전통 건축물(한옥) 2D 도면 이미지에서 지붕, 기둥, 초석, 공포 등 핵심 건축 부재를 객체 탐지(Object Detection) 기술로 식별합니다. 구축된 도면 분석 데이터는 LLM 기반 질의응답 시스템에 활용되며, RAG 및 Fine-tuning을 통해 사용자질의에 대해 도면 부재 검색과 국가 유산에 해당하는 전통 건축물 전문 지식 응답을 함께 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

3D 스캔하여 획득한 고정밀 Point Cloud 데이터에 대해 의미론적 분할(Semantic Segmentation)을 수행했습니다. 부재별로 개별 속성을 라벨링하여, 디지털 트윈 구현 및 과학적 유지 보수를 위한 핵심 3D 데이터를 확보했습니다.

다양한 기상 환경과 주행 조건에서의 영상 데이터를 수집하고, 차선·차량·보행자 정밀 라벨링(Segmentation)을 수행하여 자율주행 AI 모델의 인식 정확도를 98%까지 향상시켰습니다.

자율주행 및 CCTV 영상 수집 시 포함되는 개인정보(얼굴, 차량 번호판)를 자동으로 탐지하여 비식별(Blurring/Masking) 처리합니다. 개인정보보호법을 준수함과 동시에, 보행자의 행동 분석(Skeleton) 등 AI 학습에 필요한 핵심 정보는 보존하여 데이터 활용 가치를 극대화했습니다.