오늘은 AI로 피자를 만들 수 있는 데이터 라벨링 방법에 대하여 함께 알아보겠습니다.
AI로 피자 만드는 "고피자" 소개
우리가 평소에 즐겨 먹는 음식 중 가장 인기 있는 간식이 바로 피자가 아닐까 싶네요.. 피자에는 치즈, 야채, 과일, 고기, 등 다양한 재료가 한데 어울려 맛있는 맛을 냅니다.
이런 피자를 사람이 아닌 인공지능의 도움으로 혼자서도 쉽게 만들 수 있는 기술을 개발한 기업이 있습니다. 바로 고피자입니다.
고피자는 대표적인 1인용 화덕피자로 피자계의 맥도날드를 꿈꾸면서 국내 유일하게 미래기술연구소를 설립하여 기존의 외식업의 관습을 깨고 사람을 돕는 기술을 개발하여 주방의 혁신을 이루어 내고 있습니다. 피자는 비싸다는 상식을 깨고 5,000~6,000원대의 부담스럽지 않은 가격으로 1인 피자와 사이드 메뉴로 판매를 시작하여 독보적인 1인 피자 브랜드로 자리를 잡았습니다.
2020년에 벌써 국내외 전체 매장수가 100개 이상이며 지금도 계속 프랜차이즈 매장을 늘여가고 있다고 합니다. 고피자에는 식품, 기계공학, AI 등 다양한 기술들이 함축되어 융합을 이루고 있는 진정한 푸드테크 기업입니다. 언제 어디서나 비닐만 뜯어서 사용할 수 있게 만든 국내 최고 파베이크 도우 생산기술부터 피자 제조와 토핑가이딩으로 퀄리티 컨트롤을 가능하게 하는 AI 기술, 누가 피자를 굽더라도 그 품질이 사람에 따라 변하지 않고 맛있는 피자가 구워지게 해주는 특허받은 GOVEN의 화덕 기술, 뿐만 아니라 주방 안에서 발생하는 단순하고 반복적인 작업을 자동으로 해결해 주는 로봇 기술로 한 명이서 충분하게 매장을 운영할 수 있도록 도움을 주는 모든 전반 기술들을 개발하였습니다. 특히 AI 스마트 토핑 테이블은 처음 피자를 만드는 사람을 교육하고 토핑의 정확도를 측정하여 누구나 손쉽게 고피자의 메뉴를 만들 수 있게 도와줍니다.
상단에는 총 4개의 카메라가 있고 피자가 만들어지는 작업대와 토핑들이 존재하는 바트 위치를 촬영하면서 화면, LED 불빛, 이어플러그를 통해 피자 제조 가이딩을 진행해 주고 NFC Scanner를 활용하여 누가 해당 피자를 만들고 있는지 확인을 합니다. 이런 모든 과정은 본사의 서버에 저장되어 본사는 해당 데이터를 기반으로 전 매장의 제품 품질을 한눈에 확인하고 관리할 수 있으며 전 세계 모든 제품의 품질을 균일하게 유지할 수 있습니다. 특히 신 메뉴가 출시되거나 메뉴가 변경되어도 사람을 따로 교육하지 않아도 바로 판매할 수 있도록 해주는 장점이 있어 많은 사람들의 폭발적인 관심을 얻고 있습니다.
이 스마트 토핑 테이블을 이용하면 피자를 만들 때 안내 사항만 보고 듣고 따라 한다면 시스템이 지속적으로 피자의 제조 상태를 판단하고 체크하면서 가장 적절한 맞춤형 피드백을 주게 되고 누구나 고품질의 고피자를 쉽게 만들 수 있습니다.
피자 레이블링 하는 방법
고피자 AI 모델을 위한 데이터 수집 방법에는 모든 사물의 레이블 정보와 사물이 위치하고 있는 좌표, 사물의 높이와 너비의 크기 비율 등 다양한 정보가 필요합니다. 그중 피자 레이블링 하는 방법에 대하여 알아보겠습니다. 피자를 만들기 위해서는 먼저 도우를 만들고 그 위에 페퍼로니나 양송이, 양파, 불고기, 콘, 올리브, 등 많은 재료들이 올라갑니다. 이런 경우 토핑들이 서로 겹쳐서 직관적으로 레이블링을 하기 어렵거나 혼돈이 생기기도 합니다. 고난도의 레이블링은 아래쪽에 감춰진 토핑이 원래 모양보다 작거나 변형이 오기 때문에 많은 어려움이 있어 고급 스킬을 갖춘 레이블러들이 필요한 작업입니다.
오늘은 피자 바운딩을 통해 바운딩 중급에 해당하는 작업을 해보려고 합니다.
먼저 작업할 이미지를 보고 피자 만들기에 사용되는 재료들을 확인합니다.
오늘 작업할 바운딩 대상은 고구마, 도우, 버섯, 큐브치즈, 햄, 등 총 5가지 분류입니다.
햄은 다시 베이컨, 세모햄, 페페로니햄으로 세분화됩니다.
도우를 제외한 모든 재료는 바운딩 대상에 포함됩니다.
하지만 작업자의 손에 들려있거나 테이블 위에 떨어져 있거나 재료통 안에 있는 재료는 바운딩 대상에 포함되지 않습니다.
바운딩 대상이 확정되었다면 재료를 하나씩 바운딩합니다.
재료의 바운딩 순서는 따로 정해져 있지 않습니다.
도우 위에 있는 재료를 먼저 바운딩 한 다음 맨 마지막에 도우를 바운딩하는 게 훨씬 작업하기 편리합니다.
재료 바운딩이 끝났다면 해당 재료의 태깅을 합니다.
이때 재료의 대분류와 소분류를 정확하게 선택하여 태깅하고 저장합니다.
토핑에서 여러 재료가 섞여있는 경우 눈에 잘 보이지 않을 수 있으므로 유심히 살펴보고 정확하게 바운딩을 해주어야 합니다. 바운딩 대상끼리 겹쳐있는 경우에도 각각 바운딩을 하고 재료가 보이는 곳까지만 박스를 그려줍니다. 바운딩 객체가 많은 경우에도 이미지에 나온 모든 재료를 바운딩해 줍니다.
바운딩할 대상이 없는 경우 <작업불가> 버튼을 클릭하고 불가능한 이유를 적어주고 제출합니다.
선택 버튼을 클릭하면 우측에 해당 박스의 작업 내용을 확인할 수 있으며 수정도 가능합니다. 수정할 사항이 없더라도 선택버튼을 한번 클릭한 후에는 반드시 저장을 해야 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.
바운딩할 때 여백이 남아있거나, 바운딩 대상이 있음에도 하지 않았거나, 태깅이 누락되거나, 바운딩된 대상에 적합하지 않은 속성을 선택한 경우 작업이 반려가 되니 세심한 작업을 진행해야 합니다.
오늘은 이렇게 AI로 피자 만드는 데이터 레이블링 방법에 대하여 알아보았습니다.
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