PLUS INSIGHT에서는 방문과 머묾 이벤트 데이터를 바탕으로 구역별 관심도를 측정합니다. 방문 수 대비 머무른 횟수를 계산하여 백분율로 표현하며, 이를 통해 각 구역의 관심도 데이터를 도출합니다. 예를 들어, 아이스크림 판매 구역에 100명이 방문하여 70번의 머묾 이벤트가 발생했다면, 해당 구역의 관심도는 70%로 계산됩니다.

안녕하세요! 이번 블로그에서는 2024 상반기 인턴으로 근무한 신입사원분들의 의견을 바탕으로, 입사 후 느낀 소감과 딥핑소스만의 차별점을 소개해 드리고자 합니다. 신입사원이 바라본 딥핑소스는 어떤 모습일까요? 입사한 지 얼마 되지 않았지만 벌써 많은 것을 배우고, 다양한 경험을 쌓고 있는 이들의 신선한 시각을 통해 회사 생활을 조망해 볼 수 있을 거예요.

최근 10년 사이 AI 기술은 인류의 기존 발전을 뛰어넘을 만큼 빠르게 성장해왔습니다. 신경망의 발전과 더불어 ‘알파고(AlphaGo)’나 ‘챗지피티(ChatGPT)’와 같은 혁신적 기술들이 등장하면서 AI의 발전이 가속화되고 있습니다.

오프라인 매장에서 방문 고객의 경험을 측정하는 것은 매우 중요합니다. 하지만 기존의 People Counter와 같은 방식으로는 이를 제대로 측정하기 어렵습니다. 체류시간을 추정해볼 수 있지만, 이는 단순한 예상치일 뿐이며, 전체 매장의 평균적인 체류시간만을 알 수 있습니다.

유럽 AI 법안(AI Act)은 인공지능 시스템의 학습 과정에 사용되는 데이터셋과 알고리즘에 대한 높은 투명성을 요구합니다. 이는 데이터 출처와 데이터 처리 방법을 명확히 밝히는 것을 포함합니다. 딥핑소스의 SEAL 서비스는 이러한 요구 사항을 충족하면서도 추가적인 이점을 제공하는 혁신적 솔루션입니다.

온라인 시대에 오프라인 소매업체들은 어려움을 겪고 있습니다. 한국의 유명 슈퍼마켓 체인인 EMart는 매달 실적이 저조한 매장을 폐쇄하기로 결정했습니다. 이유는 간단합니다. 생존하기 위해서입니다. 지난 몇 십 년 동안 소매 산업은 상당한 변화를 겪어왔습니다. 우편 주문에서 인터넷으로, eBay, Amazon, Shopify와 같은 전자상거래 플랫폼으로의 전환을 포함하여 Direct-to-Consumer (D2C) 트렌드로의 변화는 소매 운영자들에게 도전 과제를 제시하고 있습니다.

안녕하세요, 딥핑소스입니다! 딥핑소스가 오는 6월 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 '제13회 스마트테크 코리아(STK 2024)'에 참가합니다! 지난번 넥스트라이즈에서 뜨거운 반응을 얻었던 AI 영상분석 기반의 '매장케어링AI 솔루션'을 이번 스마트테크 코리아에서도 선보이게 되었습니다. 넥스트라이즈에서 매장케어링AI 솔루션이 큰 관심을 받았던 만큼, 이번 스마트테크 코리아에서도 고객분들의 뜨거운 반응을 기대하고 있습니다!

이번 넥스트라이즈 피칭에서 딥핑소스는 고객 행동 데이터를 웹 대시보드로 시각화해주는 대표 제품인 PLUS INSIGHT와 새롭게 출시될 매장케어링 AI를 소개했습니다. 이 두 제품은 기술성, 사업성, 팀 경쟁력 등 다양한 면에서 높은 평가를 받아 수상의 영예를 안았습니다. 매년 넥스트라이즈에 참여해왔지만, 올해는 이렇게 뜻깊은 상을 받게 되어 정말 영광입니다.

딥핑소스의 신기술, 매장케어링 AI란? 매장케어링 AI는 매장 운영의 효율성을 극대화하고, 일상적인 관리 업무를 보다 쉽게 수행할 수 있도록 도와주는 인공지능 솔루션입니다. AI가 매장 내부를 실시간으로 모니터링하고, 필요한 조치를 자동으로 제안해줍니다. 이로 인해 매장 운영자들은 보다 간편하고 효율적으로 매장을 관리할 수 있게 됩니다.

저희 회사 이름인 딥핑소스는 Deep Learning과 Source Code의 결합에서 탄생했습니다. 인공지능 기술을 통해 매장 운영을 혁신하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 것이 저희의 목표입니다. 딥핑소스라는 이름은 이미 있는 용어인 디핑소스와 발음이 유사해 기억하기도 쉽고, 독특한 이름 덕분에 스몰톡으로 이야기를 시작하기에도 좋았습니다. 그러나…

기술이 우리 삶의 모든 곳에 원활하게 통합되는 시대에 소매 산업은 AI와 데이터 분석이라는 트윈 엔진을 통해 혁명이라는 정점에 있습니다. 그러나 이러한 변화는 인사이트를 얻고자 고객 데이터를 활용하는 것과 개인 정보 보호라는 균형을 맞춰야 한다는 중요한 과제를 던집니다. 딥핑소스는 소비자 데이터 보호를 존중하고 우선순위를 정하는 개인 정보 보호 중심의 소매 최적화 접근 방식을 만들어 나가며 이러한 환경에서 등대 역할을 하고 있습니다.

역동적인 유통업계에서 대형마트는 고객 참여를 이해하고 개선할 수 있는 혁신적인 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 비전 AI 기술을 도입함으로써 이전에는 파악하기 어려웠던 판매 기회를 파악하고 이를 다시 포착하는 능력이 혁신적으로 향상되고 있습니다.

데이터 유출과 프라이버시 침해 사례가 끊임없이 보도되는 요즘, 강력한 데이터 보안 대책의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 딥핑소스는 개인정보 보호를 최우선으로 하는 AI 기술 개발을 선도해왔습니다. 우리는 이러한 원칙에 대한 노력의 결실로 SOC2 Type 2 인증을 취득했습니다.

옛날 고대 문명의 번화한 시장에서 사람들 간의 상호 작용은 단순한 거래가 아니라 일상 생활의 필수적인 부분이었습니다.이러한 상호작용은 생필품 거래와 쾌락을 위한 사회적 교류가 혼합된 것이 특징이었습니다.

In the dynamic landscape of deep learning applications, the emergence of machine learning as a service (MLaaS) stands out. However, as we navigate the intricacies of client-server inference, a crucial concern surfaces: privacy. This concern becomes especially prominent in scenarios where servers handle raw data from user devices.

Our work "Knowledge Assembly: Semi-Supervised Multi-Task Learning from Multiple Datasets with Disjoint Labels" presents a new approach to machine learning, particularly useful in real-world applications where data for multiple tasks is often incomplete or partially labeled. The paper focuses on leveraging these disjoint datasets effectively within a Multi-Task Learning (MTL) framework.

오프라인 소매업의 경쟁 환경에서는 고객 행동을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 비전 AI 기술은 고객이 매장 환경과 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 소매업체는 히트맵, 드웰타임, 어텐션 맵이라는 세 가지 유형의 데이터를 분석하여 고객 참여 개선과 매출 증대를 위한 전략을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

급속도로 발전하는 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML) 세계에서 특히 이미지 및 비디오 익명화에 대한 데이터 프라이버시의 신성함은 더 이상 후회될 수 없습니다. 흐리게 처리하거나 노이즈를 추가하는 것과 같은 기존의 데이터 익명화 기법은 많은 조직에서 즐겨 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 방법을 사용하면 데이터 품질이 저하되어 AI 모델 성능이 최적화되지 않는 경우가 많습니다. 딥핑소스는 데이터 무결성을 손상시키지 않으면서 AI 모델을 학습할 수 있는 비디오 및 이미지 익명화를 위한 독점 솔루션을 제공함으로써 이러한 과제의 선두에 서 있습니다.

오늘날 급변하는 비즈니스 세계에서 성공과 침체의 차이는 종종 정보에 입각한 신속한 의사 결정을 내리는 능력에 있습니다. PLUS INSIGHT가 등장하는 이유는 바로 이 부분이며, 다양한 부문에 걸쳐 기업의 판도를 바꿀 수 있는 역할을 합니다. 그렇다면 PLUS INSIGHT가 비즈니스에 그토록 중요한 이유는 무엇일까요? 이제 그 혁신적 영향에 대해 자세히 알아보겠습니다.

연말연시는 오프라인 매장을 운영하는 소매업체에게 중요한 시기로, 계절별 프로모션을 통해 수익을 높일 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 하지만 이 기간을 활용하는 비결은 연말연시 쇼핑객의 다양하고 진화하는 행동을 이해하는 데 있습니다. 바로 이 부분에서 고급 비전 AI 기술이 중요한 역할을 하며 매장 내 고객 상호 작용에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 계절별 쇼핑 동향에 적응하면서 연휴 기간 동안 쇼핑객 행동은 크게 변화합니다. 고객 유입, 고객의 다양한 쇼핑 요구, 긴급한 구매는 독특한 문제를 안겨줍니다. 기존의 판매 분석 방법으로는 이러한 동적 변화를 포착하지 못하는 경우가 많기 때문에 실시간 AI 기반 분석의 필요성이 부각됩니다. 민첩한 의사 결정을 위한 실시간 인사이트 비전 AI 기술은 쇼핑객이 매장 환경에 어떻게 참여하는지 실시간으로 파악할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 소매업체는 고객을 추적할 수 있습니다.

역동적인 소매 업계에서는 소비자 행동을 이해하는 것이 성공의 열쇠입니다. 다양한 제품과 다양한 고객층을 보유한 대형 슈퍼마켓은 제품 배치, 가격 책정, 판촉 전략을 최적화해야 하는 독특한 과제에 직면해 있습니다. A/B 테스팅은 이러한 복잡성을 헤쳐나갈 수 있는 강력한 도구로 떠오르고 있으며, 의사 결정과 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있는 데이터 기반 통찰력을 제공합니다.

급속도로 진화하는 오늘날의 소매 환경에서 컴퓨터 비전 AI는 단순히 데이터를 수집하고 표시하는 또 다른 도구가 아닙니다. 소매업체가 일상 운영을 혁신할 수 있도록 지원하는 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 차별화되는 게임 체인저입니다. 대부분의 비전 AI 솔루션은 비즈니스에 방대한 양의 데이터를 넘쳐나게 하지만 딥핑소스는 오프라인 소매업체가 일상 업무 방식을 바꾸어 즉시 실행할 수 있는 통찰력을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

디지털 시대는 우리에게 양날의 검을 선물했습니다. 인공 지능 (AI) 을 전례 없는 수준으로 끌어올리는 데이터와 해당 데이터를 잘못 처리할 경우 발생할 수 있는 사생활 침해라는 망령이 도사리고 있습니다.

마트, 쇼핑몰, 상점, 병원, 창고, 주차장 등과 같은 오프라인 공간이 활발한 활동으로 번창하는 시대에 비디오 분석의 잠재력은 엄청납니다. 쇼핑 행동을 이해하는 것부터 주차 물류 미세 조정에 이르기까지 카메라는 이제 사용자 경험을 개선하고 운영 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.그러나 주변 환경이 점점 더 상호 연결됨에 따라 개인 정보 보호에 대한 우려는 피할 수 없습니다. 개인의 프라이버시를 보호하면서 AI 기반 비디오 분석의 이점을 어떻게 활용할 수 있을까요?

서울에서 시계가 자정을 가리키고 있을 때, 딥핑소스(Deeping Source Inc.)의 공동 설립자인 수민은 미국 동부의 지구 반대편에서 나초와 딥핑소스를 즐기고 있었습니다. 이 순간은 특별했습니다. 이 순간은 우리의 혁신적인 기업을 출범하기 전야였습니다.