실제로 확보하기 어려운 데이터를 가상환경에서 생성
엑스젠은 실제 촬영이 어렵거나 충분한 데이터를 확보하기 힘든 환경을 가상으로 구현하고 AI 모델 학습에 필요한 이미지와 센서 데이터를 생성하는 합성데이터 솔루션입니다.
X-GEN 핵심기능
합성 데이터 생성
가상환경·시나리오 구성
멀티센서 데이터 생성
자동 레이블링
X-GEN PROCESS
학습 목적에 맞는 장면부터 AI 학습데이터까지
STEP 01
가상 장면 구성
공간, 객체, 카메라, 이동 조건 구성
STEP 02
환경·시나리오 설정
날씨, 시간대, 조명, 객체 배치 설정
STEP 03
데이터·레이블 생성
이미지, 센서 데이터, 학습용 레이블 생성
STEP 04
AI 학습·검증
실제 데이터와 함께 모델 학습과 검증에 활용
하나의 장면에서 생성되는 다양한 학습데이터
하나의 가상 장면에서 실제와 유사한 이미지와 세그멘테이션, 노멀, 깊이 데이터 등 다양한 형태의 학습데이터를 생성합니다.
VIRTUAL ENVIRONMENT & SYNTHETIC DATA
실제 촬영이 어려운 환경과 상황을 가상공간에서 구현
실내 공간과 도로, 산업 현장 등 학습 대상 환경을 2D·3D로 구현합니다. 시간대와 날씨, 조명, 객체와 카메라 조건을 변경해 현실에서 반복 촬영하기 어려운 장면까지 데이터로 생성할 수 있습니다.
학습 대상이 되는 공간과 객체를 2D·3D 환경으로 구현
재질과 빛, 그림자 등 실제 환경의 시각적 특성을 반영한 고품질 합성 데이터 생성
실제 발생 가능한 상황과 이벤트를 가상환경에서 재현
낮과 밤, 비, 눈, 안개, 조명 등 다양한 환경 조건을 적용
실제와 유사한 공간과 차량, 설비 등 학습 목적에 필요한 3D 객체 구성
SENSOR DATA & AUTOMATIC LABELING
다양한 센서 데이터와 학습용 레이블을 함께 생성
RGB·IR·LiDAR·Depth 등 다양한 센서 데이터와 학습용 레이블을 함께 생성하며, COCO·Pascal VOC 또는 커스텀 형식의 데이터셋으로 구성할 수 있습니다.
센서 데이터
- RGB
- IR
- LiDAR
- Depth
- Normal
레이블 데이터
- 2D·3D Bounding Box
- Semantic Segmentation
- Instance Segmentation
지원 포맷
- COCO
- Pascal VOC
- Custom Dataset
APPLICATION AREAS
실제 데이터 확보가 어려운 분야에서도 필요한 학습데이터를 생성
X-GEN을 활용하면 실제 촬영이 어렵거나 다양한 센서와 환경 조건이 필요한 분야에서도 학습 목적에 맞는 합성데이터를 생성할 수 있습니다.
실내 주행 데이터
실내 공간과 장애물을 가상으로 구성하고, LiDAR 센서를 활용해 이동 경로와 주변 공간 데이터를 생성
도로 주행 데이터
도로와 차량, 주변 환경을 가상으로 구현해 다양한 주행 조건을 반영한 LiDAR 데이터를 생성
적외선 합성데이터
야간이나 저조도처럼 일반 카메라만으로 충분히 확보하기 어려운 환경의 적외선 데이터를 생성
위성 지도 기반 3D 맵
위성 지도와 공간정보를 기반으로 넓은 지역의 3D 환경을 구성해 자율주행이나 드론 시뮬레이션에 활용
소형 객체 탐지
실제 환경에서 충분한 데이터를 확보하기 어려운 작은 객체를 가상으로 구현
X-GEN은 NVIDIA Omniverse™ 기반의 가상환경과 시뮬레이션 기술을 활용해 합성데이터를 생성합니다.
자주 묻는 질문을 확인해보세요
VIEW ALL기존에 보유한 3D 데이터를 활용할 수 있나요?
네. 기존에 보유한 3D 데이터나 현장 데이터를 활용해 가상 환경을 구성할 수 있습니다. 활용 가능한 데이터와 구축 방식은 보유 데이터의 형태와 적용 목적에 따라 달라질 수 있으며, 필요한 경우 실제 환경과 유사한 3D 가상환경으로 구성해 시뮬레이션과 AI 학습에 활용할 수 있습니다.
우리 산업과 현장에 맞는 디지털 트윈을 구축하고 싶습니다.
씨이랩은 제조, 건설, 국방 등 다양한 산업 환경과 활용 목적에 맞춰 디지털 트윈 구축 방안을 제안합니다. 적용 목적과 현장 조건에 따라 필요한 시뮬레이션 환경과 기능을 구성할 수 있습니다.
X-GEN은 NVIDIA Omniverse를 어떻게 활용하나요?
X-GEN은 NVIDIA Omniverse 기반의 가상환경과 시뮬레이션 기술을 활용해 합성데이터를 생성합니다. 실제 환경을 가상 공간에 구현하고 다양한 조건의 데이터를 생성해 AI 학습과 검증에 활용할 수 있습니다.
실제 현장을 구축하기 전에 가상 환경에서 검증할 수 있나요?
디지털 트윈을 활용하면 실제 구축 전에 가상 환경에서 다양한 조건과 시나리오를 검토할 수 있습니다. 활용 목적에 따라 시뮬레이션, 가상 검증, AI 학습 환경 등을 구성할 수 있습니다.
디지털 트윈 도입 전 적용 방안을 상담받고 싶습니다.
도입 목적과 현장 환경을 확인한 후 필요한 구축 범위와 적용 방안을 안내해 드립니다.