포스텍(포항공과대학교) 박재식 교수 연구팀(박재식 교수 및 이현민 석사)이 제안한 InstaOrder 데이터셋 논문이 CVPR2022(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, h5-index: 356, h5-median: 583)에 채택됐다.

CVPR은 컴퓨터비전과 인공지능 분야 최우수 국제학술대회이다. 논문은 오는 6월 열리는 학회 기간에 발표될 예정이다. 논문의 정식 명칭은 ‘Instance-wise Occlusion and Depth Orders in Natural Scenes’이다. InstaOrder는 인공신경망(neural network)을 이용해 사진 한 장에 있는 각 물체 간의 상대적인 거리를 인지하기 위해 제작된 데이터셋이다. InstaOrder는 대규모 영상에서 물체 간 상대거리를 지정함으로써 사진 한 장에서 거리를 추정하는 인공지능 기법의 성능을 끌어올리는데 활용될 수 있다. 연구팀에 따르면, 세계 최고 수준 거리 추정기법인 MiDas V2가 InstaOrder의 도움으로 성능이 향상됐다.

셀렉트스타에 따르면, InstaOrder 데이터셋은 2021년 자사가 진행한 데이터셋 지원사업을 통해 포스텍이 제안해 공동 구축했다. 포항공대 컴퓨터비전랩 박재식 교수는 “InstaOrder는 사진 속 물체들의 상대적인 거리의 학습에 쓰일 수 있다”며 “물체 인지, 자율주행, 이미지 편집 등 분야에 광범위하게 활용될 수 있다”고 말했다. 이어 “셀렉트스타의 크라우드소싱 앱인 ‘캐시미션’을 통해 290만 개나 되는 물체간 거리의 레이블링을 효율적으로 진행할 수 있었다”고 덧붙였다.

셀렉트스타 김세엽 대표는 “가장 시간이 오래 걸리고, 비용과 인력이 많이 드는 것은 데이터 전처리 과정”이라며 “셀렉트스타는 캐시미션을 통한 크라우드소싱 방식으로 데이터 ‘수집’과 ‘분석’ 그리고 ‘검수’까지 처리하는 덕택에 고품질의 데이터를 빠르게 수집할 수 있다”고 강조했다.

셀렉트스타는 인공지능 학습 데이터 플랫폼 스타트업이다. 캐시미션은 다수 이용자의 참여로 인공지능 서비스용 데이터를 수집하고 가공하는 크라우드소싱 서비스다. 기존 서비스들과 달리 캐시미션은 데이터 수집 및 가공을 위한 인력을 고용할 필요 없다는 것이 장점이다. 셀렉트스타는 작년부터 데이터셋 지원사업을 하고 있으며, 포항공대와 더불어 대한민국 대표 자연어 데이터셋인 ‘KLUE’도 셀렉트스타의 지원을 받은 바 있다.