맞춤형 이미지 AI 데이터셋 구축
기성 데이터셋으로는 해결할 수 없는 정밀함,
프롬데이터의 ‘맞춤형(Custom) 데이터셋’ 솔루션
기성 데이터셋으로는 해결할 수 없는 정밀함,
프롬데이터의 ‘맞춤형(Custom) 데이터셋’ 솔루션
[ 모델의 성능은 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘적합성’에서 결정됩니다]
범용적인 오픈 소스 데이터셋은 특정 비즈니스 환경의 문제를 해결해주지 못합니다. 미세한 제품의 스크래치, 희귀 질환의 초기 징후, 복잡한 공정 속의 객체 인식 등 고도의 정밀함이 요구되는 영역일수록 ‘우리 모델만을 위한 맞춤형 데이터셋’이 필요합니다. 프롬데이터는 고객사의 비즈니스 도메인을 완벽히 이해하고, 실제 환경을 100% 반영한 고정밀 이미지 데이터셋을 설계부터 구축까지 One-stop으로 제공합니다.
왜 프롬데이터의 맞춤형 데이터셋인가?
01. 도메인 지식을 갖춘 전문 인력의 개입
(Human-in-the-Loop)
프롬데이터는 단순 라벨러가 아닌, 해당 산업군에 대한 이해도가 높은 인력을 배치합니다.
- 전문성 기반 검수: 제조 불량 검수 데이터의 경우, 공정 전문가의 가이드에 따라 미세 결함을 정의하고 분류합니다.
- 고도화된 가이드라인: “사람에 따라 판단이 달라지는 데이터”를 방지하기 위해, 프롬데이터만의 엄격한 엣지 케이스 정의서를 구축하여 데이터의 일관성(Consistency)을 확보합니다.
02. 데이터 불균형 해소 (Data Balancing Strategy)
AI 학습의 가장 큰 걸림돌인 ‘양질의 학습 데이터 부족’ 문제를 전략적으로 해결합니다.
- 희귀 케이스 집중 구축: 정상 데이터는 많지만 불량/이상 데이터가 부족한 경우, 프롬데이터의 기획력을 통해 희귀 사례(Rare Case)를 집중적으로 생성 및 수집합니다.
- 다양한 환경 변수 삽입: 각도, 조도, 해상도, 배경 노이즈 등 실제 현장에서 발생할 수 있는 모든 변수를 포함시켜 모델의 강건성(Robustness)을 극대화합니다.
프롬데이터가 가장 잘 만드는 ‘현실 밀착형’ 데이터셋 영역
프롬데이터는 멀리 있는 기술이 아닌, 우리 비즈니스 주변에 실재하는 데이터를 가장 정확하게 구축합니다.
01. 일상 객체 및 사물 인식 (Life & Object)
내용: 우리 주변에서 흔히 볼 수 있는 모든 사물을 AI가 학습할 수 있는 데이터로 만듭니다.
주요 데이터: 거리의 차량과 보행자, 편의점의 상품들, 가정 내 가전제품과 가구, 식당의 음식 메뉴 등.
활용: 쇼핑 앱의 상품 검색, 무인 점포 운영, 로봇 청소기의 장애물 회피 등 가장 대중적인 AI 서비스의 기초가 됩니다.
02. 사람의 행동 및 감정 분석 (Human Behavior)
내용: 사람의 움직임이나 표정 속에 숨겨진 의도를 데이터로 읽어냅니다.
주요 데이터: 걷거나 뛰는 동작, 앉아 있는 자세, 웃거나 찌푸린 표정, 손가락의 미세한 움직임 등.
활용: 피트니스 앱의 자세 교정, 매장 방문객의 만족도 분석, 수어 인식 서비스, 위험 지역 내 작업자의 이상 행동 감지 등에 쓰입니다.
03. 및 문서 디지털화 (Document & OCR)
내용: 종이에 적힌 글자나 이미지 속 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 ‘디지털 정보’로 바꿉니다.
주요 데이터: 영수증, 명함, 수기 가계부, 오래된 서류, 복잡한 표가 포함된 리포트, 도로의 표지판 등.
활용: 영수증 자동 입력 서비스, 비정형 문서의 DB화, 외국어 표지판 실시간 번역 앱 구축에 필수적입니다.
04. 생활 안전 및 환경 모니터링
(Safety & Environment)
내용: 우리 동네와 일터를 더 안전하게 만드는 ‘주의 깊은 눈’을 위한 데이터를 구축합니다.
주요 데이터: 도로 위의 포트홀(구멍), 쓰레기 무단 투기 장면, 실내외 화재 연기, 주차 구역 위반 차량 등.
활용: 지자체의 스마트 관제 시스템, 아파트 단지 내 안전 모니터링, 도로 유지보수 자동화 서비스 등에 활용됩니다.
프롬데이터만의 데이터셋 최적화 프로세스
01. 데이터 요구사항 정의 (Definition)
고객사 AI 모델의 목표 성능과 입력 스펙을 분석하여 데이터의 해상도, 포맷, 클래스(Class)를 확정합니다.
02. 맞춤형
가이드라인 수립
“무엇이 정답(Ground Truth)인가?”에 대한 논리적 기준을 세우고, 예외 상황에 대한 처리 방식을 명문화합니다.
03. 정밀 수집 및
라벨링
숙련된 인력이 가이드라인에 맞춰 데이터를 구축하며, 이 과정에서 프롬데이터만의 품질 관리 엔진이 실시간으로 오류를 필터링합니다.
04. 최종 밸리데이션 (Validation)
구축된 데이터셋이 실제 모델 학습 시 목표한 정확도를 내는지 샘플 테스트를 통해 최종 검증 후 납품합니다.
데이터셋 구축의 ‘페인 포인트’ 해결 (FAQ)
Q. 우리 분야는 너무 전문적이라 일반인이 라벨링하기 힘듭니다.
A. 프롬데이터는 ‘사람을 교육하는 프로세스’에 강점이 있습니다. 고객사의 전문 지식을 라벨러가 이해할 수 있는 언어로 변환하여 교육하고, 필요시 해당 분야 전공자나 전문가를 검수자로 투입합니다.
Q. 데이터 보안이 중요한데 외부 구축이 가능한가요?
A. 네, 보안 구역 내 파견 작업 혹은 보안 클라우드 환경에서의 작업을 지원합니다. 프롬데이터는 고객사의 정보 자산 보호를 최우선으로 합니다.
Q. 구축 기간을 단축할 수 있나요?
A. 프롬데이터의 유연한 인력 운영 시스템을 통해 프로젝트 규모에 상관없이 투입 인력을 즉각 확장할 수 있어, 퀄리티 저하 없는 빠른 납품이 가능합니다
당신의 알고리즘에 가장 완벽한 ‘정답지’를 제공합니다.
데이터의 결이 다르면 결과가 달라집니다.
프롬데이터의 맞춤형 데이터셋 구축 솔루션으로 AI 모델의 한계를 넘어서세요.