컴퓨터 비전 사용 사례 - 산불 대응 AI 모델

컴퓨터 비전 사용 사례 - 산불 대응 AI 모델

컴퓨터 비전 사용 사례

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글로벌 보안 및 항공 우주 분야를 선도적인 기업들은 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 산불 대응 능력을 강화하고 있습니다. 이러한 머신러닝 애플리케이션은 주로 의사 결정 지원 시스템에서 산불의 예측 경로를 추적하는 데 활용됩니다. 최근 국립기관인 소방센터에 따르면, 미국에서 현재까지 산불로 인한 피해 면적은 지난 10년 평균보다 약 116% 증가한 것으로 나타났습니다.

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프로젝트 소개

저희 에펜은 컴퓨터 비전을 기반으로 한 AI 모델 구축 프로젝트에 참여했습니다. 이 모델은 산불 예방 및 피해 최소화를 위한 의사결정에 사용됩니다.

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도전 과제

산불에 대한 의사결정을 지원하기 위해서는 AI 모델이 뛰어난 예측 능력을 가져야 합니다. 이러한 예측은 다음에 산불이 어디에서 발생할지, 어떤 속도로 번질 것인지, 다양한 지형에서 어떤 영향을 미칠지, 그리고 자원을 어떻게 효과적으로 배치해야 하는지와 위치를 결정하는 데 사용됩니다. 또한 인공지능 모델이 정확하게 작동하려면 고품질의 정확한 데이터에 기반한 알고리즘 훈련이 했습니다.

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이 모델의 훈련을 지원하기 위한 데이터 유형은 EO/IR(전기 광학/적외선) 뿐만 아니라 지상 및 공중 기반 시스템의 다양한 센서에서 얻은 흑백, 열 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 포함합니다. 이 데이터셋을 활용하여 지형, 연소 대상, 풍향, 풍속, 그리고 실시간으로 감지된 화재 위치를 고려하여 훈련되었습니다.

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솔루션

컴퓨터 비전 자동화를 통한 다중 센서 통합을 성공적으로 도입하여, 고유 식별자가 다양한 데이터셋에서 지속적으로 유지될 수 있도록 했습니다. 이 플랫폼은 광범위한 데이터 라벨링을 제공하여, 다각형, 픽셀 마스크, 경계 상자 등과 같은 특정 라벨 모양을 선택할 수 있는 기능을 제공했습니다. 이 다양한 라벨을 통해 이미지에서 가장 중요한 특징을 추출할 수 있었습니다.

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또한, 이 플랫폼은 저장된 데이터에 대한 어노테이션을 초기 저장 지점에서 직접 추가할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이는 데이터를 다른 도구로 마이그레이션할 필요 없이 데이터에 어노테이션을 달 수 있게 해주어 엄청난 위험 완화를 제공합니다. 라벨링 달기 기능은 막대한 시간을 절약하고 조직이 데이터를 완벽하게 보호하고 통제할 수 있도록 도와줍니다.

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결과

이 플랫폼을 활용함으로써 데이터 과학자들은 자신의 역량을 확장하고 가능성의 한계를 뛰어넘을 수 있었습니다. 에펜의 데이터 어노테이션 플랫폼은 광범위한 데이터 유형을 지원하여, 이전에 활용되지 않았던 다양한 데이터 소스를 살펴볼 수 있게 했습니다. 또한, 전문 서비스 팀은 학습 데이터 파이프라인 및 MLOps 기능을 지속적으로 개선하여 가치를 더했습니다.

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에펜의 컴퓨터 비전 솔루션은 프로젝트 지표를 추적함으로써 모델의 성능과 학습 데이터 라벨링의 정확성을 향상시키고 높은 신뢰도를 제공합니다. 지금 바로 에펜의 데이터 전문가에게 상담받아보세요!

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