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- 스택 확정: PLANNING v1.2 §8(FastAPI/Next.js→Spring Boot+MyBatis/React), CLAUDE.md 기술스택 섹션 - 구현 에이전트 5종: kintex-backend-dev·frontend-dev·db-engineer·qa·devops-dev - kintex-impl-orchestrator 스킬 + docs/IMPLEMENTATION_BACKLOG.md(Phase0~5) - designer에 Stitch 학습·정합 트랙, developer 스택 갱신 - Stitch export 텍스트 참조(code.html·DESIGN.md 3종·proposal.md) 추가, 스크린샷 PNG는 gitignore Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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킨텍스(KINTEX) AI 시스템 개발 기획안
1. 개요
본 기획안은 대한민국 최대 전시 컨벤션 센터인 킨텍스의 디지털 전환을 가속화하고, AI 기술을 통해 방문객 경험을 혁신하며 운영 효율성을 극대화하기 위한 'KINTEX AI Intelligence System' 구축을 제안합니다.
2. 핵심 목표
- 방문객 경험 혁신: 개인화된 추천 및 실시간 안내 서비스 제공
- 운영 효율화: 데이터 기반의 전시장 운영 및 혼잡도 관리
- 전시 마케팅 고도화: 전시 주최자 및 참가 업체를 위한 맞춤형 매칭 및 분석 리포트 제공
3. 주요 AI 시스템 기능 제안
A. 스마트 방문객 가이드 (AI Concierge)
- 개인화된 전시 일정 추천: 방문객의 관심 분야 및 과거 방문 이력을 분석하여 맞춤형 전시 및 세션 추천
- 실시간 다국어 챗봇/보이스봇: 위치 안내, 부대시설 정보, 주차 정보 등을 다국어로 실시간 응대
- AR 기반 실내 내비게이션: 대규모 전시장 내에서 목적지(부스, 편의시설)까지의 최적 경로 안내
B. 지능형 전시장 관리 (Smart Hall Operations)
- AI 혼잡도 분석 및 예측: CCTV 데이터를 활용한 실시간 인파 밀집도 분석 및 위험 구역 사전 경고
- 에너지 최적화 시스템: 전시장 내 인원 분포에 따른 조명 및 냉난방 자동 최적 제어
- 주차 수요 예측: 실시간 주차 상황 데이터와 행사 일정을 연계하여 주차 공간 최적 배정 및 안내
C. 비즈니스 매칭 및 데이터 분석 (Business Intelligence)
- AI 비즈니스 매칭: 전시 주최자와 잠재적 참가 업체, 혹은 참가 업체와 바이어 간의 최적 매칭 제안
- 성과 분석 리포트: 부스별 방문자 수, 체류 시간, 유입 경로 등을 분석하여 참가 업체에 제공
- 전시회 트렌드 분석: 글로벌 전시 트렌드 데이터를 분석하여 신규 기획 전시 테마 제안
4. 시스템 아키텍처 (Harness) 제안
- Data Lake: 웹사이트 로그, 현장 센서 데이터, 외부 트렌드 데이터를 통합 관리
- AI Model Layer: 자연어 처리(LLM), 컴퓨터 비전(CCTV 분석), 예측 모델(주차/에너지) 탑재
- API Gateway: 모바일 앱, 웹사이트, 키오스크 등 다양한 채널에 AI 기능 공급
5. 기대 효과
- 방문객 만족도 제고 및 체류 시간 증대
- 운영 비용 절감 및 인력 운용 효율화
- 전시 데이터 자산화를 통한 새로운 비즈니스 모델 창출