컴퓨터 비전 모델 개발
객체탐지, 이미지 분할, 포즈추정 등 이미지·영상 기반 문제에 맞는 접근법을 설계하고 모델을 학습합니다.
예상 산출물모델 파일 · 추론 코드 · 성능 검토 문서
B2B AI · COMPUTER VISION
컴퓨터 비전 AI 개발,
이미지와 영상을 현장에서 작동하게.
MOWNZ는 영상 AI 개발을 제품과 업무에 도입하려는 기업을 위해 모델 학습부터 추론 API, 배포 기반과 기술 문서까지 연결합니다.
프로젝트 검토 요청
요구사항을 정리하는 단계부터 검토합니다.
VISION / MODEL / APIAI 연출 이미지 · 실제 프로젝트 화면 아님
WHEN TO CALL MOWNZ
이런 시점에 함께할 수 있습니다.
- 01
영상 데이터는 있지만 무엇부터 검증해야 할지 막막할 때
- 02
학습된 모델을 기존 서비스나 현장 장비와 연결해야 할 때
- 03
AI R&D 과제의 기술 구현과 문서 작업을 함께 정리해야 할 때
WHAT WE BUILD
모델에서 서비스 연결까지
해야 할 일을 기술 이름으로 포장하지 않습니다. 입력 데이터와 사용 환경을 확인하고, 필요한 산출물이 무엇인지부터 정리합니다.
학습·추론 API 구축
데이터 준비부터 모델 학습, 후처리, 서비스가 호출할 수 있는 추론 API까지 연결합니다.
예상 산출물Python 코드 · REST API · 연동 문서
배포 기반 구성
Docker 기반 실행 환경과 AWS EC2 배포 경험을 바탕으로 운영 환경에 맞는 구성을 함께 검토합니다.
예상 산출물컨테이너 구성 · 실행 가이드 · 배포 검토
AI R&D 문서·PM 지원
기술 구현뿐 아니라 AI 과제 제안서, 진행 보고서와 프로젝트 관리에 필요한 문서 흐름을 지원합니다.
예상 산출물제안서 초안 · 기술 문서 · 진행 관리 자료
HOW WE WORK
가능성을 먼저 확인하고,
범위를 함께 정합니다.
데이터 상태와 실행 환경에 따라 결과는 달라집니다. 그래서 계약이나 구현 약속보다 먼저 문제와 제약을 확인합니다.
- 01
문제 정의
입력 데이터, 사용 환경, 기대 결과와 제약을 먼저 확인합니다.
- 02
가능성 검토
데이터 상태와 구현 범위를 살펴보고 검증 순서를 제안합니다.
- 03
구현·연결
모델 학습, 후처리와 API 연동을 합의된 범위에서 진행합니다.
- 04
전달·문서화
재현 가능한 코드와 실행 방법, 확인된 한계를 함께 전달합니다.
VERIFIED CAPABILITIES
검증된 경험의 범위
공개 전환 가능한 경력 자료에서 확인된 기술만 표시했습니다. 프로젝트별 성능 수치와 상세 사례 자료는 공개용 검증이 완료되기 전까지 사용하지 않습니다.
VISION
Object Detection · Segmentation · Pose Estimation
MODEL
YOLO series · PoseNet · TensorFlow · PyTorch
SERVICE
Python · FastAPI · Flask · REST API
DELIVERY
Docker · AWS EC2 · R&D proposal · Technical documentation · PM
EXPERIENCE IN PRACTICE
현장에서 축적한
프로젝트 경험
MOWNZ는 대표와 팀이 현장에서 쌓은 컴퓨터 비전·AI 경험을 바탕으로 프로젝트를 검토합니다. 경력기술서에는 산업용 비전·객체 탐지, 이미지 분석·추천, 자세 분석, 로봇 비전, 안전 모니터링 분야의 완료 프로젝트가 정리되어 있습니다.
아래 자료는 회사 전체의 수행 실적이 아니라, 대표와 팀의 기술적 배경을 보여주는 경력 근거입니다.
PROJECT RECORDS
완료한 프로젝트 기록
아래 기록은 회사 수주 실적이 아니라 대표가 각 소속 회사에서 수행한 경력 근거입니다. 고객사명은 비공개하며, 공개 검증 전의 성능 수치는 표기하지 않습니다.
캔·플라스틱 선별 머신비전 로봇 시스템
카메라로 캔과 플라스틱을 구분하고 로봇 팔이 분류하는 자동화 시스템을 개발했습니다.
영상 좌표와 로봇 팔 동작 좌표를 매핑해 객체 인식 결과를 로봇 제어에 전달하는 구조를 설계했습니다.
- 데이터 수집·라벨링 관리
- YOLOv4 커스터마이징 학습
- 카메라 캘리브레이션·소켓 통신 인터페이스
엣지 디바이스 스마트 양봉 모니터링 시스템
현장 엣지 장비에서 벌 활동과 화분 운반량을 모니터링하는 스마트 양봉 시스템을 개발했습니다.
서버 전송 없이 저사양 Raspbian 환경에서 직접 추론이 가능하도록 경량 모델 파이프라인을 설계했습니다.
- 데이터 수집·전처리 자동화
- YOLOv4-Tiny 학습·추론 파이프라인
- REST API 연동·현장 설치
골프 스윙 자세 분석 모델
스윙 자세를 프로 선수 기준과 비교해 개선점을 제시하는 분석 모델을 개발했습니다.
관절 좌표에서 동작 구간을 판정하고 유사도를 점수화하는 후처리 로직을 설계했습니다.
- 영상 전처리·인물 검출 파이프라인
- Pose Estimation 추론·동작 구간 판정
- 유사도 점수 산출·모바일 앱 연동
패션 이미지 자동 태깅 및 개인화 추천 시스템
상품 사진에서 카테고리·색상·스타일 태그를 부여하고 취향 기반 추천을 제공하는 시스템을 개발했습니다.
YOLOv5 객체 인식 결과로 태그를 판정하고 추천 모델과 API를 연결하는 구조를 설계했습니다.
- YOLOv5 학습·추론
- 태그 판정 후처리
- 추천 모델·REST API 연동
AI 과제 수행 PM 및 기술 문서화
공공기관·산업 AI 과제를 제안부터 결과 보고까지 수행하고 기술 문서를 작성했습니다.
기술 검토, 수행 계획 수립, 조직 조율을 사업 관리 체계로 연결했습니다.
- 제안서·보고서 작성
- 기술 검토·수행 계획 수립
- 조직 조율·사업 관리
TRANSPARENT BY DEFAULT
보여줄 수 있는 근거만 말합니다.
완료한 프로젝트 기록은 위 섹션에 공개했습니다. 공개용 데모 영상, 익명화된 제안서 샘플과 프로젝트별 성능표는 준비 중이며, 준비되지 않은 자료를 완료 사례나 성과처럼 표시하지 않습니다.
프로젝트별 성능표·데모 영상 — 준비 중
FREQUENTLY ASKED QUESTIONS
컴퓨터 비전 AI 개발, 먼저 확인할 것
범위를 부풀리지 않고, 실제 검토를 시작할 때 필요한 질문만 정리했습니다.
어떤 컴퓨터 비전 AI 개발을 검토하나요?
객체 탐지, 이미지 분할, 포즈 추정 등 이미지·영상 문제를 대상으로 데이터 상태와 사용 환경을 먼저 확인한 뒤 가능한 검증 범위를 정합니다.
모델 학습부터 추론 API 구축까지 함께 가능한가요?
합의된 범위 안에서 데이터 준비, 모델 학습, 후처리, REST API와 실행·배포 기반을 연결하고 재현 가능한 코드와 문서를 전달합니다.
상담 전에 무엇을 준비해야 하나요?
해결하려는 문제, 보유한 이미지·영상 데이터, 실제 사용 환경, 필요한 결과물, 희망 일정과 보안·연동 제약을 정리하면 검토가 빨라집니다.
CONTACT US
프로젝트의 시작,
문제부터 들려주세요.
현재 상황과 필요한 결과물을 남겨주시면 구현 가능성과 검토 범위를 정리해 회신합니다.
수신 주소: contact@mownz.com