보유하신 AI 모델을 추론 서버로 세우고, 모바일 앱·관리자 웹·클라우드까지 한 줄로 이어 검수까지 마치는 MVP 구축 제안
안드로이드 실기기에서 찍는 즉시 위치와 촬영 시각이 사진에 자동으로 붙습니다.
보유하신 AI 모델이 적치장 사진에서 봉투를 하나씩 찾아 개수와 판정 결과로 보여줍니다.
관리자·고객사 웹에서 거점과 로트별로 결과를 보고 리포트를 PDF로 내려받습니다.
파일로만 있는 AI 모델을 앱이 부를 수 있는 창구로 만드는 것이 이번 과업의 출발점입니다.
위험지수 계산 기준은 운영하며 달라지므로 코드가 아니라 설정값으로 다룹니다.
납품 후 검수 확인까지 포함해 역산하고, 주차마다 결과를 직접 확인하실 수 있게 합니다.
보유하신 모델 파일을 가장 먼저 서버에 올려, 사진 한 장을 넣으면 봉투 수가 나오는 것을 첫 단계에서 확인합니다. 화면 작업보다 먼저 위험을 걷어냅니다.
가장 불확실한 부분을 착수 직후에 확인
봉투 수 구간, 인식 신뢰도, 위험등급 경계값을 코드에 넣지 않고 설정값으로 관리합니다. 기준이 바뀌어도 재개발 없이 값만 바꾸면 되고, 결과마다 어떤 기준으로 판정했는지 남습니다.
기준이 바뀌어도 재개발 없이 대응
새 모델 파일을 정해진 자리에 올리고 버전을 고르면 반영되며, 점검을 통과하지 못하면 직전 모델로 자동 복귀합니다. 직접 모델을 갱신하셔도 서비스가 멈추지 않습니다.
직접 모델을 바꿔도 중단 없는 운영
요구사항 청취 및 비즈니스 목표 상세 협의
상세 과업 범위 확정 및 공식 계약 체결
개발 관점에서의 기술적 타당성 도출
UI/UX 설계 및 시스템 아키텍처 상세 정의
확정된 기획안에 대한 최종 리뷰 및 승인
공유된 일정으로 투명한 집중 개발
단위/통합 테스트 및 버그 수정, 안정성 검증
최종 운영 환경 배포 및 안정화 지원
보유 모델을 서버에 올려 결과를 확인하고 화면을 설계합니다.
현장 촬영·업로드와 분석 결과 표시를 잇습니다.
거점·로트 조회와 리포트 PDF, 클라우드를 마칩니다.
실기기 확인 후 소스·APK·문서를 인계합니다.
클라이언트가 가장 힘들어하는 '소통의 부재'와 '진척도 확인 불가능'을 해결하기 위해, 모든 협업 과정을 시스템화했습니다.
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