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OGQ GYN Developers Day #17 : OGQ GYN Aloha

게시일
2023/12/15
관련 태그
Generative AI
Aloha
ChatGPT
게시자
Woo JaeHyeon
Woo JaeHyeon
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OGQ GYN Developers Day는 OGQ GYN의 모델 개발 과정 및 논문 등을 많은 기업 분들께 발표하는 자리로, 매월 마지막 주 수요일에 진행되고 있습니다.
이번 컨퍼런스에선 OGQ GYN의 안전관리 대화형 생성 AI 서비스, Aloha(알로하)를 소개해드렸습니다.

Contents

Conference 개요

일시 : 2023년 11월 29일 13:00 ~ 14:00
장소 : Zoom 미팅
참여기업 (가나다순)
베스트디지탈 BEST DIGITAL
순서
1.
참여 업체 소개
2.
OGQ GYN 발표
사회자: OGQ GYN 우재현 연구원
발표자: OGQ GYN 우재현 연구원
3.
Q&A

1. Previous Presentation Summary

지난 컨퍼런스에서는 ICCV 2023에 Accept된 OGQGYN 자체 연구 논문인 MARS를 소개해드렸습니다.

WSSS(Weakly-Supervised Semantic Segmentation)

Weakly-Supervised Semantic Segmentation (WSSS)은 태그 정보만을 가지고 Semantic segmentation을 학습하는 기법입니다
학습 시 segmentation label을 활용하는 Fully-Supervised Semantic Segmentation (FSSS)에 비해 더 간단하고 데이터의 수가 많은 tag label을 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.

Problem

Biased objects
WSSS는 tag label만을 활용한다는 특성 상 Biased object 문제가 발생합니다.
예를 들어 WSSS가 ‘train’이라는 태그를 가지고 기차를 학습할 때, 학습 데이터 상의 기차는 대부분 선로 위에 있기 때문에 선로까지 함께 기차라고 학습하는 문제입니다.
이와 같은 biased object 문제는 화재 데이터셋을 학습할 때에도 음식, 난로/화로에 대해서도 발생합니다.

MARS

MARS는 이러한 Biased object 문제를 해결하기 위해 제안된 WSSS 모델 학습 기법입니다.

Method

MARS는 Unsupervised Semantic Segmentation (USS)과 WSSS를 동시에 활용합니다.
USS는 이미지를 픽셀 단위의 embedding vector로 만들어 주는데, 같은 객체의 픽셀끼리는 비슷한 embedding을 갖습니다.
USS 결과를 WSSS 결과 기반 background와 foreground로 구분하고, 이 foreground 중 background와 비슷한 픽셀은 WSSS가 잘못 판단한 biased object일 가능성이 크기 때문에 background와 거리가 먼 순서대로 α\alpha%의 점을 구해 평균을 냅니다.

2. Aloha 소개

솔루션 개요

요근래 AI분야 중 가장 큰 이슈였던 ChatGPT는 기존의 챗봇과는 다른, 스스로 학습하고 사람처럼 답하는 생성형 AI 입니다.
단, 두 가지의 큰 단점이 존재했습니다.
1) 외부보안 취약 : 사용자가 입력한 데이터는 불특정 다수에게 생성되는 답변에 유출될 수 있고, 회수도 불가능합니다. 또한 개발사의 학습데이터로 사용되게 됩니다.
2) 가짜 정보 생성 : 흔히 환각현상(Hallucination, 할루시네이션)이라 불리는 이 현상은 잘못된 정보를 사실인 듯 제공하여 사용자에게 혼란을 야기하는 현상을 의미합니다. 이 점을 이유로 높은 정확성을 요하는 안전보안과 관련된 분야에는 사용이 불가능했습니다.
OGQ GYN의 “Aloha”는 기존의 개방된 AI가 아닌 “폐쇄형(On-Premises)” 형태의 서비스를 제공합니다.
이로써 개방된 AI 서비스들의 단점들을 보완할 수 있었습니다.
1) 정보보안 안전 : 기업 전용 자체 GPT로써 정보 유출을 방지합니다. 사용자의 입력데이터는 해당 기업의 AI 모델 학습데이터로써만 활용합니다.
2) 안전 특화&답변 정확도 향상 : 안전관련 법령, 매뉴얼, 용어사전 등의 데이터를 사전학습이 가능하므로, 답변의 정확도가 향상됩니다.
폐쇄형 공공안전 대화형 AI, Aloha는 크게 네 가지의 기능으로 활용 가능합니다.
1) 알림서비스 : CCTV 영상 데이터 분석 후 검출항목에 대한 알림 메시지 생성과 푸시 알림
2) 분류서비스 : 태그와 메타데이터를 활용하여 자동으로 이미지를 분류하고 카테고리화
3) 검색서비스 : 특정 시간대나 위치의 데이터를 자동 검출되는 키워드로 조회/확인
4) 교육서비스 : 메뉴얼 및 행동지침서 검색과 이벤트 데이터 조회 등을 지원

솔루션 기능

01 알림서비스

1.
CCTV 영상 데이터를 분석 후 검출된 항목에 대한 알림 메시지를 생성합니다.
2.
자동 생성된 알림 메시지를 푸시 알림으로 받으실 수 있습니다.

02 분류서비스

1.
저장된 이미지 데이터에 대해 자동으로 태깅 작업을 수행합니다.
**태깅(tagging) :
이미지의 내용과 특징을 나타내는 키워드(tag)를 부여하는 것.
2.
이미지에 부여된 태그와 메타데이터를 활용하여 자동으로 이미지를 분류하고 카테고리화 합니다.

03 검색서비스

1.
태깅이 부여되어 분류 및 저장된 이미지 데이터를 특정 시간대/위치 데이터를 조회하고 확인할 수 있습니다.
2.
3rd Party 기업 제품과 원활한 연동 및 저장된 이미지를 찾을 수 있습니다.

04 교육서비스

1.
메뉴얼 및 행동지침서 검색과 이벤트 데이터 조회 등을 지원, 신속한 의사결정과 효율적인 업무처리를 도와줍니다.

솔루션 구성도

2.
업무에 익숙하지 않은 저연차 직원들도 안전에 대한 궁금증을 실시간으로 확인하여 인적 오류를 감소할 수 있습니다.

솔루션 구성 및 시스템 구조

필요 서버 스펙

CPU
11th Gen Intel(R) Core(TM) i5-11600K @ 3.90GHz * 1EA
RAM
64GB (16GB * 4EA)
GPU
RTX A6000 * 2EA
SSD
NVMe 500GB
OS
Ubuntu 20.04.6 LTS
PCU
500

시장진입 전략

GIS 기반의 통합관제플랫폼(VMS) 업체와의 협업을 통해, 공공조달사업 조달우수, 혁신 제품을 목표로 진출하고자 합니다.
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