ImgSigZenA는 무거운 딥러닝 모델(CNN/ViT) 없이, 이미지의 기하학적 특징을 수학적으로 요약한 '시그니처'로 '이전'과 '이후'의 변화를 판독합니다. GPU 서버도, 클라우드 업로드도 필요 없습니다.
재고 확인은 여전히 수작업 실사. 도난·오배치는 매출 손실로 직결된다.
1인 가구·수면 이상 징후는 보호자가 상주하지 않으면 발견이 늦는다.
의약품 저장소·군수 시설은 지속적 무인 모니터링이 필수지만 범용 CCTV는 '이상 여부'를 판단하지 못한다.
수천 개의 채널을 클라우드로 전송하고 처리하기 위해 발생하는 서버 비용과 트래픽 비용은 비즈니스의 수익성을 악화시킵니다.
네트워크 환경에 따른 데이터 지연은 실시간 대응이 필수적인 보안 및 리테일 현장에서 중대한 실패 요인이 됩니다.
영상 데이터의 외부 유출 가능성은 국방, 의약품, 홈케어 등 프라이버시가 민감한 영역에서의 도입을 가로막습니다.
ImgSigZenA는 카메라가 촬영한 '이전'과 '이후' 이미지를 비교해 무엇이, 어떻게 변했는지를 온디바이스에서 실시간으로 판독하는 컴퓨터 비전 엔진입니다. 클라우드 전송 없이 엣지에서 동작하여 프라이버시와 속도를 동시에 확보합니다.
전형적인 딥러닝 비전 모델(CNN/ViT)은 수백 MB의 파라미터와 고성능 GPU, 클라우드 업로드를 필요로 합니다. ImgSigZenA는 이미지의 기하학적 특징을 수학적으로 요약하는 경량 '시그니처' 알고리즘으로 이를 대체합니다.
Tkinter 기반. 리포트·대시보드·제품 관리 등 현장 운영자 화면 구성.
이미지 비교·객체 탐지 등 핵심 CV를 백그라운드 워커에서 처리해 UI 반응성 유지.
전역 설정 → 모드별 프리셋 → 카메라별 오버라이드로 현장 튜닝을 표준화.
Nuitka(macOS) · CI/CD(Win/Linux) · Docker(Raspberry Pi) 멀티 플랫폼 배포.
영상이 기기 밖으로 나가지 않아 돌봄·보안 등 민감 도메인에 바로 적용 가능.
Raspberry Pi 등 범용 엣지 보드에서 구동, 카메라당 원가 절감.
추론이 로컬에서 끝나 트래픽·서버 비용 구조에서 자유로움.
설정 캐스케이드 구조 덕분에 신규 산업 모드 추가가 빠름.
명확한 ROI(도난·재고손실 감소)로 초기 유료 고객 확보.
동일 엔진, 다른 임계값/모드 설정만으로 신규 세그먼트 진입.
규제·컴플라이언스 요구가 높아 진입장벽이 크지만 단가·락인 효과도 큼.
엣지 디바이스 판매 또는 소프트웨어 라이선스.
모드별 / 카메라당 월 구독료.
의약품·군수 등 고보안 모드는 별도 SLA·유지보수 계약.
핵심 CV 파이프라인 안정화 · 3단계 설정 캐스케이드 · 멀티 모드 이벤트 처리 구조.
성능 최적화 · 모드별 프라이버시/업로드 정책 정교화 · 멀티 플랫폼 빌드 파이프라인 정비.
필드 파일럿 확대 · 정식 출시 (2026년 10월 목표) · [시드 투자 유치].