AI 기반 자율주행 회사 이미지 데이터 가공

과제

높은 수준의 자율주행 기술을 구현하기 위해서는 실제 도로 주행 환경을 이해할 수 있는 풍부한 데이터를 수집하고, AI가 이를 학습하도록 하는 것이 매우 중요합니다. 고객사는 아래의 챌린지를 극복할 수 있는 데이터 가공 파트너로서 틱택코리아를 찾아주셨습니다.

1. 프로젝트 기간 내에 대용량 데이터 어노테이션을 작업할 수 있는 역량을 보유하고 있는가?

2. 기간 연장 없이 정확하고 정밀하게 요구사항에 맞는 데이터셋을 보장할 수 있는가?

3. 프로젝트 과정에서 발생할 수 있는 추가 요구 사항을 충족할 수 있는가?

4. 복잡한 객체와 장면을 정밀하게 어노테이션 처리할 수 있는가?

5. 바운딩 박스의 누락 및 과도한 생성을 방지하는 관리 시스템을 갖추었는가?

고객사 소개

인공지능 기반의 카메라 인식 기술을 보유한 고객사는 객체 인식 기술을 통해 완전 자율주행차의 대중화를 목표로 하고 있습니다. 카메라로 수집된 데이터를 활용하여 다양한 객체를 인식하고 분류하는 딥러닝 기반 인식 기술 외에도, 400여 개 이상의 특허를 보유하고 있으며, ASPICE 인증을 획득해 업계에서 입지를 다지고 있습니다. 또한, 자율주행 기능, 파킹 솔루션, 고차원 네비게이션 기능 등의 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다.

틱택코리아 작업 내용

1. 첫 번째 과제: Road Mark Detection

   첫 번째 작업은 도로 노면의 정지선, 횡단보도, 화살표, 문자, 숫자 등을 라벨링하는 것이었습니다. 틱택코리아는 객체를 29개로 분류하여 바운딩 박스 작업을 수행하였습니다.

   
   

2. 두 번째 과제: Static Object Detection

   두 번째 작업은 도로에 고정된 장애물(예: 볼라드, 콘)에 대한 라벨링 작업이었습니다. 틱택코리아는 객체를 26개로 분류하여 바운딩 박스 처리를 하였습니다.

솔루션: 작업 결과

약 4개월에 걸쳐 진행 중인 이번 프로젝트는 다음과 같은 성과를 내었습니다.

• Road Mark Detection: 월 평균 약 1만 개 이미지 가공

• Static Object Detection: 월 평균 약 10만 개 이미지 가공

• 총 50만 개 이상의 이미지 가공 완료

대용량 데이터와 높은 수준의 정확도가 요구된 이번 작업은 작업 중 발생하는 변화에 유연하게 대처할 수 있는 능력이 요구되었으며, 높은 난이도로 평가되었습니다.

틱택코리아의 노력 및 성과

AI 기반 자율주행 회사 이미지 데이터 가공

틱택코리아는 이번 AI 기반 자율주행 회사 이미지 데이터 가공 프로젝트의 성공을 위해 아래와 같은 노력을 기울였으며, 작업 중 발생할 수 있는 챌린지를 극복하였습니다.

1. 강력한 커뮤니케이션과 협업을 통한 지속적인 파트너십 구축

2. 대규모 라벨러 커뮤니티를 활용하여 작업 기간을 준수

3. 숙련된 라벨러들이 이미지의 모호성에도 불구하고 정확한 가공 작업을 수행

4. 견고한 품질 관리 체계 유지 및 최종 데이터셋의 정확성 보장

틱택코리아는 보안이 필요한 데이터는 보안 서약서를 체결하고, 내부 인력을 활용하여 데이터를 가공합니다.