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주식회사 와따에이아이의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

기업개요 및 핵심역량■ 인공지능, 고정밀 통합측위, 3D LiDAR, Vision 등 핵심 기술을 융복합하여 객체별 데이터셋을 활용한 실시간 위험구역 감지 기능으로 대형 물류센터, 터미널, 공장, 인파밀집 지역 등 근로자 및일반 시민의 안전 확보가 필요한 현장에서 관제 모니터링 솔루션을 제공함으로써 AI를 활용한 효과적인 안전 관리 솔루션 제시■고가 제품의 QC 검수 작업 시, AI Vision 및 객체 검출 기술을 이용한 어노테이션(annotation)·머신 러닝으로 제거되어야 할 객체(검수 스티커 등)를 자동 검수함으로써오류를 줄이고 고객 컴플레인을 예방하는 솔루션 제시■인더스트리 4.0의 ICT 기술을 융복합하여 객체별 데이터를 수집 및 분석해 다양한 데이터셋을 보유, 산업 전반의 안전·혁신에 필요한 데이터를 공급할 수 있는 역량을갖춤

기업한글명

주식회사 와따에이아이

도로명주소

전북특별자치도 전주시 완산구 아중로 33 (중노송동,전주정보영상진흥원)

등록일

2025-01-22

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1388603456&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

■ 3D LiDAR 포인트 클라우드 객체 인식용 학습데이터셋데이터 정보: 딥러닝용 포인트 클라우드 학습데이터셋① LiDAR Point Cloud Data② Object 3D Bounding Box Label Data (json)데이터 내용:· 포인트 클라우드 데이터, 객체의 중심점 좌표·크기·회전값,object_id, object_type, position x,y,z, rotation x,y,z, scale x,y,z 값이 json으로 저장·특정 데이터셋명 하위에 LiDAR/Label 폴더로 나눈 후 LiDAR 폴더에 포인트 클라우드 데이터 저장·어노테이션툴에서 해당 포인트 클라우드 데이터를 어노테이션 하면 Label 폴더의 해당 LiDAR Frame의 라벨링 데이터가 json파일로 저장 3D LiDAR → 포인트 클라우드 공간데이터 스캔(자사 소프트웨어 툴 활용) → 학습데이터 어노테이션 → 3 step 검수 프로세스 진행 → 데이터베이스 업데이트 및 데이터 제공제공방법: 파일기타: 데이터 이용 방법 설명 및 매뉴얼 제공■2D Camera 이미지 객체 인식용 학습데이터셋데이터 정보: 딥러닝용 이미지 학습데이터셋① image file (jpg)② Object 2D Bounding Box Label Data (json)데이터 내용:·포인트 이미지 데이터, 객체 바운딩 박스의 2 포인트(4좌표)·Shapes label, points(x1, y1, x2, y2), description, shape_type으로 구성·특정 데이터셋명 하위에 img/json 폴더로 나누어 이미지 데이터는 img 폴더에 저장한 후 어노테이션툴에 해당 이미지를 가져와 어노 테이션 진행·json 폴더의 해당 image frame의 라벨링 데이터가 json 파일로 저장·형상정보를 통해 객체를 분류하므로 얼굴, 차량번호 등의 개인정보는 비식별화 작업을 통해 마스킹 처리 후 어노테이션 진행 2D image → 이미지 데이터 촬영·수집 → 학습데이터 어노테이션 → 3 step 검수 프로

상세주소

401-3호

설립일자

2019-04-30

실적(요약)

유사사업 참여 실적 및 성과?■서울종합운동장 잠실야구장 인파밀집도 관리(1)사업명 :2023년 스포츠산업 창업지원사업(2) 개요 : 3D LiDAR를 활용한 경기장 실시간 다중 인파 밀집도 관리 ,경기장 입퇴장 시 출입구 주변의 군중밀집도 수치별 안전관리 액션플랜 수립 및 실시간밀집도 위험징후 포착(3)거래처명:제타플랜인베스트(4)계약기간: 2023.03.20. ~ 2023.11.30.(5)사업금액: 65,000,000원(6)진행사항:잠실야구장 시범 시행 후 전국 경기장으로 사업 확대 예정(7) 주요내용 : - 인파 밀집도 관리 : 경기장 내 인파가 많이 몰리는 환경에서 정확한 방문객 위치제공. 3D 지오펜스 설정을 통한 고정밀 안전 관리 - 경기장 내 실시간 유동인구 모니터링 : 실시간 수집 및 검출된 객체 정보 모니터링, 3D 시각화하여 직관적인 정보 제공 - 경기장 출입구 군중밀집도 모니터링 : 인파 밀집도 관리, 병목구간 발생 또는 위험 예측 시, 선제적 사고 대응■송파구 다중인파 모니터링 소프트웨어 공급(1)사업명: 3D라이다 객체 엔진 소프트웨어 및 라이다 장비 공급 계약서(2) 개요 : 다중인파 융복합 분석 플랫폼 구축 사업에 다중인파 모니터링 소프트웨어 공급 송파구 관내 다중인파 밀집 예상 구간에 를 설치하여 군집 상황을 실시간 분석 3D LiDAR, 통합관제센터와 스마트서울 안전망 서비스 연계 협업으로 협력 레퍼런스 모델 제시(3) 거래처명 :㈜다인정보기술(4) 계약기간 : 2023.07.18.~2023.09.01(5)사업금액: 84,000,000원(6)진행사항 : 방이동 먹자골목, 석촌호수 동북측 입구·북측 입구·서남측 입구·잠실종합운동장 5번 출구 올림픽공원역 번 출구에 각각 3D LiDAR와 엣지서버 설치(7) 주요내용 : - 송파구통합관제센터 구성도 : 현장은 반경 30m 이상으로 설계되어 있으며, 현장에 따라 장비 변경 가능 - 3D LiDAR 설치 개소 : 송파구 관내

유지보수(후속지원)전략(요약)

유지보수(후속지원)전략■ 수요기업 대상 서비스 제공 계획 - 수요기업과 1:1로 소통할 수 있는 전담 인력 지정 - 데이터 바우처 공급 전담 개발 인력 투입 (2~3명) - 데이터 이용 방법과 활용 방법 매뉴얼 제공 - 수요기업 요청에 따라 데이터를 이용한 다양한 서비스 추가 개발 지원 추가 개발일 경우 추가 비용 발생 가능)

주요서비스 상세정보(요약)

①3D LiDAR 포인트 클라우드 객체 인식용 학습데이터셋- 고정형 라이다를 이용하여 공간 인식할 때 포인트 클라우드 객체별로 어노테이션된 학습데이터셋을 생성하여 제공-전문 어노테이션 툴을 이용하여 사람, 자동차, 자전거 등을 객체별로 어노테이션 한 후, 학습용 데이터셋을 구축해 딥러닝을 활용한 객체인식에 활용-기존 LiDAR 데이터셋은 자율주행에 집중되어 자율주행 관련 데이터셋을 구축한 경우가 많으나, 당사는 다양한 산업분야 환경의 데이터셋 어노테이션 작업 진행-여러 산업분야의 중장비 객체뿐 아니라 특정 객체 유형을 추가하여 학습데이터셋 구축 가능-고객사의 요구사항에 맞춰 데이터셋 구축 가능-현재 구축되어 있는 데이터셋은 100만 건 이상으로 숙련된 데이터 라벨러들이 작업 진행 중-원하는 LiDAR 포인트 클라우드 데이터셋을 받아 작업을 진행하거나, LiDAR가 없을 시 직접 현장에 방문·수집하여 데이터셋 구축-1달 기준 10만 건 객체 데이터 어노테이션 가능②2D Camera 이미지 객체 인식용 학습데이터셋- 2D 이미지 학습데이터셋 어노테이션 가공 서비스 제공- 3D LiDAR가 도입되기 어려운 환경(장애물이 많고 좁은 지형, 고가의 비용이 필요 없는 지역, 복잡하지 않은 지형)에서 2D vision 기반 딥러닝 학습 데이터셋 제공- 2D 학습데이터셋도 산업분야별로 구분하여 관리하고, 특정행동도 라벨링 가능(서 있는 형상, 걸어가는 행동 등)- 이미지 데이터를 받아 어노테이션을 진행하거나 직접 데이터를 수집·가공 후 어노테이션하여 학습데이터셋 제공-자체적으로 데이터 수집 시 개인정보 비식별화 처리를 위해 얼굴, 차량번호 등 개인정보에 해당하는 부분은 마스킹 처리하여 수집 진행-보행자, 차량 등 일반적인 객체뿐 아니라 다양한 객체에 라벨링 가능-2D 데이터와 3D 데이터가 상호 보완 가능③ 2D Camera 비전검수 판별용 학습데이터셋-2D 비전검수용 객체판별 딥러닝 학습데이터셋 구축-이미지 데이터를 받아 어노테이션을 진행하거나 직접 데이터를 수집·가공 후

카테고리구분

전처리,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타,생성·수집

품질확보전략(요약)

품질 확보 전략■지속적인 데이터 품질 고도화 진행 - 딥러닝 학습으로 모델을 개선하여 오토라벨링 기능 강화를 통한 데이터 품질 및 속도 향상 - 전담 인력을 통한 주기적인 데이터 품질 점검 - 사용자로부터 수집한 데이터를 분석하여 데이터 패턴 고도화 - 3차에 걸친 데이터 검수 ·1차 일 단위로 중간 매니저 검수 ·2차 주 단위로 최종 검수자 검수 ·3차 고객사 인계 전 최종 검수 - 각 frame 별로 객체 크기 일정성, 회전값 이상 여부, heading방향, 미인식 객체 등을 검수■ 기술인력 지속적 보강 - 고품질 데이터 및 산업현장 내 안전관리 서비스 제공을 목적으로 플랫폼 개발 지속 중 - 기술 개발 및 고도화를 위해 개발 인력을 보강 중 - 초기 2주 간 라벨러 교육을 진행해 전담 인력을 육성할 뿐 아니라 지속적인 추가교육 진행

활용사례(요약)

■오토엘 D 데이터 객체분류 위한 데이터 레이블링(1) 사업명: 라이다 3D 데이터의 딥러닝 기반 객체 분류를 위한 데이터 레이블링(2) 개요: 라이다 3D 포인트클라우드 데이터 수집, 전처리, 라벨링(3) 거래처명: 오토엘(4) 사용기간: 2024.06.01. ~ 2024.11.30(5) 사업금액: 54,000,000원(6) 진행사항: 3D 포인트클라우드 데이터를 수집하여 2개월 총 3회 납품완료(7) 주요내용: - 3D 라이다로 객체별 PCD를 수집한 후, 어노테이션(라벨링 및 분류) 과정을 거쳐 수요기업에게 어노테이션 결과물(json, bin 파일 및 학습데이터셋)을 제공(8) 데이터납품형태 : File(데이터셋)