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스위트케이, 자율주행차 위한 '교통 수신호' 인공지능 학습 데이터 구축

교통 수(手)신호 패턴 영상 학습 데이터 구축은 신호체계가 정상적으로 작동하지 않는 비상상황 및 교통 혼잡 시간대에 자율주행 차량이 교통 경찰의 수신호, 신호봉 등과 같은 수신호 체계를 이용한 운행 유무를 자율적으로 판단하기 위한

인공지능 교통 수(手)신호 패턴 영상 학습 데이터 라벨링 샘플 이미지

 

빅데이터 분석 및 사람 동작 영상 인공지능(AI) 데이터 기술 개발 전문기업 스위트케이(대표 김민철)는 '2021년 인공지능 학습용 데이터 구축사업'에 선정되어 인공지능 교통 수(手)신호 패턴 영상 학습 데이터를 구축하고 있다.

수행 중인 교통 수(手)신호 패턴 영상 학습 데이터 구축은 신호체계가 정상적으로 작동하지 않는 비상상황 및 교통 혼잡 시간대에 자율주행 차량이 교통경찰의 제스처와 같은 수신호, 신호봉 등과 같은 수신호 체계를 이용한 운행 유무를 자율적으로 판단하기 위한 데이터와 자율주행을 위한 교통 수신호 체계로서의 AI 데이터 구축이다.

 

자사의 D.CAMP 플랫폼 시연화면으로 이미지 자동 분할, 기계 독해, 문단 분류, 사람 동작이 가능한 고품질 학습데이터를 생성한다.


데이터 라벨링 작업은 수집된 텍스트‧음성‧이미지 데이터에 라벨이나 주석을 달아 컴퓨터가 학습할 수 있도록 학습용 데이터를 구축하는 데이터 전처리 과정이다. 데이터 구축사업에 필요한 데이터 라벨링 인력을 채용하였으며, 채용인력은 자사의 D.CAMP 시스템을 통해 데이터 라벨링 작업을 진행하고 있다.

스위트케이가 2017년 자체 개발하여 사용중인 D.CAMP는 이미지 자동 분할, 기계 독해, 문단 분류, 사람 동작이 가능한 AI 모듈을 탑재하고 있으며 데이터 확보 및 조회, 가공, 검수가 가능한 시스템으로 구성되어 있어 학습 데이터 구축에 이상적이다.

스위트케이는 2017년 개발을 완료하고 2018년 특허 출원, 2020년 특허 등록을 마쳤으며 2019년부터 현재까지 NIA AI학습데이터 구축 사업에 활용하고 있다.

D.CAMP 플랫폼을 활용하여 만들어진 교통 수(手)신호 패턴 영상 테이터는 AI 허브를 통해 공개된다.

출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)