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슈퍼브에이아이, 복잡한 자율주행 데이터에 ‘오토라벨링’ 적용

2020-09-22 2 min read

슈퍼브에이아이, 복잡한 자율주행 데이터에 ‘오토라벨링’ 적용

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인공지능 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이는 자사 ‘스위트(Suite)’의 ‘오토라벨링(Auto-labeling)’ 기능을 통해 자율주행 이미지 데이터 라벨링 작업효율이 대폭 향상됐다고 22일 밝혔다.

슈퍼브에이아이가 개발한 스위트(Suite)는 데이터를 구축, 분석, 관리를 하기 위한 올인원(all in one) 플랫폼이자, 인공지능 개발 과정에서의 협업을 도와주는 생산성 도구다. 지난 8월에 정식 버전이 출시됐고, 오토라벨링(Auto-labeling) 기술에 관한 미국 특허 5개를 출원했다.

슈퍼브에이아이는 올해 4월부터 공항 내 교통 약자 지원을 위한 자율주행 시스템 개발 프로젝트 데이터 구축 작업에 스위트의 오토라벨링이 활용되고 있다고 설명했다. 오토라벨링을 사용하지 않았던 4월에는 한 사람이 시간당 평균 6.57개의 이미지 데이터를 처리한 반면, 오토라벨링을 사용한 8월에는 작업 효율이 7.64배 향상되어 평균 50.25개의 이미지 데이터가 처리된 것으로 분석됐다.

슈퍼브에이아이는 이번 자율주행 프로젝트와 관련해 기존 6단계로 진행되던 데이터 라벨링 작업을 3단계로 감소시켰다. 검수자가 검수 후 내용 수정을 요청하면, 작업자가 다시 내용을 받아 수정했던 기존 방식을, 오토라벨링이 검수 요청한 것을 검수자가 바로 확인 및 수정하면서 작업단계가 대폭 줄어든 것이다.

슈퍼브에이아이의 오토라벨링은 작업별 난이도(Uncertainty Score)를 산출하고, 이에 따라 사람의 검수가 필요한 작업이 무엇인지 스스로 판단한다. 이로 인해 사람이 직접 손으로 단순 데이터 라벨링을 하는 작업은 거의 사라지고, 난이도가 높은 일부 작업에 대해서만 검수가 진행돼 더욱 높은 생산성이 담보된다.

슈퍼브에이아이의 인공지능 머신러닝 데이터 플랫폼 스위트에 탑재된 ‘오토라벨링’은 수동 작업 대비 최대 10배의 속도를 향상시켜 생산성을 극대화하는 기술이다. ▲전체 데이터에 대해 자동으로 라벨링 작업을 진행하는 단계(최대 약 6배의 생산성 향상) ▲인공지능 작업물 중 추가 검수가 필요한 작업을 확인하고 사람이 검수와 수정을 진행하는 단계(최대 약 4배의 생산성 향상)로 작동한다.

슈퍼브에이아이 김현수 대표는 “이번 프로젝트를 통해 스위트의 오토라벨링이 자율주행처럼 복잡한 데이터 라벨링을 필요로 하는 분야에서도 뛰어난 효율을 낼 수 있다는 것을 증명했다”며, “정확하면서도 빠른 데이터 라벨링 기술이 인공지능 산업 전반의 시간적 효율성을 개선시킬 수 있을 것이라 생각한다”고 전했다.

한편, 국내에도 인공지능 학습 데이터 플랫폼 시장 내 경쟁이 점점 치열해지고 있다. 기존 강자인 크라우드웍스 외에도 카이스트 E5 우승팀 출신인 셀렉트스타가 최근 40억원을 투자받으며 사업성을 인정받은 바 있다. 슈퍼브에이아이는 와이컴비네이터 출신으로 작년에 150만달러를 투자받은 바 있다.

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투자자와 창업팀의 간극을 메울 수 있는 컨텐츠에 관심이 많은 초기 스타트업 투자자이자 와우테일(wowtale) 편집장(Chief Editor)이다. Linkedin Facebook투자실적
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