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대화창 및 피드백 활용

EVA는 각 카메라별로 제공되는 채팅창 인터페이스를 중심으로, 알람 확인부터 설정 제어, 그리고 피드백까지 하나의 흐름에서 처리할 수 있도록 구성되어 있습니다. 사용자는 별도의 메뉴 이동 없이 대화창을 통해 시스템을 이해하고 제어하며, 동시에 탐지 결과에 대한 평가까지 수행할 수 있습니다.

EVA가 카메라를 모니터링하면서 시나리오에 따라 판단한 알람은 실시간으로 대화창에 메시지 형태로 표시됩니다. 각 알람 메시지는 클릭하여 크게 확인할 수 있으며, 이미지와 함께 상세한 분석 결과를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

또한, 대화창 상단의 “탐지 알람만 보기” 옵션을 활성화하면 일반 대화 내용은 숨겨지고, 탐지 알람 메시지만 필터링되어 표시됩니다. 이를 통해 운영자는 불필요한 대화 없이 알람 중심으로 빠르게 상황을 파악할 수 있습니다.

대화창에서는 “탐지 알림 이력 조회” 기능을 통해 과거 알람을 검색할 수도 있습니다. 특정 기간을 기준으로 조회하거나, 특정 키워드가 포함된 알람만 필터링하여 확인할 수 있어 이벤트 분석이나 이슈 추적에 효과적으로 활용할 수 있습니다.



자연어 기반 제어​

대화창은 단순한 알람 확인 도구를 넘어, EVA를 직접 제어할 수 있는 인터페이스로 동작합니다. 사용자가 자연어로 요청을 입력하면 EVA Agent의 LLM (Large Language Model) 이 이를 이해하고, 설정 변경이나 기능 안내를 수행합니다.

복잡한 메뉴를 탐색하지 않아도 필요한 내용을 바로 확인하거나 설정할 수 있으며, 기능 설명뿐만 아니라 실제 적용 방법까지 함께 안내받을 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 보다 빠르고 직관적으로 시스템을 사용할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 요청이 가능합니다.

  • "탐지 대상을 사람과 개로 설정해 줘."
  • "자동차 민감도를 0.85로 설정해 줘."
  • "AI 추론 간격을 10초로 변경해 줘."
  • "밝기를 10으로 변경해 줘."

이처럼 대화창을 통해 탐지 대상, 민감도, 분석 간격, 영상 설정 등 주요 기능을 직접 제어할 수 있습니다.

💡 기능이 기억나지 않거나 설정 위치를 찾기 어려운 경우에도 자연어로 질문하면 즉시 안내를 받을 수 있습니다.



지원 범위 안내​

대화창을 통한 제어는 EVA의 대부분 기능에 대해 지원되며, 설정 변경과 기능 안내를 모두 포함합니다.

다만, 탐지 시나리오 생성은 별도의 Generate 과정을 통해 수행되며, 대화창에서 직접 생성할 수는 없습니다.



피드백 제공 방식​

EVA는 탐지 결과에 대해 사용자가 직접 피드백을 제공할 수 있도록 설계되어 있으며, 이 과정 역시 대화창을 중심으로 이루어집니다.

알람 메시지를 기반으로 사용자는 즉시 결과의 정확도를 판단할 수 있으며, 필요 시 상세 화면에서 추가적인 설명을 입력할 수 있습니다.

  • 정탐 / 오탐 선택 각 알람 메시지에서 결과가 정확한지(정탐) 또는 잘못된지(오탐)를 바로 선택할 수 있습니다.

  • 상세 피드백 작성 메시지를 클릭하면 상세 화면으로 이동하며, 이미지와 분석 결과를 함께 확인하면서 피드백 내용을 구체적으로 작성할 수 있습니다.

이러한 구조를 통해 사용자는 단순히 결과를 확인하는 것을 넘어, 판단의 근거까지 시스템에 전달할 수 있습니다.



피드백 데이터 활용​

사용자가 입력한 피드백은 이미지 스냅샷, 탐지 시나리오, 정탐/오탐 여부, 사용자 설명과 함께 저장됩니다. 이 데이터는 EVA 내부에서 Multi-modal Vector Store 형태로 관리되며, 이후 유사한 상황을 판단하는 데 활용됩니다.

이러한 피드백은 단순 기록에 그치지 않고, 해당 카메라 환경에 맞게 탐지 기준을 지속적으로 보정하는 데 사용됩니다. 그 결과 EVA는 운영 환경에 점점 더 최적화된 판단을 수행하게 됩니다.



성능 개선 및 분석 활용​

축적된 피드백 데이터는 시스템 성능을 개선하고 운영 상태를 분석하는 데 활용됩니다.

  • 탐지 성능 최적화 정탐과 오탐 데이터를 기반으로 판단 기준이 지속적으로 개선됩니다.

  • 정량적 분석 리포트 생성 탐지 결과에 대한 라벨 데이터를 활용하여 정확도, 오탐 비율 등 다양한 지표를 분석할 수 있습니다.

이를 통해 운영자는 시스템 성능을 객관적으로 파악하고, 추가적인 설정 개선 방향을 도출할 수 있습니다.



💡 카메라 등록 초기에는 환경 정보 부족으로 인해 오탐이 발생할 수 있습니다. 지속적인 피드백을 통해 EVA는 빠르게 해당 환경에 최적화됩니다.