플러스프로젝트 배경
정부지원사업(2026 모두의 창업 프로젝트 2R 초기사업화)으로 진행되는 프로젝트로, 연안 폐어망 적치장 사진을 AI가 분석해 봉투 수를 세고 위험지수와 판정 결과를 보여주는 서비스의 MVP가 필요한 상황이었습니다. YOLOv11 인스턴스 분할 모델은 이미 확보되어 있었으나 PyTorch 파일 형태로만 존재해 API 서버가 없었고, 현장에서 쓸 모바일 앱과 결과를 확인할 관리자·고객사 웹, 그리고 이를 올릴
프로젝트 성과
공고 요구사항을 R1~R20으로 분해하고
공고 요구사항을 R1~R20으로 분해하고, 필수 16항목 전부를 화면으로 다루는 스토리보드를 작성했습니다(현장 앱 3화면, 관리자·고객사 웹 3화면).
촬영 → 추론 → 판정 → 리포트 PDF로 이어지는 4단계 인터랙티브 데모를 만들어
촬영 → 추론 → 판정 → 리포트 PDF로 이어지는 4단계 인터랙티브 데모를 만들어, 제안한 흐름을 직접 눌러 확인할 수 있게 했습니다.
핵심 기능
현장 촬영·업로드
현장 촬영·업로드
진행 단계
기획
2026.09.
제안 단계 — 계약 후 진행
프로젝트 상세
연안 폐어망 적치장 사진을 AI가 분석해 봉투 수와 위험지수, 판정 결과를 보여주는 서비스의 MVP 구축 제안서입니다. 보유하신 YOLOv11 인스턴스 분할 모델이 PyTorch 파일로만 있고 API 서버가 없다는 점을 이 프로젝트의 첫 번째 과제로 보고, 착수 직후 추론 API를 먼저 세워 검증하는 순서를 제안했습니다. 담은 내용 · 요구사항 분석 — 앱·웹·서버·추론·인프라 다섯 가지 필수 범
