제조·안전 합성데이터 구축

제조 현장의 안전 AI는 단순한 정상 작업 장면만으로는 위험을 정확히 판단하기 어렵습니다. 설비 주변 작업자 접근, 보호구 미착용, 위험구역 진입, 비정상 자세, 장비와 사람의 근접 상황처럼 다양한 위험 패턴을 학습해야 합니다.

그러나 이러한 장면은 실제 현장에서 대량으로 수집하기 어렵고, 개인정보·보안·안전 문제로 촬영이 제한되는 경우도 많습니다. 제조·안전 합성데이터는 이러한 한계를 보완해 사고 예방 AI 모델이 학습할 수 있는 데이터셋을 구성합니다.

스마트 팩토리 & 안전 AI 데이터 솔루션 페이지는 산업별 활용 방향을 설명하는 솔루션 페이지입니다. 반면 이 페이지는 제조·안전 AI가 학습할 수 있는 합성데이터의 구축 범위와 데이터셋 구성에 집중합니다.

따라서 이 페이지는 “제조·안전 장면을 합성데이터로 어떻게 구성할 것인가”, “어떤 라벨과 메타데이터가 필요한가”, “어떤 학습 목적에 사용할 수 있는가”를 중심으로 설명합니다.

제조·안전 AI 학습을 위해 장면, 객체, 작업자, 위험상태, 환경 변수를 함께 설계합니다.

먼저 공정, 설비, 작업 방식, 위험요소, 데이터 활용 목적을 정의합니다. 이후 정상 작업, 주의 상황, 위험 상황, 사고 전조 패턴을 구분하고 필요한 장면, 객체, 작업자 조건, 환경 변수를 데이터셋 단위로 설계합니다.

라벨 구조 설계 단계에서는 객체, 행동, 보호구, 위험구역, 위험상태 라벨 기준을 정의합니다. 최종적으로 현실성, 다양성, 라벨 정확도, 포맷 일치 여부를 검수해 학습 데이터셋으로 납품합니다.

상위 허브는 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 및 구축 이며, 이 페이지는 스마트 팩토리 & 안전 AI 데이터 솔루션과 충돌하지 않도록 제조·안전 AI 학습용 합성데이터 구축 범위에 집중합니다.

데이터 구축 흐름에서는 AI 데이터 라벨링, AI 데이터 가공, AI 데이터 품질관리와 연결해 수집 이후의 가공·검수 문맥을 보강합니다.