용어집

Avala 문서 전체에서 사용되는 주요 용어의 정의입니다.

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A

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어노테이션 (Annotation)

이미지의 객체 주위 바운딩 박스나 분류 태그 등 데이터셋 항목에 적용되는 라벨 또는 마크업. 어노테이션은 라벨링 프로젝트의 주요 출력물입니다.

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어노테이션 유형 (Annotation Type)

데이터에 적용되는 어노테이션의 종류. Avala는 바운딩 박스, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트, 큐보이드, 세그멘테이션 마스크, 분류 라벨 등 여러 어노테이션 유형을 지원합니다.

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API 키 (API Key)

Avala API에 대한 요청을 인증하는 데 사용되는 비밀 토큰. API 키는 권한을 제한하도록 범위를 지정할 수 있습니다. Mission Control의 설정 > 보안에서 키를 관리하세요.

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오토 라벨링 (Auto-labeling)

머신 러닝 모델을 사용하여 자동으로 어노테이션을 생성하는 프로세스. 오토 라벨링은 사람 리뷰 전에 데이터를 사전 어노테이션하는 데 사용되어 어노테이션 시간을 크게 줄입니다.

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B

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바운딩 박스 (Bounding Box)

위치와 크기로 정의되는 직사각형 어노테이션으로, 이미지나 비디오 프레임에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 데 사용됩니다.

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C

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합의 (Consensus)

여러 어노테이터가 동일한 데이터 항목에 독립적으로 라벨을 붙이는 품질 관리 메커니즘. 어노테이터 간 불일치는 리뷰를 위해 플래그되어 어노테이션 정확도를 향상시킵니다.

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큐보이드 (Cuboid)

3D 공간에서 객체를 식별하는 데 사용되는 3차원 바운딩 박스 어노테이션. 포인트 클라우드 및 멀티센서 데이터에 일반적으로 사용됩니다.

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D

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데이터셋 (Dataset)

Avala의 기본 조직 단위. 데이터셋은 이미지, 비디오, 포인트 클라우드, 센서 녹화 등의 데이터 항목과 메타데이터 및 어노테이션을 포함합니다.

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데이터셋 항목 (Dataset Item)

데이터셋 내의 단일 데이터 조각으로, 개별 이미지, 비디오 프레임, 포인트 클라우드 스캔 등. 각 항목에는 어노테이션과 메타데이터가 첨부될 수 있습니다.

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E

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내보내기 (Export)

COCO, YOLO, Pascal VOC 등 구조화된 형식으로 Avala에서 어노테이션과 데이터를 다운로드하는 프로세스. 모델 학습이나 기타 워크플로우에 사용됩니다.

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K

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키포인트 (Keypoint)

객체의 특정 위치를 표시하는 포인트 기반 어노테이션. 포즈 추정에 자주 사용됩니다. 키포인트를 연결하여 스켈레톤 구조를 형성할 수 있습니다.

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L

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라벨 (Label)

어노테이션에 적용되는 명명된 카테고리. 라벨은 프로젝트의 분류 체계에서 정의되며, 어노테이터가 객체에 할당하는 클래스를 나타냅니다 (예: “car”, “pedestrian”, “stop sign”).

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M

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MCAP

멀티모달 로그 데이터를 위한 오픈소스 컨테이너 파일 형식. MCAP은 여러 직렬화 형식을 지원하고 효율적인 랜덤 접근을 제공합니다.

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MCP (Model Context Protocol)

Claude, Cursor, VS Code Copilot 같은 AI 어시스턴트가 외부 도구 및 서비스와 상호 작용할 수 있게 하는 오픈 프로토콜. Avala는 AI 에이전트가 데이터셋, 프로젝트, 어노테이션을 쿼리할 수 있게 하는 MCP 서버를 제공합니다.

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Mission Control

자율주행 차량 데이터 및 어노테이션 프로젝트를 관리, 시각화, 협업하기 위한 Avala의 웹 기반 플랫폼.

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P

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폴리곤 (Polygon)

일련의 꼭짓점으로 정의되는 닫힌 도형 어노테이션. 바운딩 박스보다 더 정밀하게 불규칙한 형태의 객체 윤곽을 그리는 데 사용됩니다.

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폴리라인 (Polyline)

일련의 연결된 점으로 정의되는 열린 도형 어노테이션. 차선, 도로 또는 기타 선형 특징에 어노테이션하는 데 일반적으로 사용됩니다.

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Q

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품질 관리 (Quality Control)

어노테이션 정확성과 일관성을 보장하기 위한 프로세스 및 도구 세트. Avala는 합의 워크플로우, 리뷰 단계, 승인 기준을 통해 품질 관리를 지원합니다.

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S

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세그멘테이션 (Segmentation)

이미지의 모든 픽셀에 클래스 라벨을 할당하는 어노테이션 유형. 밀집 픽셀 수준 마스크를 생성합니다. 장면 이해 및 시맨틱 세그멘테이션 작업에 사용됩니다.

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시퀀스 (Sequence)

연속 녹화 또는 관련 데이터 세트를 나타내는 정렬된 데이터셋 항목 그룹. 연속 비디오 프레임이나 LiDAR 스캔 시리즈 등.

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슬라이스 (Slice)

메타데이터 값, 라벨, 어노테이션 속성 등의 기준을 적용하여 생성된 데이터셋의 필터링된 부분집합. 대상 어노테이션이나 모델 평가를 위한 데이터 정리에 유용합니다.

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Splat

Mission Control에서 새로운 시점 합성 및 3D 장면 시각화에 사용되는 3D Gaussian Splat 표현.

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T

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작업 (Task)

프로젝트 내에서 어노테이터에게 배정된 작업 단위. 각 작업은 일반적으로 어노테이션 또는 리뷰가 필요한 하나 이상의 데이터셋 항목에 해당합니다.

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추적 (Tracking)

비디오 및 순차 데이터에서 객체를 여러 프레임에 걸쳐 추적하는 어노테이션 방법. 추적 어노테이션은 시간에 걸쳐 각 객체에 대한 일관된 ID를 유지합니다.

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W

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작업 배치 (Work Batch)

어노테이터 또는 팀에 함께 배정된 작업 그룹. 작업 배치는 프로젝트 전체에 걸쳐 어노테이션 작업의 배포와 스케줄링을 관리하는 데 도움됩니다.