사업영역
케이솔루션즈는 ICT 전문 기술력을 바탕으로 제조관리 컨설팅 및 솔루션을 제공해 드립니다.
(주)케이솔루션즈는 AI 데이터 구축 사업을 통해 다양한 분야의 AI 데이터 구축 경험을 보유하고 있습니다.
인공지능 학습 데이터 실무 책임자 보유 가공 / 검수 전문기업
대표 연구과제 수행실적
인공지능 학습용 데이터 구축사업 4건 - 주거 및 공용공간 내 이상행동 영상 데이터, 한국인 안면 이미지 데이터 등
산업안전솔루션 개요
제조 시설의 안정 운영을 위한
사고, 침입탐지, 화재 감시 통합 관제용 데이터 구축
이상상황 감지 데이터
침입/사고/화재감시 등 이상상황을 자동으로 감지하기 위한 데이터 구축
제조시설 안전 운영
제조 시설 안전 운영을 위한 통합 관제 시스템 구축 기반 마련
산업재해 감소
비상상황 신속히 대응 사고 확산을 방지
무인 플랜트 안전 감시 데이터
플랜트 CCTV 사고/침입탐지/화재 감시 실영상ㆍ열화상 영상 수집
제조 공장 CCTV 사고/침입탐지/화재 감시 실영상ㆍ열화상 영상 수집
스마트 제조 시설 안전 감시 데이터
AI 학습 데이터 80만장 규모 구축 (플랜트 40만+제조 공장 40만)
이상상황 자동감지 AI학습모델 개발
산업안전솔루션 학습 데이터 소개
침입탐지 영상 데이터
제조시설ㆍ내외부, 주ㆍ야간 침입 시뮬레이션 실영상ㆍ열화상 영상 수집
사고 영상 데이터
제조시설 내부, 주간 끼임ㆍ떨어짐ㆍ물체에 맞음ㆍ부딪힘 사고 시뮬레이션 실영상ㆍ열화상 영상 수집
화재감시 영상 데이터
제조시설ㆍ내외부 주간 화재 감시 시뮬레이션 실영상ㆍ열화상ㆍ3D 모델링 영상 수집
제조시설 안전 데이터로서 활용성 높은 인공지능 학습용 데이터 구축을 위해
실영상, 열화상 그리고 3D 모델링 영상(화재 감시)을 수집
산업안전솔루션에 사용된 인공지능 모델
제조시설 환경의 이상 상황(사람, 화재) 검출 모델
AI Task: 사람 객체, 불 객체 탐지ㆍ분류(Segmentation)
YOLOv8
- 2023년 3월 기준 가장 최근에 공개된 YOLO 버전
- YOLO 모델을 위한 완전히 새로운 레포지토리를 출시하여 객체 감지, 인스턴스 세분화 및 이미지 분류 모델 학습을 위한 통합프레임워크 제안
- YOLOv8은 앵커박스의 offset 대신에 객체 중심을 직접 예측하는 Anchor-free 모델을 사용하여 NMS 속도를 높임
- COCO 데이터셋을 기준으로 연구를 진행, 사람 객체 검출 정확도 92% 수준 나타냄
- YOLOv8 알고리즘으로 침입, 사고, 화재 이미지 학습을 진행 후 이미지로부터 사람, 불 객체 검출
유효성사람 객체 검출 정확도 Accuracy 92 이상불 객체 검출 정확도 Accuracy 85 이상YOLOv5
- Neural Network Single Forward만으로 여러 Object를 검출할 수 있어 탐지 속도가 빠르고, 이미지 전체(컨텍스트)를 통해 탐지하기 때문에 상대적으로 False positive에 강한 특성을 보임
- 학습 시 416x416 크기를 가진 이미지를 입력한다면 네트워크 모델에서는 총 ((52 x 52) + (26 x 26) + (13 x 13)) x 3 = 10,647개의 Bounding Box를 예측함이 중 특정 Threshold 값 이하의 Bounding Box에 대해서는 무시하고 Confidence가 높은 Object에 대해서 Detection하여 속도 측면에서 이점이 큼
- COCO 데이터셋을 기준으로 연구를 진행, 사람 객체 검출 정확도 88% 수준 나타냄
유효성사람 객체 검출 정확도 Accuracy 88 이상불 객체 검출 정확도 Accuracy 85 이상