Ultralytics YOLO 모델을 사용해 Cali Intelligence는 실시간 모니터링과 알림을 통해 소매점 계산대 대기열을 43% 줄이고 인력 운영 효율성을 개선했습니다.
혼잡한 소매점에서는 피크 시간대에 계산대 줄이 빠르게 길어질 수 있습니다. 대기열이 길어지면 대기 시간이 늘고 직원이 업무에 압도되며, 고객이 구매를 완료하기 전에 장바구니를 두고 매장을 떠날 수 있습니다.
대부분의 매장에는 이미 CCTV 시스템이 설치되어 있습니다. 하지만 이러한 카메라는 일반적으로 감시용으로만 사용되며 실시간 운영 인사이트를 제공하지 않습니다. 따라서 매장 팀은 혼잡이 심해지기 전에 이를 감지하거나 대기열이 문제가 되기 전에 대응할 수 없습니다.
Cali Intelligence는 AI 기반 리테일 모니터링으로 이러한 운영상의 문제를 해결합니다. 기존 CCTV 인프라를 컴퓨터 비전 기술로 업그레이드해 실시간 영상 피드를 운영 데이터로 전환합니다.
예를 들어, Ultralytics YOLO 모델을 사용하는 시스템은 계산대 통로를 감지하고 진행 중인 대기열을 식별하며 고객이 몰리는 정도를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 매장 팀은 신속하게 대응하고 대기 시간이 길어지는 것을 방지할 수 있습니다.
리테일 운영에 실시간 인텔리전스 도입#
2020년에 설립된 Cali Intelligence는 오프라인 소매점을 위해 특화된 AI 솔루션을 개발합니다. 프랑스 리테일 분야에서 인공지능을 더 널리 활용할 수 있도록 하고, 컴퓨터 비전을 통해 소매업체의 실적과 고객 경험을 개선한다는 목표로 설립되었습니다.
오프라인 리테일의 주요 과제 중 하나는 매장 현장 활동에 대한 가시성이 제한적이라는 점입니다. 예측하기 어려운 대기열과 불균등한 직원 배치로 인해 매장 팀은 신속하게 대응하기 어렵습니다. 특히 계산대 줄이 빠르게 길어지는 피크 시간대에 이러한 문제가 두드러집니다.
리테일 팀은 선제적으로 관리하기보다 문제가 발생한 뒤 대응하는 경우가 많습니다. Cali Intelligence는 소매업체가 매장 내부에서 일어나는 상황을 실시간으로 더 잘 파악하도록 지원해 이러한 격차를 해소합니다.
지난 4년 동안 Cali Intelligence는 대형 유통, DIY, 기성복을 포함한 여러 리테일 부문으로 솔루션을 확장했습니다. 현재 Intermarché와 Leclerc 같은 프랑스 주요 소매업체와 협력해 매장 운영의 효율성과 대응력을 높이고 있습니다.
오프라인 매장 운영의 복잡성#
계산대 대기열이 길어지는 것은 고객이 쇼핑을 중단하는 주요 원인 중 하나입니다. 고객의 계산대 이용 경험에 따라 구매를 완료할지 포기할지가 결정되는 경우가 많습니다.
고객이 장바구니를 채웠더라도 긴 대기열은 구매 의사를 약화할 수 있습니다. 그 결과 매출이 즉시 감소합니다.
실제로 그 영향은 단일 거래에 그치지 않습니다. 반복되는 지연은 고객을 불만스럽게 만들고 더 빠른 서비스를 제공하는 경쟁업체로 발길을 돌리게 할 수 있습니다. 시간이 지나면서 고객 충성도가 약화되고 재방문이 줄어듭니다.
긴 대기열은 매장 팀에도 상당한 부담을 줍니다. 운영 측면에서 관리자는 신속하게 대응하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
많은 경우 대기열이 이미 붐비기 시작한 뒤에야 팀이 대응하고, 상황이 긴급해진 후 추가 계산대를 엽니다. 이런 사후 대응 방식은 직원들이 원활하고 일관된 서비스를 제공하기보다 끊임없이 문제를 수습하게 만듭니다.
인력 배치는 또 다른 복잡성을 더합니다. 실시간 대기열 데이터가 없으면 언제 어디에 추가 지원이 필요한지 파악하기 어렵습니다. 그 결과 매장은 한산한 시간대에는 인력이 과잉 배치되고 피크 시간대에는 인력이 부족해 양쪽 모두에서 비효율이 발생하는 경우가 많습니다.
Ultralytics YOLO로 리테일 계산대 운영 최적화#
고객 경험과 매장 관리를 개선하기 위해 Cali Intelligence는 기존 카메라 인프라를 통해 컴퓨터 비전으로 계산대 모니터링을 자동화합니다. 이 솔루션은 표준 비디오 관리 시스템(VMS)과 직접 통합되어, 대기열이 기준치를 초과하면 매장 관리자가 즉시 알림을 받을 수 있습니다.
이를 통해 대기 줄이 지나치게 길어지기 전에 팀이 계산대를 추가로 열거나 직원을 재배치할 수 있습니다. 이 솔루션의 핵심에는 Ultralytics YOLO 모델이 있습니다.
Ultralytics YOLO 모델은 비디오 프레임에서 고객을 식별하는 객체 감지와 시간의 흐름에 따라 여러 프레임에서 고객을 추적하는 객체 추적 등의 주요 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 시스템은 계산대 구역을 모니터링하고, 고객 수를 세며, 새롭게 형성되는 대기열을 식별할 수 있습니다.
그림 1. 대기 줄에 있는 사람을 감지하는 데 YOLO를 사용하는 예시입니다. 이미지 출처: Ultralytics.
실시간 비디오 스트림에서 개인을 감지하고 추적하여 대기 시간을 추정하고 새롭게 발생하는 병목 현상을 알릴 수도 있습니다. 특히 이 시스템은 엣지 우선 아키텍처를 사용해 소형 온사이트 서버에서 실행됩니다. 따라서 고객 데이터를 비공개로 유지하면서 연중무휴로 운영할 수 있습니다.
실시간 모니터링뿐 아니라 단기 예측도 지원합니다. 최대 15분 전에 대기열 증가를 예측하여 관리자가 예상 방문객 수에 맞춰 인력을 배치하도록 돕습니다.
Ultralytics YOLO 모델을 선택한 이유#
Ultralytics YOLO 모델을 사용하면 Cali Intelligence는 값비싼 클라우드 인프라 없이도 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 모델은 다양한 카메라 각도와 조명 조건에 잘 일반화되므로, 재학습을 최소화하면서 여러 매장에 빠르게 배포할 수 있습니다.
Ultralytics YOLO 모델은 고급 객체 추적도 지원합니다. 시스템은 단순히 인원수를 세는 데 그치지 않고 고객이 줄에서 보내는 시간도 측정할 수 있습니다. 이를 통해 대기열 가시성이 향상되고 실제 환경의 알림 트리거 정확도가 90%를 넘습니다.
또한 YOLO 기반 시스템은 카메라 스트림 3~6개를 스트림당 약 3 FPS로 처리하도록 최적화되어 있습니다. 이를 통해 감지 정확도를 유지하면서 컴퓨팅 부하를 크게 줄여 효율적이고 확장 가능한 소매 운영을 지원합니다.
Ultralytics YOLO와 Cali Intelligence, 대기 줄 길이 43% 감소#
Cali Intelligence가 Ultralytics YOLO 기반 솔루션을 8개 소매점에 배포했을 때, 그 효과는 즉각적이면서도 측정 가능했습니다. 예를 들어 한 매장에서는 평균 대기 줄이 고객 7명에서 4명으로 줄어 단 2주 만에 43% 감소했습니다.
고객 만족도와 함께 운영 효율성도 향상되었습니다. 비수기에는 시스템이 불필요한 계산대 개방을 최대 10% 줄여 매장이 실제 수요에 맞춰 인력 수준을 조정하고 낭비되는 인건비를 방지하도록 했습니다.
한편 다양한 매장 구조와 조명 조건에서도 감지 성능은 안정적으로 유지되어 미검출률이 6% 미만이었습니다. 높은 알림 정확도 덕분에 관리자는 매장 현장에서 신속히 조치하고 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있었습니다.
실시간 모니터링을 넘어서는 이점도 있었습니다. 예측 기반 인력 최적화의 초기 테스트에서 평균 절대 오차(MAE)는 0.8을 기록했습니다. 실제 고객 수와 한 명 이내의 오차로 대기 줄 길이를 예측하여 더욱 선제적인 인력 계획을 가능하게 했습니다.
간단히 말해 Cali Intelligence는 Ultralytics YOLO를 활용해 매장 내 비디오를 실시간 운영 인텔리전스로 전환하여 대기 시간을 줄이고, 인력 배치를 최적화하며, 전반적인 소매 운영 성과를 향상할 수 있었습니다.
대규모로 더 스마트한 소매 운영 발전시키기#
Cali Intelligence는 계속 성장하면서 Ultralytics Python 패키지를 사용해 엣지 성능을 지속적으로 최적화할 계획입니다. 이 패키지는 모델 학습, 내보내기, 배포를 위한 간소화된 워크플로를 제공하여 성능 개선을 효율적으로 구현할 수 있도록 합니다.
이 기반을 바탕으로 Cali Intelligence는 온사이트 추론 시간을 줄이고 하드웨어 활용도를 높이기 위해 TensorRT 및 ONNX 내보내기 형식을 검토하고 있습니다. 또한 Cali Intelligence 팀은 높은 감지 정확도를 유지하면서 효율성을 높이기 위해 Ultralytics YOLO 모델 변형을 Medium에서 Small로 전환하는 방안도 평가하고 있습니다.
전반적으로 Cali Intelligence는 소매 운영의 변화를 이끌며 매장을 사후 대응형 관리에서 선제적이고 데이터 기반의 성과 관리로 전환하고 있습니다.
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