과학기술정보통신부는 지난 6월 피지컬 AI 학습용 행동 데이터를 수집하고 가공하는 거점 시설을 준비 중이라고 밝혔습니다. 중앙 거점에서 기본 행동 데이터와...
로봇 조작 데이터 어노테이션, 실무에서 확정한 핵심 4가지 기준
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인사이트
산업재해 감지 합성데이터, 실제로 납품하며 확인한 3가지 실무 기준
산업재해 감지 합성데이터라는 말이 낯설게 들리신다면, 질문을 하나만 바꿔보시면 됩니다. 지게차가 통로에서 작업자를 들이받는 8초를, 어디서 구하시겠습니까....
에고센트릭 데이터 수집 실무 가이드 | 촬영·라벨링 기준
로봇에게 "컵을 집어서 선반에 올려"라고 시키는 일은 이제 그렇게 어렵지 않습니다. 문제는 그다음입니다. 컵이 손에서 미끄러지면? 선반이 예상보다 5cm...
정부는 왜 피지컬 AI 데이터에 1조를 넘게 쓰는가
로봇 팔은 이미 충분히 좋습니다. 액추에이터도, 센서도, 모터 제어도 10년 전과 비교가 안 됩니다. 그런데 왜 공장에서 사람처럼 일하는 로봇을 아직 못 보고...
세그멘테이션 라벨링 실무 가이드 – 바운딩박스와 무엇이 다르고, 언제 써야 하는가
현장에서 이런 대화를 자주 듣습니다. "저희 모델이 불량은 잘 찾는데, 불량 크기를 못 재요." 원인을 따라가 보면 십중팔구 데이터 쪽에 답이 있습니다....
데이터 라벨링 비용, 프로젝트 규모별로 얼마나 들까? 견적 산정 기준 총정리
데이터 라벨링 비용 견적서를 받아보고 “왜 이렇게 차이가 크지?”라는 생각, 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 같은 이미지 1만 장이라도 어떤 업체는 300만 원을,...
데이터바우처 협약내용 변경, 감리 전에 반드시 확인해야 하는 이유
AI 데이터 바우처 협약을 맺고 나면 흔히 "이제 산출물만 만들면 끝"이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 공급기업 입장에서 실제 수행을 해보면, 데이터바우처...
피지컬 AI 시대, 대규모 자동화 데이터의 신뢰성을 검증하는 3가지 파이프라인
최근 국내 'AI 데이터센터 특별법' 통과와 글로벌 IT 기업들의 산업용 AI 리포트가 일관되게 가리키는 기술적 지향점이 있습니다. 바로 인공지능이 화면 속...
AI 에이전트 전문가 라벨링이 필요한 이유, 아마존은 왜 AI 채용 도구를 폐기했나
AI가 스스로 판단할 수 없는 영역, 전문가 라벨링이 채운다 에이전틱 AI(Agentic AI)는 이제 단순한 질의응답을 넘어 기업의 실제 업무를 자율적으로...
![AI 에이전트 학습 데이터 구축, 어디서부터 시작해야 하는가 [추론 데이터셋 설계 가이드]](https://thefromdata.com/wp-content/uploads/2026/05/ai-agent-training-data-design-guide-5-steps-400x250.png)
AI 에이전트 학습 데이터 구축, 어디서부터 시작해야 하는가 [추론 데이터셋 설계 가이드]
이 글에서는 AI 에이전트 학습 데이터 구축의 핵심 원칙과 단계별 방법을 실전 관점에서 정리합니다. 이 글은 '에이전틱 AI와 추론 데이터' 시리즈의...
![에이전틱 AI 추론 데이터 – 기업이 준비해야 할 것 [2026]](https://thefromdata.com/wp-content/uploads/2026/04/agentic-ai-strategy-2026-dashboard-400x250.png)
에이전틱 AI 추론 데이터 – 기업이 준비해야 할 것 [2026]
이 글은 '에이전틱 AI와 추론 데이터' 시리즈의 1편입니다. 세일즈포스·SAP·BCG의 최신 사례를 통해, AI가 '대답하는 존재'에서 '실행하는 존재'로...
산업재해 감지 AI 솔루션 개발사가 놓치기 쉬운 학습 데이터 3가지 함정
들어가며 CCTV 기반 산업재해 감지 AI 학습 데이터 구축 과정에서 솔루션을 개발하는 팀들이 공통적으로 겪는 문제가 있습니다. 테스트 환경에서는 잘 작동하던...
이미지 합성데이터 품질을 결정하는 5가지 요소
합성데이터, 왜 지금 이 시점에 주목받는가 이미지 합성데이터 품질은 AI 비전 모델의 성패를 가르는 핵심 변수다. 산업 현장에서 AI 비전 모델을 개발할 때...
STEM 전문도서 AI 학습 데이터, 기획부터 납품까지 구축 프로세스 완전 정리
"데이터만 있으면 된다"는 말은 이제 틀렸습니다. AI 파운데이션 모델 개발 경쟁이 본격화되면서, 단순히 데이터의 양을 쌓는 시대는 끝났습니다. 특히...
2026 데이터바우처, ‘일반’ vs ‘공개·활용’ 지원금 최대 7,500만 원, 달라진 공모 지침 완벽 분석
안녕하세요, 데이터 기반의 혁신 성장을 지원하는 든든한 전략 파트너입니다. 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 주관하는 2026년 데이터바우처 지원사업...
AI 학습 데이터의 국가전략기술 세액공제 편입: 조세특례제한법 개정이 가져올 R&D 패러다임의 전환
1. 서언: '데이터 자본주의' 시대의 조세 지원 체계 확립 현대 AI 산업의 본질은 알고리즘의 우열보다 '데이터의 질과 양'에 의해 결정되는 '데이터...
![[전략 보고서] 2026년 데이터바우처 지원사업: 단순 선정을 넘어 비즈니스 성공으로 이끄는 로드맵](https://thefromdata.com/wp-content/uploads/2026/02/2026-data-voucher-success-strategy-guide-400x250.png)
[전략 보고서] 2026년 데이터바우처 지원사업: 단순 선정을 넘어 비즈니스 성공으로 이끄는 로드맵
2026년, 대한민국 비즈니스 생태계는 'AI 도입'의 단계를 넘어 'AI 성과 증명'의 시대로 진입했습니다. 과학기술정보통신부와...
(공공저작물 AI 학습 활용 전면 개방) ‘공공저작물 전면 개방’이 기업에 주는 3가지 전략적 기회
대한민국 AI 산업의 '데이터 병목현상'을 뚫다 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전함에 따라 전 세계는 지금 '데이터 전쟁' 중입니다. 하지만 그동안 국내...
AI 기본법 시행 D-2: 워터마크 의무화가 가져올 산업 생태계 재편과 기업의 생존 전략
2025년 1월 22일, 대한민국은 세계 최초로 국가 차원의 AI 통합 규제 법안인 '인공지능 산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률(AI 기본법)'을...
2026년 기업용 AI의 결정적 진화: ‘대답’을 넘어 ‘실행’하는 에이전틱 AI와 데이터 전략
2026년, 생성형 AI의 '사춘기'가 끝나고 '실행의 시대'가 열리다 2020년대 초반을 장악했던 챗GPT(ChatGPT) 중심의 생성형 AI 열풍은 이제...