flexelf™
flexelf™ 는 Web 3.0 기반 시선인식 AI 사이니지 시스템입니다. On-device AI 사이니지 패키지 · 대화형 멀티모달 AI 알고리즘 · AI 사이니지 서비스 플랫폼 세 레이어로 이루어집니다.
무엇인가
flexelf™ 는 「Flex Yourself」 에서 온 이름입니다. Web 3.0 기반 시선인식 AI 사이니지 시스템으로, 온디바이스(On-device) 하드웨어 패키지, 대화형 멀티모달 AI 알고리즘, 그리고 고성능 서비스 플랫폼의 세 레이어로 구성된 인텔리전스 키오스크입니다.
사용자가 디스플레이를 바라보는 순간 시선과 행동을 정밀하게 감지하고(LMA · LMM), 음성과 객체를 함께 추론해(RNN · R-CNN) 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 인터랙티브하게 제공합니다.
판단은 기기 안에서 끝납니다. 센서에서 읽은 것을 서버로 보내고 답을 기다리면 사람이 이미 지나간 뒤에 반응합니다. 온디바이스로 처리하는 이유가 그것입니다.
세 레이어로 이루어집니다
아래에서 위로 쌓입니다 — 감지하는 것, 해석하는 것, 서비스로 만드는 것.
사이니지 패키지
Smart Media Terminal · 하드웨어 & 런타임
- flexelf 전용 웹브라우저 움직임 인식과 웹 연동을 함께 엮어 반응형 사용자 경험(UX)을 제공하는 인터랙티브 런타임 환경입니다.
- On-device AI 컴퓨팅 장치 인공지능 GPU 컴퓨터와 센서 모듈을 직접 제어해 초저지연(Low-latency) 데이터 처리를 수행합니다.
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하드웨어 · 센서 레이어
- Vision Sensor (RGB, IR) 정밀 시선 추적과 안면 인식용 고성능 비전 카메라
- 접근 · 거리 센서 사용자의 물리적 접근과 상호작용 거리 측정
- 음성 · 초음파 센서 대화형 인터페이스 구축과 객체 감지 지원
- 통신 · 디스플레이 모듈 BLE · 5G 고속 통신 모듈, Full HD 이상 High-bitrate DID 디스플레이
역할 초저지연 센서 데이터 수집과 현장 엣지 컴퓨팅 구동
AI 알고리즘
Intelligence Engine · 지능형 추론 엔진
- LMM 기반 시선 · 안면 인식 거대 멀티모달 모델(LMM)로 시선 위치, 주시 시간, 표정 변화를 실시간 분석합니다.
- RNN 기반 음성 인식 · 번역 순환 신경망(RNN)으로 다국어 음성 인식과 실시간 대화형 번역을 지원합니다.
- R-CNN 객체 인식 Region-based CNN 으로 주변 객체와 제품, 사용자 특성을 자동 식별합니다.
- LMA 기반 움직임 인식 라반 운동 분석(Laban Movement Analysis) 프레임워크로 제스처와 행동 패턴을 정밀 추적합니다.
- 빅데이터 수집 알고리즘 실시간 시선·행동 데이터를 축적해 지속적인 AI 모델 재학습 데이터로 쌓습니다.
역할 시선 · 행동 · 음성 복합 데이터를 추론해 타깃 UX 생성
서비스 플랫폼
Interactive Platform · 프레임워크 & 통합 DB
- Dual S/W Framework 지능형 미디어 단말을 구동하는 On-device S/W Framework 와 AI 알고리즘을 연동·서빙하는 인공지능 서비스 Framework 를 나눠 시스템 안정성을 확보합니다.
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통합 데이터베이스 체계
- 운영 DB 장치·센서 정보, 통합 시스템 로그, 시스템 기준정보 관리
- AI · 데이터 자산 DB 멀티모달 AI Dataset, 마이데이터 수집정보 관리
- 보안 · 인증 DB FIDO2 기반 생체 2차 인증 체계를 탑재해 데이터 보안성 제고
역할 단말 제어와 FIDO2 생체 보안 · 데이터 거버넌스 관리
한 장으로 보는 구성
| 구분 | 주요 핵심 기술 · 컴포넌트 | 비즈니스 가치와 역할 |
|---|---|---|
| 패키지 (HW) | flexelf 브라우저, Vision · 거리 · 음성 센서, GPU 컴퓨터 | 초저지연 센서 데이터 수집과 현장 엣지 컴퓨팅 구동 |
| 알고리즘 (AI) | LMM, RNN, R-CNN, LMA, 빅데이터 수집 엔진 | 시선 · 행동 · 음성 복합 데이터 추론과 타깃 UX 생성 |
| 플랫폼 (SW) | Dual S/W Framework, 마이데이터, FIDO2 통합 DB | 단말 제어와 FIDO2 생체 보안 · 데이터 거버넌스 관리 |
현장에서는 이렇게 움직입니다
사람이 화면 앞으로 다가오면 접근 센서가 먼저 알아차리고, 비전 센서가 시선이 어디에 머무는지 읽습니다. 오래 본 상품이 있으면 그것을 크게 띄우고, 말을 걸면 그 언어로 답합니다.
쌓인 시선·행동 데이터는 다시 모델을 학습시키는 자료가 됩니다. 무엇을 얼마나 보았는지가 남으므로, 매장에서 사람이 세고 있던 것을 장치가 대신 셉니다.
얼굴을 읽는 장치가 공공장소에 서 있습니다. 그래서 인증과 데이터 보안은 나중에 붙이는 것이 아니라 처음부터 플랫폼 안에 있습니다 — FIDO2 기반 생체 2차 인증이 그 자리입니다.
도입을 검토하고 계신가요?
데이터 현황을 함께 살펴보고 PoC 범위를 제안해 드립니다. 먼저 무엇을 풀어야 하는지부터 이야기해 주세요.