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# 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업 개요
이 주제에서는 Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업의 고유한 기능을 간략하게 설명합니다. 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 사용하면 작업자가 3D 센서에서 생성된 3D 포인트 클라우드의 객체(예: LiDAR 및 심도 카메라)나 에이전트에서 캡처된 이미지를 스티칭하여 3D 재구성에서 생성된 3D 포인트 클라우드의 객체(예: 드론)에 레이블을 지정하도록 할 수 있습니다.
## 작업 사전 처리 시간
3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 [입력 매니페스트 파일](sms-point-cloud-input-data.md)을 제공해야 합니다. 입력 매니페스트 파일은 다음과 같습니다.
+ 각 라인에 단일 포인트 클라우드 프레임을 가진 *프레임 입력 매니페스트 파일*.
+ 각 라인에 단일 시퀀스를 가진 *시퀀스 입력 매니페스트 파일* . 시퀀스는 일련의 임시 포인트 클라우드 프레임으로 정의됩니다.
두 유형의 매니페스트 파일에서 *작업 사전 처리 시간*(즉, Ground Truth가 작업자에 대한 작업 전송을 시작하기 전까지의 시간)은 입력 매니페스트 파일로 제공되는 포인트 클라우드 프레임의 총 개수와 크기에 따라 달라집니다. 프레임 입력 매니페스트 파일의 경우, 매니페스트 파일의 라인 수입니다. 시퀀스 매니페스트 파일의 경우, 각 시퀀스의 프레임 수에 매니페스트 파일의 총 시퀀스 또는 라인 수를 곱한 값입니다.
또한 포인트 클라우드당 포인트 수와 융합된 센서 데이터 객체(예: 이미지)의 수는 작업 전처리 시간에 반영됩니다. Ground Truth는 평균적으로 약 5분 내에 포인트 클라우드 프레임 200개를 사전 처리할 수 있습니다. 포인트 클라우드 프레임 수가 많은 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성하는 경우에는 작업 사전 처리 시간이 길어질 수 있습니다. 예를 들어 포인트 클라우드 시퀀스가 4개인 시퀀스 입력 매니페스트 파일을 생성하고 각 시퀀스에 포인트 클라우드 200개가 포함된 경우, Ground Truth가 포인트 클라우드 800개를 사전 처리하므로, 작업 사전 처리 시간이 20분 정도 걸릴 수 있습니다. 이 시간 동안 레이블 지정 작업 상태는 `InProgress`입니다.
3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업이 사전 처리되는 동안 작업 상태를 알리는 CloudWatch 메시지가 표시됩니다. 이러한 메시지를 식별하려면 레이블 지정 작업 로그에서 `3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS`를 검색합니다.
**프레임 입력 매니페스트 파일**의 경우, CloudWatch 로그에 다음과 유사한 메시지가 표시됩니다.
```
{
"labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
"event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
"event-log-message": "datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS"
}
```
이벤트 로그 메시지 `datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS`는 입력 매니페스트에서 처리된 프레임 수를 식별합니다. 프레임이 처리될 때마다 새 메시지가 나타납니다. 예를 들어, 단일 프레임이 처리되면 `datasetObjectId from: 1 to 10, status: IN_PROGRESS`를 알리는 또 다른 메시지가 표시됩니다.
**시퀀스 입력 매니페스트 파일**의 경우, CloudWatch 로그에 다음과 유사한 메시지가 표시됩니다.
```
{
"labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
"event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
"event-log-message": "datasetObjectId: 0, status: IN_PROGRESS"
}
```
이벤트 로그 메시지 `datasetObjectId from: 0, status: IN_PROGRESS`는 입력 매니페스트에서 처리된 시퀀스 수를 식별합니다. 시퀀스가 처리될 때마다 새 메시지가 표시됩니다. 예를 들어 단일 시퀀스가 처리되면 다음 시퀀스의 처리를 시작한다는 메시지가 `datasetObjectId from: 1, status: IN_PROGRESS`에 나타납니다.
## 작업 완료 시간
3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 작업자가 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 레이블 지정 작업을 생성할 때 작업자가 각 태스크에 대해 작업을 수행할 수 있는 총 시간을 설정할 수 있습니다. 작업자가 태스크에 할애하도록 설정할 수 있는 최대 시간은 7일입니다. 기본 값은 3일입니다.
작업자가 12시간 이내에 완료할 수 있는 태스크를 생성하는 것이 좋습니다. 작업자는 태스크에서 작업을 수행하는 동안 작업자 UI를 열어 두어야 합니다. 작업자는 이동 중에 작업을 저장할 수 있으며, 15분마다 Ground Truth에 작업이 저장됩니다.
SageMaker AI `CreateLabelingJob` API 연산을 사용할 경우, `HumanTaskConfig`의 `TaskTimeLimitInSeconds` 파라미터에서 작업자가 태스크를 이용할 수 있는 총 시간을 설정하세요.
콘솔에서 레이블 지정 작업을 생성하는 경우에는 인력 유형과 작업 팀을 선택할 때 이 시간 제한을 지정할 수 있습니다.
## 인력
3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 포인트 클라우드 주석 태스크를 완료할 작업 팀을 지정해야 합니다. 자체 작업자의 개인 인력 또는 AWS Marketplace에서 선택한 공급업체 인력 중에서 작업 팀을 선택할 수 있습니다. 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에 Amazon Mechanical Turk 작업 인력을 활용할 수 없습니다.
공급업체 인력에 대한 자세한 내용은 [공급업체 작업 인력 구독](sms-workforce-management-vendor.md) 섹션을 참조하세요.
개인 인력을 생성 및 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 [프라이빗 작업 인력](sms-workforce-private.md) 섹션을 참조하세요.
## 작업자 사용자 인터페이스(UI)
Ground Truth는 작업자가 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 완료할 수 있도록 작업자 사용자 인터페이스(UI), 도구 및 보조 레이블 지정 기능을 제공합니다.
콘솔에서 레이블 지정 작업을 생성할 때 작업자 UI를 미리 볼 수 있습니다.
API 연산 `CreateLabelingJob`을(를) 사용하여 레이블 지정 작업을 생성할 때는 Ground Truth에서 제공하는 ARN을 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html#sagemaker-Type-UiConfig-UiTemplateS3Uri](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html#sagemaker-Type-UiConfig-UiTemplateS3Uri) 파라미터에 제공하여 해당 작업 유형의 작업자 UI를 지정해야 합니다. SageMaker AI [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html) API 연산과 함께 `HumanTaskUiArn`을 사용하여 작업자 UI를 미리 볼 수 있습니다.
작업자 지침, 레이블 및 작업자 UI에 표시되는 레이블 범주 속성(선택 사항)을 제공합니다.
### 레이블 범주 속성
3D 포인트 클라우드 객체 추적 또는 객체 감지 레이블 지정 작업을 생성할 경우 하나 이상의 *레이블 범주 속성*을 추가할 수 있습니다. 모든 3D 포인트 클라우드 작업 유형에 *프레임 속성*을 추가할 수 있습니다.
+ **레이블 범주 속성** - 하나 이상의 레이블에 연결된 옵션 목록(문자열), 자유 형식 텍스트 상자 또는 숫자 필드입니다. 작업자가 레이블 관련 메타데이터를 제공하는 데 사용됩니다.
+ **프레임 속성** - 작업자가 주석을 달기 위해 전송할 각 포인트 클라우드 프레임에 표시되는 옵션 목록(문자열), 자유 형식 텍스트 상자 또는 숫자 필드입니다. 작업자가 프레임 관련 메타데이터를 제공하는 데 사용됩니다.
또한 작업자가 3D 포인트 클라우드 레이블 검증 작업에서 레이블을 확인하도록 레이블 속성 및 프레임 속성을 사용할 수도 있습니다.
다음 섹션을 통해 이들 속성에 대해 자세히 알아보세요. 레이블 범주 속성 및 프레임 속성을 레이블 지정 작업에 추가하는 방법을 알아보려면, 선택한 [작업 유형 페이지](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-point-cloud-task-types)의 **레이블 지정 작업 생성** 섹션을 사용하세요.
#### 레이블 범주 속성
레이블에 레이블 범주 속성을 추가하면 작업자가 자신이 작성한 주석에 대해 자세한 정보를 제공할 수 있게 됩니다. 하나의 레이블 범주 속성은 각각의 레이블 또는 모든 레이블에 추가됩니다. 레이블 범주 속성이 모든 레이블에 적용되는 경우 이 속성을 *전역 레이블 범주 속성*이라고 합니다.
예를 들어 레이블 범주인 *차량*을 추가하려는 경우, 레이블이 지정된 차량에 대한 추가 데이터(차량이 가려졌는지 여부 또는 차량 크기)를 캡처해야 할 수도 있습니다. 레이블 범주 속성을 사용하여 이 메타데이터를 캡처할 수 있습니다. 이 예제에서 차량 레이블 범주에 *가려짐* 속성을 추가한 경우 *가려짐* 속성에 *부분*, *전체*, *없음*을 할당하고, 작업자가 이들 옵션 중 하나를 선택하게 할 수 있습니다.
레이블 검증 작업을 생성할 경우, 작업자가 검증해야 하는 각 레이블에 레이블 범주 속성을 추가해야 합니다.
#### 프레임 속성
프레임 속성을 추가하면 작업자가 각각의 포인트 클라우드 프레임에 대한 추가 정보를 제공할 수 있게 됩니다. 프레임 속성은 최대 10개까지 지정할 수 있으며, 이들 속성은 모든 프레임에 표시됩니다.
그 예로 프레임 속성 하나를 추가하면 작업자가 숫자 하나를 입력할 수 있게 됩니다. 작업자가 특정 프레임에 표시되는 객체의 수를 식별하도록 이 속성을 사용할 수 있습니다.
다른 예제에서는 작업자가 질문에 대해 자유 형식으로 답변할 수 있도록 자유 형식 텍스트 상자를 제공해야 합니다.
레이블 검증 작업을 생성할 경우, 하나 이상의 프레임 속성을 추가하여 작업자에게 한 포인트 클라우드 프레임의 모든 레이블에 대한 피드백을 제공하도록 요청할 수 있습니다.
### 작업자 지침
작업자가 포인트 클라우드 레이블 지정 태스크를 완료하는 데 도움이 되도록 작업자 지침을 제공할 수 있습니다. 이러한 지침을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 모범 사례 및 객체에 주석을 달 때 피해야 할 사항.
+ 제공된 레이블 범주 속성(객체 감지 및 객체 추적 태스크용)과 사용 방법에 대한 설명.
+ 바로 가기 키를 사용하여 레이블을 지정하는 동안 시간을 절약하는 방법에 대한 조언.
레이블링 작업을 생성하는 동안 SageMaker AI 콘솔을 사용하여 작업자 지침을 추가할 수 있습니다. API 연산 작업 `CreateLabelingJob`을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 경우, 레이블 범주 구성 파일에서 작업자 지침을 지정합니다.
Ground Truth는 지침 외에도 작업자가 작업자 포털을 탐색하고 사용하는 데 도움이 되는 링크를 제공합니다. [작업자 지침](sms-point-cloud-worker-instructions.md)에서 태스크 유형을 선택하여 이러한 지침을 확인합니다 .
### 작업 거부
작업자는 작업을 거부할 수 있습니다.
작업자는 지침이 명확하지 않거나, 입력 데이터가 제대로 표시되지 않거나, 작업과 관련하여 기타 일체의 문제가 발생할 경우 작업을 거부합니다. 데이터세트 객체당 작업자 수([https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-NumberOfHumanWorkersPerDataObject](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-NumberOfHumanWorkersPerDataObject))가 작업을 거부할 경우, 데이터 객체는 만료된 것으로 표시되며 추가 작업자에게 전송되지 않습니다.
# 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업 권한 요구 사항
3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 [Ground Truth 사용을 위한 IAM 권한 할당](sms-security-permission.md)에 있는 권한 요구 사항 외에 입력 매니페스트 파일이 포함된 S3 버킷에 CORS 정책을 추가해야 합니다.
## S3 버킷에 CORS 권한 정책 추가
3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 입력 데이터 및 매니페스트 파일이 위치하고 출력 데이터가 저장되는 S3에서 버킷을 지정합니다. 이러한 버킷은 동일할 수 있습니다. 입력 버킷 및 출력 버킷에 다음과 같은 CORS(Cross-origin resource sharing) 정책을 연결해야 합니다. Amazon S3 콘솔을 사용하여 버킷에 정책을 추가하려면 JSON 형식을 사용해야 합니다.
**JSON**
```
[
{
"AllowedHeaders": [
"*"
],
"AllowedMethods": [
"GET",
"HEAD",
"PUT"
],
"AllowedOrigins": [
"*"
],
"ExposeHeaders": [
"Access-Control-Allow-Origin"
],
"MaxAgeSeconds": 3000
}
]
```
**XML**
```
*
GET
HEAD
PUT
3000
Access-Control-Allow-Origin
*
```
S3 버킷에 CORS 정책을 추가하는 방법을 알아보려면 Amazon Simple Storage Service 사용 설명서의 [CORS와의 교차 도메인 리소스 공유를 추가하려면 어떻게 해야 하나요?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/add-cors-configuration.html)를 참조하세요.