합성데이터의 생성 과정과 산업 안전 AI 적용 성공 사례 (Another Data)

지난 포스팅에서 합성데이터의 정의와 같은 이론적 배경을 다뤘습니다.

산업 안전 Vision AI의 한계를 넘다: 합성데이터 솔루션 ‘어나더데이터’

 

어나더리얼의 합성데이터 '어나더데이터' 생성 화면의 일부

이번에는 실제로 어나더데이터(Another Data)가 어떤 과정을 거쳐 생성되는지,

그리고 실제 건설 및 제조 현장에서 어느 정도의 성능 향상을 가져왔는지 구체적인 사례를 통해 알아보겠습니다.

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1. 어나더데이터 생성 프로세스 (3-Step)

가상 환경에서 데이터를 생성하는 과정은 정교한 3D 기술과 시나리오 설계가 결합된 고도의 공학적 프로세스입니다.

STEP 1. 3D 시뮬레이션 환경 및 시나리오 구현

비전 AI가 도입될 실제 현장과 유사한 3D 가상 공간을 조성합니다. 여기에 작업자의 동선, 애니메이션을 적용하여 '트럭 위에서 작업자가 쓰러지는 상황'과 같은 고위험 시나리오를 정밀하게 설계합니다.

STEP 2. 가상 카메라 설치 및 최적화

3D 환경 내에서 데이터 수집 효율을 극대화할 수 있는 위치에 가상 카메라를 배치합니다. 고정식 CCTV는 물론, 이동식 카메라의 시점까지 모두 재현이 가능하여 다양한 화각의 데이터를 확보할 수 있습니다.

STEP 3. 데이터 생성 및 자동 라벨링(Auto-Labeling)

설정된 시나리오에 따라 영상과 이미지가 생성됨과 동시에, AI 엔진이 실시간으로 자동 라벨링을 수행합니다. 사람이 수동으로 작업할 때 발생하는 '휴먼 에러'가 없다는 것이 가장 큰 장점입니다.

 

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2. 성능 지표: "빠르고, 많이, 정확하게"

어나더데이터는 한국산업기술시험원(KTL) 측정을 통해 그 압도적인 성능을 입증받았습니다.

* 생성 속도: 장당 약 0.11초 (초고속 생성)

* 생성 수량: 1회 구동 시 3,960개 (대규모 데이터셋 구축 최적화)

* 라벨링 정확도: 99.7% (데이터 무결성 확보)

 

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3. 산업 현장별 주요 적용 사례

어나더리얼은 국내 유수의 건설사 및 제조 기업에 안전 관리용 합성데이터를 공급하고 있습니다.

 

Case A. 건설 현장 안전사고 예방 

A건설사에 납품한 어나더리얼의 합성데이터 일부

• 대상 객체: 지게차, 임시 가설물, 작업대, 작업자 등
• 성과: 실제 촬영이 어려운 위험 상황을 합성데이터로 보완하여 AI 모델의 인식률을 획기적으로 향상, 현장 실무 적용 성공

 

Case B. 추락 사고 방지 및 개구부 탐지 

B건설 현장에 적용한 어나더리얼의 합성데이터 이미지 일부

• 대상 객체: 안전난간, 개구부 등
• 성과: 합성데이터 기반 학습을 통해 개구부 인식률 90% 이상 달성
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Case C. 제조/물류 현장 AI 영상분석 시스템

C사 제조/물류 실제 현장과 시뮬레이션 환경 비교 이미지

• 특징: 실제 현장과 99% 유사한 디지털 트윈 시뮬레이션 환경을 구축하여 안전 사각지대를 해소하는 AI 시스템 개발 지원

 

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4. 실제 데이터 vs 합성데이터 혼합 모델 인식률 검증

데이터의 양과 질이 AI 모델 성능에 미치는 영향력을 확인하기 위해 비교 검증을 진행했습니다.

모델 구분	학습 데이터 구성	객체 인식률 결과
기존 모델	실제 데이터 (333장)	기본 수준의 인식
강화 모델	실제(333장) + 어나더데이터(2,428장)	인식률 90% 이상(10%↑)

자체 검증 결과, 합성데이터를 혼합하여 학습했을 때 성능이 10% 이상 향상됨을 확인했습니다. 이는 데이터 확보가 어려운 특수 환경에서 합성데이터가 얼마나 결정적인 역할을 하는지 보여주는 지표입니다.

데이터가 비전 AI의 성능을 결정합니다.

산업 안전 솔루션 도입의 가장 큰 장벽이었던 '데이터 부족' 문제, 이제는 어나더데이터가 해답입니다. 현장에 최적화된 학습 데이터를 통해 더욱 안전한 작업 환경을 구축해 보세요.