AI 시스템이 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 그 성능은 ‘정확하게 가공된 학습 데이터’에 크게 의존합니다. 특히 고객 리뷰, 대화 로그, 영상 자막, 의료 이미지처럼 텍스트·음성·이미지 데이터를 다국어로 처리해야 하는 프로젝트에서는 단순히 많은 데이터를 모으는 것만으로는 부족합니다.

가장 중요한 것은 ‘언어별 의미의 정확성’과 ‘문화적 문맥’을 제대로 반영한 정교한 라벨링 품질입니다.

예를 들어, 감정 분석 AI를 학습시키는 프로젝트에서 영어와 한국어 리뷰에 동일한 기준으로 긍정/부정 태그를 붙였다고 가정해 봅니다. 한국어에서는 “그냥 그래요”라는 표현이 실제로는 부정에 가까운 뉘앙스를 담고 있지만, 이를 ‘중립’으로 태깅하면 AI가 잘못된 학습을 하게 됩니다. 이처럼 언어별 표현 방식과 문화적 함의를 이해하는 라벨링 품질 관리가 무엇보다 중요합니다.

다국어 라벨링, 어떤 문제에 부딪히는가?

다국어 라벨링 프로젝트의 흔한 실패 요인은 다음과 같습니다:

• 언어별 해석 차이
  감정, 의도, 개체명 등 라벨링 기준이 언어마다 다르게 해석됨
• 자동 번역된 가이드라인의 오류
  라벨링 지침이 각국 언어로 잘못 전달되어 데이터 품질 저하
• 검수 체계 미비
  각 언어별 검수자가 없거나 일관된 품질 기준 없이 QA가 진행됨
• 번역과 라벨링 분리 운영
  번역팀과 라벨링팀이 따로 움직이면서 정보 불일치 발생

문제 해결 전략: 번역과 라벨링의 통합 관리

한샘글로벌은 35년 이상 다국어 콘텐츠 제작과 번역 현지화를 수행해온 기업으로, 언어별 품질 관리 체계와 프로젝트 관리 역량을 갖추고 있습니다. 이 경험을 바탕으로 AI 데이터 라벨링 분야에서도 차별화된 솔루션을 제공합니다.

✅ 주요 서비스 구성

핵심 항목	한샘글로벌의 제공 방식
감정/의도/개체명 태깅	네이티브 언어 전문가가 직접 수행
라벨링 가이드 번역	다국어로 정확하게 현지화 및 적용
언어별 QA/Audit	ISO 9001, ISO 17100 기반 프로세스
OCR/스크래핑 데이터 정제	라벨링 전처리까지 통합 제공
번역+라벨링 통합	품질 손실 없이 한 번에 관리

한샘글로벌이 선택받는 이유

한샘글로벌은 Uber 등 글로벌 고객사와 협력하여 다국어 AI 라벨링 프로젝트를 성공적으로 수행해왔습니다. 가이드라인 번역, 라벨링 교육, 언어별 품질 점검까지 통합 운영하여, 언어별 품질 편차 없이 일관된 결과물을 제공합니다.

또한, 35년 이상 축적한 다국어 콘텐츠 제작 경험을 바탕으로, 단순 라벨러 공급을 넘어 언어·문화에 최적화된 품질관리 체계를 구축하고 있습니다.

단순 작업 인력으로는 구현하기 어려운 고차원적 언어 해석력과 일관된 품질 통제가 가능합니다. 특히, 전문 PM이 수십 개 언어를 동시에 관리하고, 번역과 라벨링을 통합 제공함으로써, 정보 유실이나 스타일 불일치 없이 완성도 높은 학습데이터를 제공합니다.

한샘글로벌이 ‘다국어 품질관리 파트너’로 선택받는 이유:

• 네이티브 다국어 라벨러 & QA 인력 보유
  언어 특성과 문화적 문맥을 이해한 인력이 직접 수행
• ISO 기반의 품질보증 체계
  ISO 9001, ISO 17100 기반의 다단계 리뷰 및 감사 시스템 운영
• 대규모 멀티랭귀지 프로젝트 수행 경험
  수십 개 언어를 동시에 다루는 프로젝트 관리 경험 보유
• 번역과 라벨링의 통합 서비스
  정보 유실 없는 일관된 품질 제공

다양한 산업에서 확산되는 AI 라벨링 수요

AI 기술이 다양한 산업으로 빠르게 확산되면서, 고품질 데이터 라벨링에 대한 수요도 함께 증가하고 있습니다. 챗봇과 음성비서를 개발하는 IT 솔루션 기업, 자율주행·ADAS 기술을 연구하는 모빌리티 기업, 의료 AI, 이커머스, 금융사 등 AI를 활용하거나 도입을 준비 중인 기업들 전반에서 정밀한 라벨링 데이터가 필수 요소로 자리잡고 있습니다.

또한, 넷플릭스나 디즈니플러스와 같은 OTT 플랫폼은 영상 자막과 장면 분석을 위해, 게임 기업은 NPC 대사나 감정 라벨링을 통해 몰입감 높은 사용자 경험을 구현하고자 합니다.

공공 부문에서도 NIA, K-Data 등 기관을 중심으로 다국어 AI 데이터 구축 프로젝트가 활발히 진행되며, 전문적인 언어 기반 라벨링의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

산업 분야	주요 활용 사례
AI 솔루션 기업	챗봇, 음성 인식, 감정 분석 모델 학습
모빌리티	자율주행 객체 탐지, ADAS 데이터
의료 AI	의료영상 병변 구분, 음성 상담 분석
이커머스	상품 리뷰 감성 분류, 고객문의 의도 태깅
금융	콜센터 통화 내용 감정/이상 거래 탐지
게임/OTT	장면 및 대사 감정 라벨링
공공기관	다국어 국가 AI 데이터 구축 프로젝트

품질 높은 AI 학습데이터, 시작은 파트너 선정입니다

AI에게 “이게 정답이야”라고 가르쳐주는 데이터 라벨링은, 결국 사람이 만드는 ‘학습 기준’입니다. 언어마다 달라지는 표현을 정확히 이해하고, 일관된 기준으로 품질을 관리할 수 있는 파트너가 없다면, 아무리 많은 데이터를 수집해도 원하는 성능을 얻기 어렵습니다.

한샘글로벌은 번역과 현지화로 축적한 언어 전문성, ISO 기반의 품질 시스템, 글로벌 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 고객의 AI 학습데이터를 더 정확하고 신뢰할 수 있게 만들어드립니다.

함께 AI 라벨링 품질을 혁신해보시겠습니까? 한샘글로벌과의 파트너십으로 번역과 라벨링, 품질 관리까지 한 번에 해결하십시오.