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공간 시뮬레이션

모든 공간을 완벽하게.

공간의 흐름을 같은 화면에서 재생합니다.

편의점부터 항만까지, 아홉 개 공간의 평면과 동선을 같은 방식으로 봅니다.

공간 골라 보기

왜 동선인가

계산대는 결과만 알려 줍니다

왜 그렇게 됐는지는 공간에 남습니다.

무엇이 팔렸는지는 영수증에 남습니다. 여섯 단계 중 어디에서 끊겼는지를 알아야 다음에 바꿀 자리가 정해집니다.

여섯 단계

리테일 기준 이름입니다

  1. 01

    통행

    매장 앞을 지나가는 사람이 몇 명입니까

    들어오기 전, 앞을 지나가는 사람부터 셉니다

    잠재 고객의 총량을 파악합니다

  2. 02

    유입

    들어와서 바로 나가는 사람은 왜 그렇습니까

    들어오자마자 발길을 돌리면 첫인상에서 판단이 끝난 것입니다

    입구 진열이 관심을 붙잡는지 확인합니다

  3. 03

    체류

    어느 통로에서 오래 머뭅니까

    머무는 자리가 실제로 눈길을 끄는 자리입니다

    통로별 체류 시간을 비교합니다

  4. 04

    시선

    멈춘 사람은 그 자리에서 무엇을 봅니까

    멈춘 것과 본 것은 다릅니다. 통로에 서 있어도 매대를 보지 않을 수 있습니다

    체류와 주목을 분리해 읽습니다

  5. 05

    픽업

    손에 들었다가 왜 다시 내려놓습니까

    집었다는 것은 관심이지만 놓았다는 것은 아직 이유가 남았다는 뜻입니다

    구매 직전 이탈의 원인을 좁힙니다

  6. 06

    구매

    결제까지 이어진 손님은 어떤 경로를 걸었습니까

    완주한 경로가 다른 유형과 어디서 갈렸는지 보여줍니다

    구매 전환 경로를 기준선으로 남깁니다

단계는 공간마다 이름과 개수가 바뀝니다.

공장은 교대 시작에서 완료까지 다섯 단계, 드럭스토어는 테스터가 하나 더 붙어 일곱 단계입니다. 아래에서 공간을 고르면 그 공간의 단계 레일로 바뀝니다.

리테일
통행유입체류시선픽업구매
공장
교대 시작피킹이송적치완료
항만
도착게이트 대기야드 하역조율출차

무엇을 보고 있나

같은 좌표에 놓이면 흩어진 관측이 하나의 동선이 됩니다

이 화면에 재생되는 것은 카메라 영상이 아니라 좌표로 남은 움직임입니다.

01

한 대가 보는 것은 화면 좌표입니다

카메라 한 대의 관측은 그 화면 안에서만 성립합니다. 옆 카메라로 넘어가는 순간 같은 사람인지 알 수 없습니다.

02

여러 대의 관측을 하나로 맞춥니다

MTMC 가 카메라마다 다른 시점을 같은 기준으로 정렬합니다. 신원은 입력과 함께 이미 사라진 뒤입니다.

03

어디에 있었는지가 남습니다

사람과 장비가 공간의 어느 자리를 지났는지가 기록으로 남습니다. 아래 화면이 그 기록을 재생합니다.

공간 선택

편의점부터 항만까지, 한 화면에서 봅니다

공간을 고르면 그 공간의 평면과 동선이 재생됩니다.

평면 좌표, 단계 이름, 등장하는 대상, 사건 로그, 구역이 그 공간의 것으로 함께 바뀝니다.

편의점

입구에서 계산대까지 한 사람의 이동을 그대로 재생합니다. 어느 통로에서 멈추고 무엇을 보는지 함께 봅니다.

편의점 공간 흐름

실제 운영에서 관찰된 패턴을 바탕으로 재구성한 시뮬레이션입니다. 평면 좌표는 제품의 월드 정의에서 가져왔습니다.

배치 비교

두 배치를 같은 seed 로 돌려 비교합니다. 변경안을 고르면 지도가 그 월드로 바뀝니다.

구역 읽기

같은 공간 안에서도 자리마다 성격이 다릅니다

A · 벽면 통로
지나가며 스치듯 보는 자리
B · 통로 1
찾아서 들어오는 목적형 통로
C · 통로 2
계획 구매가 몰리는 통로
D · 통로 3
발길은 잦아도 오래 머물지 않는 자리
E · 냉장 통로
가장 많이 지나가지만 평가가 엇갈리는 자리

질문 → 답

편의점에서 답하는 질문

공간을 바꾸면 질문도, 답까지 가는 단계도 함께 바뀝니다.

  1. 01

    결품이 몇 명의 발길을 돌렸나

  2. 02

    입구 전면 진열은 통로 안쪽까지 사람을 데려오나

  3. 03

    계산 대기가 길어질 때 사람은 어디에서 멈추나

답까지 일곱 단계

변경 뒤 결과는 예측이 아니라 검증 항목입니다

  1. 01관찰

    점심 무렵, 짧게 둘러보고 나가는 방문이 반복됩니다.

    관찰 시간 평일 11:30–13:30

  2. 02신호

    스낵은 도달한 사람의 반응이 강한 매대입니다.

    매대 반응 주목·픽업 강함

  3. 03해석

    20대 이하의 동선은 스낵 매대를 지나 계산대로 이어집니다.

    비교 조건 20대 이하 · 50대 이상 · 점심 피크

  4. 04가설

    입구에서 보이는 짧은 endcap이 반응의 시작점일 수 있습니다.

    가설 입구 노출 1면 · 첫 동선 반응

  5. 05결정

    반응이 확인된 스낵을 입구 전면으로 옮깁니다.

    배치 결정 스낵 · 1면 → 전면 6면

  6. 06변경

    매대와 함께 시선·접근·충돌 경로를 다시 구성합니다.

    재계산 시야 · 접근 · 동선

  7. 07결과

    입장 직후 스낵이 보이고, 접근 동선은 양쪽으로 열립니다.

    시뮬레이션 결과 첫 노출 확대 · 2방향 접근

실제 편의점 운영 패턴을 참고해 만든 예시 화면입니다. 데이터는 가상입니다.

상담

어떤 공간인지부터 함께 봅니다

카메라 배치와 분석 목표를 검토합니다.

공간에서 무엇부터 볼 수 있는지 함께 정리합니다.

2018년부터 영상의 익명화를 깎아 온 회사.

익명화공간 지능에이전틱 AI

신원은 입력과 함께 사라집니다. 제안은 제품이 하고, 결정은 사람이 합니다.