해양 특화 환경을 위한 제로샷 기반 데이터 자동 라벨링 시스템
Development of Zero-Shot Based Data Auto-Labeling System for Marine-Specialized Environments
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초록
해상 환경은 국제 무역, 운송, 자원 개발 및 해양 관광 등 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 해상 환경의 특수성으로 인해 기존의 육상 환경에서 발전한 인공지능 기술을 직접 적용하기 어려운 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 해상 환경에 특화된 데이터셋 구축 방법론과 제로샷 접근법 기반의 인공지능 모델 개발 방법을 제안한다. 구체적으로 (1) 해양 특화 데이터 수집 장치 설계 및 제작, (2) 제로샷 접근법을 활용한 해상 데이터 자동 라벨링 기술 개발, (3) 해상 환경 특화 인공지능 모델 개발, (4) 노이즈 완화 및 모델 최적화 기법 적용 등을 수행하였다. 개발된 시스템은 객체 탐지 및 분류, 거리 추정, 저조도 환경 극복 등의 작업에서 우수한 성능을 보여주었으며, 해상 환경에 적합한 제로샷 모델들을 통합하여 실제 해양 환경에서의 활용 가능성을 입증하였다.
Abstract
The maritime environment plays a crucial role in various industrial sectors, including international trade, transportation, resource development, and marine tourism. However, there are limitations in directly applying existing artificial intelligence technologies developed for terrestrial environments due to the unique characteristics of maritime environments. This study proposes methodologies for constructing specialized maritime datasets and developing AI models based on zero-shot approaches to overcome these limitations. Specifically, we performed (1) design and manufacture of marine-specialized data collection devices, (2) development of automatic labeling technology for maritime data using zero-shot approaches, (3) development of AI models specialized for maritime environments, and (4) application of noise reduction and model optimization techniques. The developed system demonstrated excellent performance in tasks such as object detection and classification, distance estimation, and low-light environment enhancement, proving its applicability in real maritime environments through the integration of zero-shot models suitable for maritime conditions.