4부위 촬영부터 5지표 산출·리포트·등급 일치율 검증까지, 측정모델을 직접 학습해 전량 이관하는 구축
모발 굵기·모공당 모발수·각질·붉음·피지를 값과 등급, 신뢰도, 산출 출처까지 함께 내놓습니다.
각질·붉음·피지는 같은 자리에 겹칠 수 있어, 영역을 여러 겹으로 나누어 읽는 구조로 만듭니다.
측정이 어려우면 빈칸을 남기지 않고, 어느 부위를 왜 다시 찍어야 하는지 현장에 알려줍니다.
픽셀 정확도가 아니라 전문가 판정 대비 지표별 등급 일치율로만 성능을 확인합니다.
번들거림을 피지나 각질로 잘못 읽지 않도록 촬영 단계와 모델 양쪽에서 걸러냅니다.
소스·모델 가중치·학습 데이터·라벨·재학습 절차를 모두 넘겨 직접 다시 학습할 수 있게 합니다.
학습 사이클마다 5지표별 완전일치·±1등급 일치율이 자동 계산되어 화면에 남습니다. 목표 달성 여부를 막판이 아니라 초반부터 직접 확인하실 수 있습니다.
미달 위험을 프로젝트 초반에 발견
먼저 소규모 파일럿으로 라벨을 늘릴수록 성능이 얼마나 오르는지 곡선을 실제로 측정하고, 그 곡선으로 부위·지표별 필요 건수를 근거와 함께 제시합니다.
추정이 아닌 실측 근거의 데이터 예산
반사·초점·부위 오촬영은 모델이 아니라 찍는 순간에 잡습니다. 진단사 앱이 촬영 직후 품질을 판정해 재촬영을 유도하고, 같은 장치가 학습 데이터 품질도 함께 올립니다.
오검출 1순위 원인을 입구에서 차단
요구사항 청취 및 비즈니스 목표 상세 협의
상세 과업 범위 확정 및 공식 계약 체결
개발 관점에서의 기술적 타당성 도출
UI/UX 설계 및 시스템 아키텍처 상세 정의
확정된 기획안에 대한 최종 리뷰 및 승인
공유된 일정으로 투명한 집중 개발
단위/통합 테스트 및 버그 수정, 안정성 검증
최종 운영 환경 배포 및 안정화 지원
5지표 등급 체계와 전문가 판정 절차, 라벨 가이드를 먼저 확정합니다.
소규모 학습으로 성능 곡선을 재고, 필요 라벨 건수를 근거와 함께 제시합니다.
본 라벨링·모델 학습과 함께 고객 웹·진단사 앱·리포트·어드민을 만듭니다.
지표별 등급 일치율을 검증하고, 매장 시험 후 소스와 가중치까지 인계합니다.
클라이언트가 가장 힘들어하는 '소통의 부재'와 '진척도 확인 불가능'을 해결하기 위해, 모든 협업 과정을 시스템화했습니다.
"우리는 단순한 외주사가 아닙니다.
성공을 위해 커뮤니케이션의 중요성을
아는 팀입니다."
저희 제안이 마음에 드셨다면,
미팅에서 뵙기를 기대하겠습니다.