Kili Technology 2월 제품 업데이트: AI 데이터 라벨링의 정확도 및 제어권 강화

핵심 요약

Kili Technology는 2월 제품 업데이트를 통해 AI 데이터 라벨링의 정확도와 사용자 제어 기능을 강화했습니다. 지리 공간 매핑을 위한 다양한 좌표계 지원과 비디오 객체 트래킹 전파 기능 등 실무적인 도구들이 대거 추가되었습니다. 이를 통해 기업은 복잡한 데이터셋 구축 과정에서 높은 정밀도를 유지하면서도 작업 효율성을 개선할 수 있습니다.

배경

데이터 어노테이션 기본 개념, 지리 정보 시스템(GIS) 기초 지식

대상 독자

AI 데이터 관리자 및 컴퓨터 비전 엔지니어

의미 / 영향

데이터 라벨링 도구의 정밀도 향상은 위성 이미지 분석이나 자율 주행과 같은 고정밀 데이터를 요구하는 산업군에서 AI 모델의 성능을 직접적으로 개선하는 효과를 가져옵니다.

섹션별 상세

Kili Technology는 2월 제품 업데이트를 통해 지리 공간 매핑과 기업 워크플로우의 데이터 라벨링 정밀도를 개선했습니다.

Kili Technology의 지리 공간 및 비디오 어노테이션 인터페이스 스크린샷 — Screenshot상단 이미지는 위성 이미지 라벨링 시 EPSG 좌표계 선택과 계층형 분류 설정을 보여주며, 하단 이미지는 비디오 내 도로 객체 트래킹 및 프레임 전파 기능을 시각화합니다. 이는 이번 업데이트의 핵심인 정밀도 제어와 효율적인 워크플로우 개선 사항을 직접적으로 보여줍니다.

지리 공간 데이터 작업을 위해 EPSG:3857, EPSG:4326, EPSG:32631 등 다양한 좌표 참조 시스템(CRS) 지원 기능을 추가했습니다.

어노테이션 인터페이스 내에서 계층형 분류(Nested Classification) 및 전사 정보를 선택적으로 표시하거나 숨길 수 있는 제어 기능을 도입했습니다.

비디오 데이터 라벨링 시 객체를 추적하고 라벨을 다음 프레임으로 전파(Propagate)하는 기능을 통해 작업 효율성을 높였습니다.

실무 Takeaway

위성 이미지 라벨링 시 표준 좌표계(EPSG)를 선택하여 지리 정보의 정확성을 확보할 수 있습니다.
비디오 데이터의 객체 전파 기능을 활용해 프레임별 반복 작업을 줄이고 라벨링 속도를 높입니다.
계층형 분류 체계를 통해 데이터의 세부 속성을 체계적으로 관리하고 작업 화면을 최적화합니다.