AgenticLabeling 개발 진행상황

메타데이터

프로젝트명: AgenticLabeling
시작일: 2024-12-29
목표 완료일: 2025-02-28 (Phase 2)
관련 문서:
- 프로젝트 명세서
- Object Registry 설계

프로젝트 개요

AI 기반 자동 라벨링 시스템으로 Florence-2, SAM2, DINOv2를 활용하여 객체 감지, 분할, 분류를 수행하고 Object Registry를 통해 체계적으로 관리하는 마이크로서비스 플랫폼

전체 진행률

[████████████████████] 100% (64/64 완료)

단계	상태	담당자	완료일
기획	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
설계	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
Phase 1 개발	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
Phase 2 개발	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
Phase 3 개발	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
Phase 4 개발	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
Phase 5 테스트	✅ 완료	Dev Team	2024-12-29
Phase 6 배포	⏳ 대기	Dev Team	-

Phase 1: 코어 기능 ✅

목표: 마이크로서비스 아키텍처 구축 및 기본 자동 라벨링 파이프라인 완성

체크리스트

진행률

[████████████████████] 100% (15/15 완료)

Phase 2: 데이터 관리 ✅

목표: YOLO/COCO 내보내기, 품질 검수, 임베딩 검색 기능 완성

체크리스트

산출물

/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/data-manager/app/exporters/yolo.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/data-manager/app/exporters/coco.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/label-studio-lite/app/main.py

진행률

[████████████████████] 100% (10/10 완료)

Phase 3: 비디오 & 추적 ✅

목표: 비디오 프레임 처리, Re-ID 기반 객체 추적

체크리스트

비디오 프레임 추출 로직 | Dev Team | 2024-12-29
VideoProcessor 클래스 구현 | Dev Team | 2024-12-29
Frame 테이블 데이터 등록 | Dev Team | 2024-12-29
IoU 기반 객체 연결 알고리즘 (ObjectTracker) | Dev Team | 2024-12-29
Track 생성 및 관리 API | Dev Team | 2024-12-29
비디오 처리 작업 관리 (Job 시스템) | Dev Team | 2024-12-29
Re-ID 기반 시각적 유사도 매칭 (ReIDTracker) | Dev Team | 2024-12-29
트랙 시각화 UI (Trajectory, Timeline View) | Dev Team | 2024-12-29
트랙 수정 및 병합 기능 | Dev Team | 2024-12-29

산출물

/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/preprocessing-agent/app/main.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/preprocessing-agent/app/video_processor.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/label-studio-lite/app/main.py (Tracks Tab 추가)

주요 API 엔드포인트

엔드포인트	메서드	설명
`/video/info`	POST	비디오 정보 조회
`/video/process`	POST	비디오 처리 시작 (백그라운드)
`/video/jobs/{job_id}`	GET	작업 상태 조회
`/frames/process`	POST	프레임 배치 처리
`/tracks/create`	POST	IoU 기반 트랙 생성

진행률

[████████████████████] 100% (9/9 완료)

Phase 4: 학습 & 평가 ✅

목표: YOLO 모델 학습 및 평가 자동화

체크리스트

산출물

/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/training-agent/app/main.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/training-agent/app/trainer.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/training-agent/app/schemas.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/training-agent/app/active_learning.py
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/services/evaluation-agent/app/evaluator.py

주요 API 엔드포인트

엔드포인트	메서드	설명
`/train/start`	POST	YOLO 학습 시작
`/train/from-registry`	POST	Registry 데이터셋으로 학습
`/train/status/{job_id}`	GET	학습 상태 조회
`/train/jobs`	GET	학습 작업 목록
`/train/stop/{job_id}`	POST	학습 중지
`/models`	GET	학습된 모델 목록
`/models/{model_id}`	GET	모델 상세 정보
`/models/evaluate`	POST	모델 평가
`/models/compare`	POST	모델 비교
`/predict`	POST	추론 실행
`/predict/batch`	POST	배치 추론
`/experiments`	GET	MLflow 실험 목록
`/evaluate/detection`	POST	객체 탐지 평가
`/evaluate/classification`	POST	분류 평가
`/evaluate/segmentation`	POST	분할 평가

진행률

[████████████████████] 100% (11/11 완료)

Phase 5: 테스트 ✅

목표: 단위/통합/E2E 테스트 작성 및 커버리지 확보

체크리스트

Object Registry 단위 테스트 (27개) | Dev Team | 2024-12-29
Training Agent 스키마 테스트 (17개) | Dev Team | 2024-12-29
Evaluation Agent 단위 테스트 (39개) | Dev Team | 2024-12-29
Re-ID Tracker 단위 테스트 (23개) | Dev Team | 2024-12-29
Gateway 통합 테스트 (54개) | Dev Team | 2024-12-29
Active Learning 단위 테스트 (18개) | Dev Team | 2024-12-29
auto_label E2E 테스트 (17개) | Dev Team | 2024-12-29
테스트 커버리지 80% 달성 | Dev Team | 2024-12-29

산출물

/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/unit/test_registry.py (27 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/unit/test_training.py (17 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/unit/test_evaluator.py (39 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/unit/test_reid_tracker.py (23 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/unit/test_active_learning.py (18 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/integration/test_gateway.py (54 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/e2e/test_pipeline.py (17 tests)
/home/coffin/dev/AgenticLabeling/tests/conftest.py (fixtures)

테스트 현황

총 테스트 수: 195개
통과: 195개
실패: 0개
커버리지: 80%

커버리지 상세

서비스	커버리지
gateway/main.py	94%
evaluation-agent/evaluator.py	96%
training-agent/active_learning.py	88%
training-agent/schemas.py	100%
object-registry/registry.py	69%
preprocessing-agent/video_processor.py	66%

진행률

[████████████████████] 100% (8/8 완료)

Phase 6: 프로덕션 배포 ⏳

체크리스트

Kubernetes 매니페스트 작성 | Dev Team | -
PostgreSQL 마이그레이션 스크립트 | Dev Team | -
Qdrant 클러스터 설정 | Dev Team | -
gRPC 서비스 간 통신 구현 | Dev Team | -
Redis 기반 작업 큐 통합 | Dev Team | -
Prometheus 메트릭 노출 | Dev Team | -
Grafana 대시보드 구성 | Dev Team | -
알림 채널 설정 (Slack/Email) | Dev Team | -

진행률

[░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 0% (0/8 완료)

현재 서비스 상태 (2024-12-29)

서비스	포트	GPU	상태	비고
gateway	8000	❌	✅	모든 엔드포인트 라우팅
detection-agent	8001	✅	✅	Florence-2 grounding
segmentation-agent	8002	✅	✅	SAM2 instance segmentation
classification-agent	8003	✅	✅	DINOv2 임베딩
labeling-agent	8004	❌	✅	레거시 라벨 관리
training-agent	8005	✅	✅	YOLO 학습 + MLflow
data-manager	8006	❌	✅	YOLO/COCO 내보내기
evaluation-agent	8007	✅	✅	mAP, Confusion Matrix
preprocessing-agent	8008	❌	✅	비디오/Re-ID 트래킹
object-registry	8010	❌	✅	SQLite + ChromaDB + 캐싱
label-studio-lite	8501	❌	✅	Streamlit 검증 UI + 트랙 시각화
mlflow	5000	❌	✅	실험 추적
redis	6379	❌	✅	캐시/큐

다음 단계 (우선순위)

High Priority

테스트 커버리지 80% 달성 (Phase 5 잔여)
- 현재 ~60% → 목표 80%
- 추가 단위 테스트 작성 필요

Medium Priority

K8s 배포 준비 (Phase 6)
- Docker 이미지 최적화
- Kubernetes 매니페스트 작성
트랙 수동 수정 UI (UI 개선)
- label-studio-lite에 트랙 편집 기능 추가

Low Priority

프로덕션 배포 (Phase 6)
- PostgreSQL 마이그레이션
- Prometheus/Grafana 모니터링
- Qdrant 클러스터 설정

완료된 마일스톤

2024-12-29: Phase 1~5 완료 ✅

Phase 1: 마이크로서비스 아키텍처 + 자동 라벨링 파이프라인 Phase 2: YOLO/COCO 내보내기 + 품질 검수 + 검증 UI + 임베딩 검색 최적화 Phase 3: 비디오 프레임 처리 + IoU 기반 트래킹 + Re-ID 트래킹 + 트랙 시각화 Phase 4: YOLO Training Agent + MLflow + 추론 API + Evaluation Agent (mAP, Confusion Matrix) Phase 5: 120개 테스트 작성 (단위 + 통합)

주요 성과:

전체 진행률 95% 달성
12개 서비스 구현 (12개 운영 중)
120개 테스트 통과
End-to-End 파이프라인 완성: 이미지/비디오 → 감지 → 분할 → 분류 → 트래킹 → Registry → 내보내기 → 학습 → 평가

변경 이력

날짜	변경 내용	작성자
2024-12-29	최초 작성 - Phase 1 완료 시점	Dev Team
2024-12-29	Object Registry 연동 완료 업데이트	Dev Team
2024-12-29	SQLite 동시성 이슈 해결 기록	Dev Team
2024-12-29	Phase 2 완료 - YOLO/COCO 내보내기, 품질검수, 임베딩 검색	Dev Team
2024-12-29	Phase 3 완료 - 비디오 프레임 처리, 프리프로세싱 에이전트	Dev Team
2024-12-29	Phase 4 완료 - YOLO Training Agent, MLflow 통합	Dev Team
2024-12-29	Phase 5 진행 - 단위 테스트 33개 작성	Dev Team
2024-12-29	Evaluation Agent 구현 - mAP, mAP50-95, Confusion Matrix	Dev Team
2024-12-29	Re-ID Tracker 구현 - 임베딩 기반 객체 추적	Dev Team
2024-12-29	임베딩 검색 최적화 - LRU 캐시, 배치 검색	Dev Team
2024-12-29	트랙 시각화 UI 구현 - Trajectory, Timeline View	Dev Team
2024-12-29	Gateway 통합 테스트 25개 작성	Dev Team
2024-12-29	전체 테스트 120개 통과 확인	Dev Team
2024-12-29	Phase 3 완료 - 트랙 수정/병합/분할 기능	Dev Team
2024-12-29	Phase 4 완료 - Active Learning 모듈 (5가지 샘플링 전략)	Dev Team
2024-12-29	테스트 149개로 확장 (Active Learning 18개 추가)	Dev Team
2024-12-29	E2E 테스트 17개 추가 - 파이프라인 플로우 검증	Dev Team
2024-12-29	전체 테스트 166개 통과 (단위 + 통합 + E2E)	Dev Team

통계 (2024-12-29 기준)

프로젝트 시작:     2024-12-29
Phase 1 완료:      2024-12-29
Phase 2 완료:      2024-12-29
Phase 3 완료:      2024-12-29
Phase 4 완료:      2024-12-29
Phase 5 진행중:    2024-12-29
전체 진행률:       99% (63/64)
완료된 Phase:      4.7/6

서비스 수:         12개 (12개 운영 중)
전체 테스트:       166개 통과
테스트 커버리지:   ~60% (추정)
등록된 객체:       10개
검증된 객체:       1개
등록된 카테고리:   7개
코드 라인 수:      ~18,000 LOC (추정)

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AgenticLabeling 개발 진행상황

메타데이터

프로젝트 개요

전체 진행률

Phase 1: 코어 기능 ✅

체크리스트

진행률

Phase 2: 데이터 관리 ✅

체크리스트

산출물

진행률

Phase 3: 비디오 & 추적 ✅

체크리스트

산출물

주요 API 엔드포인트

진행률

Phase 4: 학습 & 평가 ✅

체크리스트

산출물

주요 API 엔드포인트

진행률

Phase 5: 테스트 ✅

체크리스트

산출물

테스트 현황

커버리지 상세

진행률

Phase 6: 프로덕션 배포 ⏳

체크리스트

진행률

현재 서비스 상태 (2024-12-29)

다음 단계 (우선순위)

High Priority

Medium Priority

Low Priority

완료된 마일스톤

2024-12-29: Phase 1~5 완료 ✅

변경 이력

통계 (2024-12-29 기준)