Kognic 플랫폼 업데이트 | 2026년 2월 및 3월

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핵심 요약

Kognic은 2026년 2월과 3월에 걸쳐 어노테이션 도구의 효율성과 운영 관리 기능을 대폭 강화한 플랫폼 업데이트를 진행했다. 보행자 추적 데이터를 큐보이드로 자동 변환하는 기능과 폐색(Occlusion) 수준 자동 추정 기능을 도입하여 수동 작업 시간을 단축했다. 운영 측면에서는 생산성 및 품질 KPI 카드를 도입하고 인라인 지표를 제공하여 프로젝트 상태를 한눈에 파악할 수 있는 커맨드 센터 기능을 강화했다. 또한 워크포스 설정 복사 및 에고 포즈(Ego Pose) 검증 등 워크플로우 자동화 기능을 추가하여 데이터 신뢰성을 높였다.

배경

3D Point Cloud 및 2D 이미지 퓨전 어노테이션 개념, 자율주행 데이터셋의 Occlusion 및 Ego Pose 속성에 대한 이해

대상 독자

자율주행 데이터 어노테이션 관리자 및 ML 데이터 엔지니어

의미 / 영향

이번 업데이트는 어노테이션 도구의 지능화를 통해 수동 작업 의존도를 낮추고 운영 관리의 가시성을 극대화했습니다. 특히 데이터 입력 단계의 자동 검증 기능은 고품질 데이터셋 구축 비용을 절감하고 전체 ML 개발 주기를 단축하는 데 기여할 것입니다.

섹션별 상세

보행자 어노테이션 도구는 시퀀스 데이터 내 보행자 추적 속도를 개선하기 위해 도입됐다. 사용자가 실린더로 주요 지점을 표시하면 시스템이 이를 궤적에 정렬된 큐보이드로 자동 변환한다. 정밀한 수동 배치가 필요 없어 작업 효율이 대폭 향상됐다. 3D 박스 작업 시 보행자나 교통 약자 객체에 즉시 적용 가능하다.

3D 포인트 클라우드에서 실린더 선택을 통한 큐보이드 생성 과정을 보여주는 보행자 어노테이션 도구 화면이다. — Screenshot사용자가 실린더로 지점을 표시하면 시스템이 이를 궤적에 맞춘 큐보이드로 자동 변환하는 과정을 시각화한다. 이를 통해 수동 정밀 배치의 필요성이 줄어듦을 보여준다.

폐색 자동화 기능은 객체의 가려짐 정도를 시스템이 사전에 추정하여 지표로 제시한다. 작업자는 우측 메뉴와 카메라 드로어에서 제공되는 추정치를 바탕으로 속성을 설정할 수 있다. 주관적 판단에 의존하던 기존 방식보다 데이터의 일관성이 높아졌다. 판단 횟수를 줄여 전체적인 어노테이션 속도를 개선했다.

3D 객체에 대한 추정된 폐색(Occlusion) 지표를 보여주는 UI 화면이다. — Screenshot시스템이 자동으로 계산한 폐색 수준을 우측 메뉴에 표시하여 작업자에게 데이터 기반의 판단 근거를 제공하는 기능을 설명한다.

Action Assist는 2D/3D 퓨전 워크플로우에서 작업자의 동선을 최적화한다. 3D 박스를 먼저 생성한 후 가시적인 2D 소스에서 객체를 그리도록 단계별로 가이드한다. 불필요한 컨텍스트 스위칭을 방지하여 단일 프레임 퓨전 작업의 생산성을 높였다. 가이드된 시퀀스를 통해 초보 작업자도 정확한 결과물을 생성할 수 있다.

2D/3D 퓨전 어노테이션 워크플로우를 가이드하는 Action Assist 화면이다. — Screenshot3D 박스 작업 후 2D 소스에서 객체를 그리도록 유도하는 가이드 시퀀스를 보여주며, 컨텍스트 스위칭 감소 효과를 시사한다.

운영 개요 페이지는 실시간 지표를 관리하는 커맨드 센터로 업그레이드됐다. 생산성 및 품질 KPI 카드를 통해 최근 트렌드와 성능 상태를 색상 코드로 시각화했다. 품질 점수가 95% 이상이면 녹색으로 표시되어 정상 상태임을 즉시 알 수 있다. 모든 요청 생산자에게 얼라인먼트 분석 도구가 개방되어 데이터 품질 관리가 용이해졌다.

생산성 및 품질 추정치를 보여주는 요약 KPI 카드이다. — Screenshot생산성(77%)과 품질(99.83%) 지표를 시각화하여 프로젝트의 전반적인 상태를 한눈에 파악할 수 있게 한다.

인라인 생산성 비율과 최근 트렌드를 보여주는 운영 개요 테이블이다. — Screenshot각 요청별로 생산성 수치(105%)와 최근 3일간의 트렌드(104%)를 인라인으로 표시하여 실시간 모니터링이 가능함을 보여준다.

품질 점수 트렌드 그래프와 지표 선택기가 포함된 품질 얼라인먼트 페이지이다. — Chart시간 경과에 따른 품질 점수 변화를 그래프로 시각화하고, 정밀도 및 재현율 등 세부 지표를 분석할 수 있는 기능을 설명한다.

데이터 품질 검증 기능은 입력 데이터 생성 전 단계에서 물리적 오류를 포착한다. 에고 포즈 검증을 통해 누락된 위치 정보나 중복 프레임, 속도 이상치 등을 사전에 걸러낸다. 품질 이슈는 데이터 오케스트레이션 및 요청 수준에서 동시에 시각화된다. 프로젝트 설정에서 해당 검증을 활성화하여 데이터 신뢰성을 확보할 수 있다.

처리 오류 모니터링 탭은 판단 및 내보내기 과정에서 발생하는 실패를 추적한다. 실패한 구체적인 단계를 확인하고 해당 항목을 즉시 재시도할 수 있는 기능을 제공한다. 요청 및 상태별 필터링을 통해 대규모 프로젝트의 오류 관리 효율을 높였다. 프로젝트 관리 메뉴 내 지식 베이스 옆에 새롭게 배치됐다.

실패한 처리 항목과 재시도 옵션을 보여주는 처리 오류 탭이다. — Screenshot데이터 처리 중 발생한 오류 메시지를 확인하고 즉시 재시도할 수 있는 관리 인터페이스를 보여준다.

실무 Takeaway

보행자 시퀀스 어노테이션 시 실린더 기반 자동 큐보이드 변환 기능을 활용하여 수동 배치 시간을 단축해야 한다.
데이터 입력 전 에고 포즈 검증 기능을 활성화하여 센서 데이터의 물리적 오류로 인한 재작업 발생을 사전에 방지한다.
운영 대시보드의 품질 점수 트렌드와 색상 코딩된 KPI 카드를 모니터링하여 품질 저하가 발생하는 프로젝트를 실시간으로 식별한다.