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Cali Intelligence, Ultralytics YOLO로 소매점 결제 대기 줄 단축

문제

Cali Intelligence는 주요 식품 소매업체의 긴 계산대 대기 줄을 줄여 매출 손실, 고객 불만, 그리고 사후 대응적인 인력 배치 결정을 방지하고자 했습니다.

솔루션

Ultralytics YOLO 활용하여, 칼리 인텔리전스(Cali Intelligence)는 실시간 모니터링 및 알림을 통해 소매점 계산대 대기 줄을 43% 줄이고 인력 배치 효율성을 개선했습니다.

피크 시간대에는 번화한 소매점에서 계산대 줄이 급속히 늘어날 수 있습니다. 줄이 길어지면 대기 시간이 증가하고, 직원들은 과부하 상태에 빠지며, 쇼핑객들은 구매를 완료하기 전에 카트를 버리고 떠날 수 있습니다.

대부분의 매장에는 이미 CCTV 시스템이 설치되어 있습니다. 그러나 이러한 카메라들은 일반적으로 감시 목적으로만 사용되며 실시간 운영 정보를 제공하지 않습니다. 이는 결국 매장 직원들이 detect 조기에 detect 대기열이 문제가 되기 전에 대응할 수 없음을 의미합니다.

Cali Intelligence는 인공지능 기반 소매점 모니터링으로 이러한 운영상의 과제를 해결합니다. 기존 CCTV 인프라를 컴퓨터 비전 기술로 업그레이드함으로써, 실시간 영상 데이터를 운영 데이터로 전환합니다.

예를 들어, Ultralytics YOLO 활용하여 해당 시스템은 detect , 대기 중인 줄을 식별하며, 고객 밀집도를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 매장 팀은 신속하게 대응하여 장시간 대기 시간을 방지할 수 있습니다.

소매 운영에 실시간 인텔리전스 제공

2020년 설립된 Cali Intelligence는 오프라인 소매점을 위해 특별히 설계된 인공지능 솔루션을 개발합니다. 이 회사는 프랑스 소매업계에서 인공지능의 대중화를 목표로 설립되었으며, 컴퓨터 비전을 통해 소매업체의 성과와 고객 경험을 개선하는 데 기여하고 있습니다.

물리적 소매업의 주요 과제는 매장 현장 활동에 대한 가시성이 제한된다는 점이다. 예측 불가능한 대기열과 불균형한 직원 배치는 매장 팀이 신속하게 대응하기 어렵게 만드는데, 특히 계산대 대기열이 급증하는 피크 시간대에 그러하다.

소매 팀은 선제적 관리보다는 사후 대응적 의사결정을 강요받는 경우가 많습니다. Cali Intelligence는 소매업체가 매장 내 상황을 실시간으로 더 잘 이해할 수 있도록 하여 이러한 격차를 해소합니다.

지난 4년간 Cali Intelligence는 대형 유통, DIY, 기성복 등 여러 소매 부문에 걸쳐 솔루션을 확장해 왔습니다. 현재 이 회사는 Intermarché, Leclerc 등 프랑스 주요 소매업체와 협력하여 보다 효율적이고 신속한 매장 운영을 지원하고 있습니다.

물리적 소매점 운영의 복잡성

긴 결제 대기 줄은 쇼핑 포기 현상의 주요 원인 중 하나입니다. 고객의 결제 경험은 판매가 완료되거나 포기되는지를 결정하는 경우가 많습니다.

고객이 장바구니를 가득 채웠더라도 긴 줄은 구매 의사를 약화시킬 수 있습니다. 이는 즉각적인 매출 손실로 이어집니다. 

사실 그 영향은 단일 거래를 넘어섭니다. 반복되는 지연은 고객을 좌절시키고 더 빠른 서비스를 제공하는 경쟁사로 이탈하게 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이는 충성도를 약화시키고 재방문률을 떨어뜨립니다.

긴 줄은 매장 직원들에게도 상당한 부담을 준다. 운영 측면에서 관리진은 종종 신속하게 대응하기 어려워한다. 

많은 경우 팀들은 이미 줄이 길어져 혼잡해진 후에야 대응하며, 상황이 급박해져서야 추가 계산대를 열곤 합니다. 이러한 사후 대응 방식은 직원들로 하여금 원활하고 일관된 서비스를 제공하기보다 끊임없는 긴급 대응에 몰두하게 만듭니다.

인력 배치는 또 다른 복잡성을 더합니다. 실시간 대기열 데이터가 없으면 추가 지원이 진정으로 필요한 시점과 장소를 파악하기 어렵습니다. 종종 매장은 한산한 시간대에는 인력이 과잉 배치되고, 피크 시간대에는 인력이 부족해져 양쪽 모두 비효율적인 결과를 초래합니다.

Ultralytics YOLO로 소매점 결제 프로세스 최적화

매장 관리 및 고객 경험을 개선하기 위해 Cali Intelligence는 기존 카메라 인프라를 활용해 컴퓨터 비전 기술을 통한 결제 모니터링을 자동화합니다. 해당 솔루션은 표준 영상 관리 시스템(VMS)과 직접 연동되어 매장 관리자가 대기열 기준치를 초과할 경우 즉시 알림을 받을 수 있도록 합니다. 

이를 통해 팀은 줄이 너무 길어지기 전에 추가 계산대를 열거나 직원을 재배치할 수 있습니다. 이 솔루션의 핵심은 Ultralytics YOLO . 

Ultralytics YOLO 영상 프레임 내 고객 식별을 수행하는 객체 탐지 및 시간 경과에 따라 여러 프레임에 걸쳐 해당 고객을 추적하는 객체 추적과 같은 핵심 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 시스템은 계산대 구역을 모니터링하고, 고객 수를 집계하며, 발생하는 대기열을 식별할 수 있습니다. 

그림 1. YOLO 대기열에 있는 detect 예시. 이미지 출처: Ultralytics.

실시간 영상 스트림에서 개인을 감지하고 추적함으로써, 이 솔루션은 대기 시간을 추정하고 발생 중인 병목 현상을 표시할 수 있습니다. 특히 이 시스템은 에지 우선 아키텍처를 활용하여 소형 현장 서버에서 운영됩니다. 이를 통해 고객 데이터의 프라이버시를 유지하면서 24시간 연중무휴 운영이 보장됩니다. 

실시간 모니터링 외에도 이 솔루션은 단기 예측 기능을 지원합니다. 최대 15분 전에 대기열 증가를 예측하여 관리자가 예상 방문객 수에 맞춰 인력을 조정할 수 있도록 돕습니다.

Ultralytics YOLO 모델을 선택하는 이유는 무엇인가요?

Ultralytics YOLO 칼리 인텔리전스가 고가의 클라우드 인프라 없이도 고성능을 제공할 수 있도록 합니다. 해당 모델은 다양한 카메라 각도와 조명 조건에서도 우수한 일반화 성능을 발휘하여, 최소한의 재훈련만으로 다수 매장에 신속하게 배포할 수 있습니다. 

Ultralytics YOLO 고급 객체 추적 기능도 지원합니다. 단순한 인원 계수에만 의존하지 않고, 고객이 줄을 서서 기다리는 시간을 측정할 수 있습니다. 이를 통해 대기열 가시성이 향상되며, 실제 환경에서 90% 이상의 정확도로 경보가 발동됩니다.

여기에 더해, YOLO 기반 시스템은 카메라 스트림당 약 3FPS로 3~6개의 카메라 스트림까지 처리하도록 최적화되어 있습니다. 이를 통해 탐지 정확도를 유지하면서도 컴퓨팅 부하를 크게 줄여 효율적이고 확장 가능한 소매 운영을 지원합니다.

Ultralytics YOLO Cali Intelligence는 대기열 길이를 43% 단축합니다.

Cali Intelligence가 8개 소매점에 Ultralytics YOLO 솔루션을 도입하자 그 효과는 즉각적이고 측정 가능했습니다. 예를 들어 한 매장에서는 평균 대기 고객 수가 7명에서 4명으로 감소했으며, 이는 불과 2주 만에 43% 감소한 수치입니다. 

운영 효율성과 고객 만족도가 동시에 향상되었습니다. 비수기 시간대에는 시스템이 불필요한 계산대 개시 건수를 최대 10%까지 줄여, 매장이 실제 수요에 맞춰 인력을 더 정확하게 조정하고 인건비 낭비를 방지할 수 있게 했습니다.

한편, 다양한 매장 레이아웃과 조명 조건에서도 탐지 성능은 안정적으로 유지되어 미탐지율을 6% 미만으로 유지했습니다. 높은 경보 정확도는 관리자들이 매장 현장에서 신속하게 대응하고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 자신감을 부여했습니다.

이점은 실시간 모니터링을 넘어 확장되었습니다. 예측적 노동력 최적화에 대한 초기 테스트에서는 평균 절대 오차(MAE) 0.8을 달성하여 대기열 길이를 실제 수치와 1명 이내로 예측했으며, 이를 통해 보다 선제적인 인력 계획 수립이 가능해졌습니다.

간단히 말해, Cali Intelligence는 Ultralytics YOLO 활용하여 매장 내 영상을 실시간 운영 인텔리전스로YOLO 대기 시간 단축, 인력 배치 최적화, 전반적인 소매점 성과 향상에 기여했습니다.

대규모로 스마트한 소매 운영을 발전시키다

Cali Intelligence가 지속적으로 성장함에 따라, 회사는 Ultralytics Python 활용해 에지 성능 최적화를 계속할 계획입니다. 이 패키지는 모델 훈련, 내보내기 및 배포를 위한 간소화된 워크플로를 제공하여 성능 개선을 효율적으로 구현하기 쉽게 합니다.

이러한 기반을 바탕으로 Cali Intelligence는 추론 시간을 단축하고 현장 하드웨어 활용도를 높이기 위해 TensorRT ONNX 형식을 탐구하고 있습니다. 또한 Cali Intelligence 팀은 높은 탐지 정확도를 유지하면서 효율성을 개선하기 위해 Ultralytics YOLO 변형 간 전환을 검토 중이며, Medium에서 Small로 이동하는 방안을 고려하고 있습니다.

전반적으로 Cali Intelligence는 소매 운영의 변화를 주도하며, 매장을 사후 대응적 관리에서 선제적이고 데이터 기반의 성과 관리로 전환시키고 있습니다.

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자주 묻는 질문

Ultralytics YOLO 모델이란 무엇인가요?

Ultralytics YOLO 모델은 이미지와 비디오 입력에서 시각적 데이터를 분석하기 위해 개발된 컴퓨터 비전 아키텍처입니다. 이러한 모델은 객체 감지, 분류, 포즈 추정, 추적 및 인스턴스 분할 등의 작업을 위해 학습할 수 있으며Ultralytics YOLO 모델에는 다음이 포함됩니다:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

Ultralytics YOLO 모델의 차이점은 무엇인가요?

Ultralytics YOLO11 컴퓨터 비전 모델의 최신 버전입니다. 이전 버전과 마찬가지로 비전 AI 커뮤니티가 YOLOv8 대해 사랑해 온 모든 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 하지만 새로운 YOLO11 더 뛰어난 성능과 정확성을 갖추고 있어 실제 업계에서 직면한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이자 완벽한 지원군이 될 것입니다.

프로젝트에 어떤 Ultralytics YOLO 모델을 선택해야 하나요?

사용할 모델은 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 성능, 정확도 및 배포 요구 사항과 같은 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 다음은 간단한 개요입니다.

  • Ultralytics YOLOv8 주요 기능 중 일부입니다:
  1. 성숙도와 안정성: YOLOv8 입증된 안정적인 프레임워크로, 광범위한 문서와 이전 YOLO 버전과의 호환성을 갖추고 있어 기존 워크플로에 통합하는 데 이상적입니다.
  2. 사용 편의성: 초보자 친화적인 설정과 간단한 설치로 모든 기술 수준의 팀에 적합한 YOLOv8 .
  3. 비용 효율성: 더 적은 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 예산이 제한된 프로젝트에 적합합니다.
  • Ultralytics YOLO11 주요 기능 중 일부입니다:
  1. 더 높은 정확도: 벤치마크에서 YOLO11 더 적은 매개변수로 더 높은 정확도를 달성하여 YOLOv8 우수한 성능을 발휘합니다.
  2. 고급 기능: 포즈 추정, 객체 추적 및 OBB(Oriented Bounding Boxes)와 같은 최첨단 작업을 지원하여 타의 추종을 불허하는 다재다능함을 제공합니다.
  3. 실시간 효율성: 실시간 애플리케이션에 최적화된 YOLO11 추론 시간을 단축하고 엣지 디바이스 및 지연 시간에 민감한 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
  4. 적응성: 광범위한 하드웨어 호환성을 갖춘 YOLO11 엣지 디바이스, 클라우드 플랫폼 및 NVIDIA GPU 전반에 걸쳐 배포하는 데 적합합니다.

어떤 라이선스가 필요한가요?

YOLOv5 및 YOLO11 같은 Ultralytics YOLO 리포지토리는 기본적으로 AGPL-3.0 라이선스에 따라 배포됩니다. 이 OSI 승인 라이선스는 학생, 연구자 및 애호가를 위해 설계되었으며, 개방형 협업을 장려하고 AGPL-3.0 구성 요소를 사용하는 모든 소프트웨어도 오픈 소스로 제공하도록 요구합니다. 이는 투명성을 보장하고 혁신을 촉진하지만 상업적 사용 사례에는 적합하지 않을 수 있습니다.
프로젝트에 상용 제품이나 서비스에 Ultralytics 소프트웨어 및 AI 모델을 포함시키고 AGPL-3.0 오픈 소스 요구 사항을 우회하고자 하는 경우, 엔터프라이즈 라이선스를 사용하는 것이 이상적입니다.

Enterprise License의 이점은 다음과 같습니다.

  • 상업적 유연성: 프로젝트를 오픈소스화하기 위한 AGPL-3.0 요건을 준수하지 않고도 Ultralytics YOLO 소스 코드 및 모델을 수정하고 독점 제품에 포함할 수 있습니다.
  • 독점 개발: Ultralytics YOLO 코드 및 모델을 포함하는 상용 애플리케이션을 자유롭게 개발 및 배포할 수 있습니다.

원활한 통합을 보장하고 AGPL-3.0 제약을 피하려면 제공된 양식을 사용하여 Ultralytics 엔터프라이즈 라이선스를 요청하세요. 고객의 특정 요구 사항에 맞게 라이선스를 조정하는 데 도움을 드릴 것입니다.

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