플러스프로젝트 배경
1) 문제점 다수의 시술실 운영 상태를 CCTV로 직접 확인해야 해 실시간 운영 현황 파악이 어려움 환자 대기, 마취, 시술실 점유, 의료기기 사용 등의 운영 데이터가 자동으로 기록되지 않음 시술실 회전율과 장비 활용 현황을 객관적인 데이터로 분석하기 어려움 사람이 영상을 확인하는 방식은 시술실 수가 증가할수록 관리 비용과 운영 부담이 증가 Theia Clinic은 복수의 시술실 CCTV 운영 상
프로젝트 성과
End-to-End Vision AI PoC 구축
CCTV 입력부터 AI 추론, 상태 분석, CRM용 JSON/CSV 출력, 검증 UI까지 하나의 파이프라인으로 통합
15종 의료기기 자동 인식
피부과 주요 의료기기 15종을 개별 클래스로 정의하고 CCTV 영상에서 자동 검출하는 Object Detection 모델 구축
시술실 운영상태 자동 추론
AI 관측값과 Debounce 상태머신을 결합해 방 점유·대기·마취·기기 존재 등 운영 이벤트 자동 생성
100시간+ CCTV 데이터 파이프라인 설계
100시간 이상의 CCTV 원천 영상을 대상으로 Auto-Labeling과 Human-in-the-loop 기반 데이터 구축 체계 설계
AI 결과 검증 UI 구축
Streamlit에서 영상 업로드, 모델 추론, 어노테이션 영상 및 CRM 이벤트 결과를 한 번에 검증할 수 있도록 구현
핵심 기능
환자·스탭 자동 인식
CCTV 영상에서 시술면 위 환자와 의료진·스탭의 존재 및 상태를 YOLO 기반 AI 모델로 자동 감지
진행 단계
요구사항 분석 및 AI 관측 변수 설계
2026.05.
시술실 운영 KPI를 분석하고 환자·스탭·마취·의료기기 등 AI가 인식할 관측 변수와 라벨링 기준을 정의
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 피부과 시술실 CCTV 영상을 Vision AI로 분석하여 환자 재실 여부, 스탭 존재 여부, 마취 진행 상태, 의료기기 종류 등을 자동으로 인식하고 시술실 운영 상태를 데이터화하는 시스템을 구축했습니다. 영상에서 단순 객체를 검출하는 데 그치지 않고, 프레임 단위 AI 관측 결과를 시간축으로 분석하여 방 점유, 단순 대기, 마취, 의료기기 존재 등의 운영 상태로 변환하고 향후 C
