스마트 놀이터

01현장의 질문

현장은 이것부터 묻습니다

1. Q1어느 놀이기구부터 점검해야 하나?
2. Q2보수한 곳이 정말 고쳐졌나?
3. Q3월간 보고서를 매번 손으로 만들어야 하나?

02한 장면으로 보는 판단

비 온 다음 날 아침, 점검 순서가 바뀝니다

○○구 공원 놀이터 214곳

1. 07:40현장

   밤새 비가 내렸습니다. 담당자는 오늘 어느 놀이터부터 가야 할지 모릅니다.

2. 07:42AEGIS

   CCTV 정지 화면 214곳과 지난 점검 사진을 비교해 그네 체인 마모 3건, 미끄럼틀 하부 고인 물 7건을 의심 후보로 올립니다. 각 후보에 확신도와 원본 프레임이 붙습니다.

3. 07:45AEGIS

   이용량, 시설 연식, 최근 6개월 고장 이력을 묶어 점검 순서를 다시 정렬합니다. 1순위는 확신도 0.91인 A-17 그네입니다.

4. 09:10담당자

   현장에서 체인 마모를 확인하고 사용 중지를 승인합니다. 사진과 판단이 같은 기록에 붙습니다.

5. 다음 주AEGIS

   보수 뒤 재점검 사진을 같은 각도에서 비교해 조치 완료를 확인하고, 월간 보고서 초안에 반영합니다.

03AI가 하는 일

AI는 근거를 모으고,
사람은 판단합니다

• 01영상 이상 탐지로프 마모, 볼트 풀림, 미끄럼틀 균열 같은 의심을 사진·영상에서 찾아 확신도와 함께 표시
• 02점검 우선순위이용량·연식·과거 고장 이력을 묶어 오늘 먼저 볼 시설을 정렬
• 03보고서 자동 작성점검·보수·재점검 기록을 모아 시설별 월간 보고서 초안 생성

04기술 구조

어떤 데이터를,
어떤 모델로 읽는가

처리 흐름과 걸리는 시간

1. 01수집·정합약 1분
2. 02결함 후보 분석214곳 약 2분
3. 03우선순위 정렬수 초
4. 04담당자 확인·승인현장
5. 05기록·보고서자동

05데이터 · 업무 흐름 · 근거

들어온 데이터가
승인 기록이 되기까지

06검증 · 구축 · 보안

정확도는 공개하고,
데이터는 현장에 둡니다

07확인 지표

효과는 같은 방법으로
도입 전과 비교합니다

측정 방법은 PoC 시작 때 현장과 함께 확정하고, 도입 전과 같은 방법·같은 기간 길이로 비교합니다.

08도입

작은 검증부터 시작합니다

1. 현장 진단데이터·업무·보안 요건 확인
2. PoC 검증실데이터로 모델 정확도 확인
3. 파일럿 운영실제 업무 흐름에서 승인·기록
4. 확산·운영현장 확대와 모델 지속 개선