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기존 오토 라벨링 방식은 작업자가 품질이 낮은 자동 레이블을 미세 조정하는 데 더 많은 시간을 쓰게 되어 오히려 생산성이 저하되는 경우가 빈번하다. Kognic은 수십 개의 자율주행 프로그램을 분석하여 이러한 문제를 확인하고 새로운 접근 방식을 설계했다.
Kognic의 '코파일럿' 접근 방식은 자동 레이블을 단순한 결과물이 아닌 보간, 자동 조정, 기하학적 도구 등의 자동화 기능을 트리거하는 지능형 프롬프트로 활용한다. 이를 통해 모델이 완벽하지 않더라도 시스템이 올바른 방향으로 작동하도록 유도하여 실질적인 가치를 창출한다.
실제 고객 프로젝트 측정 결과 수동 방식 대비 어노테이션 시간을 최대 68% 단축했으며, 이는 스마트 프레임 선택, 가이드형 자동화, 품질 우선 라우팅을 통해 달성된다. 복잡한 장면은 인간이 집중하고 단순한 프레임은 코파일럿이 가속화하는 동적 라우팅 시스템을 운영한다.
오토 라벨링은 모델의 재현율(Recall)이 높고 시퀀스 데이터의 보간이 유효한 경우에 효과적이지만, 오탐률(False Positive)이 높거나 새로운 객체 클래스를 다룰 때는 수동 파이프라인이 더 효율적이다. Kognic은 프로젝트 시작 전 솔루션 엔지니어링 팀을 통해 가장 효율적인 경로를 사전에 평가한다.
API 우선 설계를 통해 OpenLabel 형식의 3D 큐보이드, 폴리곤, 시맨틱 세그멘테이션 등 다양한 데이터를 지원하며, 모델 성능이 향상될수록 코파일럿의 효율도 함께 높아지는 구조를 갖추고 있다. 신뢰할 수 있는 객체는 kognic_locked_geometries 기능을 통해 인간의 검토를 건너뛰도록 설정할 수 있다.
용어 해설
- 오토 라벨링(Auto-Labeling)
- — AI 모델을 활용하여 데이터에 자동으로 레이블을 부여하는 기술이다. 수동 작업의 부담을 줄이고 데이터 구축 속도를 높이는 데 필수적이지만, 모델의 정확도가 낮을 경우 작업자가 이를 수정하는 데 더 많은 시간이 소요될 수 있다.
- 보간법(Interpolation)
- — 시퀀스 데이터 내의 인접한 키 프레임 사이의 객체 위치나 상태를 수학적으로 추정하여 자동으로 채우는 기술이다. 모든 프레임을 직접 작업하지 않고도 연속적인 데이터를 생성할 수 있어 비디오나 LiDAR 시퀀스 어노테이션 효율을 극대화한다.
- 오픈라벨(OpenLabel)
- — ASAM에서 정의한 자율주행용 어노테이션 데이터의 표준 형식이다. 다양한 센서 데이터와 라벨링 정보를 통합적으로 관리할 수 있게 하며, 서로 다른 플랫폼 간의 데이터 호환성을 보장하는 데 중요한 역할을 한다.
- 재현율(Recall)
- — 모델이 실제 정답 중 얼마나 많은 비율을 정확히 찾아냈는지를 나타내는 지표이다. 오토 라벨링 워크플로에서 모델이 주요 객체를 놓치지 않고 탐지하는 능력을 평가하여 자동화 적용 여부를 결정하는 핵심 기준이 된다.
- 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)
- — 이미지의 모든 픽셀을 특정 클래스로 분류하여 사물의 경계를 정밀하게 구분하는 기술이다. 자율주행에서 도로, 차량, 보행자 등의 영역을 픽셀 단위로 인식하여 주변 환경을 상세히 파악하는 데 사용된다.
기술
- Kognic Platform
- OpenLabel
- API-first Integration
활용 사례
- 자율주행용 3D 큐보이드 라벨링
- 차선 인식 데이터 구축
- 시맨틱 세그멘테이션 가속화
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 26.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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