인테리어 공사 AI를 활용한 자동견적시스템 구축 (연재-모델정의 및 학습 3/6)

 

 

 

 

사용할 AI 모델을 정의한다. 이는 이미지 및 객체 탐지 모델, 이미지 세분화 모델, 견적 산정 모델 등을 포함한다. PyTorch, TensorFlow 등의 딥러닝 프레임워크를 사용하여 이 모델들을 구현할 수 있다

 

이미지 분류 및 객체 탐지 모델: CNN, YOLO, Fast R-CNN, Faster R-CNN, EfficientDet 등이 여기에 해당한다. 이러한 모델은 이미지에서 특정 객체나 문제를 탐지하고 분류하는 데 매우 효과적이다. CNN은 이미지 분류에 널리 사용되며, YOLO나 Faster R-CNN과 같은 모델은 실시간 객체 탐지에 적합하다.

본 모델에서는 벽지 오염, 천장 누수, 바닥 타일 문제 등을 인식하기 위해서 YOLO나 Faster R-CNN을 사용하기로 한다.

 

 

 

이미지 세분화 모델 (Image Segmentation models): 문제 영역의 정확한 위치와 범위를 파악하기 위해 이미지 세분화 모델을 사용할 수 있다. U-Net, Mask R-CNN 등이 이에 해당한다.

이 모델을 사용하면 벽지 오염의 정확한 위치와 크기를 파악하는 데 사용할 수 있다. 본 모델에서는 U-Net을 사용하기로 한다.

 

견적 산정 모델: 문제의 종류와 범위를 파악한 후, 이 정보를 바탕으로 견적을 산정하려면 머신러닝 기반의 예측 모델을 사용할 수 있다. 이에는 선형 회귀, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 신경망 등이 있다.

 

위에서 정의된 모델을 학습 데이터를 사용하여 학습시킨다. 이 과정에서는 모델의 성능을 최적화하기 위해 손실 함수(loss function)를 최소화하는 방향으로 모델의 파라미터를 업데이트 한다. 학습은 일반적으로 여러 에포크(epoch)에 걸쳐 진행된다.

 

이들 모델들은 각각 다른 역할을 수행하기 때문에, 전체적인 시스템을 구축하는데 있어서 각각 필요할 수 있다. 하지만, 프로젝트의 요구 사항과 가능성에 따라 적합한 모델을 선택하고 구조를 결정해야 한다. 특히 학습 데이터의 양과 품질, 처리 속도, 필요한 정확도 등을 고려해야 한다.