안녕하세요. 저는 에딘트의 인공지능 개발자 아이번입니다. 

오늘은 에딘트의 대표 서비스 중 하나인 프록토매틱의 영상을 어떻게 효율적으로 처리할 수 있을지에 대해

공부하고 실험했던 이야기들을 해보려고 합니다.

그럼, 본격적으로 제가 프록토매틱의 영상 처리 효율화 작업에서 어떤 과정을 거쳤는지 설명드릴게요.

먼저, 저희가 영상 데이터를 다룰 때 가장 중요하게 생각한 점은 효율성과 정확성 간의 균형이었어요. 기존의 영상 처리 과정에서는 데이터의 크기가 너무 커져 서버 부하가 심하고, 사용자 입장에서도 업로드 시간이 오래 걸리는 문제가 있었죠. 이를 해결하기 위해 YOLO 모델을 활용한 라벨링과 학습 최적화를 진행했어요. YOLO는 빠르고 경량화된 객체 탐지 모델로, 실시간으로 많은 프레임을 처리해야 하는 환경에 적합했거든요.

그다음은 프레임레이트 조정이에요. 원본 영상을 그대로 유지하면서 모든 프레임을 처리하는 것은 너무 비효율적이어서, 분석에 중요한 핵심 프레임만 추출해 처리하는 방식을 도입했어요. 이를 통해 용량은 줄이면서도 중요한 정보는 놓치지 않는 결과를 얻을 수 있었죠. 예를 들어, 원래 초당 30프레임으로 녹화된 영상을 초당 15프레임으로 줄이는 등 실험을 거듭하며 최적의 밸런스를 찾으려고 노력했어요.

또한, 저화질 영상에서도 높은 인식률을 유지하는 데에도 신경을 많이 썼습니다. 대부분의 사용자가 꼭 고해상도 카메라를 사용할 수 있는 상황은 아니기 때문에, 저화질 영상에서도 객체 탐지가 가능하도록 YOLO 모델의 학습 데이터를 다양화하고, 노이즈에 강한 학습 방식을 적용했어요. 결과적으로, 모델의 인식률이 개선되면서 사용자 경험도 더 좋아졌어요.

마지막으로, 지속적인 모델 업데이트와 피드백 루프를 통해 서비스를 점점 더 개선해 나가고 있습니다. 사용자가 업로드한 영상 데이터를 바탕으로 모델을 주기적으로 학습시키고, 그 결과를 빠르게 서비스에 반영하고 있어요. 이는 프록토매틱이 사용자들에게 신뢰받는 서비스를 유지하는 데 큰 역할을 하고 있다고 생각해요.

앞으로도 이러한 과정들을 통해 영상 처리 효율을 더욱 높이고, 사용자들에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 노력할 계획입니다. 혹시 제가 공유한 과정이나 방법들에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해 주세요! 😊