데이터가 충분하지 않다면? Omniverse Replicator로 제한된 데이터 세트 보강을 위한 합성 데이터를 생성하면 됩니다!

제조, 로봇, 자율 주행 등 요즘 디지털 트윈 개념이 광범위하게 적용되고 있습니다. 가상의 공간에서 시뮬레이션을 할 수 있다는 것! 이는 새로운 가능성을 예고하는 것입니다. 이 가능성을 더 빨리 실현할 수 있도록 돕기 위해 NVIDIA가 내놓은 것이 있죠. 바로 NVIDIA Omniverse 플랫폼입니다. 이번 포스팅에서는 NVIDIA Omniverse 플랫폼을 위한 합성 데이터 생성 도구인 Omniverse Replicator를 알아볼까 합니다.


디지털 트윈을 말할 때 AI에 대한 언급이 많습니다. 산업용 로봇을 예로 들어볼까요. 최근 산업용 로봇은 AI 기술로 지능화 되어 가고 있습니다. 사전 프로그래밍 방식이 아니라 스스로 학습과 추론을 하며 지능적으로 판단하고 동작하는 수준에 이르렀습니다. 그렇다면 이런 지능적인 산업용 로봇을 설계하고 개발해 실제 공정에 배치하기 전에 디지털 트윈 환경에서 시뮬레이션하려면? 데이터 파이프라인을 어떻게 구축해야 할까요? 실제 현장에 배치하기 전이니 데이터 세트가 충분하지 않을 텐데 말이죠. 이런 경우 Omniverse Replicator가 답이 될 수 있습니다.


Omniverse Replicator는 개발자와 엔지니어가 기존 도구와 통합하여 AI 모델 훈련 속도를 높일 수 있도록 돕는 합성 데이터 생성 도구입니다. 예를 들어 딥러닝 모델 훈련에 필요한 데이터가 충분하지 않을 경우 Omniverse Replicator를 활용하면 데이터 세트를 보강할 수 있는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. Omniverse Replicator는 USD(Universal Scene Description)를 기반으로 물리적으로 정확한 3D 데이터 세트를 만들어 냅니다.


따라서 Omniverse Replicator를 활용하면 데이터 수집과 어노테이션(Annotaion) 작업을 하고 DNN에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 일을 힘들여서 하지 않아도 됩니다. 또한, NVIDIA TAO 툴킷을 활용하면 전문 지식이 없어도 모델을 훈련할 수 있습니다.




Omniverse Replicator를 이용하면 다양한 디지털 트윈 시나리오를 소화할 수 있습니다. NVIDIA의 Isaac Sim과 DRIVE Sim 팀은 Omniverse Replicator SDK를 활용하여 도메인별 합성 생성 도구, 로봇 공학용 Isaac Replicator, 자율 차량 교육용 DRIVE Replicator를 구현하였습니다. 이를 활용하면 산업별 요구에 맞게 AI 애플리케이션을 위한 합성 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 다음 영상은 Isaac Sim용 Omniverse Replicator를 활용해 합성 데이터를 생성하는 것을 보여줍니다.



Omniverse Replicator SDK는 현대 다운로드할 수 있습니다. 상세 내용은 매뉴얼를 참조 바랍니다.

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