반도체 설비 데이터 AI 학습을 위한 폴리곤 가공 프로젝트
- Korea Tictag
- 3월 20일
- 2분 분량
고객사 소개
고객사는 반도체 패키징 장비 제조 전문 기업으로, 인공지능과 데이터 기술을 활용하여 제조 및 산업 자동화를 선도하는 글로벌 기업입니다. 창립 이래 끊임없는 연구와 기술 개발을 통해 반도체 디스펜싱 분야에서 세계적인 경쟁력을 확보하였으며, 이를 기반으로 반도체 및 LED 패키징의 토탈 솔루션을 제공하고 있습니다.
과제
고객사는 복잡한 형태의 반도체 장비와 부품을 정확히 감지하고 분류할 수 있도록 다각형 바운딩(Polygon Bounding) 데이터 라벨링을 수행하는 것이 핵심 목표였습니다. 특히, 반도체 장비는 단순한 사각형(Bounding Box)으로는 정확한 경계를 지정하기 어렵기 때문에, 불규칙한 형상의 부품을 정밀하게 인식할 수 있도록 Polygon Bounding 기법을 적용하였습니다.
틱택코리아 작업 내용
이번 반도체 설비 데이터 AI 학습을 위한 폴리곤 가공 프로젝트에서 틱택코리아는 반도체 설비 내 다양한 구성 요소를 세분화하고, 복잡한 형상의 부품까지 정밀한 경계를 설정하여 폴리곤 라벨링 작업을 수행했습니다.
프로젝트: 반도체 설비를 위한 폴리곤 가공 프로젝트
진행 기간: 약 1개월
데이터 규모: 10,000장 이미지
라벨링 방식: 다각형 바운딩(Polygon Bounding)
데이터 라벨링 상세 과정
반도체 설비는 다양한 구성 요소를 포함하고 있어, 데이터 라벨링 작업자를 대상으로 정확한 가이드라인이 필수적이었습니다. 틱택코리아는 고객사와 협력하여 라벨링 기준을 세밀하게 정의하고 지속적으로 보완하며, 고객사의 요구사항에 최적화된 데이터셋을 구축했습니다.
[정확한 라벨링을 위한 가이드라인 적용]
이음부 처리
형태 기준
색상 기준
작업 제외 기준
솔루션: 작업 결과
반도체 설비 데이터 AI 학습을 위한 폴리곤 가공 프로젝트
틱택코리아는 고객사의 가이드라인을 철저히 준수하며 정확한 데이터 라벨링으로 고품질의 데이터셋을 구축하였습니다. 프로젝트 진행 중 중간 점검 및 품질 검수를 거쳐 고객 수요에 맞는 데이터를 확보하고 주어진 일정에 맞추어 데이터 처리를 최적화했습니다.
[주요 성과]
정밀한 Polygon Bounding 적용 → 복잡한 반도체 설비 구조를 정확하게 인식 가능
세부 기준 적용 (이음부 처리, 크기 제한, 금형 제외 등) → 불필요한 데이터 제외로 최적화
데이터 처리 속도 증가 및 비용 절감 효과
반도체 제조 공정 내 품질 관리 개선
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