섹션별 상세
품질 정렬 기능이 강화되어 집계된 지표에서 개별 어노테이션 과제까지 상세 조회가 가능하다. 이를 통해 특정 작업이 품질 트렌드에 미치는 영향을 파악하고 어노테이터에게 구체적인 피드백을 제공할 수 있다. 또한 3D Semantic 및 Instance Segmentation 프로젝트를 공식 지원하며, 요청(Request) 단위의 품질 분석 뷰를 통해 미검토 과제의 예상 품질까지 확인 가능하다.

데이터 전달 전 오류를 자동으로 감지하는 프로그래밍 방식 검사(Programmatic Checks) 항목이 대폭 확장되었다. 3D 큐보이드의 길이, 높이, 너비 간의 비율을 검증하여 물리적으로 불가능한 차량 어노테이션(예: 너비가 길이보다 긴 경우)을 자동으로 차단한다. 폴리곤 및 멀티 폴리곤의 픽셀 면적 범위를 제한하거나 날씨, 조명 등 씬(Scene) 속성 값의 유효성을 검사하는 기능도 포함되었다.

다중 카메라 설정에서의 검증 효율성을 높이기 위해 카메라별 개별 평가 기능이 도입되었다. 특정 카메라 뷰에서 객체가 가려졌더라도 다른 뷰에서 보이는 경우를 정확히 처리할 수 있도록 지원한다. 이는 멀티 센서 시스템을 사용하는 자율주행 데이터 구축에서 필수적인 정확도를 보장한다.
어노테이션 도구의 편의성과 보안 기능이 개선되었다. 잘못 통합된 객체를 우클릭 한 번으로 분리하는 'Split Polygon to New Object' 기능이 추가되었으며, 리뷰 단계에서 실수로 데이터를 수정하는 것을 방지하기 위해 리뷰어의 편집 권한을 제한하는 설정이 도입되었다. 이외에도 중복 포인트 제거, 3D 라인의 2D 투영 등 실무 효율을 높이는 기능들이 포함되었다.

기술
- Kognic Platform
- 3D Semantic Segmentation
- 3D Instance Segmentation
- Programmatic Checks
활용 사례
- 자율주행 학습 데이터 품질 모니터링
- 3D 큐보이드 어노테이션 자동 검증
- 멀티 카메라 데이터 정합성 체크
언급된 리소스
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 28.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.