보기 내부링크
Naver Blog

매장 방문객 데이터를 분석하는 인공지능 솔루션, 매쉬의 2023년 주요 성과는?

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 새로운 한 해의 초입에 들어서며, 메이아이의 여정을 회고하는 데이터 리포트를 준비했습니다. 2023년에 메이아이가 이룬 성과 중 시사점이 있는 레코드를 콘텐츠로 공유드립니다. 2023 고객사 분야 메이아이는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 분야에 눈 밝은 고객사와 함께 오프라인 공간의 문제를 풀어 나가고 있습니다. 그 과정에서 메이아이는 어떤 고객사들을 만났고, 어떤 재미있는 데이터를 발견했을까요? 아래에 메이아이의 고객사와 관련된 토픽 두 가지를 공유합니다. 메이아이를 가장 많이 찾는 업종은? 2023. 01. 01 ~12. 31 고객사 리스트를 기반으로 집계한 데이터 상위 3개 2023년의 고객사 목록을 업종별로 정리한 결과 ‘문화/전시’ 계열의 고객사가 메이아이를 가장 많이 찾은 것으로 나타났습니다. 특히 문화/전시 업종의 고객사 수는 2위를 기록한 패션 업계 고객

원문보기 내부링크
Naver Blog

CES 첫 참가 후기! 메이아이의 부스 운영 전략은?

안녕하세요, 메이아이의 Business Development Manager 공태웅입니다. 전 세계의 혁신 제품과 서비스가 한데 모이는 정보기술(IT)∙가전 박람회 CES가 연초에 성료 되었습니다. 아시는 바와 같이 메이아이는 'Innovation Award(이하 혁신상)'을 수상하며 행사 참가 자격을 얻었는데요. 메이아이의 부스 운영 전략과 생생한 후기를 공유하며, 의미 있는 경험을 기록하고자 합니다. CES 원정대의 필승 전략 2가지 메이아이 부스는 스타트업 전시장인 ‘Eureka Park(이하 유레카파크)’에 배치되었습니다. 운영 측에서 안내한 바에 따르면 이번 유레카파크 출점 기업은 총 1,200곳이었다고 합니다. 메이아이는 천여 곳의 부스와 수만 명의 방문객 사이에서 메이아이 기술을 효과적으로 부각시키기 위해, 관련 과업을 전담하는 TFT(Task Force Team)를 꾸리고 크게 2종류의 부스 운영 전략을 짰습니다. 1) 차별화를 위해 ‘크기’를 키운다 원정대의 최우선 과

원문보기 내부링크
Naver Blog

데이터 분석가가 만든 웹 대시보드, 매쉬보드! 방문객 분석 솔루션 매쉬의 데이터를 쉽고 자유롭게

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 메이아이는 인공지능 솔루션 ‘매쉬(mAsh)’로 매장과 방문객 데이터를 분석하고 도출합니다. 고객사의 매장 운영 전략을 좌지우지할 수 있는 정보를 취급하는 만큼 매쉬의 데이터를 고객사에게 소상히 보여드리는 것 또한 메이아이의 소명입니다. 메이아이는 매쉬의 데이터를 효과적으로 전달하기 위해 ‘매쉬보드(mAsh Board)’라는 이름의 웹 대시보드를 직접 개발하고 운영하고 있습니다. 그렇다면 매쉬보드는 구체적으로 어떤 데이터를 제공하며, 보통의 데이터 분석 툴과는 어떤 차이를 가질까요? 메이아이의 고객사만을 위해 태어난 데이터 분석 툴, 매쉬보드의 소개를 아래에서 자세히 전합니다. 전문가가 관리하는 분석 툴, 매쉬보드 매쉬는 매장에 설치된 CCTV 영상을 통해 매장 방문객의 비정형적 데이터를 수집하고 분석합니다. 매쉬가 분석한 직후의 데이터는 통계의 형태를 갖추고 있지만, 아직까지 고객사가 조회하거나 사용

원문보기 내부링크
Naver Blog

업무 생산성을 올려주는 매쉬보드 기능 3종! 메이아이 프로덕트 디자이너의 핵심 기능 추천

안녕하세요, 메이아이의 Product Designer 정두리입니다. 2024년 새해가 밝았습니다. 멋진 한 해를 만들기 위해 1년 혹은 1분기의 목표를 치열하게 설정해 나가고 계실 것 같아요. 어떤 일이든 시작이 가장 어렵잖아요? 데이터 세팅은 더더욱이요. 그래서 저는 여러분의 새 시작에 발맞출 수 있는 지금이, 바로 그 시작을 도와드릴 수 있는 기능을 소개하기 좋은 타이밍이라고 생각했습니다. 아래에 우리 매장과 기업의 안정적인 목표 달성을 위해 알고 있으면 좋은 매쉬보드 기능 3가지’를 꼽아 콘텐츠로 소개해 드립니다. 이 기능들을 이미 활용하고 있다면… 당신은 ‘프로 매쉬러’일지도? 조회도 조합도 간편하게, 대시보드 템플릿과 위젯 펜 꽂이에 꽂아 놓은 볼펜 중에서도, 싱크대에 말려 놓은 컵 중에서도 유달리 손이 자주 가는 것이 있습니다. 분명 매쉬보드의 기능도 마찬가지일 거예요. ‘템플릿’은 바로 그 관점에서 사용자가 자주 쓰는 위젯을 목적에 따라 모아 놓은 영역이라고 할 수 있습

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이의 2024년 AI 바우처 수요 기업을 찾습니다

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 메이아이가 2년 연속 ‘AI 바우처 지원 사업’의 공급 기업으로 선정되었습니다. AI 바우처 지원 사업은 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원이 추진하는 사업입니다. 해당 사업은 AI 기술력을 도입하여 디지털 전환을 유도하고 경제적 파급 효과를 불러오는데 목적을 두고 있습니다. 관련하여 메이아이의 방문객 데이터 분석 솔루션 ‘매쉬(mAsh)’를 도입할 수요 기업을 모집합니다. 2024년 AI 바우처 지원 사업의 수요 기업으로 선정되시면 매쉬를 최대 90% 저렴하게 도입하실 수 있습니다. 지원 금액은? 최대 2억 원의 바우처 지원 단, 기업 유형별로 10~30%의 민간 부담금(현물 + 현금) 필요 수요 기업으로 선정되면 최대 2억 원 상당의 바우처를 수령해, 공급 기업의 AI 솔루션을 최대 90% 저렴하게 도입할 수 있습니다. 하지만 관련 법상 어떤 기업으로 분류되는지에 따라 총 사업비에서의 정부 지원금

원문보기 내부링크
Naver Blog

데이터 마이닝, 장바구니 분석할 때 데이터 분석 솔루션 매쉬를 써야 하는 이유

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 마케터님은 오늘 무엇을 구매하셨나요? 아니면 혹시 구매를 고민하고 계신 상품은 없으신지요? 저는 현대인이 크게 두 부류로 나뉜다고 생각합니다. 지금 쇼핑을 하고 있거나, 쇼핑을 할 예정인 사람으로요 :) 수요와 공급이 끊임없이 발생하는 그야말로 ‘대 쇼핑의 시대’! 그만큼 소비자의 취향과 선택지의 폭은 넓어졌고요. 마케터로서 소비자가 매력을 느끼는 상품과 프로모션을 만들기는 갈수록 어려워지고 있다고 생각하는데요. 이 혼란한 시기에도 소비자의 장바구니를 꿰뚫어 내가 의도한 상품을 집어넣도록 해주는 마법이 있습니다. 그 이름도 영롱한 데이터 마이닝(Data Mining)이에요. 맥주병에 찔린 양심을 기저귀로 감싼 남편들 ‘맥주와 기저귀’라는 마케팅 사례를 들어보신 적 있으신가요? ‘맥주와 기저귀’는 데이터 마이닝에 관심을 갖는 마케터라면 한 번쯤 접하게 되는 장바구니 분석 케이스입니다. 1990년대 중반 미국의 리테일 업계에

원문보기 내부링크
Naver Blog

2024 World IT Show : 월드IT쇼 부스 운영 후기와 메이아이 장관 표창 수상 소식

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 지난 17일부터 3일 동안 코엑스에서 진행되었던 ‘2024 World IT Show(이하 월드IT쇼)’가 무사히 막을 내렸습니다. 월드IT쇼는 국내에서 가장 큰 규모를 자랑하는 정보통신기술 전시회인데요. 참관객 중 국내·외 바이어의 비율이 70% 정도로 높아, ICT 기술을 선보이기에 좋은 네트워킹의 장으로 평가받고 있어요. 이번 월드IT쇼에는 무려 10개국 446개 기업과 기관이 참가해 1188개의 부스를 꾸렸다고 합니다. 더불어 ‘인공지능이 만드는 일상의 혁신’을 행사 주제로 삼으며 메이아이와 밀접한 도메인을 다루게 되었는데요. 커다란 인공지능 행사가 열린다는데 메이아이가 빠질 수 없잖아요? 그래서 제가 직접 가봤습니다 :D 코엑스에서 맛본 ‘인공지능의 일상화’ 행사 현장은 평일 낮이라는 사실을 믿기지 않을 정도로 인산인해를 이루었습니다. 정부 기관 관계자, 업계 종사자, ICT에 관심이 있는 대학생, 일반 시민들이

원문보기 내부링크
Naver Blog

팝업스토어 마케팅의 실제 효과를 측정하려면? 팝업스토어, 박람회 부스, 옥외 광고의 성과를 분석하는 인공지능 데이터 분석 솔루션, 매쉬

안녕하세요, 메이아이의 Business Development Manager 공태웅입니다. 지난 1월 시장조사기관 엠브레인에서 집계한 바에 따르면 전국의 만 19~59세 성인 남녀 10명 중 8명이 팝업스토어를 효과적인 브랜드 각인 수단으로 여긴다고 합니다. 전체 응답자의 약 75%가 팝업스토어에 방문해 본 경험이 있다는 것도 흥미롭습니다. 팝업스토어 붐이 시작되고 수년이 지나도록 사그라들지 않는 열기가 증명하듯, 팝업스토어는 브랜드 마케팅의 필수 요소로 자리 잡았는데요. 놀랍게도 일부 업계 종사자들 사이에서는 ‘팝업스토어 회의론’이 심심찮게 제기되곤 합니다. 업계 종사자들이 의심을 품는 이유는 팝업스토어 마케팅의 효용성, 즉 ROI(Return On Investment)가 불분명하기 때문입니다. 비싼 돈 들인 행사, 왜 아무것도 안 남았을까요? 팝업스토어 마케팅의 ROI를 흐릿하게 만드는 요인에는 여러 가지가 있습니다. 첫 번째는 ‘행사 운영 목적의 부재’입니다. 그동안 수많은 기업

원문보기 내부링크
Naver Blog

기업 탐방 후기 : 인공지능 스타트업 메이아이, SW마에스트로 연수생을 다시 만나다!

안녕하세요, 메이아이의 Team Manager 황윤아입니다. 지난 4월 30일에는 SW마에스트로(Software Maestro) 연수생분들께서 메이아이를 방문해 주셨어요. SW마에스트로에서 메이아이를 찾아 주신 것은 이번이 두 번째인데요. 지난번보다 훨씬 많은 분들께서 방문해 주신 덕분에 고요하던 라운지에 활기찬 목소리와 웃음이 가득했답니다. 메이아이와 SW마에스트로, SUPER 이끌림 SW마에스트로는 소프트웨어 업계의 인재를 발굴하고 양성하는 정부 지원 사업이에요. 사실 메이아이와 SW마에스트로는 사이에는 줄곧 꾸준한 교류가 있었는데요. 두 곳의 인연은 메이아이가 태어나기 전이자, 박준혁 대표님께서 SW마에스트로 과정을 수료하시던 2017년부터 시작되었습니다. 다양한 프로젝트를 지원하는 SW마에스트로에는 개발 분야뿐만 아니라 창업에 관심이 있는 사람들도 많이 모입니다. 준혁님께서도 IT 스타트업 설립을 목표로 사업에 참여하신 사례이신데요. 준혁님 말씀에 의하면 당시에 SW마에스트로

원문보기 내부링크
Naver Blog

산업기능요원, 전문연구요원 채용 공고 : 인공지능 스타트업 메이아이의 동료가 되어주세요

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 메이아이가 2024년 상반기 연구기관 병역지정업체로 선정되었다는 기쁜 소식을 전해 드립니다. 병역지정업체는 높은 기술력, 안정된 재무 구조, 연구에 대한 투자와 성과 증명 등 엄격한 심사를 통해 선정됩니다. 심사 기준은 탈락의 고배를 마시는 기업의 비율이 해마다 증가할 만큼 까다롭고, 수많은 기업이 참여하는 만큼 그 경쟁률도 높습니다. 그러나 감사하게도 메이아이는 연구기관과 산업체 분야에서 모두 병역지정업체로 선정되어, 우수한 인재를 더욱 적극적으로 모실 수 있게 되었습니다. 메이아이에서 대체 복무를 하는 방식은? 메이아이는 올해 연구기관 병역지정업체로, 그보다 앞선 2020년에 산업체 병역지정업체로 선정된 바 있습니다. 따라서 메이아이는 전문연구요원과 산업기능요원을 모두 모실 수 있는 환경을 갖추었습니다. 단, 대체 복무는 병역법에 의거해 일부 직군에서만 가능합니다. 또한 대체 복무자의 경우 병무청의

원문보기 내부링크
Naver Blog

성수동 필수 코스, 아모레성수 : 아모레퍼시픽이 팝업스토어 운영 성과를 분석하는 방법은?

안녕하세요, 메이아이의 Data Analyst 이지현입니다. 혹시 팝업스토어 좋아하시나요? 우리나라에서 팝업스토어로 특출난 곳을 꼽자면 단연 성수동일 텐데요. 단발성 홍보를 목적으로 빠르게 들어섰다 사라지는 매장 사이에서 남다른 분위기를 뽐내는 공간이 있으니! 바로 아모레퍼시픽에서 운영하는 뷰티 플래그십 스토어, 아모레성수입니다. 뷰덕(뷰티 덕후의 줄임말)의 성지로 불리는 아모레성수는 상품의 ‘판매’보다 오감을 통한 ‘체험’을 더 중요한 가치로 여깁니다. 체험형 매장에서의 실체적인 경험은 방문객의 감성과 감각을 자극하고요. 그것이 곧 브랜드에 대한 팬심과 구매 욕구로 확장될 수 있기 때문이죠. 아모레퍼시픽은 고객과의 접점을 늘리고 브랜드 가치를 녹인 경험을 제공하기 위해 노력합니다. 매월 다른 주제로 열리는 팝업스토어는 그 노력의 일환이죠. 그렇다면 그 행사들의 성과는 과연 어땠을까요? 행사 기간 중의 방문객은 평소보다 얼마나 많았고, 얼마나 오래 머물렀으며, 아모레성수에 진열된 제

원문보기 내부링크
Naver Blog

메르세데스 벤츠 코리아와 함께한 '스타트업 아우토반 2021' 프로젝트 진행 후기

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 메이아이가 하드웨어 액셀러레이터 N15가 운영하는 '스타트업 아우토반 2021'에 선정되었습니다. 이번 기회를 통해 메르세데스 벤츠 코리아와 함께 100일간의 프로젝트를 진행할 수 있었는데요. 2021년 11월 8일부터 한 달간 메르세데스 벤츠 코리아의 거점 매장인 한남점, 강남점, 고양점에 설치되어 있는 37대의 CCTV 카메라를 분석해, 총 36대의 차량에 대한 고객 데이터를 수집하였습니다. 그리고 그 결과를 지난 12월, '스타트업 아우토반 코리아 엑스포 데이'에서 발표했는데요. 매쉬를 통해 메르세데스 벤츠 한남점, 강남점, 고양점에서 방문객이 어떤 방법으로 공간을 활용했는지 그 양상을 파악할 수 있었습니다. 메르세데스 벤츠 성남 전시장 어떤 사람들이 벤츠 전시장에 방문할까? 1개월의 분석 기간 동안 3개 지점에서는 합산 12,000명이 넘는 방문객들이 걸음하였으며, 최다 방문 고객 군은 30대

원문보기 내부링크
Naver Blog

매장 손님의 관심 구역과 상품까지 분석하는 인공지능 솔루션, 매쉬

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 발 빠른 대기업들이 다양한 분야에서 넥스트 리테일을 준비하며 오프라인 매장에 시선을 돌리고 있습니다. 온라인 고객의 로그를 분석하듯 오프라인의 매장의 손님을 살펴보려고 노력하고, 이를 가능케하는 방문객 행동 분석 솔루션을 찾고 있습니다. 그렇다면 그들이 기성 서비스가 아닌 매쉬를 도입한 이유는 무엇일까요? 기능이 제한적이고 오차 범위가 큰 기존 솔루션 카운터, 레이저 센서 등. 예전부터 다양한 고객 분석 솔루션이 존재해 왔습니다. 그러나 기존 솔루션이 알려주는 정보는 '고객이 몇 명 방문했는가?' 정도에 그칩니다. 이를 보완하기 위해 와이파이나 비콘을 활용한 분석 솔루션을 사용하기도 합니다만, 이러한 솔루션은 핸드폰의 와이파이 혹은 블루투스를 활성화한 고객만 분석 가능합니다. 이를 비활성화 한 고객은 분석하지 못하므로 많은 데이터 누락이 발생합니다. 무엇보다 고객 위치를 파악할 때 10m 가량의 오차

원문보기 내부링크
Naver Blog

보안 카메라(CCTV)만 있으면 우리 매장도 아마존고, 베타가 될 수 있다고요?

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 넥스트 리테일, 오프라인의 미래라고 평가받는 '베타(b8ta)'에 대해 들어보신 적 있으신가요? 베타는 매장에 다양한 기업의 제품을 전시하고 소비자에게 보여줍니다. 여기까지는 일반적인 편집샵, 마이크로 임대샵과 같아 보이는데요. 왜 콕 집어 베타만 넥스트 리테일이라는 평가를 받는 걸까요? 물건을 파는 공간이 아닌 방문객 데이터를 수집하는 공간 왜냐하면 기존 리테일 매장이 제품 판매를 강조한다면 베타는 방문객 데이터를 수집하는 데 집중하고 있기 때문입니다. 인공지능 카메라 등을 활용해 방문객의 행동 패턴을 분석하고 제품에 대한 방문객 반응 데이터를 수집하고 있습니다. 이렇게 얻은 소비자 데이터는 매장의 입점 기업에게 전달됩니다. 입점 기업은 전달받은 데이터로 자신의 제품을 좋아하는 소비자가 누구이고, 이들이 어떻게 제품에 반응하는지 알아내며, 데이터를 기반으로 제품과 마케팅을 개선합니다. techcrun

원문보기 내부링크
Naver Blog

매쉬로 매장의 성과를 분석하면 지점의 매출이 오를까요?

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 매쉬를 소개드릴 때면 꼭 한 번은 듣게 되는 이야기가 있어요. 바로 “매쉬를 사용하면 매장의 매출이 오르나요?”라는 질문입니다. 매쉬와 매출의 상관관계를 물으시는 분은 실제로 매장을 관리하고 계시는 경우가 많아요. 그리고 저는 한때 공간을 기획하고 운영하는 회사의 마케터였던 사람으로서, 그것을 궁금해하시는 이유를 아주 잘 이해할 수 있습니다. 매출은 모든 매장 관리자가 촉각을 곤두세우는 요소이고, 매출의 우상향 그래프는 곧 매장 운영의 궁극적인 목표이자 성공적인 경영의 지표가 되기 때문이죠. 하지만 매쉬를 쓰면 매출이 곧바로 오르냐는 질문의 대답은, 놀랍게도 ‘NO’입니다. 어라...? 그렇다면 ‘매출 향상’이 가장 큰 과제인 매장 관리자가 매쉬를 도입해야 할 이유가 사라지는 것 아니냐고요? 그야말로 가장 똑똑한 파트너 그렇지 않습니다. 매장 관리자가 매쉬를 도입해야 하는 이유는 명확해요. 매쉬는 당장의 매출에 대한 기여

원문보기 내부링크
Naver Blog

핀셋 마케팅 성공 비결? 매장과 방문객을 정확하게 분석하는 것!

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 어제저녁에는 무엇을 드셨나요? 퇴근 시간 9호선 인파에 진이 쏙 빠져버린 저는, 집에 가는 길에 대형마트에 들러 밀키트를 샀답니다. 한두 해 전만 해도 오프라인 매장에서 밀키트 찾기란 하늘의 별 따기였는데요. 요즘엔 선택지도 많고 제품의 퀄리티가 좋아 돈 쓰는 재미가 있어요. 이런 변화는 기업들이 시장의 흐름을 발 빠르게 파악하고 뾰족하게 행동한 결과입니다. 실제로 국가 통계 포털(KOSIS)의 자료에 따르면 국내 1인 가구의 수는 2022년에 이미 750만 명을 넘어섰다고 해요. 시장 가능성을 읽어낸 식품 업계 기업들은 너 나 할 것 없이 솔로 이코노미(Solo Economy)의 바다로 뛰어들고 있고요. 국내의 가정간편식 시장은 매년 조 단위로 성장하고 있습니다. 원하는 것만 쏙쏙! 고객 맞춤형 핀셋 마케팅 소비 주체의 변화를 정면으로 겨냥하는 가정간편식, 스마트폰 조작에 익숙한 Z세대 신혼부부 맞춤형 스마트 가전, 사

원문보기 내부링크
Naver Blog

스타트업 페스티벌 'COMEUP 2023' 현장 스케치 : 3일간의 컴업 2023 참여 후기, 생생하게 전해 드립니다

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 지난 11월 8일, 서울 동대문디자인플라자에서 국내 최대 규모의 스타트업 네트워킹 페스티벌인 'COMEUP 2023(이하 컴업)'이 개최되었습니다. 이번 컴업에는 사우디아라비아, UAE, 미국 등 세계 각국에서 찾아온 150곳의 스타트업이 함께 했어요. 국적불문 서로의 기술과 상품에 관심을 갖고 정보를 교류하는 기업들을 보며, 컴업을 장식하는 수식어 그대로 ‘글로벌 5대 스타트업 행사’답다고 느꼈답니다. 로켓처럼 성장하는 메이아이의 IR 메이아이는 감사하게도 컴업의 공식 운용사인 퓨처플레이의 초대를 받아 행사에 참여하게 되었습니다. 참고로 컴업에 참여하는 스타트업은 업력과 누적 투자 금액에 따라 아카데미리그(예비 창업자 또는 창업 6개월 이내의 스타트업), 루키리그(누적 투자액 10억 원 미만의 스타트업), 로켓리그(누적 투자액 50~500억 원 규모의 스타트업)로 분류되는데요. 메이아이는 올해 하반기에 시리즈 A를 성공

원문보기 내부링크
Naver Blog

박준혁 CEO가 말하는 메이아이 창업 스토리 (1) : 대기업을 홀린 스타트업, 메이아이의 탄생 비화를 박준혁 대표 인터뷰에 담다!

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 저는 23년 12월 말을 기준으로 메이아이에 입사한 지 세 달 차가 되어가는 신규 히치하이커인데요. 입사 직후부터 꼭 한 번 다뤄야겠다고 마음먹은 콘텐츠 소재가 있어요. 바로 메이아이 가장(家長), 박준혁 대표님의 인터뷰입니다. 사실 기업에서 대표 인터뷰를 진행하는 것이 대단히 특별한 일은 아닌데요. 그렇다고 할지언정 박준혁 대표님은 특별한 사람이 맞습니다. 수석 입학과 조기 졸업, 20대 청년 창업가, 포브스 선정 ‘영향력 있는 30세 이하 리더’ 등. 휘황찬란한 키워드를 온몸에 두르고도 한껏 공손하고 수줍은 모습이 여느 '비범한 천재 창업가' 클리셰를 가뿐하게 산산조각 내거든요. 이름만 들으면 알법한 대기업을 상대로 솔루션을 제공하는 스타트업. 모두가 입을 모아 경기 불황이라고 말하는 2023년에 누적 투자액 80억 원을 달성한 회사. 세계 3개 컴퓨터 비전 분야 학술 대회 ‘CVPR’, 세계 최대 규모의 IT·가전

원문보기 내부링크
Naver Blog

박준혁 CEO가 말하는 메이아이 창업 스토리 (2) : 메이아이의 과거, 현재, 미래를 박준혁 대표 인터뷰에서 찾다!

안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다. 지난 인터뷰에서는 과학자를 꿈꾸던 고등학생이 촉망받는 AI 스타트업 창업가가 되기까지의, 메이아이 창업 스토리를 들어 보았고요. 이번 편은 메이아이와 박준혁 대표님의 ‘성장’을 조명합니다. 메이아이의 첫 BM, 박준혁 대표님의 성장통, 누적된 시간만큼 이뤄 낸 메이아이의 성과와 기대되는 미래에 대한 이야기를 이어지는 인터뷰로 전해드려요 :) 누구에게나 첫 BM은 있다 Q. 메이아이의 첫 비즈니스 모델에 대한 질문을 드리고 싶어요. 초창기의 메이아이와 오늘날의 메이아이 사이에 달라진 점이 있을까요? 많은 스타트업들이 처음에 풀고자 했던 문제에서 시행착오를 겪으며, 소위 말하는 피벗(Pivot) 같은 것들을 해온다고 알고 있어요. 하지만 운이 좋게도 메이아이는 처음에 풀고 싶었던 문제와 지금 풀고 있는 문제가 완전히 같습니다. 큰 틀에서의 비전이나 비즈니스 모델은 변한 적이 없어요. 다만 초창기 메이아이의 아이템은 상대적으로

원문보기 내부링크
Naver Blog

Project Manager 직무 및 협업 방법 소개 : 메이아이의 올라운더(All-Rounder), PM이 고객 만족을 이끌어 내는 비법은?

안녕하세요, 메이아이의 Project Manager 강동완입니다. Project Manager(이하 PM)은 고객의 안정적인 온보딩(On-boarding)을 책임지며, 메이아이 내부에서 사용하는 프로덕트의 개선을 담당하는 직군입니다. 쉽게 말해 PM은 고객사가 매쉬를 통해 방문객 통계, 방문객 행동 등 다양한 매장 인사이트를 얻으실 수 있도록 매쉬를 세팅하고 전달드리며 이후에 필요로 하시는 것들을 책임지는 사람이라고 할 수 있습니다. PM은 고객 만족을 이끌어 내고 그것을 가능하게 하기 위해 노력하며 내부 팀원들과 소통합니다. 그래서 이 글을 통해 메이아이의 PM이 구체적으로 어떤 일을 하는지, 원활한 직무 수행을 위해 내부적으로 어떻게 협업하고 있는지를 소개해 드리고자 합니다. 본문에 들어가기에 앞서 PM이라는 직무는 업종과 업태에 따라 업무의 범위와 역할이 곧잘 달라지므로, 이 콘텐츠에서는 메이아이의 PM을 조명하고 있다는 점을 다시 한번 알립니다. 고객을 위해 존재하는 조직,

원문보기 내부링크
Naver Blog

믿을 수 있는 영상 처리 인공지능 솔루션 매쉬, 개인정보보호법 조항과 함께 살펴보았습니다

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. CCTV 영상 속 방문객을 분석하는 인공지능 매쉬(mAsh)는 태생적으로 개인정보 보호의 개념과 밀접한 관계를 갖습니다. 따라서 매쉬 도입을 준비하는 대부분의 담당 부서는 매쉬가 개인정보보호법을 잘 준수하고 있는지 법무 검토를 하게 됩니다. 매쉬의 도입을 적극적으로 추진하고 계신 고객사와 담당자님의 수고를 덜어드리고자, 본 콘텐츠를 통해 매쉬와 관련된 개인정보보호법 조항을 정리하고 솔루션 도입 시 해야 할 일을 정리해 드리고자 합니다. 콘텐츠 말미에서는 솔루션 도입 품의에 도움을 드릴 수 있는 문서를 제공해 드릴 예정이오니, 적극 활용하시어 업무의 번거로움을 줄이시기를 바라겠습니다. 개인정보보호법을 준수하여 믿을 수 있는 솔루션 매쉬는 개인정보보호법을 준수하는 AI 분석 솔루션입니다. 많은 법률 자문과 정부 지자체에서 긍정적인 반응을 받은 바 있으며, 이미 국내 굴지의 대기업과 기관이 매쉬로 오프라인

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이 고객사가 자주 묻는 질문 16가지

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 최첨단 인공지능으로 매장의 성과를 분석하고자 하는 메이아이의 고객사는 어떤 점을 가장 궁금해할까요? 솔루션 도입을 고민하시는 담당자님께서 매쉬를 보다 쉽게 이해할 수 있도록, 고객사의 단골 질문을 모아 한데 정리해 보았습니다. 보안 카메라(CCTV)에 대하여 Q1. 매쉬를 도입하려면 매장에 보안 카메라를 새롭게 설치해야 하나요? 아닙니다. 분석하고자 하는 매장에 이미 보안 카메라가 설치되어 있다면, 추가적인 카메라의 구매나 설치 없이 매쉬를 이용할 수 있습니다. Q2. 매쉬와 호환되는 보안 카메라의 기종이 따로 있나요? 보안 카메라의 종류나 형태에 의한 제한은 염려하지 않으셔도 괜찮습니다. 국내 보안카메라 보안 업체는 대부분 메이아이와 MOU를 맺고 있으며, 매쉬는 오픈된 API를 통해 영상을 분석할 수 있기 때문입니다. 만약 메이아이와 협력 관계가 아닌 보안 업체의 보안 카메라를 사용하시는 경우에는,

원문보기 내부링크
Naver Blog

CES 2024 혁신상 수상 기업 메이아이, 부스 방문 및 미팅 요청 안내

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 지난 11월, 메이아이는 CES에서 'Innovation Award(이하 혁신상)'를 수상하는 영예를 안았습니다. 혁신상 수상을 계기로 오는 1월에는 미국 라스베이거스에서 진행되는 ‘CES 2024’에 참가합니다. 메이아이는 전 세계의 기업을 한데 만날 수 있는 자리를 발판 삼아 박람회에 참석하시는 분들과 좋은 관계를 맺고자 합니다. 하여 본 콘텐츠를 통해 박람회 기간 중 메이아이를 만나실 수 있는 프로그램 정보 및 미팅 신청 방법을 안내드리고자 합니다. CES 2024, 올해의 키워드는? CES는 막강한 공신력을 자랑하는 세계 최대의 정보기술(IT)∙가전 박람회입니다. ‘CES 2024’는 2024년 1월 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 진행됩니다. 이번 박람회는 총 3,500개 이상의 참관사가 참여하며, 국내에서는 메이아이를 포함한 다양한 스타트업과 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 50

원문보기 내부링크
Naver Blog

히치하이커들 몰래 준비한 메이아이 송년회 기획 후기

안녕하세요, 메이아이의 Team Manager 윤신영입니다. 지난 12월 28일, 메이아이 사옥에서는 바쁘게 달려온 한 해를 마무리하는 ‘Adieu 2023(이하 송년회)’ 행사가 진행되었어요. 올해의 송년회는 한 해 동안 고생해 주신 히치하이커분들이 한데 모여 즐겁고 따뜻한 시간을 보낼 수 있도록 비밀리에 준비되었는데요. 아래에 송년회이 어떻게 준비되었는지와 더불어 생생한 행사 후기를 함께 전달드립니다. 이제는 말할 수 있다, 송년회 기획 과정! 앞서 안내드린 바와 같이 송년회는 히치하이커 분들 모르게 준비되었습니다. 깜짝 행사 소식을 들었을 때 송년회를 더 즐겁게 받아들이실 수 있을 거라고 생각했기 때문이에요. 같은 맥락으로, 행사에 더 즐겁게 참여하실 수 있도록 다양한 요소를 공들여 준비했답니다. 1) 연말정산 대시보드 제작 송년회에 사용된 데이터 대시보드 이미지 예시 연말이 되면 각종 브랜드와 플랫폼에서 ‘연말정산’이라는 이름으로 1년간의 성과를 돌아보곤 합니다. 그래서 메이

원문보기 내부링크
Naver Blog

매장 CCTV는 무슨 일을 하고 있을까? : 드림플러스와 함께한 박준혁 CEO & 김찬규 PO 인터뷰

2021년 6월, 다양한 스타트업의 이야기를 전하는 드림플러스의 '드림터뷰'에 박준혁 CEO와 김찬규 CPO가 출현했습니다. AI 기술과 만나 더 똑똑해진 CCTV! 영상 기반 방문객 행동 분석 솔루션 서비스 매쉬에 대한 소개를 인터뷰로 만나보세요. Q. 메이아이는 어떤 회사인가요? 박준혁(이하 박) : 저희 메이아이는 오프라인 공간을 디지털화하고 있는 영상 처리 인공지능 스타트업이고요. 오프라인 공간에 설치되어 있는 CCTV 같은 영상 인프라를 활용해서 이 공간에 사람들이 몇 명 왔고 어떤 상품에 관심을 많이 가졌고 체류 시간은 어떻고 전환율은 어떻고, 이런 데이터들을 통해 오프라인 공간 운영의 목적 달성을 도와드리는 것이 저희의 목표입니다. 현재는 저희가 현대자동차, 이랜드리테일, 롯데시네마, 롯데아울렛 등의 고객사에 저희 솔루션을 제공해 드리면서 공간을 개선하는 데 도움을 드리고 있는 상태입니다. Q. 'mAsh' 기술을 개발하게 된 계기는? 박 : 청년 창업가를 위한 오프라인

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이의 '2022 KT 파트너 어워드' 플랫폼 성장 부문 우수상 수상을 축하합니다

2022년 10월 27일, 메이아이가 노보텔 앰배서더 서울 동대문에서 개최된 제9회 KT 파트너스 데이에서 ‘2022 KT 파트너 어워드' 플랫폼 성장 부문의 우수 파트너로 선정되었습니다. KT 파트너스 데이는? 2014년에 시작하여 2022년에 9회 째를 맞은 ‘KT 파트너스 데이’는 KT가 파트너사들과 사업 방향을 공유하고, 시상 등으로 파트너사들의 격려와 협력을 강화하기 위해 마련된 행사입니다. KT 파트너스 데이에서 진행하는 KT 파트너 어워드는 혁신적인 리더십을 발휘하고 KT와 상생 협력을 통해 새로운 기회 발굴과 차별화된 성과 창출에 기여한 파트너 기업에게 상을 수여합니다. 이날 시상식에서는 디지코·트랜스포메이션·텔코(통신) 각 분야에서 총 33개 파트너사가 수상을 했습니다. 그중 메이아이는 플랫폼 성장 부문에서 우수상을 수상하였습니다. 메이아이의 기쁜 소식에 다시 한번 박수를 보냅니다. KT Bridge Lab, 파이널 피칭 데이에서도 장려상 수상! 한편 메이아이는 20

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이, 컴퓨터 비전 글로벌 AI 학회 'CVPR 2023'에서 논문 채택

메이아이의 논문이 세계 최대의 컴퓨터 비전 학회 'CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)'에 채택되었습니다. 논문 주제 소개 Jeeseung Park, Jin-Woo Park, Jong-Seok Lee, "ViPLO: Vision Transformer based Pose-Conditioned Self-Loop Graph for Human-Object Interaction Detection" - <CVPR 2023> 이번 연구의 주제는 AI를 이용한 사람-사물 인터랙션(Human-Object Interaction, HOI) 인식 기술과 관련된 것입니다. 최근 각광받는 '비전 트랜스포머(Vision Transformer)' 계열의 인공지능 모델 구조를 HOI 분야에 적용할 때 발생하는 문제를 해결하여 더 높은 성능을 내도록 하는 새로운 구조의 모듈을 제안했습니다. 여기서 비전 트랜스포머 모델이란 자연어처리 분야에서 소개된 최고 수준의 결과를 달

원문보기 내부링크
Naver Blog

논문 리뷰 : Rethinking the Value of Network Pruning (1)

안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 이 글은 메이아이의 첫 논문 리뷰 포스트입니다. 메이아이에서 처음으로 여러분들께 소개해드리고자 하는 논문은 2019년 ICLR에 제출된 <Rethinking the Value of Network Pruning>입니다. 동일 년도 ICLR에서 Best Paper로 선정된 <Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks>와 같이 실험 방법이나 원리 자체는 비교적 단순하면서도, 뉴럴 네트워크 모델의 근본적인 학습 원리에 대해 질문을 던지고 있는 꽤나 유명한 논문입니다. 개인적인 느낌이지만 이 논문 이후로 ‘rethinking’이라는 단어로 비슷하게 시작하는 논문 제목들이 좀 더 많이 생겨나지 않았나 싶을 정도로요. 물론 이런 주관적인 지표 말고도, 비교적 최근이라 할 수 있는 2019년도에 출간되었는데도 불구하고, 벌써 328회나 인용되었다는 점에

원문보기 내부링크
Naver Blog

논문 리뷰 : Rethinking the Value of Network Pruning (2)

안녕하세요, Lead Researcher 박진우 입니다. 지난 1편에서는 기존 Pruning 방법들을 미리 레이어마다 자를 비율을 정해 놓는 predefined과 자동으로 학습과정에서 찾게 하는 automatic으로 나누고, automatic에서도 filter/channel 단위로 잘라내는 structured pruning과 weight element 단위로 잘라내는 unstructured pruning으로 구분할 수 있었습니다. 물론 predefined은 structured pruning으로 취급되었습니다. 이때, 저자들이 주장하는 내용은 structured pruning을 진행할 때, pruning을 진행한 후 남은 weight 값을 그대로 가져와 fine-tuning 하는 것보다, 남은 구조만 가져오고 새로 weight initialization을 진행한 후 처음부터 새로 학습(train from scratch)하는 방법이 더 높은 정확도를 보인다는 사실을 보여주면서 '기존 p

원문보기 내부링크
Naver Blog

딥러닝으로 세탁기 상태 추적 모듈 만들기 : Convolutional Neural Networks로 LED 상태등을 이용해 세탁기의 상태를 추정해 보자

안녕하세요, 메이아이의 CPO 김찬규입니다. 딥러닝을 통한 인공지능 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델은 시각적인 분류, 감지, 추론 등의 문제에서 웬만한 사람보다 더 뛰어난 성능을 보이고 있는 것으로 유명한데요. 이러한 CNN 모델은 학습을 위해 상대적으로 매우 많은 양의 데이터가 필요하다는 측면에서 악명이 높기도 합니다. 많은 데이터를 확보하는 일은 적지 않은 비용을 수반하기 때문에, 딥러닝 기술은 대기업 혹은 큰 규모의 조직에서나 활용할 수 있다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 해결하고자 하는 문제에 따라 딥러닝 기술은 아주 빠른 시간 안에, 매우 적은 비용으로도 높은 활용도를 보여주기도 합니다. 오늘은 한 가지 예시로 제가 직접 진행했던 프로젝트를 하나 소개해 드리고자 합니다. 세탁기 상태 추적 프로젝트는? 먼저 프로젝트를 간단히 설명드리겠습니다. 메이아이는 불특정 다수가 이용하는 세탁실을 구비한 어떤 클라이언트로부터 세탁실 이용 패턴

원문보기 내부링크
Naver Blog

분석 엔진 daram과 함께하는 딥러닝 투어 (1) : 메이아이 기술의 근본, 물체 인식 기술(Object Detector)을 소개합니다

안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 지금까지 다양한 오프라인 공간들을 분석하면서 메이아이의 인공지능 엔진 'daram'에 많은 발전이 있었고, 몇몇 기회들을 통해 daram의 핵심 기술에는 어떤 특징이 있었는지 간단하게 말씀드리고는 했습니다. 그러나 돌이켜보니 그동안 daram의 근본을 이루는 인공지능 모델의 전반적인 내용에 대해 설명드린 적은 없었던 것 같습니다. 보통 저희의 고객사를 포함해서 저희 기술에 대해 설명드릴 기회가 있다고 하더라도 주로 이벤트 감지라든지, 동선 추적이라든지, 그룹 분석과 같은 특정 기능에 대해서만 소개를 드리곤 했거든요. 정말 기본적인 물체 인식 원리 등에 대해서는 내용의 복잡성 때문에 대략적으로만 소개 드리는 일이 다반사입니다. 그러나 이러한 기능들은 모두 물체 인식과 같은 인공지능 모델로부터 나온 원천 데이터를 규칙 기반 알고리즘 등을 통해 가공해서 만들어지기 때문에, 베이스 인공지능 모델들에 대해 이해하신다면 더 쉽고

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이의 분석 엔진 daram과 함께하는 딥러닝 투어 (2) : 방문객 분석의 핵심, 물체 추적 기술(Object Tracker)을 소개합니다

안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 지난 ‘daram과 함께하는 딥러닝 투어(1)' 포스팅에서는 물체 인식의 전반적인 내용과 함께, 메이아이의 인공지능 엔진 daram의 물체 인식 모델의 특징을 소개해 드렸습니다. 1편의 내용을 간단히 요약하자면 물체 인식(Object Detection) 기술이란 이미지 하나에서 타겟 물체들의 위치를 바운딩 박스(bbox) 형식으로 찾는 것이라고 할 수 있는데요. 물체 인식 모델의 대표적인 예시로는 Faster R-CNN과 같은 Two-stage Detector와 YOLO와 같은 One-stage Detector 두 가지가 있고, 메이아이에서는 속도, False Positive, Pose Estimation과 같은 문제의식을 바탕으로 물체 인식 기술을 지속적으로 연구하고 있다는 점을 공개했습니다. 기존에 딥러닝과 친숙하지 않으셨던 분들도 물체 인식이라는 분야와 daram에 대해 조금 더 쉽게 다가갈 수 있는 기회가 되셨

원문보기 내부링크
Naver Blog

메이아이의 분석 엔진 daram과 함께하는 딥러닝 투어 (3) : 물체 추적 기술의 심장, 재식별 기술(Re-Identification)에 대해 알려 드립니다

안녕하세요, 메이아이의 Lead Researcher 박진우입니다. 'daram과 함께하는 딥러닝 투어 (3)'에서는 물체 추적 기술의 전반적인 내용과 함께, 오프라인 공간에서 나타나는 물체 추적 기술의 도전 과제 및 해결 방안을 간략하게 소개해 드렸습니다. 2편의 내용을 간단히 돌이켜 보자면, 물체 추적 기술(Object Tracker)이란 연속된 이미지들에서 동일한 객체로 판단되는 물체들의 프레임 간 위치를 이어주는 기술이었습니다. 대표적인 물체 추적 모델 SORT에서는 지난 프레임에서의 물체 위치를 바탕으로 물체의 다음 위치를 예측하고, 해당 예측과 가장 비슷한 물체를 이어주는 방식으로 동작했습니다. 이 SORT는 원리에 비해 매우 강력한 물체 추적 기술이지만, 실제 환경에서는 ID Switching, Tracklet Fragments 발생, Multi-Camera Tracking과 같은 추가적인 문제들이 남아있어서 추가적인 기술 연구가 진행되고 있다는 점을 알 수 있었습니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

daram과 함께 단일 영상 분석 파이프라인 구성하기

안녕하세요, 메이아이의 Lead Engineer 신인식입니다. 메이아이는 공간에 설치되어 있는 CCTV의 영상을 활용하여, 영상 처리 인공지능으로 방문객들의 성별이나 연령대부터 동선, 체류 시간, 행동, 상품과의 인터랙션까지 모든 데이터를 분석하고 있습니다. 상당한 양의 영상 데이터를 분석하고 있고 앞으로 더 많은 양을 분석할 예정인 만큼, 영상 분석 파이프라인이야말로 매우 중요한 구성 요소 중 하나라고 할 수 있는데요. 그래서 이번 글을 통해 단일 영상 분석 파이프라인이 어떻게 구성되어 있는지를 소개해 보고자 합니다. 요구사항 및 워크플로우 명세 요구사항 - 메이아이의 인공지능 분석 엔진 'daram'을 사용하여 영상 파일 한 개를 분석하는 워크플로우를 실행 input - 영상 파일의 메타데이터(S3 경로, 길이 등을 담고 있음) - 분석 설정 output - Data Lake(S3)에 daram으로 분석한 결과를 저장 - Data Lake에 저장된 여러 raw data를 가공하여

원문보기 내부링크
Naver Blog

현대자동차 송파대로 전시장이 입체적인 고객 경험을 선사할 수 있었던 이유

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다. 현대자동차 송파대로 전시장은 판매 전시장 중의 best practice라고 불립니다. 외관이 특별한 것은 물론이고요. ‘고객이 어떤 경험을 하느냐’라는 토픽을 중심으로 차별화가 된 공간이기 때문입니다. 현대자동차 송파대로 전시장에서는 고객 경험의 80%가 자율적으로 일어납니다. 굉장히 많은 고객들이 편하게 방문해, 직원의 통제 없이 자유롭게 차 문을 열고 닫으며 차를 살펴보죠. 게다가 송파대로 전시장은 영업시간이 지난 후에도 매장을 운영하는 '야간 언택드 전시장'을 운영합니다. 일발적인 전시장이 마감 시간에 맞춰 문을 닫는 것을 감안한다면 무척 독특한 시스템인데요. 이런 운영 방침을 통해 평일 낮에는 시간을 내기 어려운 직장인을 배려해, 고객에게 더 많은 시간을 주는 것이죠. 그뿐만 아니라 ‘DAL-e’라는 서비스 로봇을 운영하고 ‘시저리프트’라는 주차 로봇을 활용하며, 고객과 직원을 연결해 주는 브릿

원문보기 내부링크
Naver Blog

Ubuntu 원격 작업을 위한 환경 구축 방법

안녕하세요. 메이아이의 CPO 김찬규입니다. 딥러닝 모델 연구 개발을 위해서는 GPU가 필수적입니다. 모델을 이것저것 구현하고 실험해 보기 위해서는 내가 작성한 모델이 제대로 돌아가는지, 학습은 잘 되는지 확인해 봐야 합니다. 그러나 괜찮은 GPU가 있다면 10분이면 끝날 일을 CPU에서는 몇 시간이 걸리곤 합니다. 그렇기 때문에 사실상 딥러닝을 노트북으로 한다는 것은 불가능한 일입니다. 하지만 개발자와 카페는 또 떼려야 뗄 수 없는 불가분의 관계에 있습니다. 애초에 개발자는 커피를 입력받아 코드를 출력하는 직업일뿐더러, 무언가 막다른 길에 봉착해있을 때는 사무실에서 카페로 작업 환경을 옮겨주는 것이 필수적이죠. 그러나 노트북으로 딥러닝을 돌리다가는 어떤 정신적/회계적 피해를 입을지 예상조차 할 수 없겠습니다. 그래서 이번에는 카페에서도 (물론 집에서도) 딥러닝을 할 수 있도록, GPU가 장착되어 있는 머신에 자유롭게 원격 접속할 수 있는 환경을 구축하는 방법을 정리하여 올려보겠습니

원문보기 내부링크
Naver Blog

라즈베리파이에 라즈비안 설치하기 : NOOBS 다운로드, 라즈비안 설치, 언어설정, SSH, 와이파이까지 한 번에!

안녕하세요, 메이아이의 Engineer 고강련입니다. 이번에는 개발자라면 한 번쯤은 들어보셨을 법한 ‘라즈베리파이(Raspberry Pi)’라는 작은 기기의 세팅 방법에 대해 소개하고자 합니다. 항시 돌아가야 하는 서버가 필요할 때, 파워풀한 성능을 요구하지는 않지만 간단한 웹서핑과 프로그래밍 등의 교육을 할 때, 자신만의 임베디드 기기를 만들고 싶을 때 우리는 쉽게 라즈베리파이라는 소형 컴퓨터를 생각할 수 있습니다. 시중의 미니 PC보다는 성능이 낮지만 5만 원이라는 합리적인 가격으로 컴퓨터가 생기게 되는 것이니까요 :) 이런 하드웨어를 접할 때 가장 힘들었던 부분은 세팅을 하는데 소요되는 시간이 많이 든다는 점이었습니다. ‘나는 빨리 개발을 하고 싶은데 세팅은 왜 이렇게 힘들고, 도대체 프로그램은 어디서 설치하라는 거야?’라고 생각하시는 개발보다 세팅과 검색에 더 많은 시간을 소요하게 될 개발자분들을 위해 라즈베리파이를 한 번에 세팅하는 방법을 가져왔습니다. 이 포스팅에 따라 세

원문보기 내부링크
Naver Blog

라즈베리파이에 Ubuntu 20.04 LTS 설치하기

안녕하세요, 메이아이의 Engineer 고강련입니다. 지난 '라즈베리파이에 라즈비안 설치하기' 포스팅에 이어, 이번에는 라즈베리파이에 Ubuntu 20.04 LTS 설치하는 방법을 소개하려고 합니다. 라즈베리파이라는 하드웨어를 사용하는 데 보편적인 라즈비안을 사용하기 보다, 기존에 사용하던 우분투를 선호하시는 분들도 많습니다. 본격적인 세팅법에 앞서 꼭 필요한 것들을 준비해 주세요. 준비물 - Raspberry Pi 3 Model B+ 또는 Raspberry Pi 4 Model B - 4GB 이상의 sd 카드 + sd 카드 컨버터 SD 카드 포맷 운영체제를 설치하기 전에 sd카드 포맷을 진행해 봅시다. 라즈베리파이의 부트로더가 FAT16, FAT32 등의 FAT 파일 시스템을 사용하기 대문에 이 포스팅에서는 format을 두 차례 진행하게 됩니다. sd카드를 포맷하는 방법은 이전 포스팅 <라즈베리파이에 라즈비안 설치하기>와 동일합니다. 이전 포스팅을 따라 진행해 주세요. Ubuntu

원문보기 내부링크
Naver Blog

2020 인공지능 온라인 경진대회 참가 후기 : 메이아이의 얼굴 다각도 인식 및 조회 모델 개발기

안녕하세요, 메이아이의 CPO 김찬규입니다. 메이아이 팀은 2020년 6월 과학기술정보통신부에서 주최한 '2020 인공지능 온라인 경진대회'에 참가하여 한 종목에서 1위, 두 종목에서 2위를 차지하며 종합 5위의 성적을 거두었습니다. 대회를 진행하면서 우여곡절이 참 많았는데요. 이번 글을 통해 메이아이가 1위를 차지한 종목인 얼굴 다각도 인식 및 조회 모델(경량화)의 개발 과정을 다루고자 합니다. 인공지능 온라인 경진대회란? '2020 인공지능 온라인 경진대회'는 과학기술정보통신부에서 주최, 정보통신산업진흥원에서 주관하여 우수한 인공지능 기술력을 보유한 기업을 발굴하고 사업화 지원 기회를 제공하기 위한 대회입니다. 대회 기간은 2020년 6월 17일부터 시작하여 6월 30일까지 약 2주 동안 진행되었습니다. 대회 방식은 각 팀별로 총 20개의 문제 중 가장 자신 있는 문제에 자유롭게 참여하여 가장 등수가 높은 문제 3개의 점수를 합산하는 방향으로 진행되었습니다. 얼굴 다각도 인식 및

원문보기 내부링크
Naver Blog

ONNX Runtime : High-performance deep learning inference

안녕하세요. 메이아이의 ML Engineer 정재민입니다. 앞서 TensorRT 포스팅을 통해 Unsupported Operator 가 없는 간단한 PyTorch MNIST 분류기 모델을 TensorRT로 동작시키기 위해 필요한 과정을 살펴보았는데요. 그 결과 별도의 처리 없이도 Inference 속도가 5~6배 상승하는 놀라운 결과를 확인할 수 있었습니다. 물론 MNIST 모델은 굳이 TensorRT의 도움을 받지 않더라도 충분히 빠르게 동작하는 모델이긴 합니다. 다만, 실제 현장에서 사용하는 딥러닝 모델은 이와 비교가 되지 않을 정도로 크고 복잡합니다. 따라서 이러한 큰 딥러닝 모델을 이용하기 위해서는 CUDA 연산이 필수적이며, 당연히 CUDA 연산 처리에 최적화되어있는 TensorRT를 이용하는 것이 추천됩니다. 하지만 TensorRT에는 커다란 문제점이 하나 있는데, 바로 앞에서도 잠시 언급되었던 Unsupported Operator입니다. TensorRT가 지원하는 연산자

원문보기 내부링크
Naver Blog

Gstreamer 설치하기 : Gstreamer의 설치 방법과 구성 요소, 사용 예시와 성공한 실험 사례까지

안녕하세요, 메이아이의 Engineer 고강련입니다. 영상처리에 꼭 필요한 것 중 하나는 영상을 어떻게 처리하고, 저장할 수 있는지라고 생각합니다. 메이아이에서는 실시간 영상 수집을 위한 개발을 진행하고 있는데요. 오늘은 이를 위한 도구 중 하나인 Gstreamer라는 파이프라인 기반 멀티미디어 프레임워크의 사용법에 대해 공유해 드리고자 합니다. Gstreamer는 오디오 및 비디오 재생, 저장, 처리 등을 할 수 있는 프레임워크로 영상 편집기, 미디어 플레이어 같은 프로그램을 만드는데도 사용할 수 있습니다. Gstreamer를 어떻게 설치하는지에서부터 구성 요소와 용어는 어떤 것을 사용하는지, Gstreamer를 사용하는 예시는 무엇인지 등에 대해서 테스트해 보고, 성공했던 예시를 알려드리겠습니다. 이번 포스팅에서는 Ubuntu 18.04 LTS가 설치된 라즈베리파이4를 사용합니다 :) 라즈베리파이4에 Gstreamer 최신 버전 설치하기 Gstreamer의 최신 버전을 설치하는

원문보기 내부링크
Naver Blog

Gstreamer 기초 : Gstreamer에서 사용하는 용어와 구성 요소, 사용 예시

안녕하세요, 메이아이의 Engineer 고강련입니다. 이전 포스팅에서는 Gstreamer를 설치하는 방법을 안내드렸는데요. 이번 포스팅에서는 Gstreamer에서 사용하는 용어와 구성 요소 등 Gstreamer를 본격적으로 사용하기 전에 알아두면 좋을 것들과 Gstreamer의 간단한 예시에 대한 내용을 다루겠습니다. 이번 포스팅은 'Gstreamer References'를 기반으로 작성하였습니다. 더 구체적이고 자세한 내용은 여기를 눌러 확인하실 수 있습니다. Gstreamer란? 스트리밍 미디어 응용 프로그램 만들기 위한 프레임 워크, 모든 유형의 스트리밍 멀티미디어 응용 프로그램 작성할 수 있습니다. 구성요소를 임의의 파이프라인에 혼합해 응용 프로그램을 작성할 수 있는 장점이 있습니다. Gstreamer 구성 요소, 용어 Gstreamer 구성 요소, 용어 구성 요소 elements : 가장 중요한 객체의 클래스. 서로 연결된 chain of elements를 만들고, 이를 통

원문보기 내부링크
Naver Blog

2021 인공지능 온라인 경진대회 참가 후기 : 메이아이의 이미지 분야 1위의 비결, 전격공개

안녕하세요, 메이아이의 ML Engineer 정재민입니다. 메이아이는 작년 '2020 인공지능 온라인 경진대회'에 참가하여 우수한 성적을 거둔 바 있는데요. 올해에도 2년 연속 경진대회에 참여하여, '운전 사고 예방을 위한 운전자 부주의 행동 검출 모델 분야' 종합 1등이라는 우수한 성적을 거두었습니다. 이번 글에서는 메이아이가 '운전 사고 예방을 위한 운전자 부주의 행동 검출 모델' 문제를 어떻게 풀었는지, 그 속을 낱낱이 공개하고자 합니다. 이 글이 Object Detection 을 수행하시는 모든 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다 :) GitHub - PJunhyuk/2021AICompetition-03: 1st ranked 'driver careless behavior detection' for AI Online Competition 2021, hosted by MSIT Korea. 1st ranked 'driver careless behavior detection' for

원문보기 내부링크
1