[고객 사례] 스마트팜 생육 데이터 라벨링 9만 개, 8일 만에 끝낸 아이오크롭스

살아 있는 공장, 스마트팜을 데이터로 운영하다

아이오크롭스는 농업 데이터 플랫폼 '아이오팜'과 자체 개발 모니터링 로봇으로 스마트팜을 원격 운영하는 애그테크 기업입니다. 스마트팜은 살아 있는 공장입니다. 파프리카 줄기나 뿌리가 한번 손상되면 제조품과 달리 원상복구가 어렵기 때문에, 생장·생식 정보를 빠르게 파악해 기계를 관리하는 것이 운영의 핵심입니다.

과제: 사람이 직접 재던 생육 정보

영양 생장과 생식 생장을 판단하려면 잎·줄기·열매·꽃의 상태를 파악해야 합니다. 기존에는 사람이 버니어 캘리퍼스로 하루 종일 작물을 재야 했고, 인력이 부족한 농가는 일부 개체만 샘플링하거나 경험과 직감에 의존했습니다.

아이오크롭스 역시 농장의 다양한 변수와 이미지 데이터를 얻는 것부터 어려움을 겪었습니다. 데이터 수집이 지연되면서 전체 파이프라인의 속도도 함께 느려졌습니다.

“첫 번째는 사람이 직접 카메라를 들고 가던 모습이고, 두 번째는 로봇 프로토타입, 마지막이 상용화 직전의 로봇입니다. 한 번에 데이터 수집을 원활하게 할 수 있는 상황이 아니었기에 순차적으로 단계를 밟아가며 데이터를 수집했어요.”
- 신용진 Machine Learning Engineer, 아이오크롭스

해결: 모니터링 로봇과 커스텀 오토라벨의 결합

커스텀 오토라벨은 고객의 데이터로 학습시킨 전용 AI가 라벨링 초안을 자동으로 생성해 주는 슈퍼브 플랫폼의 기능입니다. 아이오크롭스는 온실 내 자율 주행과 생육 측정을 결합한 모니터링 로봇으로 데이터 수집을 자동화하고, 커스텀 오토라벨로 생육 지표 추출에 필요한 라벨링을 자동화했습니다.

• 커스텀 오토라벨: 별도의 코드 없이 데이터 가공 시간을 크게 단축
• 모델 버전·업데이트 관리: 커스텀 오토라벨과 액티브 러닝으로 수작업 대비 2.5배의 트레이닝 피드백 확보
• 협업 기능: 작업자와 검수자 간 이슈 소통이 플랫폼 안에서 이뤄져 커뮤니케이션 리소스 최소화

로봇이 수집한 데이터를 플랫폼으로 보내 라벨링하고, 오토라벨링된 데이터로 모델을 재학습하는 연합학습 방식으로 데이터 학습 부하를 크게 줄였습니다.

성과: 8일 만에 9만 개, 2~3일에 한 사이클

“지금 지식으로 과거로 돌아간다면 데이터 수집이 끝났을 때 커스텀 오토라벨 학습으로 MVP를 만드는 데 집중했을 것 같습니다. 이렇게 하면 2~3일이면 충분했을 테니까요.”
- 신용진 Machine Learning Engineer, 아이오크롭스

“'한국의 기업들은 Data-Centric AI에 얼마나 준비되어 있을까?'라는 백서를 보고 우리뿐 아니라 다른 기업들도 데이터 수집과 가공에서 힘들어한다는 것에 공감했어요. 그 기억이 강하게 남아 플랫폼을 선택할 때 슈퍼브에이아이를 바로 떠올렸습니다.”
- 신용진 Machine Learning Engineer, 아이오크롭스

지금의 슈퍼브에이아이: 데이터 구축에서 비전 인텔리전스로

이 프로젝트는 슈퍼브 플랫폼의 라벨링·데이터 관리 기능으로 진행된 사례입니다. 슈퍼브에이아이는 이후 데이터 구축을 넘어 산업 특화 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)와 영상 분석 솔루션 Superb Video Analytics까지 제품군을 확장했습니다. 지금은 데이터 구축부터 모델 개발, 현장 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 지원합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

스마트팜 생육 데이터는 어떻게 수집하고 라벨링하나요?

아이오크롭스는 온실을 자율 주행하는 모니터링 로봇으로 이미지를 수집하고, 슈퍼브 플랫폼의 커스텀 오토라벨로 라벨링을 자동화했습니다. 로봇이 모은 데이터로 모델을 재학습하는 순환 구조입니다.

수만 장 규모의 데이터도 빠르게 라벨링할 수 있나요?

이 사례에서는 9만 개 인스턴스 라벨링을 8일 만에 완료했습니다. 커스텀 오토라벨이 초안을 생성하고 사람은 검수에 집중하는 방식이라 규모가 커져도 속도가 유지됩니다.

농업처럼 환경이 계속 변하면 모델 업데이트는 얼마나 자주 해야 하나요?

생육 단계에 따라 데이터가 계속 달라지므로 짧은 이터레이션이 중요합니다. 아이오크롭스는 라벨링부터 재학습까지 1사이클을 2~3일로 줄여 변화에 대응했습니다.

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