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LabelMe, CVAT, Roboflow: AI 데이터 라벨링 툴 3대장, 직접 써보고 정하는 최고의 선택

인공지능(AI), 특히 컴퓨터 비전 기술의 발전은 '데이터'라는 연료 없이는 불가능합니다. AI 모델이 세상을 '보고' 이해하게 하려면, 우리는 먼저 이미지나 영상 데이터에 '이것은 고양이야', '저것은 자동차야'라고 알려주는 과정, 즉 데이터 라벨링(Data Labeling) 또는 데이터 어노테이션(Data Annotation)을 거쳐야 합니다. 이 과정의 효율성과 정확성은 전체 AI 개발 프로젝트의 성패를 좌우할 만큼 중요합니다.시중에는 수많은 데이터 라벨링 툴이 존재하지만, 그중에서도 가장 널리 알려지고 각기 다른 개성을 자랑하는 세 가지 툴이 있습니다. 바로 가장 전통적인 오픈소스 LabelMe, 강력한 기능을 자랑하는 CVAT, 그리고 라벨링을 넘어 모델 학습까지 지원하는 올인원 플랫폼 Robo..

인공지능(AI), 특히 컴퓨터 비전 분야에 종사하는 연구자나 개발자라면 누구나 '데이터 라벨링'이라는 거대한 산에 부딪힌 경험이 있을 것입니다. 모델을 학습시키기 위해 수만, 수십만 장의 이미지에 일일이 '고양이', '강아지', '자동차'와 같은 꼬리표를 붙이는 작업은 엄청난 시간과 비용을 요구합니다. 이는 종종 '라벨링 지옥'이라 불리며, 혁신적인 아이디어를 실현하는 데 가장 큰 걸림돌이 되기도 합니다.하지만 만약 데이터가 스스로를 가르칠 수 있다면 어떨까요? 인간의 개입 없이, 데이터 자체의 구조와 정보를 활용해 모델이 세상을 이해하는 법을 배울 수 있다면? 이 꿈같은 아이디어를 현실로 만든 것이 바로 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)입니다. 이 글에서는 라벨링의 한..

왜 MvTec AD 데이터셋인가?인더스트리 4.0 시대의 도래와 함께, 제조 공정의 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히, 제품의 품질을 보증하는 비전 검사(Vision Inspection) 시스템은 생산성과 신뢰성의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 기존의 룰-기반(Rule-based) 비전 검사는 정형화된 불량을 검출하는 데에는 효과적이었지만, 예측 불가능하고 미묘한 비정형적 결함을 찾아내는 데에는 명백한 한계를 보였습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI, 특히 딥러닝과 머신러닝을 활용한 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술이 각광받고 있습니다.성공적인 AI 비전 검사 모델을 개발하기 위해서는 고품질의 데이터셋이 필수적입니다. 이런 배경에서 독일의 MVTec Softwa..

2024년, 컴퓨터 비전 커뮤니티는 또 한 번의 혁신적인 발전을 맞이했습니다. 바로 YOLO(You Only Look Once) 시리즈의 최신작, YOLOv9이 등장했기 때문입니다. YOLOv7의 개발진이 다시 뭉쳐 내놓은 이 새로운 모델은 'Programmable Gradient Information (PGI)'와 'Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN)'이라는 혁신적인 개념을 도입하여 정확도와 효율성의 한계를 뛰어넘었다고 발표했습니다. 이로 인해 현재 산업 현장에서 가장 널리 사용되는 실시간 객체 탐지 모델인 YOLOv8과의 성능 비교에 전 세계의 관심이 집중되고 있습니다.본 포스트에서는 단순히 논문에 제시된 COCO 데이터셋 성능 비교를 ..

인공지능(AI), 특히 딥러닝 기술은 이미지 인식, 자율 주행, 의료 진단 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 대부분의 고성능 딥러닝 모델은 '블랙박스(Black Box)'처럼 작동합니다. 즉, 모델이 특정 예측을 내놓았을 때, '왜' 그런 결정을 내렸는지 그 이유나 과정을 이해하기가 매우 어렵습니다. 이러한 불투명성은 모델의 신뢰도를 떨어뜨리고, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 원인을 파악하기 어렵게 만듭니다. 특히, 사람의 생명이나 안전과 직결되는 의료, 금융, 자율주행과 같은 분야에서는 모델의 결정 과정을 이해하고 신뢰하는 것이 무엇보다 중요합니다. 바로 이 지점에서 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)의 필요성이 대두됩니다.X..

2012년 AlexNet의 등장 이후, 컨볼루션 신경망(CNN)은 지난 10년간 컴퓨터 비전 분야의 부흥을 이끈 독보적인 아키텍처였습니다. 이미지 분류, 객체 탐지, 세분화 등 다양한 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여주며 산업 현장의 혁신을 주도해왔습니다. 하지만 자연어 처리(NLP) 분야를 평정한 트랜스포머(Transformer)가 이미지 인식의 영역에 발을 들여놓으며, '비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)'라는 이름으로 CNN의 아성에 도전하고 있습니다. 이로 인해 많은 개발자와 연구자들 사이에서 "과연 CNN의 시대는 끝났는가?"라는 질문이 제기되고 있습니다. 이 글에서는 ViT의 실제 성능과 산업 현장에서의 잠재력, 그리고 명확한 한계를 심층적으로 분석하며 이 ..

서론자동화된 시각 검사(AVI)의 산업적 필요성현대의 대규모 제조 공정에서 제품의 품질을 일관되게 유지하는 것은 기업의 경쟁력과 직결되는 핵심 과제입니다. 전통적으로 인간 작업자의 육안에 의존해 온 품질 검사는 피로 누적, 주관적 판단, 일관성 부족 등의 문제로 인해 오류 발생 가능성이 높으며, 이는 생산 효율성 저하와 잠재적 손실로 이어집니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 딥러닝 기술에 기반한 자동화된 시각 검사(Automated Visual Inspection, AVI) 시스템이 산업 현장의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. AVI 시스템은 미세한 결함을 신속하고 정확하게 탐지하여 시스템 신뢰성을 보장하고 생산 효율을 극대화하는 데 결정적인 역할을 합니다.산업용 이상 탐지(IAD)의 "콜드 스타트(..

컨볼루션이 지배하던 시대, 컴퓨터 비전의 풍경Vision Transformer(ViT)의 혁명적인 등장을 이해하려면, 먼저 그 이전 시대의 지배자였던 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 세계를 살펴볼 필요가 있습니다. 수십 년간 컴퓨터 비전 분야는 CNN의 패러다임 아래 있었죠. 이 모델은 이미지 인식, 객체 탐지, 분할 등 거의 모든 시각적 과제에서 최고의 성능을 자랑하며 분야의 발전을 이끌어왔습니다.CNN 아키텍처: 당대 챔피언에 대한 브리핑CNN의 설계는 동물의 시각 피질이 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받았습니다. 이 아키텍처는 몇 가지 핵심적인 구성 요소로 이루어져 있으며, 이들이 결합하여 이미지의 복잡한 패턴을 학습하게 됩니다.컨볼루션 레이어(Co..

복잡한 시스템 아키텍처 설계나 최신 논문 구현 앞에서 막막함을 느껴본 개발자라면, '내 옆에 숙련된 시니어 개발자 한 명만 있었으면' 하는 생각을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.최근 제가 사용해 본 Google의 Gemini CLI가 바로 그 역할을 톡톡히 해주었습니다. 실제 프로젝트에 적용해본 경험을 바탕으로, Gemini CLI가 어떻게 개발 생산성을 높이고 문제 해결을 도와주는 파트너가 될 수 있는지 이야기해보겠습니다.1. Gemini CLI 설치 및 설정설치 과정은 생각보다 간단했습니다.설치 과정 (Node.js/npm 기준)사전 준비: Node.js와 npm이 필요합니다. 없다면 Node.js 공식 웹사이트에서 LTS 버전을 먼저 설치하세요.Gemini CLI 설치:npm install -g @goo..

[심층 리뷰] 물리 정보 콜모고로프-아놀드 네트워크(PIKANs)의 원리, 성능 및 과제Abstract인공지능(AI)을 활용한 과학 및 공학 문제 해결, 특히 편미분방정식(PDEs)의 수치 해석 분야에서 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)은 중요한 패러다임을 제시했다. PINNs는 신경망의 손실 함수에 물리 법칙을 명시적으로 포함시켜 데이터 효율성과 물리적 타당성을 높였으나, 그 기반이 되는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptrons, MLPs)의 '스펙트럼 편향(spectral bias)' 문제로 인해 복잡하고 다중 스케일(multi-scale) 특성을 갖는 함수를 근사하는 데 본질적인 한계를 보였다. 본 리뷰에서는 이러한 한계를 극..