라이다 기술은 최근 몇 년간 자율주행차를 비롯한 다양한 산업 영역에서 빠르게 발전하고 있으며 기술적 진보와 함께 그 응용 범위가 계속해서 확대되고 있습니다. 모르도르 인텔리전스 보고서에 따르면 세계의 LiDAR(라이다) 시장 규모는 2024년 2조 5,700억 달러에서 2029년까지 6조 3,800억 달러에 이를 것으로 전망되며, 예측 기간(2024-2029년) 동안 연평균 성장률 (CAGR)은 19.93%로 성장할 것으로 예상됩니다.
그렇다면 라이다는 구체적으로 무엇이며, LiDAR 센서로 수집된 데이터를 어떻게 라벨링 작업하나요? LiDAR 데이터 라벨링의 응용 사례는 무엇인가요? LiDAR 데이터 라벨링의 동향과 과제는 무엇인가요? 아래 글에서는 LiDAR 주석에 대한 체계적인 지식을 통해 이 기술에 대한 개요 정보를 함께 살펴보겠습니다!
3D 라이다가 무엇인가?
LiDAR는 Light Detection and Ranging의 약자로 정확한 거리 측정을 위해 레이저를 사용하는 센서입니다. LiDAR는 주변 물체를 만나면 반사되는 레이저 펄스를 방출하며, 레이저가 각 물체에 도달하여 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체까지의 정확한 거리를 계산할 수 있습니다. 이러한 거리 측정값을 수집하여 스캔된 주변 환경의 3D 모델링이 구성되었습니다.
라이다 데이터 라벨링이 무엇인가요?
LiDAR 데이터 라벨링이란 LiDAR 센서에서 수집된 3D 데이터 포인트에서 객체를 분류하고 레이블링하는 과정입니다. 레이블이 지정된 데이터의 품질은 모델 성능에 직접적인 영향을 미치며 정확한 객체 인식과 주변 환경 이해 능력을 갖추는 중요한 요소이기 때문에 LiDAR 어노테이션 과정은 머신 러닝 모델(Machine Learning Model) 훈련하는 데 필수적이라고 생각합니다.
LiDAR 데이터 라벨링의 기법
위의 정의를 통해 LiDAR는 복잡한 기술이며 LiDAR로 수집된 데이터에 주석을 달려면 정확한 데이터 라벨링 기법이 필요함을 알 수 있습니다. LiDAR 데이터 라벨링의 주요 기법과 프로젝트에서 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
3D Cuboid
3D Cuboid는 3차원 물체 주위에 직육면체(cuboid)를 정의하여 3차원 물체를 표현하는 라벨링 기법입니다. 3차원 객체 탐지로 범위가 확장되면 물체의 부피, 위치, 방향 등을 알 수 있어 이는 LiDAR에서 수집된 데이터 이미지에 대한 가장 쉽고 빠른 라벨링 방법이라고 여길 수 있습니다. 그러나 3D Cuboid는 나무, 전력선, 파이프라인 네트워크 등과 같이 상세하고 복잡한 주석이 필요한 대상이나 물체에 대한 사용 요구를 충족시키지 못 할 것입니다.
의미적 분할 (Semantic segmentation)
의미적 분할(Semantic Segmentation)은 이미지나 영상속의 각 픽셀에 특정 클래스를 할당하여 객체 경계에 대한 자세한 이해를 제공하는 라벨링 기법입니다. 예를 들어, 도로, 건물, 자동차, 나무와 같은 카테고리로 픽셀을 분류합니다. 객체를 식별하고 분류하는 데 도움이 되는 동시에 Semantic Segmentation은 3차원 환경의 객체 주변 배경에 대한 정보를 제공하고 주석 정확도를 향상시킵니다.
LiDAR 데이터 라벨링에 의미적 분할(Semantic Segmentation) 기법을 적용하는 것은 복잡하고 정교한 작업을 요구합니다. 또한 LiDAR로 수집한 데이터가 노이즈가 많거나 불완전한 경우 의미적 분할(Semantic Segmentation) 기법으로 라벨링 결과도 영향을 받을 수 있습니다.
인스턴스 세그멘테이션 (Instance Segmentation)
인스턴스 세그멘테이션은 이미지의 모든 픽셀이 동일한 클래스여도 서로 다른 인스턴스를 부여하는 라벨링 기법입니다. LiDAR 주석 처리 과정에서 인스턴스 분할은 각 객체를 추적하고, 객체의 동작을 분석하는 역할을 합니다. 의미 분할과 마찬가지로 인스턴스 분할 기법은 복잡하고 정교한 작업을 요구합니다. 또한 이 방법은 가려지거나 겹치는 객체를 정확하게 식별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
키포인트 라벨링 (Point- level annotation)
키포인트는 객체의 주요 지점(특징)이나 구조를 표시하는 라벨링 기법입니다. 이 기법은 주로 객체의 얼굴 표정, 감정, 동작을 인식하는 데 사용됩니다.
다양한 소스에서 수집된 LiDAR 이미지 데이터의 경우, 키포인트 기법은 시간 동기화, 좌표계 변화, 위치/방향 지정 및 데이터 비교 등과 같은 업무를 담당하는 데 도움을 주어 데이터 분석 및 응용을 신뢰할 수 있게 합니다.
그러나 키포인트 기법은 복잡한 객체에 사용될 때 어려움을 초래할 수 있습니다. 또한 주변 환경에 대한 LiDAR 데이터가 정기적으로 업데이트됨에 따라 이런 기술로 주석 과정은 복잡하고 비용이 많이 들며 불안정할 수 있습니다.
폴리라인 라벨링 (Trajectory annotation)
궤적은 모양이나 경로를 나타내기 위해 일련의 연결된 선분으로 구성됩니다. 여러 점을 가진 선을 활용하여 이미지 데이터나 3차원 공간 데이터의 특정 영역을 라벨링하는 기법입니다. LiDAR 주석의 경우에는 궤적 데이터 라벨링은 도로, 철도, 차선, 전선, 강 등과 같은 선형 객체의 경계나 위치를 나타내는 데 사용됩니다.
LiDAR처럼 자주 업데이트가 필요한 이미지 데이터의 경우, 궤적은 실제 환경의 변화를 정확하게 반영하기 위해 쉽게 수정될 수 있습니다. 이는 지도 및 공간 데이터의 정확성을 유지하는 것이 중요함을 강조합니다. 그러나 비선형, 복잡한 모양 또는 작은 세부 구조를 가진 객체의 경우에는 가장 적합한 라벨링 기법이 아닙니다.
라이다 데이터 라벨링 응용 사례
실제 응용 분야에서는 건축, 제조, 해양학, 3D 프린팅, 가상현실 등 다양한 산업에서 LiDAR가 필수적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 다양한 분야에서 AI와 결합된 라이더의 주요 응용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.
자율주행
자율주행차는 미래의 주행 표준이 될 전망이지만, 이를 위해서는 주변 환경을 정확하게 이해하는 기술이 필요합니다. 자율주행의 경우에는 AI 기반 LiDAR는 레이저 광을 사용하여 주변 환경을 스캔하고 고해상도 3D 지도를 생성합니다. 이러한 정확하게 레이블이 지정된 지도는 자율주행차는 보행자, 차량, 교통 표지판 및 기타 도로 장애물을 정확하게 인식하고 분류할 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 정밀한 인식을 바탕으로 자율주행 차량은 효과적으로 주행하고 실시간으로 결정을 내리며, 환경에 안전하게 대응할 수 있어 충돌을 피할 수 있는 능력이 크게 향상됩니다. 결론적으로, LiDAR 데이터 라벨링은 자율주행차의 잠재력을 최대한 발휘하게 하는 핵심 요소이며, 궁극적으로 스마트 교통 미래의 실현에 기여한다고 주장할 수 있습니다.
환경 조사 및 연구
이 분야에서 LiDAR 주석의 역할을 쉽게 이해하기 위해 숲 분석 과정을 예로 들어보겠습니다. LiDAR 기술은 레이저 광선을 사용하여 나무 꼭대기에서부터 스캔하여 경관 데이터를 상세하게 수집합니다. 이러한 스캔에 주석을 지정하는 것은 연구자들에게 나무의 높이, 종 분포 지도, 다양한 성장 패턴과 같은 필수 정보를 얻을 수 있으며, 이는 숲의 생물 다양성을 평가하는 데 중요합니다. 뿐만 아니라 LiDAR 주석은 고위험 지역을 정확하게 식별함으로써 연구자들이 자연 재해를 예측하고, 이를 기반으로 비상 대응 계획을 개발하는 데도 도움을 줍니다. 이를 통해 자원 사용을 효율적으로 하고, 자연 서식지의 건강한 균형을 촉진하기 위한 현명한 결정을 내릴 수 있게 합니다.
인프라 관리
LiDAR 데이터 라벨링은 인프라 관리 및 도시 개발와 같은 다양한 실용적인 응용 분야에 활용됩니다. LiDAR 기술을 사용하여 주변 지역의 정확한 3D 지도를 생성함으로써 도로, 다리, 건물 및 유틸리티 시스템과 같은 인프라의 3D 지도를 개발할 수 있습니다. 이러한 이미지 데이터 라벨링은 도시 계획 전문가들이 자산을 효과적으로 관리하고, 새로운 건물의 설계 및 건설을 지원하며, 모든 인프라 요소의 적절한 유지보수를 보장하여 개발 프로젝트가 성공적인 실행되도록 도울 수 있습니다.
국방안전
국방안전 분야에서 LiDAR 기술은 보안 기관에 중요한 지형, 경로 및 군사 인프라 데이터를 제공합니다. 이러한 이미지에 주석을 달면 보안 기관이 국경 정찰, 전략적 위치 분석, 이상 활동 감지 및 긴급 상황에 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다. 또한, LiDAR 데티아 라벨링은 실제 지형 데이터를 기반으로 전투 시나리오를 통해 군대의 훈련 및 준비태세를 향상시킬 수 있습니다.
고고학
LiDAR 데이터 라벨링은 고대 유물을 탐지하고 연구하며 보존할 수 있는 능력으로 고고학 분야에 점차 혁신을 가져오고 있습니다. 구체적으로, LiDAR 기술은 고해상도로 넓은 지역을 스캔하여 지하에 묻혀 있거나 지형에 가려져 있거나 식물 아래에 숨겨진 구조물을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. LiDAR 데이터를 주석 처리하면 고고학자들이 이러한 유물을 정확하게 위치시키고 모델링할 수 있어 구조물과 주변 환경을 자세히 분석할 수 있습니다. LiDAR 주석은 발견 가능성에 그치지 않고 실시간으로 주석의 변화를 추적하여 고고학자들이 유물이 어떻게 악화되는지 예측할 수 있도록 도와줌으로써 필수적인 가치를 환인하기도 합니다. 이를 통해 고고학자들은 귀중한 유산을 보호하기 위해 적절한 보존 조치를 취할 수 있습니다.
라이다 데이터 라벨링의 향후 동향
고품질 LiDAR 데이터 라벨링
LiDAR 데이터 라벨링의 응용이 실용적인 응용 분야로 확장됨에 따라 특히 자율주행 분야에서 고품질 LiDAR 데이터 라벨링에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 그 이유는 정확하게 라벨링된 라이다 데이터가 자율주행차의 안전하고 효율적인 운행을 보장하는 데 필수적인 요소일 뿐만 아니라 같은 산업에 기업들에게 경쟁 우위를 제공하기 때문입니다. 따라서 그 기업들은 고급 기술에 집중하고 고도로 전문화된 엔지니어들과 협력하면 이미지 데이터 라벨링의 최고 품질을 보장함으로써 해당 분야에서 성공을 거둘 수 있습니다.
참고: 머신 러닝을 위한 고품질 데이터 어노테이션을 가지는 방식이 무엇일까요?
자동화 및 AI 어시스티드 라벨링(AI-assisted Labeling)
다가오는 몇 년 동안 LiDAR 데이터 라벨링의 추세는 자동화 및 AI 지원 기술의 사용으로, 이를 통해 주석 프로세스를 가속화하고 인간의 개입을 최소화하며 주석 데이터의 정확성을 향상시키는 것입니다. 또한, 객체 감지나 의미 분할과 같은 작업을 자동화하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 및 순환 신경망(RNN)과 같은 딥 러닝 모델이 사용될 것입니다. 그럼에도 불구하고, 자동화된 라벨링은 항상 오류의 가능성이 있으므로 높은 정확도와 상세도의 출력 결과를 보장하기 위해 프로젝트 품질 담당자는 QA과정을 적극적으로 진행해야 합니다.
반지도 학습 (Semi-supervised) 및 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
이 기술들은 소량의 라벨링된 데이터를 라벨링되지 않았거나 부분적으로 라벨링된 데이터와 결합하여 머신러닝 모델을 보다 효과적으로 훈련시키는 데 활용됩니다. LiDAR 데이터 주석에서는 이러한 기술을 적용하여 숨겨진 객체를 감지함으로써 수동 주석의 노력과 비용을 줄일 수 있습니다. 그러나 다른 자동화된 라벨링 기술과 마찬가지로 반지도 학습 및 비지도 학습 기술이 적용되면 일관된 결과를 유지하고 불필요한 누락을 방지하기 위해 인간 검토 과정이 필요합니다.
4D 라벨링
최근에는 머신러닝과 인공지능(AI) 분야에 4D 라이다 기술이 등장하며 주목받고 있습니다. 이 주석 과정은 3차원 공간에서 객체를 라벨링하고 시간 축을 추가하여 객체의 궤적과 움직임을 실시간으로 추적하는 것을 포함합니다. 이는 자율주행차가 보행자나 차량과 같은 움직이는 객체의 행동을 정확하게 파악하고 예측하는 능력을 향상시켜 더 안전한 운전 결정을 내릴 수 있 습니다. 4D 라이다는 향후 자율주행 기술의 핵심 요소로 자리잡을 것으로 예상됩니다.
합성 데이터의 사용
합성 데이터는 알고리즘에 의해 생성된 정보로, 원시 데이터의 특성과 구조를 시뮬레이션하도록 설계되었습니다. 실제 데이터가 제한적이거나 수집이 어려운 상황에서 이는 풍부한 입력 LiDAR 데이터 소스를 보장하여 데이터 수집 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 되는 미래 트렌드가 될 것으로 예상됩니다.합성 데이터를 사용하면 모델을 종합적으로 훈련시켜 주변 환경에 대한 인식과 분석을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그럼에도 불구하고, 합성 데이터 사용자들은 정확성, 신뢰성 및 의도한 목적에 대한 적합성을 보장하기 위해 정보를 철저히 검증해야 합니다.
LiDAR 데이터 라벨링의 도전 과제
데이터의 양
LiDAR 데이터 셋은 보통 수백만에서 수십억 개의 개별 데이터 포인트로 구성됩니다. LiDAR 데이터 라벨링을 메뉴얼로 작업하는 기업들은 이러한 방대한 양의 데이터를 처리하려면 고품질과 고효율 정밀도를 보장하기 위해 상당한 시간, 인력, 엄격한 관리 프로세스 등이 필요합니다.
3D 객체의 복잡성
3차원 공간 환경에서 객체는 구형이나 상자형과 같은 단순한 모양부터 나무, 건물, 차량과 같은 더 복잡한 모양까지 다양합니다. 이러한 객체 외에도 일부 LiDAR 데이터 파일에는 겹치거나 가려진 객체가 포함될 수 있으며, 이러한 복잡한 3D 객체에 주석을 다는 것은 상당한 시간과 노력이 필요하며 효율적인 처리 소프트웨어와 알고리즘이 요구됩니다.
비용
비용은 다양한 방식으로 LiDAR 데이터 라벨링 과정에 큰 영향을 미칩니다. 하드웨어 및 장비에 대한 초기 비용 외에도 대부분의 LiDAR 데이터 파일을 처리하기 위해 소프트웨어를 사용하는 기업은 라이센스, 업데이트 및 유지 보수 비용을 고려해야 합니다. 반면, 수동으로 LiDAR 데이터 라베링 기업들은 상당한 인적 자원이 필요할 빅 데이터 셋을 해결하기 위해 고도로 숙련된 라벨러와 많은 인력이 필요하기 때문에 인건비에 초점을 맞춰야 합니다.
LiDAR 데이터 라벨링, 미래로의 여정
LiDAR 데이터 라벨링은 대량의 이미지 데이터와 복잡한 3D 객체를 처리하기 위해 높은 정밀도와 정확성이 요구되는 도전적인 과정입니다. 이러한 복잡성은 실용적인 응용 분야에서 LiDAR의 큰 잠재력을 반영하기도 합니다. 특히, 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)에서 LiDAR 데이터 라벨링은 자동화 시스템의 분석 및 처리 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 자율주행차 기술의 미래 발전을 위한 전망을 열어줍니다.
LTS Global Digital Services는 베트남 및 아시아 태평양 지역에서 데이터 라벨링 서비스를 제공하는 선도적인 기업 중 하나로, 미국, 독일, 한국, 일본 등의 시장에서 고객의 신뢰받는 파트너입니다. 또한, DEKRA 기업의 ISO/IEC FDIS 5259-4 인증을 세계 최초로 획득한 기업 중 하나로, LTS Global Digital Services가 AI 시스템 및 특히 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)을 위해 제공하는 데이터 라벨링 서비스의 품질을 확인받았습니다.
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