해양부유물 AI 학습 데이터 품질 고도화 및 베이스라인 학습․검증 프로젝트

본 프로젝트는 기 구축된 해양부유물 이미지 데이터셋의 라벨링 정확도를 전수 검토하여 품질을 고도화하고, 이를 바탕으로 AI 객체 탐지 모델의 초기 학습 및 검증을 수행하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 정밀도를 95% 이상으로 끌어올려 실제 해양 환경에서 구동 가능한 탐지 시스템의 상용화 기반을 마련합니다.

• 사업 진행에 따라 일정이 조정될 수 있습니다.
• '오달채용플랫폼' 또는 '청년일경험 포털' 모두 신청 가능!
• 청년일경험 포털 바로가기 : https://yw.work24.go.kr/main.do

[ 직무 : 영상데이터분석(IT) ][ 모집인원 : 총 2팀(총 8명 / 한 팀 당 4명 내외) ][ 진행방식 : 온/오프라인 ]

1. 활동내용

• 데이터 품질 검수 : 기 구축된 10,000건 이상의 데이터에 대해 객체 경계 정밀도, 클래스 분류 오류 등을 전수 조사하고 품질 기준표(KPT)를 작성합니다.
• 데이터 재라벨링 및 표준화 : 검수 과정에서 식별된 오류 데이터를 수정하고, 엣지 케이스 처리 방안을 포함한 표준 작업 프로세스를 정립합니다.
• AI 초기 학습 지원 : 검증 완료된 데이터를 학습/검증/테스트 세트로 분할하여 AI 모델 학습을 수행하고 결과를 분석합니다.
• 성과 분석 및 문서화 : 오류 유형별 통계 리포트와 성능 평가 보고서를 작성하여 데이터 보강 필요 영역을 도출합니다.

1. 결과물

• 품질 검수 및 통계 리포트 : 10,000건 이상의 데이터에 대한 오류 유형별 통계 분석 결과
• 검수 기준표 및 가이드라인 : 재작업 기준 및 클래스별 세부 정의가 포함된 문서
• 고품질 학습용 데이터셋 : 정확도 95% 이상의 최종 검증 완료된 데이터 패키지
• AI 모델 성능 평가 보고서 : 초기 학습 결과 분석 및 향후 고도화 방향성 제안

1. 사전직무교육(필수 참여) : 26.05. 16.(토) ~ 05. 17.(일) (총 15시간)

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)이미지 라벨링 툴 사용 경험 및 데이터 전처리(Python 등) 경험 보유 팀
5. (우대) AI/ML 기본 개념(객체 탐지, 데이터 구조 등)에 대한 이해도가 높은 팀

• 역량 : 데이터 품질 검증 및 오류 식별 능력, 엑셀/JSON 등 데이터 포맷 활용 역량
• 기술 : 이미지 라벨링 툴(CVAT, LabelImg 등), 기초적인 AI 모델 학습 프로세스 이해
• 태도 : 대규모 데이터를 다루는 꼼꼼함과 일관성 유지, 기술적 피드백에 대한 적극적 수용 태도

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.