피지컬 AI 데이터 프로젝트 지원 역량
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프로젝트 기준에 맞춰 데이터를 라벨링합니다
피지컬 AI 프로젝트는 시스템이 인식해야 하는 환경, 객체, 행동과 이벤트에 따라 필요한 라벨링 기준이 달라집니다. 한샘글로벌은 프로젝트별 작업 가이드와 분류 기준에 따라 이미지와 영상 데이터를 필요한 항목과 속성, 세부 수준에 맞춰 분류하고 라벨링합니다.
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실제 환경의 객체와 행동, 변화를 데이터로 구조화합니다
피지컬 AI 데이터는 이미지 속 객체를 식별하는 데 그치지 않습니다. 프로젝트에 따라 사람이나 장비가 무엇을 하고 있는지, 객체가 어떻게 상호작용하는지, 어떤 상태 변화나 이벤트가 발생하는지도 구분해야 합니다. 이러한 정보를 일관된 기준으로 정리해 학습과 평가에 활용할 수 있는 데이터로 구조화합니다.
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대규모 데이터 작업을 체계적으로 운영합니다
대량 데이터 프로젝트에서는 작업 인력뿐 아니라 동일한 기준을 지속적으로 유지하는 운영 체계가 중요합니다. 작업 가이드에 따라 인력을 구성하고, PM 중심의 작업 관리와 샘플 검수, 단계별 리뷰를 통해 대량의 이미지와 영상 데이터에도 같은 라벨링 기준이 적용되도록 관리합니다.
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품질과 데이터 보안을 함께 관리합니다
라벨링 결과에서 누락, 잘못된 분류, 작업자나 배치 간 기준 차이 등을 확인하고 필요한 부분을 수정합니다. 단계별 검수로 데이터의 정확성과 일관성을 관리하며, ISO/IEC 27001 기반의 정보보안 체계를 통해 프로젝트 데이터를 안전하게 관리합니다.
피지컬 AI 데이터 서비스
객체·환경 데이터 라벨링
로봇과 자율 시스템이 실제 환경을 인식할 수 있도록 이미지와 영상에 포함된 사람, 제품, 설비, 부품, 장애물 등 주요 객체를 식별하고 라벨링합니다. 프로젝트 목적에 따라 객체의 위치와 범주를 구분하고, 작업 공간이나 주변 환경 정보도 필요한 기준에 맞춰 정리합니다. 반복적으로 등장하는 객체는 동일한 기준으로 분류해 학습 데이터의 일관성을 유지합니다.
실제 환경의 객체와 주변 정보를 AI가 인식할 수 있는 데이터로 구조화합니다.
행동·동작 데이터 라벨링
사람이나 장비가 수행하는 움직임과 작업 과정을 영상의 시간 흐름에 따라 구분하고 라벨링합니다. 이동, 접근, 조작, 작업 수행 등 프로젝트에서 정의한 행동 단위를 식별하고, 각 행동의 시작과 종료 시점이나 작업 단계도 필요한 기준에 따라 구분할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 단순히 객체를 인식하는 데서 나아가 실제 환경에서 일어나는 행동의 흐름을 학습할 수 있도록 지원합니다.
영상 속 움직임과 작업 과정을 AI가 학습할 수 있는 행동 데이터로 정리합니다.
상태·이벤트 데이터 라벨링
이미지와 영상에서 객체나 작업 환경의 상태 변화와 주요 이벤트를 식별하고 분류합니다. 작업의 시작과 종료, 정상·비정상 상태, 특정 조건의 발생, 객체 위치나 상태의 변화 등 프로젝트에서 중요하게 정의한 상황을 기준에 맞춰 구분합니다. 시간에 따라 달라지는 상황을 일관된 기준으로 정리해 AI가 환경 변화와 주요 사건을 구분할 수 있도록 지원합니다.
상태 변화와 주요 이벤트를 식별해 실제 환경의 변화 정보를 학습 데이터로 만듭니다.
데이터 검수 및 품질관리
라벨링 결과가 프로젝트에서 정한 기준에 맞게 작성되었는지 단계별로 확인하고 데이터의 정확성과 일관성을 관리합니다. 작업 가이드를 기준으로 누락, 잘못된 분류, 작업자 간 기준 차이 등을 검수하고 필요한 부분을 수정합니다. 대량 데이터 작업에서도 동일한 기준이 유지될 수 있도록 작업자 교육, 샘플 검수, 결과 확인 등의 품질관리 절차를 적용합니다.
명확한 작업 기준과 검수 절차로 라벨링 데이터의 정확성과 일관성을 관리합니다.
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AI 라벨링 프로젝트, 왜 언어서비스 파트너가 중요한가?
