전체 글30 패션 리테일에서 ‘가상 피팅룸’ 구현의 모든 과정 A–Z 온라인에서 옷을 입다 — 가상 피팅룸은 어떻게 만들어질까?온라인 쇼핑의 가장 큰 제약은 옷을 입어볼 수 없다는 점입니다.가상 피팅룸 기술은 이 문제를 해결하며,반품률을 줄이고 고객 만족도를 높이며완전히 새로운 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다.이 글에서는 가상 피팅룸이 구현되는 전체 과정을기술, UX, 시스템 통합까지 단계별로 안내합니다.STEP 1. 3D 아바타 생성 기술 기반 설계가상 피팅룸 구축의 첫 단계는사용자의 신체 데이터를 기반으로 한 정확한 3D 아바타를 생성하는 것입니다.이 아바타는 키, 체형, 피부색, 자세 등을 반영하며,카메라 스캔 또는 사용자 직접 입력 방식으로 생성됩니다.STEP 2. 의류의 3D 디지털화 및 텍스처 매핑가상의 옷을 입기 위해서는제품 자체가 3D 모델로 전환되어야 합니다.. 2025. 7. 4. AI로 혁신하는 수처리 플랜트, 에너지 소비 최적화의 해법은? AI 기술이 수처리 공정의 에너지 절감을 어떻게 실현하고 있을까?수처리 플랜트는 가장 많은 에너지를 소비하는 산업 시설 중 하나입니다.정밀한 수질 분석과 지속적인 공정 제어가 필수적이기 때문에운영 효율성을 높이는 기술이 절실히 요구됩니다.최근에는 인공지능(AI)이 전 공정에서 에너지 사용을 최소화하고운영 안정성을 확보하는 강력한 도구로 주목받고 있습니다.이번 글에서는 실제 사례를 바탕으로,AI가 수처리 플랜트의 에너지 소비를 어떻게 최적화하는지를 살펴봅니다.AI가 에너지 사용 패턴을 학습하고 최적 운전 전략을 제안AI 시스템은 수개월 동안의 플랜트 운영 데이터를 분석하여시간대별, 공정별 에너지 소비 패턴을 파악합니다.이 데이터를 바탕으로 비효율적인 구간을 감지하고,공정 간 연계 조건을 고려한 최적 운전 .. 2025. 7. 4. 지자체 교통신호 최적화, 강화학습으로 푼다! 강화학습이 교통 체증을 줄일 수 있을까?지자체는 교통신호 최적화 프로젝트에 인공지능 기술, 특히 강화학습(RL)을 적극 도입하고 있습니다. 기존 시스템과 달리 강화학습은 실시간 상황에 유연하게 적응할 수 있어, 교통 체증 해소, 흐름 개선, 에너지 절약 등 다양한 효과가 기대됩니다. 이 글에서는 지자체에서 실제로 도입 중인 강화학습 기반 교통신호 최적화 시스템의 개념, 기술적 원리, 기대 효과 등을 살펴봅니다.강화학습이란 무엇인가요?강화학습은 시행착오를 통해 학습하는 인공지능의 한 방식으로,에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 방향으로정책을 개선해 나갑니다. 이를 교통신호 최적화에 적용하면,AI는 차량 흐름 데이터를 바탕으로 신호 주기를 조정하는 방식을스스로 학습하면서 점차 교통 효율을 높여나.. 2025. 7. 3. 드론과 AI의 만남: 작물 질병 조기 진단을 혁신하는 스타트업 이야기 드론과 인공지능이 작물 건강을 어떻게 지키고 있을까?작물 질병은 수확량과 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 최근 농업 스타트업들이 드론과 AI를 활용해 질병을 조기에 진단하며 큰 주목을 받고 있습니다. 본 글에서는 드론 기반 작물 질병 진단 기술이 농업을 어떻게 변화시키고 있으며, 이 분야를 선도하는 스타트업들은 누구인지 살펴봅니다.작물 질병, 왜 조기 진단이 그렇게 중요할까?작물 질병은 겉으로 보이기 전부터 퍼지기 시작하며,대응이 늦어질수록 피해는 더 커집니다.초기 발견이 어렵기 때문에 대부분의 농가는피해가 눈에 띄고 나서야 대응하게 됩니다.따라서 질병을 조기에 발견하고 선제적으로 대응하는 것이작물 보호의 핵심 전략이 됩니다.드론을 이용한 농지 스캔 기술의 원리고해상도 카메라를 장착한 드론은넓은 농지를.. 2025. 7. 3. AI 기반 반품 예측으로 물류비 20% 절감한 전자상거래 기업의 성공 사례 반품 예측 기술이 물류 혁신을 이끈 비결은?전자상거래에서 반품은 과도한 물류비의 주요 원인 중 하나입니다. 하지만 최근 한 기업이 AI 기반 반품 예측 시스템을 도입하여 물류비를 무려 20% 절감한 사례가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 해당 기술이 반품률을 어떻게 낮추고, 물류 효율을 극대화했는지 자세히 살펴보겠습니다.전자상거래의 만성적 문제, 반품전자상거래에서는 구매가 화면을 통해 이루어지기 때문에고객의 기대와 실제 제품이 일치하지 않을 가능성이 높습니다.그 결과, 반품률은 오프라인보다 훨씬 높고,반품 처리에 드는 포장, 검수, 재고 관리 등 비용이전체 수익성에 큰 타격을 주게 됩니다.반품 예측 시스템이란?AI 기반 반품 예측 시스템은 고객 행동 데이터를 분석하여해당 주문이 반품될 가능성을 사전에 판.. 2025. 7. 3. 음악 스트리밍 서비스의 실시간 추천 시스템은 어떻게 작동할까? 실시간 음악 추천 모델은 어떤 방식으로 작동하나요?음악 스트리밍 서비스에서는 사용자의 취향에 맞는 곡을 실시간으로 추천하기 위해 다양한 모델이 사용됩니다. 이 글에서는 추천 알고리즘의 구조, 실시간 처리를 위한 시스템 아키텍처, 그리고 효율적인 데이터 흐름 방식을 설명합니다. 음악 서비스의 사용자 경험을 좌우하는 핵심 기술이 궁금하시다면 계속 읽어보세요.실시간 추천 시스템의 핵심은 데이터 파이프라인음악 추천 모델은 사용자 행동 데이터를 기반으로 작동합니다.‘재생’, ‘건너뛰기’, ‘좋아요’ 같은 행동들이 실시간으로 수집되어추천 시스템으로 전달됩니다. 이 파이프라인은 일반적으로Kafka나 Flink와 같은 스트리밍 프레임워크를 사용하며,초당 수만 건의 이벤트를 처리할 수 있도록 설계됩니다.사용자 임베딩 생.. 2025. 7. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음
