딜리네이트 vs 온덱AI

딜리네이트 장단점

• 가장 큰 장점은 수작업으로 수개월이 걸리던 임상 데이터 수집 및 구조화 작업을 약 15배 이상 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 특히 논문 속 그래프(Plots)에 숨겨진 수치를 정확하게 복원하는 능력이 뛰어나, 데이터가 소실된 과거 연구 결과도 다시 활용할 수 있게 해줍니다. 글로벌 Top 10 제약사들과 협업하며 검증된 높은 데이터 품질과 품질 관리(QC) 프로세스를 제공하며, 이를 통해 임상 설계 단계에서 하루만 앞당겨도 발생하는 수백만 달러의 기회비용을 절감하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

• 제약 및 바이오 전문 엔터프라이즈 솔루션 특성상 일반 사용자가 접근하기 어려운 폐쇄적인 가격 정책을 가지고 있으며, 도입 비용이 상당히 높을 것으로 예상됩니다. AI가 추출한 데이터라 할지라도 임상 시험이라는 특수성 때문에 최종 단계에서는 반드시 전문가의 검토가 필요하다는 인적 리소스 부담이 여전히 존재합니다. 또한 현재는 영어권 기반의 연구 자료 처리에 최적화되어 있어, 한국어 등으로 작성된 국내 특허나 로컬 임상 자료에 대한 처리 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다는 한계가 있습니다.

온덱AI 장단점

• 기존 CCTV 인프라를 그대로 활용할 수 있어 추가 하드웨어 투자 없이 도입이 가능하며, 자연어 검색 기능 덕분에 보안 담당자가 AI나 코딩 지식 없이도 '파란 트럭', '넥타이 맨 사람' 같은 일상 언어로 원하는 장면을 찾을 수 있습니다. 제로샷 방식 덕분에 새로운 탐지 대상을 추가할 때마다 모델을 재학습할 필요가 없어 운영 유연성이 높고, 실시간 이벤트 탐지와 알림 기능을 통해 사후 대응이 아닌 사전 예방이 가능합니다. API를 통한 외부 시스템 연동도 지원해 기존 보안 시스템이나 ERP와 통합하기 좋습니다.

• 2024~2025년에 출시된 신생 스타트업 제품이라 장기 안정성과 대규모 엔터프라이즈 환경에서의 검증 사례가 아직 부족합니다. 제로샷 방식의 특성상 학습 기반 커스텀 모델 대비 특정 도메인에서의 정확도가 떨어질 수 있으며, 복잡한 시나리오나 세밀한 미세 구분이 필요한 경우 한계가 있을 수 있습니다. 가격 정책이 공개되어 있지 않아 영업팀과의 상담이 필요하며, 소규모 기업에는 비용 부담이 될 수 있습니다. 한국어 자연어 검색 지원 여부와 한국 내 기술 지원 체계도 확인이 필요합니다.

딜리네이트 주요 기능

• AI 에이전트 기반 체계적 문헌 고찰 자동화
• 컴퓨터 비전을 활용한 그래프·도표 수치 추출(plot digitization)
• 100% 감사 가능한 데이터 출처 추적
• 특정 약물 계급에 특화된 대규모 데이터셋 구축
• 비구조화 문서(PDF·특허)의 구조화 변환
• 멀티소스 파라미터 추출 및 생물학적 메커니즘 탐색

온덱AI 주요 기능

• 제로샷(Zero-shot) 기반 모델 학습·라벨링 불필요
• 자연어 텍스트로 대용량 영상 즉시 검색
• 미세한 행동 및 희귀 이벤트 실시간 탐지
• 고객 데이터 미학습으로 프라이버시 보호
• 기존 RTSP 스트림 연결만으로 즉시 분석 시작