사람 없이도 제어 가능한 자율주행차를 넘어,
물류/배송의 자동화, 무인 배송 로봇 시대가 왔다!
'무인 배송 로봇'은 점차 발전하는 기술 혁신 중에서도 현대에서 주목받고 있는 기술 중 하나인데요! 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 자율 주행 등의 최첨단 기술을 결합한 무인 배송 로봇은 물류 및 배송 시스템의 효율성을 높이기 위해 사용 범위가 확대되고 있어요.
특히 비대면 서비스의 수요가 증가함에 따라, 무인 배송 로봇은 많은 작업장에 인건비를 감축하고, 24시간 운영까지 다양한 이점을 주고 있어요. 이렇게 무인 배송 로봇이 24시간 동안 정확한 경로를 통해 배송을 마칠 수 있는 이유가 무엇일까요? 바로 다양한 환경과 상황에 최적화된 데이터 학습 덕분이죠 :)
무인 배송 로봇과 AI 학습 데이터와의 관계성에 대해 아래에서 더 자세히 알아볼게요!
무인 배송 로봇에 적용되는 합성 데이터의 필요성
가장 먼저, 무인 배송 로봇의 성능을 최적화하기 위해서는 다양한 환경과 상황을 학습할 수 있어야겠죠? 실제 환경과 동일하게 다양한 장애물, 날씨, 위치, 상황 등을 인식하고 다루기 위해 모든 것을 포괄하고 포함할 수 있는 시나리오 학습 데이터를 확보해야 해요.
그러나, 이러한 방대한 데이터를 수집하는 것은 매우 많은 비용과 시간이 소요되게 되는데요. 특히, 다양한 상황을 반복적으로 데이터 수집하는 상황 자체에 대한 어려움을 겪을 수 있어요. 😭
이러한 상황을 해결하는 중요한 기술이 바로 '합성 데이터(Synthetic Data)'랍니다 :) 합성 데이터는 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델의 학습을 위해 사람의 개입 없이 생성된 데이터로, 실제 데이터를 대체하거나 보완하는 역할을 하는데요! 구체적으로는 아래와 같은 도움을 줄 수 있어요.
1. 훈련 데이터 셋 생성
무인 배송 로봇이 원활하게 작동하기 위해서 다양한 상황에서 학습할 수 있는 데이터가 필요한데요. 합성 데이터는 다양한 환경(도시, 한적한 거리, 복잡한 지형 등)에서 발생할 수 있는 상황을 시뮬레이션하여 로봇을 훈련하는 데 사용할 수 있어요.
2. 안전성을 높이기 위한 테스트
합성 데이터를 활용하여 로봇의 알고리즘을 테스트할 수 있어요. 예를 들어, 다양한 장애물이나 예상치 못한 상황(보행자, 다른 차량, 날씨 변화 등)을 포함한 시나리오를 생성하여 로봇이 이들에 어떻게 반응하는지를 평가할 수 있어요. 이러한 테스트는 실제 환경에서의 위험을 줄이는 데 기여해요.😉 다양한 상황에 잘 훈련되도록 학습이 되면, 이는 로봇의 일반화 능력을 향상시켜, 실제 환경에서도 다양한 상황에 더 잘 대응할 수 있게 해요.
3. 비용 효과성
실제 데이터를 수집하고 라벨링 하는 과정은 시간과 비용이 많이 소모돼요. 합성 데이터를 사용하면 이러한 비용을 절감하면서도 다양하고 풍부한 데이터 셋을 생성할 수 있어요! 특히 무인 배송 로봇을 개발하는 스타트업이나 소규모 기업일수록 다양한 테스트 데이터가 필요하겠죠?
4. 데이터 보호 및 개인 정보 보호
무인 배송 로봇이 운영되는 환경에서는 민감한 개인 정보가 수집될 가능성이 있어요. 합성 데이터를 사용하면 실제 데이터를 수집할 필요가 없기 때문에 개인 정보 보호 문제를 최소화할 수 있답니다 :)
XGEN 합성 데이터로 비용 절감부터
효과적인 모델 성능 향상을!
1. 무한한 3D 데이터 생성
현실 세계와 동일한 고품질 3D 환경을 생성하고 무한한 이미지를 생성할 수 있어요. 무인 배송 로봇이 직면할 수 있는 다양한 조건, 상황, 실체를 혼합하여, 다양한 기능을 포함하는 데이터를 생성할 수 있어요.
2. 자동 라벨링 기능
XGEN에서는 차량, 사람, 장애물 위치 크기, 종류 등을 구분하는 자동 라벨링이 탑재되어 있어요. 이러한 기능을 통해 무인 배송 로봇이 객체를 정확히 인식하여 분류하고, 작업으로 인해 발생하는 시간, 리소스를 크게 줄일 수 있어요.
3. 다양한 센서 데이터 생성
XGEN은 RGB 카메라, LiDAR(레이저 거리 측정) 카메라, IR(적외선) 카메라, Depth(깊이 정보) 등의 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식해요. 이 데이터를 통해 무인 배송 로봇은 장애물 배경, 거리 측정, 환경 인식 등 다양한 능력을 개선하고 정확성을 높일 수 있어요.
XGEN을 활용한 무인 배송 로봇 시뮬레이션
씨이랩은 앞서 무인 배송 로봇이 확대되기 이전부터 XGEN을 통해 무인로봇의 경로를 시뮬레이션하고 합성 데이터를 생성해냈어요. 특히, 자율 주행 로봇 상용화를 위해 40만 장의 2D 이미지 데이터와 10만 장의 3D 라이다 데이터로 이뤄진 고품질 AI 학습용 데이터 50만 장 구축을 그 성과로 내었는데요! 이는 로봇을 운행한 실내외 다양한 비도로 환경에서 정확한 객체 인식에 필요한 AI 학습용 데이터를 구축하려는 목적이에요.
여기서 총 데이터 60%는 가상 데이터로 구축해요. 합성 데이터를 활용해 다양한 환경 시뮬레이션은 물론 데이터가 소실된 순간의 영상 분석도 가능해요! 2D 및 3D 데이터를 통합하여 사람의 시야보다 훨씬 넓고, 기기가 심층적인 식별을 할 수 있다는 특징을 만들어 주는데요. 로봇을 운행하는 실내외 다양한 비도로 환경에서 정확한 객체 인식에 필요한 AI 학습용 데이터를 구축할 수 있어요! 😎
" 즉, XGEN은 AI 학습에 필요한 가상의 영상 데이터를 고속으로 생성, 증강하는 소프트웨어로, 합성 데이터를 통해 로봇 주행 중에 발생할 수 있는 다양한 상황을 시뮬레이션·학습할 수 있어요. 로봇 주행이 불가능한 한경과 장애물은 가상으로 구현해 AI 학습에 활용하고, 로봇은 주행 경로 판단 능력을 강화할 수 있답니다 :) "
오늘의 콘텐츠에서 만나본 내용과 같이 무인 배송 로봇의 학습 데이터 생성에서 XGEN은 중요한 역할을 담당해요. 가상 환경에서 고품질의 3D 데이터를 생성하고, 다양한 환경과 시각화를 생성하며, 자동 라벨링 및 센서 데이터 생성을 통해 AI 모델의 성능을 향상시켜줘요. 배송 로봇은 XGEN을 통해 더욱 저렴하고 정확성 높은 모델로 운영할 수 있게 되는 것이죠!
오늘의 콘텐츠를 즐겁게 보셨거나, 합성 데이터 생성솔루션 XGEN에 대해 궁금한 점이 있을 경우, 👇아래의 배너를 통해 다양한 문의 부탁드립니다👇 :) ❤️
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