웹캠과 센서가 매장 내 활동을 분 단위 수치로 바꿉니다. 사람 수, 대기 줄, 영역 점유율을 측정합니다. 영상은 나가지 않습니다.
Cameras and sensors turn café activity into per-minute numbers: headcount, queues and zone occupancy. The video itself never leaves.
SCOS는 매장에서 실제로 일어나는 일을 관찰하고, 시뮬레이션하고, 측정합니다. 사람은
촬영하지 않습니다. 체인이 데이터로 아는 것을, 독립 카페도 알 수 있게 합니다.
SCOS observes, simulates and measures what really happens in store, without ever
filming anyone. It lets an independent café know what the chains know from data.
같은 원리. 다른 산업.
Same first principles. Different industry.
웹캠과 센서가 매장 내 활동을 분 단위 수치로 바꿉니다. 사람 수, 대기 줄, 영역 점유율을 측정합니다. 영상은 나가지 않습니다.
Cameras and sensors turn café activity into per-minute numbers: headcount, queues and zone occupancy. The video itself never leaves.
주문, 재고, 운영 절차를 한 화면에서 다룹니다. 매장 운영을 하나의 일관된 흐름으로 통합합니다.
Orders, inventory and SOPs on one surface. Floor operations managed as a single, consistent flow.
과거 매장 데이터로 피크 시간대, 재고 부족, 인력 공백을 미리 경고합니다. 일이 터진 다음이 아니라 그 전에.
Past café data forecasts rushes, stock-outs and staffing gaps, so you see them before they happen, not after.
모든 결정이 기록되어 누가 무엇을 언제 했는지 추적할 수 있습니다. 추정치는 추정치로 표시하고, 없는 날은 지어내지 않습니다.
Every decision is recorded, so you can see who did what and when. Estimates are labelled as estimates; empty days are never invented.
저렴한 장비(Raspberry Pi 5급)와 센서/웹캠으로 한 매장에 도입. 추론은 매장 내에서, 영상은 밖으로 나가지 않습니다.
Deploy in one café with cheap hardware (Raspberry Pi 5 class) and a sensor or webcam. Inference runs on-site; video never leaves the shop.
매장마다 엣지 장비, 본사에서 집계 비교. 표준 운영 절차를 모든 지점에 일관되게 배포.
An edge device per site, aggregates compared at HQ. Push standard operating procedures consistently across the network.
실제 매장에서 모인 집계 데이터셋을 기반으로, 카페 운영 표준과 정책을 연구합니다. 공개·집계 데이터만 사용합니다.
Real café datasets, aggregated and privacy-safe, as a basis for café operations research and policy work.
추론은 매장 내에서. 영상은 매장을 떠나지 않고, 클라우드로는 분 단위 집계만 올라갑니다.
개인정보보호법(PIPA)과 GDPR을 설계 단계부터 준수합니다.
Inference runs on-site. Video never leaves the shop; only per-minute aggregates go to the cloud.
PIPA and GDPR compliance is built into the architecture, not bolted on.
Market intelligence built on Korean open data: population, footfall, sales and competition turned into a location score, before a single won is spent on a lease.
공공데이터(인구·유동·매출·경쟁)를 분석해 최적 입지를 점수로 제시합니다. 임대 계약 전에 의사결정을 뒷받침합니다.
A digital twin of the floor. Change the layout, the menu and the staffing, and see revenue, queues and wait times before committing to any of it.
매장의 디지털 트윈. 배치·메뉴·인력을 바꿔가며 매출·대기열·대기시간을 열기 전에 시뮬레이션합니다.
Footfall, occupancy and queues, measured by on-site inference. Video never leaves the shop; only per-minute aggregates reach the cloud. PIPA-compliant by design.
매장 내 추론으로 유동·점유·대기열을 측정합니다. 영상은 매장을 떠나지 않고, 분 단위 집계만 전송. 개인정보보호법 준수 설계.
Checklists, stock, planning and alerts, per site. Opening and closing routines your staff check every day, with the rush of the day overlaid from eye.
지점별 체크리스트·재고·근무·알림. 오픈부터 마감까지 매일 직원이 점검하고, eye의 실제 혼잡도를 겹쳐 봅니다.
Calories, macros and allergens for every drink and dish, per item and per order. Estimates from public composition data; calibrate per store before commercial use.
음료·디저트의 칼로리·영양소·알레르겐을 항목별·주문별로. 공개 조성 데이터 기반 추정치이며 매장별 보정이 필요합니다.
On the roadmap, not sold in v1. Rules are validated on virtual twins first; autopilot only ever runs inside a mandate a human approved, and can revoke at any time with a physical kill-switch.
로드맵입니다(v1 미판매). 규칙은 먼저 가상 트윈에서 검증하고, 자동 운전은 사람이 승인·철회할 수 있는 위임 안에서만 동작합니다.