2022년 최고의 축구 대회에서 사람들은 다크호스 팀, 라이징 스타, 복잡한 경기 상황에 열광할 뿐만 아니라 AI가 제공하는 변화와 놀라움에 대해서도 주목하고 있습니다.
VAR 비디오 보조 판독(Video Assistant Referee) 기술을 업그레이드한 SAOT 반자동 오프사이드 판독(Semi-automated offside) 기술이 화제를 모으고 있습니다. VAR은 2018년 축구 경기장에 이미 등장한 기술로 VAR을 전면적으로 업그레이드한 기술이 SAOT입니다. 공 내부 센서, 특수 카메라, AI 인공지능 시스템으로 구성된 SAOT는 축구팬들에게 고속 동영상 데이터 분석이 가져다주는 극한의 스피드 경험을 선사합니다. 기술은 또한 축구 심판의 판정을 보다 더 공정한 수준으로 올려놓았습니다.
SAOT는 2022년 축구장에서의 즐길 수 있는 유일한 AI 경험이 아닙니다. 보도에 따르면 이번 대회에서는 8개 경기장 내부에 약 22,000개의 카메라와 AI 인식 시스템을 설치하여 경기장의 수많은 인파 속에서도 미아를 신속하게 찾을 수 있고, 표정 분석을 통해 관객의 감정을 즉시 판단할 수 있으며, 나아가 경기장 내 특정 구역의 관객수가 계획 수용 인원을 초과했는지도 실시간으로 계산할 수 있습니다. 이러한 기능은 모두 고품질의 동영상 인식 모델 구축 및 고속 데이터 훈련과 밀접한 관계가 있습니다.
글로벌 AI 훈련 데이터 수명 주기 서비스의 선두주자인 Appen은 최고의 축구 경기에서의 AI 활용이 스포츠 발전을 견인하는 풍향계로 보고 있습니다. 앞으로 고속 동영상 데이터 훈련이 더욱 대중화되면서 새로운 시대가 열릴 것입니다. Appen이 발표한 “2022년 인공 지능 및 머신 러닝 현황의 연간 전체 조사 보고서”에 따르면 응답자의 41%는 데이터 관리가 AI 프로젝트 성공의 가장 큰 걸림돌이라고 답했습니다. 앞으로 더 많은 스포츠 경기에서 고품질의 AI 훈련 데이터의 도움으로 새로운 응용과 새로운 경험을 보게 될 것입니다.
고속 동영상 분석 기술의 비약적인 발전
언론 보도에 따르면 실시간 동영상 분석 기술 회사인 Vieww는 SAOT와 VAR의 기술적 기반을 연구하고 있습니다. Vieww는 FIFA Quality Programme for GLT의 라이선스 기술 공급업체이기도 합니다. GLT 골라인 판독 기술(Goal-line technology)은 축구공이 골라인을 넘어섰는지 여부를 판단하는 데 사용되는 축구 경기 보조 기술입니다. Vieww는 GLT, VAR, VOL 등을 포함한 모든 FIFA 인증 보조 심판 시스템을 결합하여 축구의 고속 AI 경험을 선사합니다.
자료에 따르면 Vieww의 GLT 기술 솔루션은 다음과 같습니다. View 4D 2.0 솔루션은 GPU를 효율적으로 운용하기 때문에 체육관 당 서버 두 대면 충분합니다. View 4D 2.0은 산업용 카메라를 사용하여 밀리초 단위의 고속 이미지 분석이 가능하고, 동시에 최대 200fps의 풀HD 이미지 스트림을 제공(즉 초당 200프레임의 풀HD 이미지를 전송)할 수 있습니다. 현재 Vieww만이 현장에 설치한 14대의 카메라를 통해 축구 추적 이미지를 실시간 처리할 수 있는 기술력을 갖추고 있습니다. iReplay 기술은 심판에게 자동 이미지 줌 및 슈퍼 저속 모션 비디오 모드를 제공하여 어려운 판정을 보조할 수 있습니다.
특히, Vieww는 클라우드와 경량 솔루션을 제공하여 전 세계 어디서든 고속 실시간 동영상 분석을 홍보 및 응용-GLT 시스템이 클라우드에서 작동할 수 있도록 지원합니다. GLT Light 경량 솔루션은 8대의 200fps 고속 카메라, 1대의 이미지 추적 서버, 1대의 재생 서버 등으로 GLT 기술과 VAR 시스템을 전 세계에 보급할 수 있습니다. Vieww와 FIFA의 노력에 힘입어 실시간 고속 동영상 분석 시대가 본격적으로 도래했습니다.
고속 발전 시대로 접어든 동영상 데이터 훈련
고속 동영상 분석 시대가 도래하면서 고속 동영상 훈련 어노테이션 데이터 시장이 폭발적으로 발전하고 있습니다. 동영상을 식별하고 분석하려면 훈련 이미지의 AI 모델과 AI 모델의 지속적인 조정이 필요하며, 이를 위해서는 AI의 전체 수명 주기에 걸쳐 동영상 데이터에 대한 신속한 훈련이 필요합니다. 그 결과 대량의 동영상 데이터에 대한 고품질 어노테이션 시장 수요가 발생하였습니다.
AI 인공 지능 기술은 주로 이미지 인식으로 대표되는 컴퓨터 비전으로 응용되고 있으며, 컴퓨터를 훈련시키고 이미지를 이해시키기 위해서는 대량의 이미지 데이터뿐만 아니라 대량의 이미지 데이터에 대한 고품질 어노테이션도 필요하다는 것을 우리는 알고 있습니다. 소위 고품질 어노테이션은 수동 또는 도구를 사용하여 각 사진의 어노테이션 포인트에 태그를 붙이는 것을 말합니다. 예를 들어 특정 어노테이션 포인트는 공이 선을 넘었거나 넘지 않았음을 나타냅니다. 소량의 동영상 데이터를 어노테이션 하는 경우, 수동으로 데이터 어노테이션 작업을 완료할 수 있습니다. 그러나 고속 동영상의 인식 및 분석을 위한 산업화 작업이 이루어지려면 산업화 방식으로 대량의 동영상 데이터를 자동화하고 고속 어노테이션을 해야 합니다.
정확한 파트너와 함께라면 고품질 AI 프로젝트의 성공을 이끌 수 있습니다. Appen은 이미 지난 8년간 AI 인공 지능과 ML 머신 러닝 응용에 관한 연례 조사를 진행해 왔습니다. Appen의 2022년도 보고서에 따르면 스마트 기기, 다양한 스크린, 새로운 디지털 도구가 계속 등장함에 따라 전 세계 다양한 활동의 디지털 발자취는 방대한 양의 데이터를 생산하고 있고 이러한 데이터의 정확한 분류, 주석 및 어노테이션은 고품질 AI 모델의 대규모 훈련의 핵심입니다.
Appen과 함께 인체 자세 어노테이션, 제스처 어노테이션, 광학 문자 인식 기술을 사용해 스마트한 제3의 눈으로 경기 즐기기
Appen은 글로벌 AI 훈련 데이터 서비스를 선도하고 있습니다. 1996년에 설립된 Appen은 글로벌 전문가 리소스와 백 만 크라우드소싱에 의존하여 235개 이상의 언어 또는 방언, 전문적인 2D 및 3D 데이터 서비스 등의 기능을 구축했습니다. Appen은 또한 데이터 어노테이션 플랫폼을 개발하고 데이터 어노테이션 과정에서 머신 러닝 보조 기능을 내장하여 고도로 자동화된 데이터 어노테이션 워크플로를 실현하였고 데이터 수집 및 데이터 어노테이션 프로젝트의 생산성, 정확성 및 납품율을 향상시켰습니다.
Appen 어노테이션 도구 상자는 복잡한 이미지 처리에서 높은 경쟁력이 있습니다. 이미지 시맨틱 분할 기술은 픽셀 수준의 정확도를 보장하면서 10분 안에 하나의 이미지를 고속으로 처리할 수 있습니다. 동영상에서 여러 유형의 타깃을 동시에 식별할 수 있으며 점, 선, 상자 및 다각형 융합의 복잡한 어노테이션이 가능하고 연속 프레임을 지원합니다. 3D 이미지 처리에서 Appen은 선택목록 어노테이션 및 시맨틱 분할과 같은 어노테이션 도구 세트를 제공하며, 가장 독특한 2D&3D 융합 어노테이션은 3D 물체를 2D 이미지에 매핑하여 연관시킬 수 있습니다.
컴퓨터 비전 및 자연어 처리 전문 AI 기업인 GumGum은 특허받은 기술을 적용하여 프로 스포츠부터 의료에 이르기까지 다양한 산업의 여러 난제들을 해결해왔습니다. GumGum은 Appen의 서비스를 이용하여 웹 콘텐츠 분석 기술을 개발하고 있습니다. 초창기 GumGum은 한 달에 최대 15,000줄의 텍스트 데이터 또는 50,000장의 사진을 어노테이션할 수 있는 두 명의 어노테이터와 작업했습니다. Appen 플랫폼 및 크라우드소싱 서비스를 채택한 후 GumGum은 서비스 또는 언어에 따라 단 며칠(때로는 단 몇 시간) 만에 10,000줄의 데이터를 어노테이션할 수 있게 되었습니다.
Appen은 인물 인식 어노테이션, 인체 자세 어노테이션, 제스처 어노테이션, 광학 문자 인식(OCR)과 같은 상황에서 더 빠르고 효율적이며 강력한 기술력으로 고품질 어노테이션 데이터 세트를 제공함으로써 산업화 AI 활용 수요를 충족시킬 수 있습니다. 2022년 가장 빛나는 축구 비즈니스뿐만 아니라 다른 스포츠 분야에서도 Appen은 전 세계 각 산업계와 함께 고속 동영상 데이터 훈련의 새로운 시대로 나아갈 수 있는 능력을 갖추고 있습니다!
