실시간 영상 분석을 위한 데이터 가공 및 정밀 라벨링 구축 프로젝트

본 프로젝트는 실시간 물류 영상 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 정제하고, Bounding Box 라벨링 및 품질 검수(QA)를 통해 고품질 데이터셋을 구축하는 것을 목표로 합니다. 단순 작업을 넘어 데이터 수집부터 검수까지의 표준 가이드라인과 재현 가능한 체계를 확립하여 실무에 즉시 적용합니다.

1. 활동내용

• 데이터 구축 설계 및 기준 정의 : 학습 목적에 맞는 라벨 체계 정의, 프레임 추출 및 데이터 분할(Train/Val/Test) 기준 수립
• 전처리 파이프라인 구성 : 영상 내 프레임 추출, 메타데이터 정리 및 파일 네이밍 규칙 표준화
• 정밀 라벨링 수행 : 라벨링 툴을 활용한 Bounding Box 작업 및 가림/경계 등 예외 케이스 처리 기준 적용
• 품질 검수(QA) 체계 구축 : 저품질 데이터 제거 기준 마련, 샘플링 검수 및 오류 수정 루프 운영
• 운영 가이드라인 문서화 : 라벨 정의서, 작업 규칙, 검수 기준을 포함한 구축 매뉴얼 작성

1. 결과물

• AI 학습용 데이터셋 : 프레임 이미지 및 Bounding Box 라벨 파일 패키지
• 데이터 관리 및 구축 프로세스 보고서 : 중복 제거 및 품질 검수 기준이 포함된 표준 프로세스 정의서
• 데이터 구축 가이드라인 : 작업 규칙, 폴더 구조, 산출물 포맷을 명시한 운영 문서

1. (필수)고보미가입 미취업자 청년
2. (필수)대학생 및 졸업예정자 가능
3. (필수)고용노동부 사업 미참여자(*고용노동부 사업에 따라 참여 제한이 있을 수 있음!)
4. (우대)영상/이미지 데이터에 대한 기본 이해도가 높고 꼼꼼한 성격의 팀
5. (우대)데이터 라벨링 관련 프로젝트 수행 경험이나 관련 툴 활용 경험이 있는 팀

• 역량 : 데이터 구조화 및 정밀 작업 수행 역량, 가이드라인 수립을 위한 문서화 능력
• 기술 : 파일 관리 및 폴더 구조 이해, 라벨링 툴 활용 능력, 기본적인 시각 자료 제작 기술
• 태도 : 정확하고 일관된 기준을 유지하는 성실성, 팀워크 및 피드백 수용 능력

개별 활동 수당 및 팀별 프로젝트 수행 비용 지원

• 개별 활동 수당 : 청년 1인 4주 기준, 40만원
• 팀 별 프로젝트 수행 비용 : 한 팀 당 4주 기준, 90만원(*실비 정산!)
• 관련 자세한 사항은 프로젝트 시작 전, 안내 될 예정입니다.