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리안은 AI(인공지능)을 위한 학습데이터 수집/가공 전문기업입니다.

학습데이터 정의

학습데이터의 계층화/정형화

우리 리안의 가장큰 강점은 모든 사업의 초기에 학습데이터 구축을 위한 체계화된 데이터모델링 연구입니다.
AI학습데이터 구축을 위한 가장 기초적이며 중요한 작업은 학습데이터의 정형화이며, 사업진행의 방향을 결정지을 수 있는 포인트 입니다.

  • 전체
  • 선박
  • 해상구조물

Ship type

Classification

BUOY

Classification

Ship - classification

front of the ship

Crane

Classification

Ship - direction

right to left

Ship

Classification

Technology

이미지 레이블링 기술

리안은 인공지능이 데이터를 학습할 수 있도록
이미지/동영상 데이터를 학습이 가능한 다양한 형태로 분석/가공 합니다.

MFD Smart Navigation
AIS로부터 수신한 주변 선박의 항해 정보와 전자해도로부터 추출한 항로표지, 교각, 암초등의 해상 안전 정보를 CCTV 카메라 영상에 증강현실로 보여주는 기술입니다.
Vessel Monitoring System
선박의 위치 정보를 수신하여 전자해도 상에 선박의 위치를 표시하는 기술입니다.
Fish Finder
리안의 기술력으로 어군 탐지가 가능하고 실시간으로 모니터링을 할 수 있는 기술입니다.
Solid State Doppler
레이다를 이용하여 조류의 고도와 방위를 관측하고, 움직임을 추적 기록하며, 충돌 경보를 발생하는 조류 추적 및 경보 시스템으로 활용됩니다.
Bounding Box
이미지에서 개체의 특정영역을 캡쳐하는 방법으로 데이터레이블링 작업에서 가장 일반적으로 사용되며, 자율주행기술의 기초가 되며, 자동차와 사람 등을 구분하기 위하여 사용됩니다.
Polygon Annotation
대상객체 주위에 객체를 따라 그려진 정확한 다각형으로 불규칙한 모양의 레이블을 지정합니다. 이미지 다각형 Annotation은 일반적으로 자동화 된 객체 감지에 사용됩니다. 자율주행에서는 인도,차도를 구분하기 위하여 해당기술이 사용됩니다.
Polygon Labeling
이미지, 영상 데이터 속 객체의 불규칙한 경계를 정확하게 레이블링 하는 것으로 식별하고자 하는 개체 이외의 공간들을 레이블링함으로 오류를 최소화 할 수 있습니다.
Point Annotation
특정 지점을 레이블링 하는 작업으로 안면 인식을 통한 감정 분석과 같이 정밀하고 섬세한 작업을 요구하는 기술입니다.
Semantic Segmentation
단순히 이미지를 분류하는 것에 그치지 않고 그 이미지의 장면을 이해해야 하는 높은 수준의 기술입니다.‘해상에서 선박 찾기' 같이 학습데이터가 많지 않을 경우, 개체를 레이블링하는 대안으로 사용됩니다.
Depth Prediction
2D 이미지를 분석하여 Calibration을 통해 깊이 정보를 추출하는 기술로 거리인식기술 등에 활용됩니다.

응용분야

인공지능 레이블링 응용분야

인공지능 레이블링 기술은 다양한 분야에서 최신의 서비스를 제공합니다.

자율주행기술

자동차/선박 자동주행기술 개발지원. 보행자, 장애물 및 표지판, 해상건축물 등 객체 수집

의학/건강/연구

의료관련 이미지데이터를 수집/분석을 통하여 보다 빠른 진단이 가능한 기술개발을 지원

감성인지

감성데이터 수집 및 가공을 통한 사용자와 상호작용하는 인공지능 개발 지원

핀테크

신분증 이미지 데이터 수집 및 가공을 통한 비대면 실명 인증 인공지공 개발지원

드론

지형/지면 이미지데이터 수집 및 가공을 통한 국토관리/건축물관리/환경예측 인공지능 개발지원

통역 · 번역

언어 간 병렬 말뭉치 데이터 수집 및 가공을 통한 통역·번역 기술개발지원

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