가상환경 합성데이터부터 열화상 자율주행까지…고난도 데이터 구축 앞장서는 데이터메이커

데이터라벨링 전문 기업 데이터메이커가 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 주최하는 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 사업’에서 주관기업으로 참여한 ‘가상 실내 공간 3D 합성 데이터’ 외 ‘열화상 자율주행 데이터’, ‘한국 씨름 동작 데이터’ 분야 등 3개 과제를 수행한다고 29일 밝혔다.

왼쪽 : 2D 이미지에 대한 panoptic segmentation 라벨링 / 오른쪽 : 3D 에셋에 대한 Cuboid 라벨링

인공지능 학습용 데이터 구축 사업은 AI 기술과 서비스 개발을 위한 핵심 요소인 데이터를 확보하고, 데이터를 개방함으로써 AI 기업의 기술 개발과 사업화를 지원하는 것을 목적으로 2019년부터 매년 과제를 선정해 지원하고 있다.

지난 4년 간 17여개 과제를 수행해온 데이터메이커는 올해에도 3개 과제 수행에 참여하며 올 연말까지 한국가상현실, 티맥스 메타버스, UNIST, 울산과학기술원, 마이닝비즈랩, 모빌테크, 이랜서, 용인대학교, 인하대학교 등 다수의 기관들과 협업 예정이다.

주관기업으로 최종 선정된 ‘가상 실내 공간 3D 합성 데이터’는 국내 최초로 가상환경 기반 대규모 실내공간에 2D/3D 합성 데이터를 구축하는 것으로 해당 데이터를 통해 개발된 AI 기술은 가상 실내 공간 자동화 모델, 디지털 트윈, 로봇 서비스, 공공 서비스에 쓰일 예정이다.

‘열화상 자율주행 데이터’는 열화상 카메라 및 융합 센서를 활용한 자율주행 영상 데이터 220시간에 대하여 주행환경에 포착된 동적, 정적 객체 정보 RGB, 열화상, 라이다 PCD, GNSS/INS 데이터 구축하여 자율주행 기술 개발에 활용할 수 있도록 하며, ‘한국 씨름 동작 데이터’ 분야는 씨름 동작 분석을 통한 AI 응용 서비스 활용•확산을 위해 경기 영상 데이터를 구축하고 각 선수의 동작 식별을 위한 스켈레톤 라벨링을 수행할 예정이다.

데이터메이커는 수행하는 모든 분야의 데이터를 직접 개발한 MLOps 플랫폼 ‘datamaker synapse’의 라벨링 툴을 활용해 구축하며, 데이터 랩에서 근무하는 전문 라벨링 인력들을 통해 기한 내 양질의 데이터를 확보할 계획이다.

이에녹 데이터메이커 대표는 “올해 사업의 경우 라벨링 관련 기술력과 노하우가 없으면 쉽게 다룰 수 없는 분야의 데이터 구축에 최종 선정을 통해 데이터메이커의 데이터 구축 기술과 노하우를 인정받을 수 있었다”며 “앞으로도 인공지능 기술 개발과 산업 활성화에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

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