해양 자율운항을 위한 AI 객체 탐지 데이터 라벨링
- Korea Tictag
- 3월 20일
- 2분 분량
최종 수정일: 3월 20일
고객사 소개
고객사는 인공지능(AI) 기술을 통해 해양 물류의 혁신을 선도하는 기업입니다. 주요 제품으로는 선박 자율운항 시스템, 운항 보조 시스템, 선박 모니터링 시스템 등이 있으며, 이를 통해 해양 환경의 안전과 미래를 책임질 기술을 개발하고 있습니다.
고객사는 해양 운항 환경에서 객체 인식 및 추적 기술을 활용하여 선박 자율운항 및 안전 시스템을 개발하고, 고도화된 AI 모델을 활용하여 선박과 주변 환경을 정밀하게 분석하고, 항해 중 발생할 수 있는 위험 요소를 조기에 감지하는 솔루션을 제공합니다.
과제
고객사는 해상에서 선박이 안전하게 운항할 수 있도록 하기 위해 객체 인식 AI 모델을 개발하고 있었습니다. 이 모델의 핵심 요소는 배, 부표, 사람과 같은 주요 객체를 정확히 탐지하고 추적하는 것이었습니다.
해양 환경은 조명, 날씨, 해수면 반사 등의 다양한 요인으로 인해 객체 인식이 어려운 환경입니다. 따라서 고객사는 고품질의 데이터 라벨링을 수행하여 객체 탐지 AI 모델의 정확도를 높이기 위해 틱택코리아와 협업하였습니다.
틱택코리아 작업 내용
이번 프로젝트에서 틱택코리아는 고객사가 제공한 연속 이미지 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습에 필요한 데이터 가공을 수행하였습니다.
작업 기간: 3개월
작업량: 5만 4천 이미지
작업 데이터: 연속된 해상 이미지 데이터
해상도: 2028 x 1520px
라벨링 클래스: 배, 부표, 사람
라벨링 방식: 1객체 바운딩 박스(Bounding Box) 생성 *단, 동일 객체는 트래킹 ID 적용
데이터 라벨링 상세 과정
틱택코리아는 고객사의 AI 모델이 정확한 객체 탐지와 트래킹이 가능하도록 세밀한 데이터 라벨링을 수행하였습니다.
[바운딩 박스 라벨링]
객체(배, 부표, 사람)의 경계를 정밀하게 설정하여 바운딩 박스 라벨링을 수행
최소 5x5 픽셀 이상의 객체만 라벨링
배가 겹쳐 있는 경우, 가려진 배가 움직이지 않으면 30x30 픽셀 이상일 때만 라벨링 적용
[트래킹 ID 적용]
동일한 객체가 연속된 이미지에서 등장할 경우, 일관된 트래킹 ID 부여
객체가 화면에서 사라지거나 새로운 객체가 등장하면 새로운 트래킹 ID 할당
[라벨링 기준 준수]
해상 환경에서 배, 부표, 사람을 정확히 구별하여 라벨링 진행
부표는 물에 떠 있는 경우에만 라벨링, 배에 붙은 부표는 배에 포함하여 라벨링
사람의 경우 머리와 신체가 겹쳐있는 경우 하나의 객체로 라벨링
물에 반사된 그림자나 반사된 객체는 라벨링에서 제외
솔루션: 작업 결과
해양 자율운항을 위한 AI 객체 탐지 데이터 라벨링
틱택코리아는 해양 자율운항을 위한 AI 객체 탐지 데이터 라벨링 프로젝트에서 고객사의 가이드라인을 철저히 준수하며 고품질의 데이터셋을 구축하였습니다. 프로젝트 진행 중 중간 점검 및 품질 검수를 거쳐 데이터 정확도를 높이고, 작업 효율성을 극대화하였습니다.
[주요 성과]
데이터 라벨링 정확도 향상 → AI 모델의 객체 탐지 성능 개선
데이터 일관성 유지 → 모델 학습 최적화
프로젝트 일정 준수 → 단기간 내 고품질 데이터 납품
고객사는 이번 데이터 라벨링 프로젝트를 통해 더욱 정밀한 객체 탐지 AI 모델을 개발할 수 있었으며, 이를 바탕으로 자율운항 선박 기술을 한 단계 더 발전시킬 수 있었습니다.
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