AI기반 벽지 하자 분류모델 개발외주 사례
AI개발외주 전문업체, 디피니트
안녕하세요
혁신가들을 위한 AI 개발전문 업체, 디피니트입니다.
오늘은 AI 기술로 하자가 있는 벽지를
분류해주는 AI 모델 개발 사례를 소개해드리겠습니다.
최근 1인가구가 늘면서
집수리에 대한 관심이 높아지고 있는데요.
때문에 각종 커뮤니티에 보면 도배에 하자가 있는지
여부를 묻는 문의 글들이 많이 올라오고 있습니다.
전문가가 아니면 어떤 종류의 하자인지
어떠한 작업이 필요한지 판단하기가 힘든데요.
저희 디피니트에 AI개발외주를 주신 (주)한솔데코는
이 점에 착안하여 AI 개발을 의뢰주셨습니다.
의뢰업체 (주)한솔데코에서는
꾸준히 하자 벽지에 대한 이미지 데이터를 축적했는데요.
직접 해당 이미지에 레이블을 달아 진행했다고 합니다.
이 하자벽지 이미지 데이터를 학습시켜
유형별 하자벽지 분류 AI 모델 개발을 의뢰해 주셨습니다.
아직 서비스가 준비중이지만
정말 멋진 아이디어라는 생각이 들었는데요.
서비스 프로세스를 보면 다음과 같습니다.
1. 하자 여부를 판단하기 위해 사용자가 이미지를 촬영해 앱에 업로드합니다.
2. 하자벽지 이미지를 학습한 AI 모델이 어떤 유형의 하자인지 분류합니다.
3. 하자 내용을 사용자에게 제공합니다.
4. 사용자는 벽지 교체작업을 전문가에 의뢰합니다.
이렇게 개발된 결과는 다음과 같은데요.
먼저 하자 벽지 이미지를 학습하는 과정입니다.
두번째로 하자 벽지 이미지를 자동으로 분류하고
하자 내용을 출력한 결과물입니다.
구현 기술은 다음과 같습니다.
▪데이터 전처리
: 이미지 크기 조정, 정규화, 클래스 불균형 해결 위한 데이터 증강 (Data Augmentation)
▪모델 학습
: EfficientNet을 이용하여 벽지 불량 이미지 분류 모델 학습
▪모델 평가
: 학습된 모델을 테스트 데이터셋에 적용하여 분류 성능 평가
•Confusion Matrix, Classification Report 등의 평가 지표 제공
•Accuracy와 Loss 값 시각화 (Acc/Loss Graph)
▪모델 저장
: 학습된 모델을 저장하여 추후에 사용할 수 있도록 함
▪Inference 가능한 API 개발
: 저장된 모델을 이용하여 실제 사용자가 입력한 벽지 이미지에 대해 불량 여부를 판별할 수 있는 API 개발
의뢰해주신 한솔데코 측에서는
굉장히 만족해주셨는데요.
앞으로도 지속적인 서비스 개선에
디피니트와 함께하고 싶어하셨습니다.
멋진 아이디어를 디피니트가 함께 실현시킬 수 있어
너무 멋지고 감사한 경험이었습니다.
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https://blog.naver.com/dfinite-ai/223066776996
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