골프 스윙 분석 ‘AI코치’ 모델 고도화를 위한 영상 분류 및 이미지 가공기
골프 영상 분류 및 연속적인 이미지 골프 자세 추출 작업기
고객사 요구사항
- 단기간 내 최대한 많은 수량의 데이터 가공
- 주기적인 결과 데이터 제공
- 데이터의 일관성 (가려진 신체 부위에 대해 정확히 추측하여 키포인트 작업 진행 필요)
고객사에게 어떤 어려움이 있었나요?
인공지능 기술을 골프 레슨 분야에 접목해 맞춤형 서비스 및 콘텐츠를 개발하여, 골프 입문자부터 상급자까지 개개인의 기량에 맞춘 정교한 스윙분석과 체계적인 레슨 등 최적화된 맞춤형 서비스를 제공하고 있는 고객사는 실내/실외 에서 모바일로 촬영된 스윙 영상을 분석하여 진단해주는 AI코치(골프 시뮬레이터 시스템) 고도화 작업을 위해 많은 양의 퀄리티가 보장된 데이터가 필요했습니다. 고객사는 크라우드웍스를 만나기 전까지 자체적으로 인력을 확보하여 데이터 가공 작업을 진행해 왔는데요. 첫번째로는, 영상 분류부터 키포인트 추출까지 방대한 양의 raw 데이터에 대해 골프에 대한 이해도 없이 일관성 있는 데이터를 확보하는 것에 어려움이 있었습니다. 또한 동시에 많은 인력을 확보하여 관리(채용, 계약, 교육, 정산, 등)하는 것이 현실적으로 불가능했죠. 인력을 관리하는데 AI개발 팀의 리소스를 사용하는 것은 효율적이지 못한 선택이기 때문인데요. 이러한 이유로 단기간 처리 가능한 데이터의 양은 제한되어 있었고, 개발 일정이 지연되는 악순환이 반복되는 상황이었습니다.
크라우드웍스를 선택한 이유!
[1차 계약]
- 유사 프로젝트 진행 경험으로 본 프로젝트 작업시 발생할 수 있는 리스크에 대해 인지하고 있으며, 해당 리스크를 보완할 수 있는 방법 제시
- 효율적이고 일관성있는 데이터 가공 작업을 위해 해당 프로젝트용 작업 화면 템플릿(CO) 개발
- 영상 분류 및 이미지 가공 동시 병행 작업 가능
- PoC를 통해 가공 처리 속도 및 결과 데이터 퀄리티 확인 가능
[2차 계약]
- 1차 계약 시 작업 결과물 만족 (2개월 내 40만장의 이미지 가공 성공적으로 완료, 정확도 98.9%)
- 합리적인 비용과 예상보다 짧은 기간 내 높은 퀄리티의 데이터 확보
크라우드웍스 솔루션
해당 프로젝트를 진행하며 고객사에서 가장 원했던 것은 바로 데이터의 일관성이었습니다. 여기서 데이터의 일관성이란, 가려진 신체 부위에 대해 정확히 추측하여 키포인트 작업을 진행하는 것이었죠.
골프 영상 분류 및 이미지 골프 자세 추출이라는 프로젝트의 특성 상, 골프 스윙 자세에 대한 가이드 숙지가 잘 되어 있지 않으면 작업자들이 신체 일부가 가려지거나 잘린부분에 대해 추측하여 작업하는데 어려움을 느낄 수 밖에 없습니다. 이에 크라우드웍스 담당PM은 골프에 대한 이해도가 낮은 작업자도 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예시 이미지를 가이드에 활용하였으며, 실시간 질의응답을 통해 피드백을 받아(1차 검수) 라벨링을 진행하였습니다. 꼼꼼한 샘플 검수 또한 데이터 퀄리티 확보에 빠질 수 없는 요소였죠.
또한, 효율적이고 일관성있는 작업을 위해 작업/검수 화면 템플릿을 별도로 개발했습니다. 플랫폼팀의 지원없이는 불가능한 일이었죠. 해당 프로젝트만의 특수한 작업 화면 템플릿(CO)으로 작업자들은 연속적인 이미지 작업이 가능했고, 바운딩과 키포인트 작업을 동시에 진행할 수 있었습니다.
작업자 가이드 작성 시에도 담당PM의 풍부한 노하우가 역할을 톡톡히 했는데요! 고객사에서 제공해주신 정보를 토대로 기준을 설정하되, 유사 프로젝트 경험을 바탕으로 작업시 혼선을 줄수 있는 부분들을 사전에 체크하여 고객사와 세밀한 가이드 조정을 진행하였습니다.
프로젝트 작업 내용은 아래와 같습니다:
- 실내/실외 골프 연습장에서 촬영된 영상에 대한 중복 여부를 확인하고, 촬영 각도 등의 조건에 맞게 학습데이터 여부를 분류하여 프레임 추출을 진행했습니다.
- 평균 60장으로 이루어진 연속적인 이미지에 대해 태깅좌표 순서에 따른 키포인트 추출 작업을 진행했습니다.
- 육안으로 확인되지 않는 부분에 대해서는 작업자의 예측을 통해 작업을 진행했습니다.
담당 PM 코멘트
“연속적인 이미지 대상으로 보다 정교한 라벨링 작업을 빠른 시간 안에 완료 해야 했습니다. 이에 맞추어 라벨링 툴 템플릿 기능을 개선하였고, 개선된 기능으로 보다 빠르고 정확하게 가공 작업을 완료 할 수 있었습니다. 만약 크라우드웍스의 템플릿 개발환경 및 리소스와 다양한 데이터 작업에 특화된 라벨러들이 없었다면, 성공적으로 완료하기에 어려운 작업이었을 수도 있을거라는 생각이 들었죠. 라벨링에 특화된 수 많은 크라우드워커와 강력한 라벨링 툴은 크라우드웍스만의 강점입니다.”
