성공사례

[고객 사례] 폭스 로보틱스, 어노테이션 비용 72% 절감과 20배 빠른 라벨링

딸기·베리류 농장용 로봇을 만드는 폭스 로보틱스는 소규모 팀이 감당할 수 없는 어노테이션 물량에 직면했습니다. 슈퍼브에이아이의 커스텀 오토라벨과 데이터 서비스로 비용 72% 절감, 라벨링 속도 20배 향상을 달성한 과정을 소개합니다.

SUPERB AI

2023년 4월 25일 • 8 min read

💡

3줄 요약
고객 — 폭스 로보틱스(Fox Robotics): 딸기·베리류 농장용 농업 로봇을 개발하는 미국 애그테크 기업
과제 — 소규모 팀이 감당할 수 없는 현장·작물 이미지 어노테이션 물량과 비일관적인 라벨 품질
성과 — 어노테이션 비용 72% 절감, 수작업 대비 20배 빠른 라벨링, 몇 개월 걸리던 작업을 몇 시간으로 단축

딸기밭의 로봇, 폭스 로보틱스

폭스 로보틱스(Fox Robotics)는 딸기·베리류처럼 씨 없는 소형 과일 농장을 위한 농업용 로봇을 개발하는 자동화 솔루션 기업입니다. 줄어드는 농업 인구 속에서 반복적이고 힘든 작업을 자동화해 작물 생산량을 늘리는 것이 이 회사의 미션입니다.

로봇이 과일과 작물을 정확히 인식하려면 현장 환경을 담은 대량의 학습 데이터가 필요합니다. 폭스 로보틱스는 라벨 품질은 타협하지 않으면서, 데이터 준비에 시간을 낭비하지 않고, 전문성이 부족한 외부 인력에 비용을 쏟지 않아도 되는 새로운 라벨링 방식을 찾고 있었습니다.

과제: 소규모 팀이 감당할 수 없는 어노테이션 물량

처음에는 인하우스 인력과 외부 라벨링 툴로 복잡한 작물 이미지를 직접 어노테이션했습니다. 하지만 세 가지 한계에 부딪혔습니다.

인하우스 수기 라벨링 — 소규모 팀이 모든 이미지를 직접 라벨링하고 검수하기에는 물량이 감당되지 않았습니다.
외부 라벨링 툴 — 속도가 느리고 결과물 품질이 일관적이지 않았습니다.
기존 자동화 툴 — 섬세하고 복잡한 농작물 데이터를 처리하지 못하거나, 내장된 QA 메커니즘이 부족했습니다.

결국 정확도·정밀도·재현율과 라벨링 속도를 모두 보장하면서, 계속 커지는 데이터 규모를 감당할 수 있는 기술 파트너가 필요하다는 결론에 이르렀습니다.

해결: 커스텀 오토라벨과 데이터 서비스의 결합

1. 커스텀 오토라벨(Custom Auto-Label)

폭스 로보틱스의 유스케이스에 맞춰 학습된 자동 라벨링 솔루션입니다. 범용 모델이 처리하지 못하던 복잡한 작물 이미지를 고품질로 자동 어노테이션합니다.

슈퍼브 플랫폼에서 진행한 농작물·과수 디텍션 어노테이션 화면 - 폭스 로보틱스 사례 — 슈퍼브 플랫폼에서 진행한 농작물(과수) 디텍션 어노테이션 화면

2. 엔드투엔드 데이터 서비스

자동 라벨링 모델 훈련에 필요한 정답(Ground Truth) 데이터 어노테이션부터 프로젝트 전체 관리, 핵심 작업에 대한 가이드까지 통합 제공하는 서비스입니다. 내부 인력을 늘리지 않고도 프로젝트를 운영할 수 있었습니다.

3. 액티브 러닝 워크플로우

모델이 어려워하는 데이터를 우선적으로 라벨링해, 같은 양의 데이터로 더 빠르게 정확도를 끌어올리는 방식입니다.

이 결합 덕분에 폭스 로보틱스는 인하우스 라벨링의 부담과 외부 업체와의 비싼 장기 계약, 둘 다 내려놓을 수 있었습니다.

성과: 몇 개월 걸리던 라벨링이 몇 시간으로

지표	도입 전	도입 후
어노테이션 비용	인하우스 + 외주 혼용	72% 절감
라벨링 속도	수작업 기준	20배 향상
작업 기간	몇 개월	몇 시간
라벨 품질	비일관	정확도·일관성 대폭 향상

라벨링 속도와 정확성을 포기하지 않고 경쟁력 있는 모델을 빠르게 구축했고, 절감한 시간과 비용은 애그테크 로봇의 기능 개발에 재투자할 수 있었습니다. 폭스 로보틱스는 앞으로도 필요할 때마다 라벨링 규모를 조절할 수 있는 커스텀 오토라벨을 활용해 더 복잡한 유스케이스를 해결해 나갈 계획입니다.

“개발자로서 정말 인상 깊다고 느낀 기능이 바로 커스텀 오토라벨이었습니다. 그렇게 빠른 속도로 그만큼의 고품질 라벨을 얻을 수 있다는 게 정말 말도 안 되는 거죠. 기능들이 직관적이고 배우기도 쉬워서 데이터 내보내기부터 매뉴얼 QA까지 모든 기능을 쉽게 사용할 수 있었습니다.”
— Madhuri Patil, Robotics Software Developer, Fox Robotics

“고객 중심적이라는 생각이 가장 먼저 들었어요. 저희 데이터와 미션을 깊이 이해하는 파트너를 만나는 건 정말 귀한 기회거든요. 맞춤형 서비스, 지원, 라벨링된 이미지의 품질까지 모두 업계 최상위였습니다.”
— Henry Acevedo, Founder CEO/CTO, Fox Robotics

자주 묻는 질문(FAQ)

폭스 로보틱스는 어떤 회사인가요?

딸기·베리류 등 소형 과일 농장을 위한 농업용 로봇을 개발하는 미국의 애그테크 자동화 기업입니다. 반복 작업을 자동화해 작물 생산량을 높이는 것이 목표입니다.

어떤 성과를 얻었나요?

슈퍼브에이아이 도입 후 어노테이션 비용이 72% 줄었고, 라벨링 속도는 수작업 대비 20배 빨라졌습니다. 몇 개월 걸리던 라벨링 작업이 몇 시간 수준으로 단축됐습니다.

커스텀 오토라벨은 무엇인가요?

고객의 유스케이스에 맞춰 학습시킨 자동 라벨링 솔루션입니다. 범용 툴이 처리하지 못하는 복잡한 데이터를 자동 어노테이션하고, QA 워크플로우로 품질을 관리합니다.

소규모 팀도 도입할 수 있나요?

폭스 로보틱스 역시 소규모 팀이었습니다. 데이터 어노테이션부터 프로젝트 관리까지 엔드투엔드 데이터 서비스가 함께 제공되기 때문에 내부 라벨링 인력 없이도 시작할 수 있습니다.

함께 보면 좋은 콘텐츠

로봇·자율주행 AI를 위한 학습 데이터 구축을 검토하고 계신가요? 아래에 내용을 남겨주시면 슈퍼브에이아이의 데이터 전문가가 바로 연락드리겠습니다.