It’s Time for Offline Retailers to Use Data Better and Easier.
For More Precision Indoor Positioning
UWB _ Ultra Wide-band
Ultra-Precise Indoor Positioning
Ultra Wide-band(UWB)는 기존 무선통신 기술보다 훨씬 넓은 주파수 대역을 사용해 낮은 전력으로도 대용량 정보를 전송할 수 있는 무선통신 기술로, 뛰어난 보안성과 실시간 통신 능력을 기반으로 센티미터 단위의 정확도를 제공합니다. UWB는 GPS나 BLE 대비 거리 오차가 매우 작은 것이 특징이며, 실내 환경에서도 높은 정밀도로 고객의 위치와 이동 경로를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 진열대 단위 분석, 체류 위치 기반 마케팅 등 기존 기술로는 불가능했던 고도화된 리테일 분석이 가능합니다.
Robust and Reliable Positioning
UWB는 매우 짧은 펄스를 사용해 신호 간섭과 다중 경로 환경에 강한 특성을 가집니다. 사람, 벽, 집기 등 복잡한 실내 구조에서도 안정적인 거리 측정이 가능합니다. 그 결과 혼잡한 상업 공간에서도 신뢰도 높은 위치 데이터 수집이 가능합니다.
For More Precision Indoor Positioning
sLLM _ Specialized Large Language Model
Context-Aware Analysis
sLLM은 특정 비즈니스 도메인과 데이터 구조에 최적화된 전용 언어 모델로, 일반적인 대화형 AI가 아닌 분석과 의사결정을 위해 설계된 AI입니다. 사전에 정의된 지표 체계, 데이터 관계, 비즈니스 규칙을 이해하고 있어 질문의 의도를 단순 문장이 아닌 분석 요청으로 해석할 수 있습니다. 특히 리테일과 같은 복잡한 데이터 환경에서 지표 간의 관계, 기간 비교 기준, 해석 관점의 일관성을 유지하며 사람이 분석하듯 단계적으로 사고하고 결과를 도출하는 데 초점을 둡니다.
Advanced-RAG Architecture
Advanced-RAG는 Meta-only 방식을 적용해 기존 Full-text 및 Chunk 기반 RAG의 한계를 보완하고, 지식 데이터 참조와 답변 생성을 보다 효율적이고 정확하게 수행합니다. 불필요한 문서를 사전에 배제하고 메타데이터 기반으로 관련성 높은 지식만 우선 필터링함으로써 검색 효율을 크게 개선하며, 실제 생성 단계에서는 문서 단위의 맥락을 유지해 Chunk 단절로 인한 답변 품질 저하를 최소화합니다. 또한 문서 수가 증가하더라도 메타데이터 인덱싱 규모는 상대적으로 안정적으로 유지되어, 대규모 지식 확장 환경에서도 일관된 성능과 확장성을 확보할 수 있습니다.