슈퍼브 레시피

데이터 라벨링 인력, 유저 리포트 분석으로 '성과'를 만드는 관리 전략 🔍

SUPERB AI

Jun 30, 2025 • 16 min read

대규모 라벨링 프로젝트에서는 수많은 작업자들의 업무 현황을 실시간으로 파악하고, 결과물의 품질을 일관되게 유지하는 것이 매우 중요합니다. 그런데 작업자의 라벨링 결과물과 진행 상황을 일일이 확인하며 관리한다면 얼마나 비효율적일까요? 챙겨야 할 것들이 많은 대규모 라벨링 프로젝트라면 관리자가 진행 상황을 파악하거나 오류를 사전에 방지하는 데 한계가 있고 비효율적일 것입니다. 또한 수작업으로 발생할 수 있는 휴먼에러로 인해, 작업자별로 성과를 공정하게 평가하고 품질 개선을 유도하것이 어려울 텐데요. 특히 제조, 자율주행, 리테일처럼 대규모 데이터가 사용되는 프로젝트에서는 수십 명에서 수백 명에 이르는 작업자가 동시에 참여하는 경우가 많습니다. 이때 체계적인 인력 관리는 프로젝트의 성패를 좌우하는 핵심 요소가 됩니다.

슈퍼브 플랫폼은 편리한 라벨링 작업 툴과 함께 유저 리포트(User Report), 프로젝트 분석(Project Analytics), 라벨 내보내기 결과 비교(Export Compare)와 기능을 제공합니다. 슈퍼브 플랫폼을 활용하면 대규모 라벨링 작업자 관리부터 라벨링 데이터 품질 비교까지 모든 과정을, 한 플랫폼 내에서 손쉽게 처리할 수 있습니다. 이번 레시피에서는 이러한 기능들을 효과적으로 연계하여 대규모 라벨링 프로젝트의 인력을 관리하고 운영 효율을 높이는 방법을 소개합니다.

📝 유저 리포트(User Report)로 작업자별 작업 현황 파악하기

유저리포트 기능은 라벨링 프로젝트에 참여한 작업자들의 작업 현황을 한눈에 파악할 수 있는 기능입니다. 라벨러 및 리뷰어별로 얼마나 많은 데이터를 작업했는지, 평균 소요 시간은 얼마인지 등 다양한 지표를 기반으로 실시간 분석이 가능한데요.
특히 다음과 같은 기능이 인력 관리에 매우 유용합니다:

작업자별 작업 개수 및 소요 시간 통계 확인: 라벨러 및 리뷰어의 업무 성과를 정량적으로 확인하고 평가할 수 있습니다.
작업 이력 추적: 데이터가 언제, 누가, 얼마나 오래 걸려서 작업되었는지 확인할 수 있어, 품질 문제 발생 시 빠르게 원인을 추적할 수 있습니다.
작업자의 상태별(미작업, 진행 중, 완료 등) 확인: 실시간으로 업무 분포를 확인하고 작업을 재분배할 수 있습니다.

이러한 기능은 단순히 통계를 보여주는 것을 넘어, 관리자가 현장 상황에 맞춰 유연하게 인력을 재배치하거나 업무 강도를 조절할 수 있게 해주는 핵심 도구입니다. 대규모 프로젝트에서 업무의 병목을 예방하고, 일정 지연을 사전에 방지하는 데 큰 도움이 됩니다.

📊 프로젝트 분석(Project Analytics) 리포트로 객체 분포와 작업 난이도 파악하기

슈퍼브 플랫폼의 프로젝트 분석(Project Analytics) 기능은 프로젝트별 라벨링 현황과 라벨 분석 정보를 정량적으로 확인할 수 있도록 리포트를 제공하는 기능입니다. 이를 통해 슈퍼브 플랫폼의 오너 또는 어드민은 각 프로젝트의 진행 상황을 한눈에 파악하고, 효율적으로 관리할 수 있습니다.

특히 프로젝트 분석 리포트는 대규모 라벨링 프로젝트의 운영 효율을 높일 수 있는 기능입니다. 클래스별 데이터 분포나 작업 난이도 등을 빠르게 확인할 수 있어, 수많은 데이터와 작업자를 제한된 시간 안에 관리해야 하는 상황에서도 관리자에게 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

프로젝트 분석 리포트에는 다양한 정보가 제공되지만, 그중에서도 아래 기능들은 실무에서 가장 유용하게 활용할 수 있습니다:

1. 총 객체 수와 클래스별 분포 확인으로 데이터셋 구성 점검

총 객체 수와 클래스별 분포는 프로젝트 데이터의 구성을 한눈에 파악할 수 있게 해주는 중요한 분석 지표입니다. 라벨링된 데이터 중 어떤 클래스의 객체가 많이 포함되어 있고, 어떤 클래스의 객체가 상대적으로 적은지를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이 정보는 학습 데이터셋으로 활용할 데이터의 클래스 분포가 균형 잡혀 있는지 판단하는 데 매우 효과적입니다.

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클래스 분포 분석으로 얻을 수 있는 인사이트
- 어떤 클래스가 과도하게 많거나 적은지 시각적으로 확인 가능
- 클래스 분포를 바탕으로 수집 전략 및 라벨링 우선순위 조정 가능

✅ 프로젝트 진행 중 데이터 품질 및 일정 리스크 예방
- 특정 클래스의 작업 지연 또는 오류 빈도가 높은 경우를 확인 가능
- 클래스별 작업 편차가 있는지 판별 가능 -> 작업 가이드 강화 또는 리소스 재배치 판단 기준 제공

2. 작업 소요 시간 분석으로 난이도 높은 데이터를 빠르게 식별⏱

작업 소요시간 분석은 관리자가 프로젝트 전반의 난이도와 병목 구간을 파악하는 데 매우 유용한 인사이트를 제공합니다. 떤 라벨에 작업 시간이 많이 소요되는지를 확인함으로써, 작업자 입장에서 난이도가 높은 데이터나 엣지 케이스를 선별해낼 수 있습니다.

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작업 소요시간 분석으로 얻을 수 있는 인사이트
- 작업 시간이 긴 데이터 → 난이도 높은 이미지 또는 엣지 케이스 확인 가능
- 어떤 데이터가 라벨링에 오래 걸리는지 파악하여, 검수 시 우선적으로 확인해야 할 데이터를 빠르게 정할 수 있음
- 데이터를 일일이 열어보지 않아도 주요 문제 구간을 식별할 수 있음

✅ 예상치 못한 일정 지연에도 조기 대응 가능
- 동일한 클래스 내에서도 일부 샘플만 작업 시간이 길 경우, 해당 데이터 품질 이슈 또는 라벨 기준 미흡 가능성
- 일정 지연 원인을 빠르게 파악하여 작업 재배치 또는 리소스 보완 전략 수립

매니저를 위한 실전 활용 포인트🧭

난이도 높은 라벨 포착 → 매번 검수하지 않아도 문제 라벨 선별
작업자별 가이드 개선 → 작업이 오래 걸리는 항목 중심으로 피드백 제공
일정 관리 최적화 → 병목 예측 및 라벨 우선순위 조정
리소스 운영 효율화 → 필요 인력 집중 배치로 프로젝트 효율 극대화

🧪 내보내기 결과 비교(Export Compare)로 데이터 품질 관리

내보내기 결과비교(Export Compare) 기능은 여러 버전의 라벨 데이터를 비교하거나, 동일한 데이터에 대해 서로 다른 라벨링 결과를 분석할 수 있는 라벨 품질 관리에 매우 효과적인 도구입니다.

내보내기 결과 비교(Export Compare)를 실행하여 확인할 수 있는 리포트에서 클래스 변경, 어노테이션 추가·삭제, 모양 수정 등의 비율이 높다면 라벨링 품질이 좋지 않은 경우입니다. 반면, 비교 결과에서 변경 없음 비율이 높다면 초기 라벨링 품질이 높았음을 의미합니다. 이처럼 내보내기 결과 비교(Export Compare)는 전체 라벨링 결과의 품질 트렌드를 시각적으로 파악할 수 있게 도와줍니다.

또한, 작업자(라벨러) 단위의 변경 내역도 확인할 수 있는데요. 특정 작업자가 어떤 방식으로 라벨을 수정했는지, 예를 들어 클래스만 자주 바꾸는지, 아니면 바운딩 박스를 자주 조정하는지 등 구체적인 분석이 가능합니다. 이는 단순 누적 수치만 제공하는 유저리포트에서 더 나아가 정밀한 라벨링 이력 파악이 가능하다는 점에서 유용합니다.

즉, 유저 리포트는 주로 "작업자별 얼마나 작업했는지"에 초점을 맞춘 총량 데이터(작업 수, 총 어노테이션 수, 소요 시간 등)를 보여주는 반면, 내보내기 결과 비교 리포트는 "어떻게 작업했는지"를 파악할 수 있게 해주므로, 라벨 품질을 높이기 위한 피드백 제공, 교육 방향 설정, 작업자 리소스 최적화에 필수적인 기능이라 할 수 있습니다.

내보낸 라벨 결과 비교: 같은 라벨에 대한 결과 수치를 비교할 수 있습니다.
라벨링 버전 비교: 프로젝트 초기에 라벨링된 데이터와 검수 이후 수정된 데이터를 비교하여 어떤 부분이 어떻게 개선되었는지 확인할 수 있습니다.
레이블 간 차이점 강조 시각화: 차이점이 발생한 라벨 항목을 자동으로 하이라이트하여 검토가 수월해집니다.

내보내기 결과 비교 기능을 사용하면 단순히 "잘했다/못했다"의 이분법이 아닌, 어떤 유형의 오류가 많이 발생했는지, 주로 실수하는 포인트는 무엇인지 구체적인 피드백을 줄 수 있어, 라벨 퀄리티 컨트롤을 위한 인사이트를 제공합니다.

👉라벨 내보내기 결과 비교(Export Compare)기능 자세히 알아보기

👥 대규모 인력 관리, 이렇게 달라집니다

대규모 라벨링 프로젝트에서는 많은 작업자를 투입하기 때문에 단순히 관리 인원이 많아 진다고해서 효율이 높아지지 않습니다. 오히려 작업 품질 저하나 일정 지연 등의 리스크가 커질 수 있는데요. 슈퍼브 플랫폼의 유저리포트, 프로젝트 분석 리포트, 내보내기 결과 비교와 같은 리포트 기능들을 활용하면 다음과 같은 방식으로 인력 관리가 혁신적으로 바뀔 수 있습니다:

정량적 평가 기반의 공정한 인력 운영: 작업 건수와 소요 시간 데이터를 기반으로 작업자별 성과를 객관적으로 파악할 수 있습니다. 성과가 높은 작업자에게는 더 많은 데이터나 고난이도 작업을 배정하는 등 전략적 배분이 가능해집니다.
라벨 품질에 따른 피드백 제공: Export Compare를 통해 발견된 오류 유형을 기반으로 작업자별 맞춤 피드백을 제공함으로써, 라벨링 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
검수 리소스 절감: 사전 비교를 통해 오류 가능성이 높은 작업만 선택적으로 검수하면 되므로, 전체 검수 인력을 줄이고 시간도 절약할 수 있습니다. → 검수 리뷰 프로세스 링크
이력 기반의 교육 및 재배치 전략 수립: 작업자의 반복 오류 유형을 파악해 교육 대상으로 우선 선정하거나, 특정 업무에 적합한 작업자를 배치하는 데 참고할 수 있습니다.

결국, 다양한 유형의 작업자가 많이 참여하는 대규모 프로젝트에서도 혼란 없이 효율적인 운영이 가능하고, 품질 역시 체계적으로 확보할 수 있는 환경을 구축할 수 있게 됩니다. 프로젝트 매니저나 AI 개발자가 실시간으로 인력과 품질을 통제할 수 있는 도구로서, 유저리포트와 Export Compare는 필수 기능이라 할 수 있습니다.

슈퍼브 플랫폼의 리포트 기능들을 통해 효율적인 프로젝트 관리로 성과를 높여보세요!