AuraMind VLA-Scout
기술 검증소 · Proof Lab
실동작 데모

기술 검증소 LIVE

이 검증소는 실제로 동작하는 것만 보여줍니다: 변화탐지는 지금 이 브라우저에서 직접 계산(실연산)하고, 360° 영상 AI 장면이해(VLM)는 사전분석 + 온프레미스 라이브(로컬 gemma3)로 판단합니다. 처리시간·픽셀 통계·감지 좌표(원시 JSON)를 그대로 공개하고 파라미터도 직접 조정할 수 있습니다. — 이것이 통합 대시보드(제품 시뮬레이션)와 다른 점입니다.

직접 검증해 보세요. 아래 예시 대신 현장 사진 두 장(정상 상태 = 기준영상 / 확인할 상태 = 현재영상)을 올리면, 두 영상의 차이를 실제로 찾아 표시합니다. 사업계획서의 "기준 영상 대비 설비 배치·적재 상태 변화 자동 비교" 기능을 그대로 구현한 것입니다.

360° 현장 영상 AI 분석

Vision-AI · 실영상

실제 물류창고를 순회 촬영한 360° 파노라마 영상AI 장면 이해(VLM)가 분석합니다 — 각 지점의 특이점(작업자 안전·적재·통로)을 자연어로 판단합니다. 아래 🔴 이 프레임 라이브 분석을 누르면 현재 프레임을 사내 서버의 로컬 gemma3가 그 자리에서 실제로 판단합니다 — 온프레미스 · 외부 API 키 불필요 · 데이터 외부 유출 0.

VLM 사전분석
AI 분석중 CAM-360 · 창고 A동
AI 장면 이해
연속 표시(키프레임 보간)
주의
연속 표시(키프레임 보간)
로컬 LLM 확인 중…

AI 장면 이해(VLM) 기본 화면 = 이 영상 키프레임을 Claude Vision으로 사전 분석한 결과를 재생 시점에 동기화한 것입니다. 라이브(🔴 '이 프레임 라이브 분석' 버튼 → 현재 정지 프레임 즉시 분석)는 온프레미스 로컬 LLM(gemma3:12b)로 동작 — 외부 API 키 불필요. (사전분석=Claude · 라이브=로컬 gemma3 · 프록시 없는 정적 배포에선 사전분석으로 자동 대체) — 이것이 VLA의 V(보고) + L(이해·판단)입니다.

정기순찰 원리 · 기준영상 대비 변화탐지

실연산
시계열 원리 · Vision

정기 순찰(시계열)의 핵심 원리 — 같은 구역의 기준영상과 현재영상을 비교해 무단반입·적재변화 등을 찾습니다. 아래는 그 변화탐지 연산을 브라우저에서 실제로 실행하는 데모(예시 영상). 정기순찰 운영 대시보드는 개발 예정 영역입니다.

① 그레이스케일 ② 노이즈 억제(블러) ③ 프레임 차분 ④ 임계화 ⑤ 팽창·연결요소 ⑥ 바운딩박스
예시 시나리오
기준영상 예시
현재영상 예시
AI 감지 결과변화 히트맵
처리 시간
ms
변화 픽셀 비율
%
감지 영역
해상도
480×320
원시 감지 결과(JSON) 보기 — 사전 정의된 값이 아니라 방금 계산된 좌표입니다
{}

VLA 파이프라인 — 지금 어디까지 왔나

V → L → A

핵심 — V(본다)와 L(이해)까지 실제로 동작하고(특히 L은 온프레미스로 실증), A(조치)만 설계·예정입니다. 이것이 VLA 로드맵에서 우리의 현재 위치입니다.