SAAI · Spatial Anonymized Agentic Intelligence
당신의 공간을 완벽하게. 익명화 공간 AI SAAI · 딥핑소스
지금 쓰는 AI는, 당신의 공간을 알고 있나요? SAAI는 그 공간을 압니다.
기존 카메라 사용 · 신원 정보 미보존
100곳 이상
고객 공간
1,400만시간
영상 분석 누적
103건
보유 특허
올리브영 · 세븐일레븐 · 돈키호테 · 마루한 등 100곳 이상의 공간과 함께합니다
공간 읽기
01 · 원본
공간의 일은 이미 다 기록됩니다. 다만 쓰이지 않습니다.
천장의 카메라는 이미 다 보고 있습니다. 하지만 사건이 벌어진 뒤에 되돌려 볼 뿐입니다.
그런 일은 거의 없습니다. 기록만 되고 쓰이지 않는 데이터에는 가치가 없습니다.
2025년 고객사 10곳 상담 결과
02 · 익명화
쓰려면 먼저 누구인지를 지웁니다.
2018년, 딥핑소스는 이 일부터 시작했습니다.
영상에는 개인정보 규제가 따라붙습니다. 사람이 직접 돌려 보는 것 자체가 부담입니다.
그래서 입력 시점에 신원을 지웁니다. 원본은 저장하지 않고 행동의 형태만 남습니다.
SEAL · 원본 미보존 · 사람 미열람 · 재식별 불가
03 · 공간 지능
SAAI는 카메라를 한 대씩 읽지 않습니다. 이어서 공간으로 읽습니다.
기존 영상 AI는 카메라 한 대의 화각 안에서만 봅니다. 화면이 바뀌면 같은 사람인지 잇지 못합니다.
익명화를 먼저 했기에 모든 카메라를 이어 볼 수 있습니다. 한 사람이 공간에서 보낸 여정이 끊기지 않고 하나로 이어집니다.
MTMC · 3D 좌표계 · 카메라 간 재연결
04 · 실시간 감지
현장에 가지 않아도 지금 현장을 압니다.
결품과 청결, 냉장 온도와 이상 상황을 벌어지는 동안 잡아냅니다.
매장 한 곳이든 여러 곳이든 동시에 처리합니다. 냉장 온도처럼 카메라가 못 보는 것은 별도 센서를 이어 함께 읽습니다.
즉석식품 52s · 음료 38s · 스낵 29s · 잡지 14s
실시간 공간 관리 · saai care05 · 운영 지식
데이터를 늘리는 일이 아닙니다. 왜 그런지에 답하는 일입니다.
멈춤과 이탈, 되돌아오는 횟수를 구역 단위로 읽습니다. 한 축만으로는 원인에 닿지 못하기 때문입니다.
통행 · 유입 · 진입 · 동선 · 멈춤 · 이탈 · 시선 · 집어 듦 · 되돌이 · 재진열 · 직원과의 대화 · 혼잡 · 대기 · 결품 · 이상
항목을 서로 교차해 무슨 일이 왜 일어났는지까지 봅니다. 흩어진 기록이 운영에 쓰는 지식이 됩니다.
공간 데이터 분석 · saai insight06 · 실행 제안
분석에서 멈추면 아무것도 바뀌지 않습니다. 무엇을 해볼지까지 내놓습니다.
공간에서 읽은 것에 매출과 재고, 날씨와 행사 같은 바깥 데이터를 함께 놓습니다. 에이전트가 묻기 전에 답을 찾아 옵니다.
범용 AI는 일반적인 답을 냅니다. SAAI는 그 공간의 구조와 이력을 따로 쌓아 그 공간의 답을 냅니다. 확정은 사람이 합니다.
오프라인 공간의 에이전틱 AI · saai agent
그래서
공간을 · 익명으로 · 실행까지 · 배우며, 이것이 SAAI입니다.
지금 쓰시는 AI는 당신의 공간을 알고 있습니까?
차이
숫자는 결과만 남깁니다. SAAI는 그 공간에서 무슨 일이 있었는지 압니다.
- POS무엇이 얼마나 팔렸는지 알려 줍니다.
- 범용 AI그 숫자에서 원인을 추정합니다.
- SAAI매장 안에서 무슨 일이 있었는지 읽고, 다음 행동을 제안합니다.
| 무엇을 할 수 있는가 | SAAI | POS | 유동인구 센서 | 영상 AI | 범용 AI | 통신사 데이터 | 교통카드 데이터 | 인력 조사 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 통행 · 체류 · 동선 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 제한적 | 읽을 수 없음 | 제한적 | 읽을 수 없음 | 제한적 |
| 입장과 유입률 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 있음 | 제한적 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 제한적 |
| 상품을 집어 듦 (픽업) | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 제한적 |
| 결제 금액과 객단가 | 제한적 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 제한적 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 |
| 숫자로 원인 추정과 아이디어 제시 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 |
| 공간 맥락에 맞춘 다음 행동 제안 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 |
| 원본 보관 없이 상시 분석 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 | 제한적 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 없음 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 있음 | 읽을 수 없음 |
| 읽을 수 있음제한적읽을 수 없음 | ||||||||
* 유동인구 센서는 통행이 아니라 입장을 셉니다. 영상 AI는 원본을 보관해야 분석할 수 있습니다. 범용 AI는 POS 숫자를 읽지만 어느 매대의 숫자인지는 알기 어렵습니다.
통신사 데이터는 기지국 신호로 추정한 50m 격자입니다. 교통카드는 승하차를 셀 뿐 매장 앞을 세지 않습니다. 인력 조사는 며칠 표본만 남습니다.
기술 근거
주장하지 않습니다. 그대로 보여드립니다.
데모가 아닙니다. 실제 파이프라인 출력입니다.
익명화 SEAL
입력 시점에 신원을 지웁니다. 개인정보 부담 없이, 지금 쓰는 CCTV를 그대로 씁니다. 신원을 지운 뒤에도, 공간에서 일어난 행동의 형태는 남습니다.
익명화 원리 보기공간 지능 MTMC
카메라별 화면을 따로 보지 않습니다. 여러 화면을 이어 매장 하나를 통째로 봅니다. 여러 카메라에 나뉜 움직임을 하나의 동선으로 이어 봅니다.
동선 기술 보기에이전틱 AI
쌓인 신호를 해석해, 확인할 것과 다음에 할 일을 제안합니다.
운영 실적
여러 공간에서, 지금도 분석이 이어집니다.
영상이 들어오는 만큼, 분석도 쌓입니다
2026년 8월 기준60곳 이상
고객 공간
2026년 8월 기준
1,400만 시간째, 공간을 읽고 있습니다. 14,000,000시간 이상.
영상 분석 누적 시간
영업시간 기준
150,000명
오늘 분석한 사람
운영량 기반 추정
240,000번
오늘 분석한 행동
운영량 기반 추정
함께한 공간
* 연결 카메라의 누적 운영 시간 기준입니다. 화면의 수는 시간당 1,073시간으로 외삽합니다.
* 사람·행동 수는 추정치입니다. 가정: 20평 · 하루 300명 · 체류 1분 · 픽업 1회/분
NVIDIA Inception Partner · 보유 특허 103건
업종별 적용 보기









