Triplet RYME
대기열·운영시설 혼잡 분석
사람이 언제 몰리고,
어느 코트에서 줄이 길어지고,
어떤 시간대에 좌석이 먼저 부족해지는지는
운영자가 가장 먼저 알아야 할 정보입니다.
Triplet RYME은 대기열과 좌석 흐름을 함께 분석해
운영자가 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있도록 돕습니다.
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이 공간에서 반복되는 문제
방문객은 현장에 가지않으면 어느 코트에 줄이 긴지 파악하기 어렵습니다.
- 방문객은 현장에 가지않으면 어느 코트에 줄이 긴지 파악하기 어렵습니다.
- 좌석과 대기 혼잡은 매일 반복되지만, 실제 회전율과 대기시간을 알 수 없습니다.
- 예상 대기시간을 제공하지 못해 방문객 불만이 반복됩니다.
대기열을 이해하는
트리플렛 AI의 방식
Triplet RYME은 대기 공간에서 일어나는 흐름을 기록하고, 운영자가 바로 판단할 수 있는 형태로 정리합니다.
복잡한 수치가 아니라, 지금 이 공간에서 대기가 어떻게 흐르고 있는지를 직관적으로 파악할 수 있도록 만듭니다.
- 방문객의 움직임을 실시간 추적
- 대기·체류·회전 흐름 누적
- 흐름을 이해 가능한 패턴으로 정리
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실시간 상황 파악부터
대기 분석, 누적 리포트까지
운영 판단에 필요한 기준을 제공합니다.
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대기열 운영에 특화된
혼잡도 분석
사내식당과 공항 푸드코트처럼 대기가 구조적으로 반복되는 공간에 최적화되어 있습니다.
- 코트별·구역별 대기 인원을 실시간으로 집계합니다.
- 예상 대기시간을 자동으로 산출해 방문객에게 제공합니다.
- 대기열 임계치 초과 시 즉시 알림으로 상황을 전달합니다.
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공간 현장의 기준을 만듭니다
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1. 공간에서 일어나는 움직임을 관찰합니다.
카메라 영상이 아닌, 평면 도면 위에 흐름을 추상화해 남깁니다.
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2. 관찰한 움직임의 흐름을 기억합니다.
하루의 흐름을 비교 가능한 경험으로 저장합니다. 일회성 통계가 아니라 요일·시간·회차·시즌 단위로 누적해, 다음 운영을 위한 기준을 만듭니다.
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3. 변화의 이유를 패턴으로 해석합니다.
어디서 몰리고, 왜 정체가 생기며, 어떤 흐름이 성과로 이어지는지 공간의 리듬을 ‘설명 가능한 패턴’으로 정리합니다.
실제로 이렇게 활용되고 있습니다
점심시간이면 갑자기 몰리는데,
어느 코트부터 막히는지 감으로만 대응합니다
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코트별 유입·대기·이탈 흐름을 실시간으로 분리해 시각화합니다.
대기 밀집이 시작되는 시점과 위치를 감지하고 안내합니다.
도입 후 변화
- 코트별 대기 인원 실시간 시각화로 사용자 편의성 증대
- 현장 체감 급작스러운 혼란 빈도 감소
- 특정 코트에 과한 밀집도 완화 및 동선 분산 가능
잔반은 늘어나는데, 어떤 메뉴가
실제로 선호되는지 데이터로 남지 않습니다
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잔반량을 기반으로 실제 소비 행동을 구조화합니다.
판매 수량뿐 아니라, 좌석 유지 속도 등을 종합 분석해 많이 팔린 메뉴와 운영에 기여하는 메뉴를 구분합니다.
도입 후 변화
- 메뉴 개편 논의가 감각 중심 → 근거 중심으로 전환
- 인기 메뉴 재배치 및 잔반 감소 등 운영 의사결정 명확화
USE CASE
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현대차
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F&F
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현대모비스
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현대오토에버
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기아차
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SK하이닉스
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