고객사 개요
저희 고객사는 한국에 본사를 둔 기업으로, 디지털 트윈과 LiDAR 솔루션을 다양한 분야에 제공하고 있습니다. 이 회사는 이미 농업 환경에서 수집한 원시 이미지 데이터를 보유하고 있었으나, 엄격한 기한 내에 고품질 세그멘테이션 라벨링을 제공할 신뢰할 수 있는 파트너가 필요했습니다.
비즈니스 과제
고객은 농업 환경에서 수집한 원시 이미지 데이터를 이미 보유하고 있었으나, 촉박한 기한 내에 고품질의 세그멘테이션 라벨링을 제공할 신뢰할 수 있는 파트너가 필요했습니다.
- 고품질 2D 세그멘테이션 라벨링: 각 이미지마다 여러 객체 클래스를 포함하여 픽셀 단위의 정확도가 요구되었습니다. 세분화 오류는 디지털 트윈 출력 품질에 직접 영향을 미치므로 정밀도가 매우 중요했습니다.
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- 1개월 내 빠른 처리: 프로젝트는 엄격한 1개월 기한이 있었으며, 모든 라벨링 작업은 해당 기간 내에 완료되고 검증되어야 했습니다.
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- 합리적인 비용: 고객사는 품질과 속도 간의 균형을 유지하면서 비용이 과도하게 증가하지 않는 솔루션을 원했습니다.
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- 엄격한 품질 관리(QA) 및 완전한 데이터 보안: 잘 정의된 품질 보증 프로세스가 필요했으며, 고객사의 보안 기준을 완벽히 준수해야 했습니다
프로젝트 정보
대상: 19 classes ( glass, tree, bush, vehicle,…)
유형: 2D segmentation
솔루션
- 팀 구성: 20명의 경험 많은 라벨링 팀을 구성하고, 고객과 세그멘테이션 클래스, 라벨링 규칙, 출력 형식, 검토 기준, 도구에 대해 협의하였습니다.
- 교육: 픽셀 단위 세분화, 클래스 경계, 경계 사례에 대한 집중 교육을 실시하였으며, QA 리더가 시험 작업을 검토하고 가이드라인을 정교화한 후 본 작업을 시작했습니다.
- 실행 및 품질 관리: 이미지들을 배치 단위로 할당하여 라벨링 전문가들은 세분화 작업을 수행하고 자체 검토를 거친 후 QA 검사를 진행했습니다. 질문은 채팅을 통해 신속히 해결되었으며, 프로젝트는 98%의 정확도를 달성했습니다.
- 납품: 월 내내 구조화된 배치 단위로 라벨링 데이터를 납품하여 고객의 지속적 검토 및 통합을 지원했습니다.
사용 기술
