272 객체인식_로봇
YOLO 계열 모델과 카메라 입력을 사용해 물체를 검출하고 로봇이 분류·접근·분류함 이동 같은 행동을 수행하도록 만드는 과정이다.
0. 교육을 하는 이유와 궁극적인 목표
학습자가 객체검출 모델의 학습·추론·배포 흐름을 이해하고 인식 신뢰도와 위치 정보를 로봇 미션 수행 조건으로 연결하게 하는 것이다.
참고한 유료형 교육 흐름
- 민간 AI·로보틱스 부트캠프처럼 데이터 수집, 코드 구현, 시뮬레이션 검증, 실제 장치 연동을 포트폴리오로 누적하는 흐름
- 미국·영국 전문 로보틱스 아카데미처럼 Python, ROS 2, OpenCV, Gazebo, Unity, Isaac Sim 기반 데모 중심으로 운영하는 흐름
- 유럽 산업 로봇 교육처럼 카메라·센서 캘리브레이션, 안전구역, 오류 로그, 성능지표, 재현 테스트를 필수 절차로 포함하는 흐름
- 유료 AI 로봇 과정처럼 객체인식, 음성·대화 인터페이스, 강화학습, 디지털트윈을 로봇 행동 시스템으로 통합하는 흐름
입문 · 1일
객체인식 로봇 핵심 구조와 개발 환경 구축
객체인식 로봇 실전 프로젝트 1단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 객체 데이터셋 설계 | 물체 클래스를 사용 시나리오에 맞게 정의하고 촬영 각도·조명·배경 조건을 나눈다. Label Studio 또는 Roboflow에서 bounding box를 라벨링하고 잘못된 라벨을 교차 검수한다. |
| 목표 2 | YOLO 모델 학습과 평가 | YOLOv8 학습을 실행하고 precision, recall, mAP, confusion matrix를 해석한다. 오검출 사례를 모아 추가 촬영·증강·클래스 병합 중 어떤 개선이 필요한지 결정한다. |
| 목표 3 | 인식 결과를 로봇 행동으로 변환 | 검출 박스 중심점과 신뢰도를 사용해 접근, 정지, 좌회전, 우회전 조건을 만든다. 객체별 행동 테이블을 작성해 컵 집기, 상자 회피처럼 미션 규칙을 적용한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, Ultralytics YOLOv8, Roboflow, Label Studio, OpenCV, ROS 2, ONNX Runtime |
|---|---|
| 강사 스펙 | YOLO 데이터셋 제작, 라벨링 검수, ROS 2 연동, 객체검출 모델 최적화, 로봇 미션 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등 심화, 대학·청년 부트캠프, 로봇 AI 프로젝트팀 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 카메라, 분류 대상 물체 세트, 라벨링용 이미지 300장 이상, GPU 노트북 또는 클라우드, 이동 로봇 베이스 |
| 산출물 | 객체인식 로봇 핵심 구조와 개발 환경 구축 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 개념 이해 30%, 환경 구축 30%, 안전 25%, 기록 15% |
초급 · 2일
객체인식 로봇 기본 기능 구현
객체인식 로봇 실전 프로젝트 2단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 객체 데이터셋 설계 | 물체 클래스를 사용 시나리오에 맞게 정의하고 촬영 각도·조명·배경 조건을 나눈다. Label Studio 또는 Roboflow에서 bounding box를 라벨링하고 잘못된 라벨을 교차 검수한다. |
| 목표 2 | YOLO 모델 학습과 평가 | YOLOv8 학습을 실행하고 precision, recall, mAP, confusion matrix를 해석한다. 오검출 사례를 모아 추가 촬영·증강·클래스 병합 중 어떤 개선이 필요한지 결정한다. |
| 목표 3 | 인식 결과를 로봇 행동으로 변환 | 검출 박스 중심점과 신뢰도를 사용해 접근, 정지, 좌회전, 우회전 조건을 만든다. 객체별 행동 테이블을 작성해 컵 집기, 상자 회피처럼 미션 규칙을 적용한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, Ultralytics YOLOv8, Roboflow, Label Studio, OpenCV, ROS 2, ONNX Runtime |
|---|---|
| 강사 스펙 | YOLO 데이터셋 제작, 라벨링 검수, ROS 2 연동, 객체검출 모델 최적화, 로봇 미션 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등 심화, 대학·청년 부트캠프, 로봇 AI 프로젝트팀 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 카메라, 분류 대상 물체 세트, 라벨링용 이미지 300장 이상, GPU 노트북 또는 클라우드, 이동 로봇 베이스 |
| 산출물 | 객체인식 로봇 기본 기능 구현 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 구현 35%, 실험 25%, 디버깅 25%, 협업 15% |
중급 · 3일
객체인식 로봇 데이터 기반 성능 개선
객체인식 로봇 실전 프로젝트 3단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 객체 데이터셋 설계 | 물체 클래스를 사용 시나리오에 맞게 정의하고 촬영 각도·조명·배경 조건을 나눈다. Label Studio 또는 Roboflow에서 bounding box를 라벨링하고 잘못된 라벨을 교차 검수한다. |
| 목표 2 | YOLO 모델 학습과 평가 | YOLOv8 학습을 실행하고 precision, recall, mAP, confusion matrix를 해석한다. 오검출 사례를 모아 추가 촬영·증강·클래스 병합 중 어떤 개선이 필요한지 결정한다. |
| 목표 3 | 인식 결과를 로봇 행동으로 변환 | 검출 박스 중심점과 신뢰도를 사용해 접근, 정지, 좌회전, 우회전 조건을 만든다. 객체별 행동 테이블을 작성해 컵 집기, 상자 회피처럼 미션 규칙을 적용한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, Ultralytics YOLOv8, Roboflow, Label Studio, OpenCV, ROS 2, ONNX Runtime |
|---|---|
| 강사 스펙 | YOLO 데이터셋 제작, 라벨링 검수, ROS 2 연동, 객체검출 모델 최적화, 로봇 미션 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등 심화, 대학·청년 부트캠프, 로봇 AI 프로젝트팀 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 카메라, 분류 대상 물체 세트, 라벨링용 이미지 300장 이상, GPU 노트북 또는 클라우드, 이동 로봇 베이스 |
| 산출물 | 객체인식 로봇 데이터 기반 성능 개선 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 데이터 분석 35%, 튜닝 30%, 검증 20%, 문서화 15% |
심화 · 4일
객체인식 로봇 최종 통합 프로젝트
객체인식 로봇 실전 프로젝트 4단계
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 객체 데이터셋 설계 | 물체 클래스를 사용 시나리오에 맞게 정의하고 촬영 각도·조명·배경 조건을 나눈다. Label Studio 또는 Roboflow에서 bounding box를 라벨링하고 잘못된 라벨을 교차 검수한다. |
| 목표 2 | YOLO 모델 학습과 평가 | YOLOv8 학습을 실행하고 precision, recall, mAP, confusion matrix를 해석한다. 오검출 사례를 모아 추가 촬영·증강·클래스 병합 중 어떤 개선이 필요한지 결정한다. |
| 목표 3 | 인식 결과를 로봇 행동으로 변환 | 검출 박스 중심점과 신뢰도를 사용해 접근, 정지, 좌회전, 우회전 조건을 만든다. 객체별 행동 테이블을 작성해 컵 집기, 상자 회피처럼 미션 규칙을 적용한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, Ultralytics YOLOv8, Roboflow, Label Studio, OpenCV, ROS 2, ONNX Runtime |
|---|---|
| 강사 스펙 | YOLO 데이터셋 제작, 라벨링 검수, ROS 2 연동, 객체검출 모델 최적화, 로봇 미션 설계 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | 고등 심화, 대학·청년 부트캠프, 로봇 AI 프로젝트팀 |
| 소요시간 | 총 28시간 |
| 준비물 | 카메라, 분류 대상 물체 세트, 라벨링용 이미지 300장 이상, GPU 노트북 또는 클라우드, 이동 로봇 베이스 |
| 산출물 | 객체인식 로봇 최종 통합 프로젝트 산출물, 테스트 로그, 발표자료 |
| 평가방법 | 미션 성공 35%, 완성도 30%, 기술 설명 20%, 발표 15% |