신규 공정 도입 시 학습에 필요한 결함(불량) 데이터 수집에 상당한 시간이 소요됩니다.
공장의 수율이 높으면 실제 불량 샘플의 확보가 더 어려운 역설적인 상황이 발생합니다.

단 한 장의 정상 제품 이미지를 기반으로 미세 스크래치, 파손, 오염 등 수만 가지의 결함 시나리오를 가상으로 증강하여 즉시 학습 가능한 고정밀 데이터셋을 생성합니다.

데이터 구축 비용을 90% 이상 절감
공장 가동 전부터 완벽한 불량 탐지 AI를 배포하여 무결점 생산 라인(Zero-Defect)을 조기에 완성

지형 높낮이가 반영되지 않은 평면 데이터로는 침수 데이터나 산사태 위험 등의 안전 상황과 일조량, 주변 지형 조화 등 입체적 변수를 검토하는 데 한계가 있습니다.

클라우드 GIS 뷰어 상의 평면 데이터를 실시간 3D 메쉬(Mesh)로 변환하고 고도 정보를 결합하여, 실제 지형 물리 법칙이 적용된 고정밀 가상 환경을 구축합니다.

지형지물에 따른 물리적 영향 분석을 통한 골든타임을 확보하는 정밀 재난 대응 체계 수립이 가능합니다.
현장 조사 횟수를 줄여 운영 비용을 절감하고, 데이터 기반의 정확한 설계 검토를 통해 시공 오류와 민원 발생 가능성을 최소화합니다.

박스의 크기, 종류, 출고 우선순위가 제각각인 컨테이너 적재 현장은 늘 비효율적인 공간 낭비와 복잡한 작업 동선으로 인해 비용 누수가 발생합니다. 최적의 배치를 알 수 없어 시행착오를 반복합니다.

CEN의 물류 시뮬레이터는 컨테이너 내부 공간을 디지털 트윈으로 구현하고, 상자 종류별 적재 우선순위 설정, 특정 품목 제외, '1랙 1품목' 등의 정렬 알고리즘을 가상으로 적용해 봅니다.

데이터 기반의 사전 시뮬레이션을 통해 창고 수용량을 최대 20% 이상 높이고, 작업자의 동선을 최적화하여 물류 처리 속도를 개선합니다.

실제 흉기를 휴대하고 X-ray 검색대를 통과하며 학습 데이터를 수집하는 것은 법적 제약과 안전 문제로 불가능에 가깝습니다.
가방 속 물건들이 겹치거나 특정 각도에서 위험물이 보이는 상황을 AI에게 학습시키기 어렵습니다.

수하물 내부에 디지털 트윈으로 구현된 위험물 객체를 배치하여 다각도 뷰와 실시간 자동 라벨링 기능으로 가려짐 문제를 해결하고 대량의 고품질 학습 데이터를 생성합니다.

현실에서 확보하기 힘든 다양한 위험물 시나리오를 AI에게 사전 학습시켜, 실제 보안 검색 현장에서의 미탐율을 혁신적으로 낮춥니다.

스마트 시스템, 자율 주행 기기는 갑작스런 폭우, 짙은 안개, 야간 역광 등 현장의 기상 악화, 조명 변화에 약하여 오작동 위험이 있습니다.

날씨 및 시간 변화 시뮬레이터를 통해, 눈, 비, 안개 등 기상 조건을 수치로 제어하고, 태양의 고도와 강도를 조절하여 야간이나 강한 역광 등을 연출해 AI에게 학습시킵니다.

현장의 불확실성을 가상 세계에서 학습시켜 어떤 악조건에서도 흔들림 없이 객체를 식별하는 '강건한(Robust) AI 모델'을 만들어 운영 상의 안전성을 확보합니다.