본 가이드는 X Factory Refiner의 사용 방법을 안내하는 참조 및 교육 자료로, 누구나 열람할 수 있도록 제공됩니다. 본 문서 내의 모든 정보 및 내용은 Vueron Technology의 자산이며, Vueron Technology의 서면 허가 없이 무단으로 복제하거나 가공할 수 없습니다. 또한, 본 내용의 일부를 무단으로 발췌하여 사용할 수 없습니다. (주)뷰런테크놀로지는 본 문서의 내용에 대해 명시적 또는 묵시적 보증을 하지 않으며, 제공된 정보는 예고 없이 변경될 수 있습니다. 변경 사항이 있을 경우 개정판이 발행될 수 있습니다. 본 가이드에 설명된 소프트웨어는 라이선스 계약 또는 비밀유지 계약에 따라 제공되며, 해당 계약에서 명시적으로 허용한 경우를 제외하고는 리버스 엔지니어링 등의 행위가 금지됩니다.

X Factory Refiner은 고객의 온프레미스 환경에 설치하여 사용하는 제품입니다. 관리자가 안내한 접속 주소와 등록된 계정으로 로그인하여 사용합니다.

사용자 PC 접속 설정

X Factory Refiner에 처음 접속하기 전에 사용할 PC마다 도메인과 인증서를 설정해야 합니다. 설정 스크립트는 PC의 hosts 파일에 서버 IP와 접속 도메인을 연결하고, HTTPS 접속에 필요한 루트 인증서를 신뢰할 수 있는 인증서로 등록합니다.

실행 전 준비

관리자에게 X Factory 서버의 IP 주소, 접속 도메인, 인증서 설정 파일을 전달받습니다. 기본 접속 도메인은 local-ai.vueron.com입니다.

전달받은 파일 중 rootCA.pem과 사용 중인 OS에 맞는 스크립트를 같은 폴더에 저장합니다.

사용자 PC에서 X Factory 서버에 접근할 수 있는 사내망 또는 관리자가 안내한 네트워크에 연결합니다.

브라우저를 완전히 종료합니다. Firefox를 사용하는 경우에는 먼저 한 번 실행해 사용자 프로필을 만든 뒤 종료합니다.

OS	실행할 스크립트	필요한 권한
Windows	`setup-local-cert-window.ps1`	관리자 권한 PowerShell
macOS	`setup-local-cert-mac.sh`	sudo 사용이 가능한 사용자 계정
Linux	`setup-local-cert-linux.sh`	sudo 사용이 가능한 사용자 계정

아래 명령의 192.168.0.100은 예시입니다. 사용자 PC의 IP가 아니라, 관리자에게 안내받은 X Factory 서버 IP로 바꿔 입력해 주세요. 파일을 저장한 폴더 경로도 실제 경로로 바꿔 입력합니다.

Windows

시작 메뉴에서 PowerShell을 검색하고 관리자 권한으로 실행합니다.

스크립트와 rootCA.pem이 들어 있는 폴더로 이동합니다.

cd "C:\Users\사용자명\Downloads\cert_scripts"

서버 IP를 설정하고 스크립트를 실행합니다.

$env:HOST_IP = "192.168.0.100"
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\setup-local-cert-window.ps1 -CertPath .\rootCA.pem

실행 중 오류가 없는지 확인하고, 완료 후 브라우저를 다시 실행합니다.

이 명령의 ExecutionPolicy Bypass는 해당 스크립트를 실행하는 PowerShell 프로세스에 적용됩니다. 스크립트는 hosts 파일과 Windows의 신뢰할 수 있는 루트 인증서 저장소를 변경합니다.

macOS

터미널을 열고 스크립트와 rootCA.pem이 들어 있는 폴더로 이동합니다.

서버 IP를 지정하여 스크립트를 실행합니다.

sudo 비밀번호를 요청하면 현재 PC 사용자 계정의 비밀번호를 입력합니다. 입력 중에는 문자가 표시되지 않을 수 있습니다.

실행 중 오류가 없는지 확인하고, 완료 후 브라우저를 다시 실행합니다.

스크립트는 hosts 파일을 변경하고 시스템 키체인에 루트 인증서를 등록합니다. 위 명령은 현재 폴더의 rootCA.pem을 사용합니다.

Linux

아래 절차는 update-ca-certificates를 사용할 수 있는 Ubuntu/Debian 계열 환경을 기준으로 합니다. 다른 배포판은 관리자에게 해당 환경의 인증서 등록 방법을 확인해 주세요.

터미널을 열고 스크립트와 rootCA.pem이 들어 있는 폴더로 이동합니다.

서버 IP를 지정하여 스크립트를 실행합니다.

sudo 비밀번호를 요청하면 현재 PC 사용자 계정의 비밀번호를 입력합니다.

실행 중 오류가 없는지 확인하고, 완료 후 브라우저를 다시 실행합니다.

스크립트는 hosts 파일과 시스템 인증서 저장소를 설정합니다. NSS 인증서 도구인 certutil이 없으면 패키지 관리자로 설치를 시도하므로, 패키지 저장소에 접근할 수 있어야 합니다. 외부망 접속이 제한된 환경에서는 관리자에게 필요한 패키지의 사전 설치를 요청해 주세요. 위 명령은 현재 폴더의 rootCA.pem을 사용합니다.

접속 확인

설정을 마치면 브라우저에서 X Factory Refiner 접속을 열고 로그인 화면이 표시되는지 확인합니다. 관리자가 별도의 도메인을 안내한 경우에는 해당 주소로 접속합니다.

기본 도메인과 다른 도메인을 사용하는 경우, 스크립트 실행 시에도 관리자가 안내한 도메인을 지정해야 합니다. Windows는 실행 명령에 -Domain "안내받은 도메인"을 추가하고, macOS/Linux는 스크립트 파일명 뒤에 "안내받은 도메인"을 추가합니다. 사용할 도메인은 서버 설정 및 서버 인증서와도 일치해야 합니다.

HOST_IP environment variable is required 오류: 서버 IP를 지정했는지 확인하고 실행합니다.

Certificate file not found 오류: 실행 폴더에 rootCA.pem이 있는지 확인합니다.

관리자 권한 오류: Windows는 관리자 권한 PowerShell을 사용하고, macOS/Linux는 sudo 권한을 확인합니다.

사이트에 접속되지 않는 경우: 입력한 서버 IP와 도메인, 서버에 접근 가능한 네트워크에 연결되어 있는지 확인합니다.

인증서 경고가 표시되는 경우: 브라우저를 완전히 종료한 뒤 다시 실행합니다. 경고가 계속되면 관리자에게 실행 중 표시된 오류와 접속 주소를 전달해 확인을 요청합니다.

Firefox 설정은 스크립트를 실행한 사용자 계정의 기존 프로필에 적용됩니다. Firefox를 새로 설치하거나 프로필을 새로 만든 경우에는 해당 사용자 계정에서 설정을 다시 실행해 주세요. 새 PC를 사용하거나 서버 IP가 변경된 경우에도 설정을 다시 진행합니다.

Collection (데이터 업로드)

X Factory를 시작하기 위해서는 라이다 데이터를 업로드해야 합니다. X Factory는 PCD 형식(*.pcd)을 지원합니다. "New folder"를 클릭하여 데이터를 업로드할 폴더를 생성하고, 생성된 폴더 안에서 "Upload"를 클릭하거나 Drag & Drop으로 데이터를 업로드합니다.

파일 업로드 규칙

업로드하는 파일 하나의 용량은 50MB 이내여야 합니다. (업로드 파일 용량은 커스텀이 가능하며, 더 큰 용량이 필요한 경우에는 문의해 주세요.)

폴더, .pcd, .json 및 이미지 파일(.png, .jpg, .webp)을 업로드할 수 있습니다.

.zip 파일은 지원하지 않습니다. 압축을 풀어 업로드해 주세요. (압축 파일은 업로드는 되지만 내용을 읽지 못합니다.)

폴더를 업로드할 때는 폴더 내부에 .pcd 파일이 있어야 합니다.

이미 업로드된 파일은 덮어쓰기됩니다.

라이다 포인트 클라우드(PCD)가 아닌 형식(예: .bin)은 직접 업로드를 지원하지 않습니다. 보유하신 데이터로 시작하고 싶으시면 xfactory@vueron.ai로 문의해 주세요.

Annotation (어노테이션)

AI 모델을 학습하기 위해서는 업로드된 데이터를 가공하는 작업이 필요합니다. X Factory는 AI 기능을 통해 업로드된 데이터를 자동으로 빠르게 라벨링 작업을 진행합니다.

(1) 프로젝트 생성

"Create project"를 클릭하여 프로젝트를 생성합니다. Project Name과 프로젝트 투입인력(Member preset)은 필수 입력 사항이며, Annotation을 원하는 Object class를 선택할 수 있습니다.

(2) 태스크 생성

생성된 프로젝트를 선택하고 "Create Task"를 클릭하여 Collection에서 업로드한 데이터를 선택하고 태스크에 할당합니다.

Task Folder는 Collection에서 지정한 폴더를 불러옵니다. 변경이 필요한 경우 "Select Folder"를 선택하여 변경할 수 있습니다.

Task Name은 폴더 이름이 기본값으로 설정되며, 변경이 가능합니다.

Start/Due Date는 Task 일정에 따라 지정할 수 있습니다.

Frame interval은 사용하고자 하는 frame의 간격을 의미합니다.

Target Object는 프로젝트 생성 시 선택한 Object class가 기본값으로 설정되며, 변경이 가능합니다.

태스크 생성 시 폴더 선택 규칙

태스크를 생성할 때는 .pcd 파일이 들어 있는 폴더를 선택해야 합니다. 선택한 폴더 바로 아래에 있는 .pcd 파일만 불러오며, 하위 폴더 안의 파일은 불러오지 않습니다.

예를 들어 A 폴더 안에 B 폴더(빈 폴더), C.pcd 파일, D 폴더(.pcd 파일 10개 포함)가 있다면 선택 대상별 결과는 다음과 같습니다.

A 폴더 선택 → 바로 아래에 있는 C.pcd 파일 1개만 불러옵니다.

B 폴더 선택 → .pcd 파일이 없어 실패합니다.

C.pcd 파일 선택 → .pcd 파일이 불러와지지 않습니다.

D 폴더 선택 → D 폴더 안의 .pcd 파일 10개를 불러옵니다.

AI-annotation setting은 자동으로 라벨링을 진행하는 AI-annotation 기능을 활성화할 때 필요한 세 가지 기능을 설정합니다.

Confidence: 임계값을 설정하며, 이 임계값 미만의 confidence를 가진 예측은 AI-annotation 결과에서 제외됩니다. 각 Object Class별로 Confidence 값을 정할 수 있습니다.

Distance: 중점을 기준으로 AI-annotation 결과를 표현하는 거리 값으로, 원의 형태를 가집니다.

Track ID 세션 사용: 프레임 사이에서 같은 객체를 이어서 추적할지 설정합니다.

Track ID란? 라벨링한 각 객체(박스)에 부여되는 고유 식별 번호입니다. 같은 객체에는 프레임이 바뀌어도 같은 Track ID가 유지되어, 여러 프레임에 걸쳐 같은 객체를 추적할 수 있습니다. 위의 Track ID 세션 사용을 켜면 이 추적이 작동하며, 한 프레임 안에서는 같은 Track ID가 중복될 수 없습니다.

X Factory는 AI-annotation의 성능을 극대화하기 위해 최적의 Confidence를 권장합니다. 설정된 Confidence를 변경하면 AI-annotation의 정확성과 품질에 영향을 줄 수 있습니다.

Confidence는 Task를 생성할 때만 설정할 수 있습니다. AI-annotation을 실행하여 프레임이 In Progress 상태가 되면, 이미 설정한 Confidence 값으로 어노테이션이 진행되었기 때문에 Confidence를 변경할 수 없습니다. 다른 Confidence 값으로 어노테이션하려면 Task를 새로 생성해 주세요.

검출 대상에서 특정 Class 제외하기

검출 대상에서 제외하고 싶은 Class가 있다면, 두 가지 방법으로 제외할 수 있습니다.

프로젝트를 생성할 때, 검출을 원하지 않는 Object Class의 체크를 해제합니다.

프로젝트 안에서 Task를 생성할 때, 검출을 원하지 않는 Class의 체크를 해제합니다.

체크를 해제한 Class는 어노테이션 대상에서 제외됩니다.

(3) 어노테이션 진행

X Factory에서 어노테이션을 진행하는 방법은 총 세 가지입니다.

1. AI-annotation

개별 프레임 AI-annotation

개별 frame을 선택하고 화면 좌측 상단의 AI 버튼을 클릭하여 해당 프레임에 대해 AI-annotation을 진행할 수 있습니다. 개별 프레임 AI-annotation은 프레임의 상태와 관계없이 실행할 수 있습니다. 정확한 AI-annotation 진행을 위해서는 Select Model을 통해 Task에 적합한 모델을 선택해야 합니다. Confidence와 Distance는 Task 생성 시 설정한 값으로 정해집니다.

사용 가능한 AI 모델과 사용 환경은 다음과 같습니다.

AI 모델	사용 환경	최종 업데이트
L_BiKal_mobility	자동차, 로봇 등 이동체에 적합	2025-05

AI-annotation 이후 수정이 필요하면 수작업으로 수정할 수 있습니다.

전체 프레임 AI-annotation

"AI Run" 버튼(Task > Run)을 눌러 여러 프레임을 한 번에 AI-annotation할 수 있습니다. 정확한 AI-annotation 진행을 위해서는 Select Model을 통해 Task에 적합한 모델을 선택해야 합니다. Confidence와 Distance는 Task 생성 시 설정한 값으로 정해집니다.

사용 가능한 AI 모델과 사용 환경은 다음과 같습니다.

AI 모델	사용 환경	최종 업데이트
L_BiKal_mobility	자동차, 로봇 등 이동체에 적합	2025-05

일괄 AI-annotation과 프레임 상태

일괄 AI-annotation("AI Run" 버튼)은 Not Started 상태의 프레임에만 적용됩니다. 태스크에 Not Started 프레임이 있으면, "AI Run"을 클릭했을 때 Not Started 상태의 프레임만 AI-annotation됩니다.

이미 작업이 시작된 프레임(In Progress, Submitted, In Review, Completed 등 Not Started가 아닌 모든 상태)은 일괄 AI-annotation에서 제외됩니다. 이 경우 해당 프레임에 접속하여 화면 좌측 상단의 AI 버튼으로 개별 AI-annotation을 진행할 수 있습니다.

여러 명이 함께 라벨링하는 경우가 많기 때문에, 이미 진행 중인 작업물이 일괄 실행으로 영향을 받지 않도록 설계되어 있습니다. 태스크 전체를 다시 일괄 AI-annotation하려면, 태스크를 새로 생성하여 프레임이 Not Started 상태일 때 진행해 주세요.

"AI Run"은 대상 프레임에 일괄 적용되며 되돌릴 수 없습니다. 먼저 한두 개의 프레임에서 AI-annotation을 테스트해 설정을 확인한 후 진행하시길 권장합니다.

AI-annotation 이후 수정이 필요한 경우 수작업으로 수정할 수 있습니다.

2. AI-assistance

AI-assistance는 군집된 포인트를 기반으로 박스를 생성하여 annotation을 돕는 기능입니다. 어노테이션 하고자 하는 군집된 포인트를 확인한 후 AI-assistance 기능을 활성화하면 객체에 적합한 3D 바운딩 박스가 생성됩니다. 박스를 생성한 후 원하는 클래스를 선택하여 저장할 수 있습니다.

3. Manual Annotation

직접 수작업으로 어노테이션을 진행할 수 있는 기능입니다.

박스 편집하기

AI-annotation 결과에서 잘못 검출된 박스를 삭제하거나, 검출되지 않은 객체에 박스를 직접 추가할 수 있습니다.

박스 삭제하기

특정 박스 하나를 삭제할 때

삭제하려는 박스를 클릭한 뒤 단축키 X를 누르면 박스가 삭제됩니다.

같은 Track ID를 가진 박스를 모든 프레임에서 삭제할 때

View 버튼(단축키 V)을 눌러 Top View로 전환합니다.

왼쪽 하단의 톱니바퀴 버튼을 클릭하고 Object identification을 ON으로 변경하면, 박스 위에 각 객체의 Track ID가 표시됩니다.

삭제하려는 박스를 클릭하고, 중앙 상단의 Inspector 버튼을 누른 뒤, Inspector 안의 Track ID 복사 버튼을 클릭합니다.

삭제하려는 박스가 있는 프레임으로 이동합니다. (프레임 이동은 왼쪽/오른쪽 방향키를 사용합니다.)

왼쪽 툴바에서 Search Track ID 버튼을 클릭합니다.

상단 입력창에 복사한 Track ID를 붙여넣고 단축키 X를 누르면, 해당 Track ID를 가진 박스가 삭제됩니다.

검출되지 않은 객체에 박스 추가하기

검출되지 않은 객체는 수동으로 라벨링할 수 있습니다.

같은 프레임에 같은 크기의 박스가 있을 때 (박스 복사)

같은 크기의 박스를 클릭하고 Ctrl + C로 복사합니다.

박스를 붙여넣을 객체의 중앙에 마우스를 두고 Ctrl + V를 누르면 박스가 붙여넣기 됩니다. 이때 Track ID는 복사한 객체와 동일하지 않고 새로운 Track ID가 부여됩니다. (한 프레임 안에서는 Track ID가 중복될 수 없기 때문입니다.)

오른쪽 패널에서 붙여넣은 박스를 조절할 수 있습니다.

정해진 크기가 없는 객체에 박스를 생성할 때 (AI-assistance)

왼쪽 툴바의 AI-assistance 기능을 클릭합니다. (단축키 Shift + S)

박스를 생성하려는 객체를 드래그한 뒤 잠시 기다립니다.

박스가 생성되며, 오른쪽 패널에서 박스의 크기와 위치를 조정할 수 있습니다.

Track ID 복사·붙여넣기

한 박스의 Track ID를 다른 프레임의 박스에 적용할 수 있습니다.

복사하려는 Track ID를 가진 박스를 클릭하고, 중앙 상단의 Inspector 버튼을 누른 뒤, Inspector 안의 Track ID 복사 버튼을 클릭합니다.

Track ID를 적용하려는 박스가 있는 프레임으로 이동합니다. (프레임 이동은 왼쪽/오른쪽 방향키를 사용합니다.)

적용하려는 박스를 클릭하고 중앙 상단의 Inspector 버튼을 누른 뒤, Inspector 안의 Paste Track ID에서 체크 버튼을 클릭하면 적용됩니다. (한 프레임 안에는 중복되는 Track ID가 존재할 수 없습니다.)

(4) 어노테이션 박스 생성

박스 데이터를 생성하기 위해서는 데이터를 Verify하는 절차가 필요합니다. Frame 별로 verify를 진행하거나, "All Verify" 버튼을 통해 한 번에 모든 프레임을 verify할 수 있습니다. Verify가 완료되면 박스의 다운로드가 가능합니다.

작업 완료 상태 이해하기

각 프레임의 작업 상태는 Not Started → In Progress → Submitted → In Review → Completed 순서로 진행됩니다.

X Factory에는 두 가지 완료 개념이 있습니다. Task 작업 완료와 AI-annotation 완료이며, 서로 다른 개념이므로 구분해서 이해하는 것이 좋습니다.

Task 작업 완료

Task 작업 완료는 Task에 포함된 프레임의 작업을 모두 마쳐 Completed 상태가 된 것을 의미합니다.

Task의 작업을 완료하려면 All Verify 버튼을 눌러야 합니다. All Verify 버튼은 In Review 상태의 프레임이 있을 때만 동작합니다.

All Verify 버튼을 누르면 In Review 상태의 프레임만 Completed 상태로 바뀌며 작업이 완료되고, All Verify 버튼은 비활성화됩니다.

Task 전체 작업을 완료하려면, 모든 프레임이 In Review 상태가 된 후 All Verify 버튼을 누릅니다. 그러면 완료된 상태로 표시됩니다.

AI-annotation 완료

Task 내부의 프레임 중 하나 이상의 프레임에 대해 어노테이션이 완료된 상태를 의미합니다.

어노테이션 결과 내보내기

어노테이션한 데이터는 내보낼 수 있는 형태로 저장되며, .box 형식의 파일로 다운로드할 수 있습니다. 다운로드한 데이터는 다른 모델의 학습이나 검증에 활용할 수 있습니다.

내보내기는 Task 작업 상태가 Completed일 때만 가능합니다.

Task가 Completed 상태인지 확인합니다.

Box Data 영역에서 Schema를 클릭한 뒤, XFactorySchema를 클릭합니다.

XFactorySchema가 추가된 것을 확인한 뒤 Download 버튼을 클릭합니다.

Download를 클릭하면 파일이 다운로드됩니다.

다운로드한 파일을 로컬에서 압축 해제하면, .json 형식의 파일로 내보내진 것을 확인할 수 있습니다.

4번에서 정상적으로 다운로드되지 않아 로컬에서 확인되지 않는다면, 아래 순서로 진행합니다.

왼쪽의 Collection 탭을 클릭하면 .box 형식의 데이터가 표시됩니다.

.box 파일을 선택하고 다운로드 버튼을 클릭하면 데이터를 다운로드할 수 있습니다.

결과가 만족스럽지 않나요?

AI-annotation은 라벨링을 빠르게 시작할 수 있도록 결과의 초안을 자동으로 생성하는 기능입니다. 데이터의 센서 종류나 환경, 촬영 조건에 따라 가장 잘 맞는 설정이 다르기 때문에, 처음 실행한 결과가 기대와 다를 수 있습니다. 이는 자연스러운 과정이며, 아래 방법으로 데이터에 맞게 결과를 개선할 수 있습니다. 아래와 같은 방법으로 조정해볼 수 있으며, 그래도 원하는 결과가 나오지 않는다면 문의해 주세요. 뷰런 전문가가 도와드립니다.

1. 설정을 조정해 다시 실행하기

Confidence 조정 — 인식 기준값(Confidence)을 낮추면 더 많은 객체를 잡고, 높이면 더 확실한 객체만 남깁니다. 놓친 객체가 많다면 값을 낮춰 보시고, 잘못 잡힌 객체가 많다면 값을 높여 보세요.

모델 변경 — Select Model에서 데이터 특성에 맞는 다른 모델을 선택해 실행해 보세요.

Distance 조정 — AI-annotation을 표현하는 거리 값(Distance)을 데이터에 맞게 조정해 보세요.

Confidence와 Distance는 Task를 생성할 때 설정하는 값이므로, 다른 값으로 시도하려면 Task를 새로 생성해 조정한 뒤 실행해 주세요. 모델은 실행할 때 Select Model에서 바로 변경할 수 있습니다.

"AI Run"은 태스크 전체에 일괄 적용되며 되돌릴 수 없습니다. 먼저 한두 개 프레임에서 설정을 테스트한 뒤 전체에 적용하시길 권장합니다.

2. 직접 수정하기

AI가 만든 박스는 직접 수정할 수 있습니다. 위치나 크기가 맞지 않는 박스를 고치거나, 종류를 바꾸거나, 빠진 객체를 추가할 수 있습니다. 군집된 포인트에 박스를 빠르게 그리려면 AI-assistance를, 처음부터 직접 그리려면 Manual Annotation을 사용할 수 있습니다. 박스 삭제, 검출되지 않은 객체 추가, Track ID 관리 등 자세한 방법은 박스 편집하기를 참고해 주세요.

3. PCD 캘리브레이션으로 데이터 점검하기

AI-annotation 결과는 포인트 클라우드 데이터의 캘리브레이션 상태에도 영향을 받습니다. X Factory에서 설정을 조정하고 직접 수정해도 원하는 결과가 나오지 않는다면, 데이터의 캘리브레이션을 점검해 보세요.

뷰런의 PCD 캘리브레이션 제품인 VueFlow를 사용하면 라이다 포인트 클라우드 데이터를 직접 캘리브레이션할 수 있습니다. 데이터가 올바르게 정렬되면 AI-annotation 품질이 향상될 수 있습니다.

자세한 방법은 PCD 캘리브레이션 가이드를 참고해 주세요.

4. 전문가의 도움 받기

PCD 캘리브레이션을 진행해도 결과가 기대에 못 미치시나요? 뷰런 전문가가 여러분의 데이터로 직접 결과를 만들어 드립니다. 문의가 필요하시면 xfactory@vueron.ai로 연락해 주세요.

멤버 관리

워크스페이스에 함께 작업할 멤버를 등록하고, 각 멤버의 역할을 지정할 수 있습니다.

멤버 등록하기

왼쪽 메뉴에서 Settings를 클릭합니다.

Members 탭에서 멤버 등록 화면을 엽니다.

등록할 멤버의 이메일을 입력하고 등록합니다. 입력한 이메일을 로그인 계정으로 사용하는 멤버가 생성됩니다.

관리자에게 안내받은 접속 주소에서 등록한 이메일과 기본 비밀번호로 로그인합니다. 기본 비밀번호는 password입니다.

로그인 후 본인의 비밀번호를 변경해 주세요.

Refiner에서는 초대 메일이나 이메일 인증 링크를 발송하지 않습니다. 관리자가 멤버에게 접속 주소와 로그인 정보를 직접 안내해 주세요. 이미 등록된 이메일은 중복 등록할 수 없습니다.

등록 직후에는 Guest 상태이며, 첫 로그인 후 Labeler 역할로 시작합니다. 이후 Admin이 Members 화면에서 필요한 역할로 변경합니다.

역할과 권한

멤버에게 지정할 수 있는 역할은 Admin, Manager, Labeler 세 가지입니다.

역할	할 수 있는 일
Admin	멤버 정보를 조회하고 편집합니다. 멤버 등록, 역할 변경, 멤버 삭제를 할 수 있습니다.
Manager	어노테이션 작업을 관리합니다. 프레임을 멤버에게 할당하고, 작업 결과를 검수하여 완료 처리합니다.
Labeler	할당받은 프레임을 어노테이션하는 작업자입니다.

역할은 Admin이 Members 화면에서 변경할 수 있습니다. 멤버를 선택해 역할을 바꾸면 접근 권한이 즉시 반영됩니다. Guest는 등록 후 첫 로그인 전의 상태이며, 역할 변경 시 선택하는 권한에는 포함되지 않습니다.

비밀번호 변경하기

본인이 비밀번호 변경하기

로그인한 멤버는 본인의 비밀번호를 직접 변경할 수 있습니다.

본인 계정의 비밀번호 변경 화면을 엽니다.

새 비밀번호를 입력하고 변경 내용을 저장합니다.

다음 로그인부터 변경한 비밀번호를 사용합니다.

관리자가 비밀번호 초기화하기

관리자는 Members 화면에서 멤버의 비밀번호를 기본 비밀번호로 초기화할 수 있습니다.

Members 화면에서 비밀번호를 초기화할 멤버를 선택합니다.

해당 멤버의 비밀번호 초기화 버튼을 클릭합니다.

비밀번호가 기본 비밀번호인 password로 초기화됩니다.

멤버에게 초기화 사실을 안내합니다. 멤버는 기본 비밀번호로 로그인한 뒤 본인의 비밀번호를 변경합니다.

문의하기

사용 중 문제가 있으시면 xfactory@vueron.ai로 문의해 주세요.

X Factory 사용자 가이드

사용자 PC 접속 설정#

실행 전 준비#

Windows#

macOS#

Linux#

접속 확인#

Collection (데이터 업로드)#

Annotation (어노테이션)#

(1) 프로젝트 생성#

(2) 태스크 생성#

(3) 어노테이션 진행#

1. AI-annotation#

2. AI-assistance#

3. Manual Annotation#

박스 편집하기#

박스 삭제하기#

검출되지 않은 객체에 박스 추가하기#

Track ID 복사·붙여넣기#

(4) 어노테이션 박스 생성#

결과가 만족스럽지 않나요?#

1. 설정을 조정해 다시 실행하기#

2. 직접 수정하기#

3. PCD 캘리브레이션으로 데이터 점검하기#

4. 전문가의 도움 받기#

멤버 관리#

멤버 등록하기#

역할과 권한#

비밀번호 변경하기#

본인이 비밀번호 변경하기#

관리자가 비밀번호 초기화하기#

문의하기#

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실행 전 준비

Windows

macOS

Linux

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Collection (데이터 업로드)

Annotation (어노테이션)

(1) 프로젝트 생성

(2) 태스크 생성

(3) 어노테이션 진행

1. AI-annotation

2. AI-assistance

3. Manual Annotation

박스 편집하기

박스 삭제하기

검출되지 않은 객체에 박스 추가하기

Track ID 복사·붙여넣기

(4) 어노테이션 박스 생성

결과가 만족스럽지 않나요?

1. 설정을 조정해 다시 실행하기

2. 직접 수정하기

3. PCD 캘리브레이션으로 데이터 점검하기

4. 전문가의 도움 받기

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