슈퍼브에이아이, 위성영상 객체 판독 AI 데이터 객체 의미 정확성 99.9% 기록

▲위성영상 객체판독 AI 데이터 도면이다. 왼쪽부터 관심 객체, 건물 윤곽, 도로 윤곽, 구름 추출, 레이더 원본, 레이더 수계다. (사진제공=슈퍼브에이아이)

슈퍼브에이아이가 구축한 위성영상 객체 판독 AI 데이터가 객체 의미 정확성 99.9%를 기록했다고 20일 밝혔다.

슈퍼브에이아이는 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 사업’의 자유 공모 과제에 선정, 지난해 말까지 ‘위성영상 객체판독 AI 데이터 구축 사업'을 수행했다.

아리랑 위성 영상을 활용한 이번 데이터 구축 사업에는 슈퍼브에이아이를 비롯해 한국항공우주연구원과 에스아이아이에스(SIIS), 에스아이에이(SIA) 등이 컨소시엄을 구성해 참여했다. 슈퍼브에이아이는 이 중 객체, 건물, 도로, 구름 등의 광학 영상 데이터 가공을 담당했다.

위성 영상 데이터는 이미지 1장에 최대 1000개 정도의 물체가 있어서 라벨링 난이도가 매우 높다. 이 때문에 고도의 기술력과 전문성을 지닌 인공지능 기업들이 모여서 과업을 수행했다. 그 결과 차량ㆍ선박ㆍ비행기ㆍ기차 등 15종의 관심 객체 위치와 종류를 판단하는 검출 데이터 50만 건 이상, 전 세계 4개 이상의 도시에서 확보한 건물 윤곽 추출 데이터 20만 건, 6000km 이상의 도로 윤곽 추출 데이터 등을 구축하는 데 성공했다. 보안 및 비용 문제로 쉽게 접근하기 힘든 위성영상 고해상도 데이터는 향후 기업, 대학, 공공 및 연구기관 등의 AI 기술 개발에 많은 도움을 줄 것으로 기대되고 있다.

슈퍼브에이아이가 빠른 시간 내 위성영상의 고품질 데이터를 구축하는 데 성공할 수 있었던 이유 중 하나는 스위트에 탑재된 '오토라벨링'과 '커스텀 오토라벨링' 기능 덕분이다.

'오토라벨링'은 사물을 자동으로 탐색해 라벨링을 하고, 작업의 난이도를 자체 기술로 평가해 사람의 확인이 필요한 작업만 검수를 요청한다. 이로 인해 전체 검수 과정이 간소화되면서 최대 10배 효율적인 고품질 데이터 작업이 가능하다. 여기에, 맞춤형 라벨링 자동화 인공지능을 ‘노코딩’으로 생성할 수 있는 '커스텀 오토라벨링' 기능까지 더해져 활용성과 생산성이 비약적으로 강화됐다.

슈퍼브에이아이가 제공하는 ‘스위트(Suite)’는 데이터 구축, 가공, 관리, 분석 등 산업 전 과정의 시각화 및 자동화를 지원하고, 반복되는 모델 훈련 단계까지 데이터를 매끄럽게 연결해 작업자 간의 협업을 돕는 B2B SaaS 기반 솔루션이다.

데이터 작업 시 데이터 PM, 엔지니어, 라벨러 등 다양한 이해 관계자들의 프로젝트 관리 및 협업 도구로서의 가치도 높아 다양한 바우처 사업에 활용되고 있다. 개발자의 지원이나 별도의 설치 없이 인터넷만 연결되어 있으면 로그인 후 바로 사용 가능하다. ‘이미지, 비디오 데이터를 활용한 Computer Vision’ 분야에서 사용하기 좋으며, 세부적으로는 △한글 글자 인식(OCR) 데이터 △항공위성 비디오 데이터 △대규모 Segmentation 데이터 △운동 동작 비디오 데이터 구축 등에 많이 운용되고 있다.

김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "인공지능 학습용 데이터 구축 사업의 결과물이 99.9%의 정확도를 지닌다는 것은 매우 이례적인 일"이라며 "스위트의 고도화된 라벨링 기술과 우수성을 공식적으로 인정받은 만큼 국내를 넘어 세계 데이터 품질 관리의 기준점이 될 수 있도록 노력을 아끼지 않겠다"고 전했다.

한편, 슈퍼브에이아이는 최근 데이터의 '일관성'을 높여 품질을 향상시키는 '컨센서스 라벨링'의 베타 서비스를 개발했다. 컨센서스 라벨링은 다수의 라벨러들이 같은 데이터 작업을 수행한 뒤 이를 병합해 높은 품질의 데이터를 확보하는 라벨링 방법론이다. 이를 통해 그라운드 트루스 (Ground Truth) 라벨을 확보할 수 있다. 컨센서스 라벨링은 현재 일부 클라이언트를 대상으로 제공되고 있다.