AI 올인원 학습 솔루션
고정밀 데이터 라벨링 및 학습 자동화 플랫폼
딥러닝 모델 생성부터 학습, 검증까지 한 번에 가능한 올인원 환경을 제공합니다. 특히 이미지 데이터의 반자동 어노테이션 기술로 효율을 극대화합니다.
최종 업데이트:
AI 개발 시간의 80%는 데이터 준비
딥러닝 모델 성능은 학습 데이터 품질에 달려있지만, 고품질 데이터 라벨링은 전체 AI 개발 기간의 60~80%를 차지합니다. 전문 라벨러 확보 비용과 시간이 AI 도입의 가장 큰 장벽 중 하나입니다.
AI가 AI를 학습시키는 반자동화
소량의 초기 데이터만 수동으로 라벨링하면 AI가 나머지를 반자동으로 처리합니다. 이미지 내 객체를 자동으로 감지해 바운딩 박스를 생성하고, 사람이 검수·수정만 하는 방식으로 작업량을 80% 이상 줄일 수 있습니다.
㈜서브소프트의 AI 학습 솔루션은?
데이터 준비부터 모델 학습, 검증까지 하나의 플랫폼에서 처리합니다. 별도 전문 인력 없이도 기업 내부에서 AI 모델을 직접 구축하고 운영할 수 있으며, 제조·의료·물류 등 다양한 산업군에 맞춤 적용이 가능합니다.
주요 기능
스마트 라벨링
AI가 사물을 사전에 감지하여 바운딩 박스를 자동으로 생성, 작업 시간을 단축합니다.
반자동 어노테이션
소량의 초기 데이터를 통해 모델을 학습시키고 나머지 데이터를 자동으로 라벨링합니다.
다양한 폴리곤 지원
복잡한 형태의 사물도 정밀하게 추출할 수 있는 고급 어노테이션 도구를 제공합니다.
학습 성과 시각화
학습 데이터 분포와 성능 목표 달성도를 실시간 대시보드로 확인합니다.
기술 사양
어노테이션
- 지원 형식
- 바운딩 박스 · 폴리곤 · 시맨틱 세그멘테이션 · 키포인트
- 반자동
- 소량 초기 라벨로 모델을 학습시켜 나머지를 자동 처리
- 검수
- 자동 생성 결과를 사람이 확인·수정
- 내보내기
- 표준 형식. 다른 학습 환경에서도 사용 가능
학습과 검증
- 모델 학습
- 플랫폼 내에서 생성·학습·검증
- 성과 확인
- 학습 데이터 분포와 목표 달성도를 대시보드로
- 추론 테스트
- 학습 완료 모델을 플랫폼에서 바로 확인
- 배포
- API 형태로 기존 시스템에 연동
적용 분야
- 제조
- 외관 불량 검사
- 의료
- 영상 진단 보조
- 물류
- 객체 인식
- 농업
- 작물 상태 분석
도입 절차
- 1
대상 정의
무엇을 어떤 기준으로 라벨링할지 정합니다. 이 기준이 흔들리면 데이터를 다시 만들어야 하므로 가장 중요한 단계입니다.
- 2
초기 라벨링
소량의 데이터를 사람이 직접 라벨링합니다. 반자동 처리의 기준이 되는 데이터입니다.
- 3
반자동 확장
초기 데이터로 모델을 학습시켜 나머지를 자동 처리하고, 사람은 검수와 수정만 합니다.
- 4
학습·검증
구축된 데이터로 모델을 학습하고 목표 성능에 도달했는지 확인합니다.
- 5
배포·운영
API 로 기존 시스템에 연동하고, 현장 데이터가 쌓이면 재학습으로 성능을 유지합니다.
이렇게 씁니다
“외관 검사 자동화”
불량 유형별 이미지를 라벨링해 검사 모델을 만듭니다. 도면이나 제품 이미지가 외부로 나가지 않습니다.
“영상 판독 보조”
반출이 제한된 의료 영상을 사내에서 라벨링합니다.
“화물·라벨 인식”
현장 카메라 이미지로 객체 인식 모델을 학습시킵니다.
“전담 인력 없이 시작하는 경우”
데이터 준비부터 학습·검증까지 한 환경에서 처리해, 별도 MLOps 구성 없이 시작할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
바운딩 박스, 폴리곤, 시맨틱 세그멘테이션, 키포인트 등 주요 어노테이션 유형을 모두 지원합니다. 복잡한 형태의 객체도 정밀하게 라벨링할 수 있습니다.
네, 반자동 어노테이션 기술로 전문 라벨러 없이도 고품질 학습 데이터를 만들 수 있습니다. AI가 전체 작업의 80% 이상을 자동 처리하고, 사람은 검수만 하면 됩니다.
제조업(불량 검사), 의료(영상 진단), 물류(객체 인식), 농업(작물 분석) 등 이미지·영상 기반 AI가 필요한 모든 분야에 적용 가능합니다.
네, 학습과 검증이 완료된 모델은 플랫폼 내에서 바로 추론 테스트를 진행하고, API 형태로 기존 시스템에 연동할 수 있습니다.
외주는 데이터를 외부로 내보내야 합니다. 제조 도면이나 의료 영상처럼 반출이 어려운 데이터는 애초에 맡길 수 없습니다. 사내에서 반자동으로 처리하면 데이터가 나가지 않고, 라벨링 기준이 바뀔 때 다시 발주할 필요도 없습니다.
대상과 난이도에 따라 다릅니다. 형태가 뚜렷한 객체는 적은 양으로도 반자동 처리가 시작되고, 미세한 결함처럼 구분이 어려운 대상은 더 많은 초기 라벨이 필요합니다. 실제 이미지 일부로 먼저 확인해 보시는 편이 정확합니다.
자동 생성한 결과를 그대로 쓰는 것이 아니라 사람이 검수하는 구조입니다. 사람은 새로 그리는 대신 확인·수정만 하므로 작업량이 줄어듭니다. 품질 기준은 사람이 유지하고, 반복 작업만 자동화하는 방식입니다.
표준 형식으로 내보낼 수 있어 다른 학습 환경에서도 활용 가능합니다. 플랫폼에 데이터가 묶이지 않습니다.
데이터 준비부터 학습·검증까지 한 플랫폼에서 처리하도록 만들어졌습니다. 다만 무엇을 어떻게 라벨링할지 정하는 초기 설계는 업무를 아는 분이 함께 보셔야 합니다. 이 부분은 도입 과정에서 지원합니다.
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