보고서

Reports 탭(AI Insights & People을 열 때의 기본 보기)은 감지 데이터를 시설 수준의 분석으로 바꿔 줍니다. 얼마나 붐비는지, 언제, 어디서 붐비는지, 방문객이 누구인지, 방문객이 어떻게 느끼는 것으로 보이는지를 보여 줍니다.

그림 1: Lower Manhattan의 Reports 보기: 상단의 KPI, Zone Activity Heatmap 및 요약 카드

보고서 데이터 생성 방식

보고서는 전날을 기준으로 야간(시설 현지 시간)에 생성되는 일일 스냅샷으로 구성되며, 사람 타임라인에 사용되는 것과 동일한 감지 블록을 집계합니다. 이에 따른 두 가지 결과가 있습니다.

• 오늘의 데이터는 내일 표시됩니다. Reports는 실시간 보기가 아닌 추세 보기입니다(구역 심층 분석의 "Live now" 표시는 예외입니다).
• 수치는 AI로 도출됩니다. 카드를 스와이프하지 않은 사람도 포함되므로 회원 관리 시스템의 체크인 수와 다를 수 있습니다.

의미 있는 구역 분석에는 접근 구역이 필요합니다. 히트맵의 빈 상태 메시지가 이를 직접 알려 줍니다. "No zones configured — assign cameras to access zones in Settings".

KPI 타일

그림 2: KPI 타일: Total Tracks, Unique People, Avg Visit, Unsure %, Peak Hour 및 Access Violations

구역별 활동 히트맵

그림 3: Zone Activity Heatmap: 세로축에 구역, 가로축에 시간이 있으며 색상 강도가 활동량을 나타냅니다

각 행은 구역이고 각 열은 시간이며, 셀의 강도는 활동량을 나타냅니다. 컨트롤은 다음과 같습니다.

• 모드 선택기: 셀마다 Tracks, Detections, People 또는 Unsures 개수를 표시합니다. Unsures 모드는 미식별 사람이 집중되는 위치를 찾는 데 매우 유용합니다.
• Display Options: Peak Hour Heatmap, Cell Counts(셀에 숫자 표시), Violations(접근 위반 표시 오버레이)를 전환합니다.
• 구역 이름을 클릭하면 심층 분석이 열립니다. 드릴다운 링크를 사용하면 필터링된 타임라인으로 바로 이동합니다. "Go to Timeline", "Go to Timeline (Access Violation)", "Go to Timeline (Expired)".

히트맵 아래에는 세 개의 요약 카드가 핵심 내용을 보여 줍니다. Peak Time(인원, 평균 체류 시간, 피크 시간), Busiest Zones, Low Utilisation입니다. 마지막 카드는 공간 계획에 특히 유용합니다. 비용을 지불하고 있지만 회원이 사용하지 않는 공간을 보여 주기 때문입니다.

구역 출입 위반

그림 4: Zone Access Violations: 플랜에서 허용하지 않는 구역에서 누가, 어디서 감지되었는지 보여 줍니다

"Zone Access Violations" 섹션에는 각 위반의 회원, 구역 및 시간이 나열됩니다. 위반은 플랜 규칙 위반으로, 회원의 활성 멤버십 플랜이 구역의 허용 플랜에서 제외되었거나 포함되지 않은 경우입니다(접근 구역에서 구성). 보고할 내용이 없으면 *"No membership-plan access violations in this period."*가 표시됩니다.

각 항목은 해당 사람의 프로필과 위반으로 필터링된 타임라인으로 연결되므로, 회원과 대화하기 전에 실제 영상을 확인할 수 있습니다.

구역 심층 분석

그림 5: 구역 심층 분석: 구역별 KPI, 시간별 히트맵 및 신원/성별 필터

구역을 클릭하면 전용 보기가 열립니다.

• 구역 배지가 구역의 특성을 요약합니다. "Very Busy", "Restricted" / "Open Access"("Anyone can access" 또는 "Restricted zone").
• 구역별 KPI: 인원, 트랙, 감지, 체크인 및 구역의 감정 점수.
• 구역별 **"Peak Hour Heatmap"**과 가장 최근 활동이 표시되는 "Live now" 표시.
• 필터 칩: 실시간 개수가 표시되는 All / Identified / Unsure 및 ♂ Male / ♀ Female.
• **"See Full View"**를 클릭하면 구역이 전체 페이지 보고서로 확장됩니다.

구역별 감성 추이

그림 6: Sentiment Trend by Zone: 구역별 감정 점수와 24시간 추세

"Sentiment Score reflects the overall emotional tone of people detected in this zone." 점수 범위는 0~100이며, 다음과 같이 구분됩니다.

**"24h trend"**는 *"the average sentiment in the most recent third of the period and the earliest third"*를 비교합니다. 구역 점수가 떨어지면 현장을 직접 둘러볼 필요가 있습니다. 과밀, 고장 난 장비, 온도 불만은 모두 피드백 양식에 나타나기 전에 여기에 먼저 나타납니다.

원시 표정이 점수로 변환되는 방식(감정 가중치와 Business Context 프리셋 Default, Gym/Fitness, Custom 포함)은 Settings → Insights → Sentiment Scoring에서 구성할 수 있습니다.

감정 및 인구 통계

그림 7: Sentiment & Demographics: 전체 감정 게이지, 감정 분포 레이더 및 연령/성별 분석

• Overall Sentiment: 시설 전체의 0~100 게이지입니다.
• Emotion Spread: 감지된 감정 구성을 보여 주는 레이더 차트입니다.
• Demographics: 연령대(18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55+)와 성별(Male / Female)별 방문객으로, All / Identified / Unsure로 필터링할 수 있습니다.

인구 통계 값은 이미지에서 얻은 AI 추정값이므로(보안 및 개인정보 보호 참조) 방향성을 파악하는 용도로 사용하십시오. 가장 실용적인 용도는 비교입니다. Unsure 집단의 분포가 식별된 회원과 매우 다르다면, 그 집단은 회원이 아닐 가능성이 높습니다. 게스트, 체험 이용자 또는 테일게이팅하는 사람일 수 있습니다.

보고서 내보내기

대시보드, 예약 요약 또는 자체 분석을 위해 동일한 스냅샷 데이터를 insights_report_snapshots MCP 도구로 프로그래밍 방식으로 사용할 수 있습니다. 통합 및 MCP를 참조하십시오. 예를 들어 AI 에이전트가 방문, 피크 시간 및 접근 위반에 대한 주간 요약을 팀 채팅에 게시할 수 있습니다.

관련 페이지

• 접근 구역: 모든 구역 분석의 기반이 되는 구조
• Settings → Sentiment Scoring: 감정 점수 계산 방식
• 사람 타임라인: 드릴다운 링크가 이동하는 곳