Landing AI

Landing AI란?

Landing AI는 데이터 중심 접근으로 적은 학습 데이터만으로도 컴퓨터 비전 모델을 실용 단계까지 끌어올리는 것을 목표로 하는 비주얼 AI 플랫폼입니다. 대표 제품인 LandingLens를 중심으로, 데이터 수집·라벨링·학습·배포·모니터링을 하나의 흐름으로 통합해 PoC에서 대규모 운영까지 확장성을 제공합니다. 또한 LandingLens on Snowflake를 통해 데이터웨어하우스와 직접 연계하고, Agentic Document Extraction으로 문서·이미지에서 구조화 정보를 자동 추출하는 등 비전 업무 전반을 포괄합니다. 이 플랫폼은 모델 효율을 높이고 MLOps를 간소화하여, 제조·리테일·물류 등 다양한 산업에서 AI 기반 시각 자동화를 신속하게 구현하도록 돕습니다.

Landing AI의 주요 기능

• LandingLens: 이미지/영상 프레임의 업로드, 라벨링, 학습, 검증, 배포까지 end-to-end 컴퓨터 비전 워크플로우 제공
• 데이터 중심 모델 개선: 오류 사례 분석, 재라벨링, 데이터 증강 및 반복 학습으로 적은 데이터에서도 성능 향상
• LandingLens on Snowflake: Snowflake 데이터와 연계한 모델 개발 및 운영으로 데이터 이동 최소화와 거버넌스 강화
• Agentic Document Extraction: 문서 이미지에서 필드 추출을 자동화하여 시각적 문서 처리 업무 효율화
• MLOps 간소화: 실험 관리, 모델 버전 관리, 배포 파이프라인, 성능 모니터링 및 알림 지원
• 배포 유연성: 클라우드 API, 온프레미스, 엣지 장치 등 다양한 환경으로 손쉬운 모델 배포
• 협업 및 거버넌스: 프로젝트 권한, 검수 워크플로우, 품질 기준 관리로 팀 단위 협업 최적화
• API/SDK 연동: 기존 생산설비, MES/ERP, 데이터 파이프라인에 손쉬운 통합

Landing AI를 사용할 사람

품질 검사 자동화가 필요한 제조사, 물류 및 리테일에서 결함·파손·재고 인식 등 시각 과제를 효율화하려는 운영팀, 제한된 데이터로 빠르게 PoC를 검증해야 하는 데이터 사이언스/ML 엔지니어, Snowflake를 활용해 데이터 거버넌스를 유지한 채 비전 모델을 운영하려는 데이터 엔지니어 조직에 적합합니다. 또한 문서 이미지에서 정보를 추출해야 하는 백오피스·금융·공공 분야의 자동화 팀에도 유용합니다.

Landing AI 사용 방법

1. 회원 가입 후 새 프로젝트를 생성하고 과제 유형(분류, 검출, 분할 등)을 선택합니다.
2. 이미지/영상 프레임을 업로드하거나 데이터 웨어하우스(예: Snowflake)와 연동합니다.
3. 결함 유형·클래스 정의 후 라벨링 도구로 주석을 생성하고 학습/검증/테스트 세트를 구성합니다.
4. 학습을 실행하고 정확도, 재현율, 혼동 행렬 등 지표와 샘플 시각화를 검토합니다.
5. 오류 사례를 분석해 재라벨링·데이터 보강을 수행하고 반복 학습으로 성능을 개선합니다.
6. 검증이 완료되면 클라우드 API, 온프레미스 또는 엣지 디바이스로 모델을 배포합니다.
7. 운영 중 성능 모니터링과 데이터 드리프트 감지를 설정하고, 필요 시 재학습 파이프라인을 자동화합니다.

Landing AI의 산업별 활용 사례

제조에서는 전자·자동차·포장 공정의 결함 검출과 조립 상태 확인에 활용되며, 리테일에서는 진열대 진단과 상품 식별, 물류에서는 파손 감지와 바코드 인식, 창고 안전 모니터링에 적용됩니다. 제약·식음료 분야에서는 라벨·용기 검사 및 이물 검출, 금융·공공에서는 문서 이미지의 필드 추출을 통한 심사·민원 자동화 등으로 운영 효율과 품질을 동시에 높입니다.

Landing AI 요금제

요금 구조와 플랜, 무료 체험 또는 PoC 지원 여부는 시기와 사용 규모에 따라 달라질 수 있습니다. 최신 요금 및 제공 범위는 공식 웹사이트나 영업팀 문의를 통해 확인하시기 바랍니다.

Landing AI의 장점과 단점

Landing AI 관련 자주 묻는 질문

• LandingLens와 일반 비전 도구의 차이는 무엇인가요?

  LandingLens는 라벨링·학습·배포·모니터링을 통합하고, 데이터 중심 오류 분석과 반복 개선을 지원해 실무 운영에 최적화되어 있습니다.

• 적은 데이터로도 모델을 만들 수 있나요?

  가능합니다. 오류 사례 발굴, 재라벨링, 데이터 증강 등 데이터 중심 루프를 통해 소량 데이터에서도 성능을 단계적으로 끌어올리도록 설계되었습니다.

• 배포 옵션은 어떻게 되나요?

  클라우드 API, 온프레미스 서버, 엣지 디바이스 등 다양한 환경을 지원하며, 기존 시스템과는 API/SDK로 통합할 수 있습니다.

• Snowflake와의 연동 이점은 무엇인가요?

  데이터 이동을 최소화하고 보안·거버넌스를 유지한 채 모델 개발과 운영을 수행할 수 있어 대규모 데이터 환경에서 효율과 일관성이 높습니다.

• 문서 이미지 처리도 지원하나요?

  Agentic Document Extraction을 통해 문서 이미지에서 구조화 정보를 추출하여 심사·입력 자동화를 구현할 수 있습니다.

• 요금과 체험은 어떻게 확인하나요?

  플랜 및 체험 제공 여부는 변동될 수 있으므로 공식 웹사이트 또는 영업팀을 통해 최신 정보를 확인하세요.