Source Data
화면, 이미지, 촬영 자료 또는 구조화된 업무 데이터를 입력으로 사용합니다.
FACT NETWORKS AI & RECOGNITION
AI를 단순 호출 기능이 아니라,
판독·검증·결정 흐름으로 설계합니다.
FACT Networks의 공개 AI 구조는 입력 데이터를 자체 판독 단계로 처리하고, 업무 또는 보호 정책에 필요한 결정으로 연결하는 방식입니다. 제품별 내부 구현과 비공개 후속 기술은 공개하지 않습니다.
01 · RECOGNITION FLOW
입력부터 최종 판단까지
단계를 분리해 추적할 수 있게 구성합니다.
AI 출력 자체를 제품의 최종 동작과 동일시하지 않습니다. 판독 단계와 실제 정책/업무 판단을 분리해 오류 분석과 운영 제어가 가능하도록 설계합니다.
Primary Recognition
첫 번째 자체 판독 계층에서 핵심 후보와 특징을 식별합니다.
Secondary Recognition
두 번째 자체 판독 계층에서 결과를 재검토하고 판단 근거를 강화합니다.
Policy / Workflow
제품 정책이나 실제 업무 기준에 따라 보호, 확인, 기록 또는 다음 작업으로 연결합니다.
02 · APPLICATION
같은 AI라는 이름보다
제품별 판단 목적을 분명하게 둡니다.
FACT Guardian
화면/콘텐츠 판독 결과를 보호자 정책과 결합해 디지털 안전 동작으로 연결합니다.
Guardian 상세 ↗FACT WEMS
현장 촬영 자료에서 업무에 필요한 정보를 판독하고 작업·이동·도착 검증 흐름으로 연결합니다.
WEMS 상세 ↗Enterprise Workflow
요구사항, 문서, 카탈로그와 업무 데이터를 구조화해 검토·보조·의사결정 과정에 활용합니다.
VELORA 상세 ↗03 · DISCLOSURE BOUNDARY
공개 페이지에는 동작 목적과
검증 가능한 구조만 설명합니다.
세부 모델 구성, 내부 점수 산식, 비공개 후속 판독 방식과 제품 내부 우회 방지 로직은 공개 범위에서 제외합니다.
Public technology statement. 공개 기술 자료는 자체 1차·2차 판독 엔진과 최종 정책/업무 결정 흐름까지만 표현하며, 제품의 원천 IP를 구성하는 내부 구현은 별도로 보호합니다.
AI & RECOGNITIONAI 기능을 붙이는 것이 아니라 실제 제품이 어떤 판단을 해야 하는지부터 설계합니다.
전체 기술역량 ↗