Urbanbase 소개

주요 특징

Space는 AI 기술을 활용한 공간분석 서비스로 특정 공간의 스냅샷을 Computer Vision과 CNN(Convolutional Neural Network)기반 Deep Learning기술을 이용하여 분석합니다. 공간에 위치한 다양한 사물을 빠르게 검출하고, 어반베이스의 Space 알고리즘 기반으로 이미지를 거실/방/주방/욕실/식당/드레스룸/서재/출입구/발코니 등의 공간 중 하나로 분류합니다. 검출된 사물과 공간 분류 정보를 통해 공간의 인테리어 스타일을 분석하고, 주요 색상 정보를 추출합니다. 이를 바탕으로 공간에 어울리는 소품, 가구, 전자제품 등을 추천하는데 활용할 수 있습니다.

제공 API

제공 API	기능
공간분류	공간 분류는 공간 이미지를 분석하여 Space 알고리즘을 통해 거실/방/주방/욕실/식당/드레스룸/서재 등의 공간 중확률이 높은 순으로 분류하여 반환합니다.
사물 검출	사물 검출은 공간 이미지 내에 존재하는 사물의 위치와 종류를 반환합니다. 다른 객체 검출 알고리즘과 달리 실내 이미지에 특화된 알고리즘으로 실내 공간에 존재하는 가구, 인테리어 소품, 전자제품 95여종을 검출해냅니다.
스타일 분석	스타일 분석은 공간 분류와 사물 검출 결과를 바탕으로 공간 이미지의 인테리어 스타일을 분석하여 캐주얼/클래식/모던/내추럴/북유럽/로맨틱/빈티지 7가지 스타일 중 메인 스타일과 서브 스타일을 유추해냅니다.
색상 추출	색상 추출은 공간 이미지를 이루고 있는 주요 색상 5가지를 추출하여 이미지에서 차지하는 비율과 함께 반환합니다.

기술 특장점

Computer Vision과 Deep Learning 전문 지식이 필요 없으며, 사용하기 쉬운 REST API를 통해 강력한 공간 이미지 분석 서비스를 웹, 모바일, 애플리케이션 등에 추가할 수 있습니다. User Data를 이용해서 Retraining하는 프로세스를 통해 많은 양의 새로운 데이터를 끊임없이 학습하여 정확도를 개선합니다. 요청 건수와 상관없이 일관된 응답 시간을 지원합니다.

응용분야

Home Interior Curator
Space를 이용하여 개인별 상황에 최적화된 홈 인테리어 제품들을 제안합니다. 홈인테리어 지식이 없는 사용자도 손쉽게 인테리어를 시도해 볼 수 있도록 해줍니다.

e-Commerce
최근 대부분의 온라인 쇼핑몰은 제품 추천 엔진을 사용하고 있습니다. Space의 알고리즘을 이용해서 소비자가 구매할 확률이 높은 제품군을 추천할 수 있으며, 소비자의 취향이나 트렌드를 예측할 수 있습니다.