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AIMMO has End to End DATA Solutions

AI DATA Solution Core는 자율주행, 스마트시티, CCTV, 로보틱스, 드론, 선박, 중장비 등 사람과 AI가 함께하는 모든 산업에 적용됩니다. 데이터 수집부터, 필터링, 라벨링, 평가 4단계의 AI 모델 데이터 솔루션으로 DATA-centric AI 모델의 성능을 높일 수 있습니다.

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Core 1

Data Collection

에이모는 자율주행에 필요한 데이터를 수집할 수 있는 데이터 수집 차량을 보유하고 있으며, 해당 차량을 통하여 필요한 상황의 데이터를 특정하여 수집할 수 있습니다. 특히, 에이모의 초경량화된 Edge Device는 Scenario, ODD, Schedule 등의 이벤트를 트리거링 할 수 있으며 이는 데이터 중복 수집을 방지합니다. 따라서, 고객의 데이터 수집에 필요한 시간과 비용을 줄이는데 매우 효율적입니다.

Data Collecting Edge DeviceIoT Wireless N/W + AI chip
Core 2

Data Curation

에이모의 Data Curation은 고객 맞춤 조건으로 데이터 필터링을 빠르게 할 수 있어 데이터 가공 소요 시간을 줄일 수 있습니다. 에이모가 컨설팅 또는 고객의 요청에 따라 설정한 상황에서 ODD나 시나리오를 추출해 필터링을 할 수 있어 데이터 분류 시간을 현저하게 단축시킬 뿐만 아니라 고객 맞춤으로 활용도 높은 데이터를 얻을 수 있습니다.

Filtered Data
Small DataODD(Operational Design Domain) : 배경 (비, 눈 등) 특정 ODD가 디파인된 환경 분류시나리오 : 특정 시나리오를 정의해 그 상황의 Data로만 분류
Core 3

Data Annotation

에이모는 Pre-trained Model(Smart Labeling)과 Custom Model 기술을 보유하고 있습니다. Pre-trained Model을 통해 사람, 차량 등 특정 객체를 자동으로 라벨링 할 수 있으며, Custom Model의 경우 Pre-trained에서 더 나아가 고객의 요구사항에 맞춘 학습을 통해 더욱 디테일한 라벨링이 가능합니다. 예를 들면, 사람 전체, 차량 전체가 아닌 특정 부위(손, 머리) 특정 부분(차량 범퍼, 바퀴)만 라벨링 할 수 있습니다. 이때, AI SQIP 검증이 들어가며 사람이 하는 수동 라벨링 대비 시간도 줄이고, 검증까지 해주는 역할을 진행해 정확성을 높입니다.

Smart Labeling
Clean DataPre-trained Model : 사람, 차량 등 특정 객체에 대해 라벨링 자동화Custom Model : 요청에 따른 특정 부위나 특정 부분을 라벨링
Core 4

Data Evaluation

에이모의 주요 기술인 Data Evaluation은 여러 차례의 검수를 진행하고 단계별 평가를 통해 컨설팅 및 보완을 진행 할 수 있습니다. 이는 특정 상황에서 발생할 수 있는 여러 상황을 추론해 데이터를 보완하며 객체의 분포도가 균일하지 못하거나, 평소와는 다른 드문 상황이 발생한 데이터가 수집된 경우 등 데이터의 균형을 확인해 평가, 보완을 진행하게 됩니다. 이때, 위 상황에서 AI SQIP 검증으로 데이터 수집을 다시 할지 또는 합성 데이터로 상황을 가상으로 만들어 진행할지 결정합니다. 특히 합성 데이터를 통해 특정 상황, 특정 배경을 구축해 가상의 객체를 올려 빠르고 효율적인 라벨링 추론할 수 있어 추가적인 예외 케이스까지 검증 해주어 품질과 정확성이 높은 데이터를 제공합니다.

Robust Data Triggering(Edge case, Scenario, Data Balancing, Unusual Object, Data Distribution)합성 데이터 : 특정 상황, 특정 배경을 구축해 가상의 객체를 생성해 빠르고 효율적인 라벨링 추론
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