[고객 사례] 데이터 라벨링 아웃소싱으로 모델 성능 50% 개선한 농업 로봇 기업 Rowbot

옥수수밭을 달리는 자율 로봇

Rowbot은 작물 관리를 위한 자율 로봇 솔루션을 개발합니다. 로봇이 제대로 작동하려면 다양한 옥수수 종류와 성숙도·수확 시기를 가늠하게 해 주는 색상까지 고르게 담긴 대량의 라벨링 데이터가 필요했고, 현실 환경에서 취득한 데이터로 주기적으로 갱신해야 했습니다.

과제: 사람 눈으로도 어려운 미세한 차이

• 작물의 미세한 색상 차이는 사람의 눈으로 식별하기 어려운 경우가 많았습니다
• 소규모 ML팀이 매번 대량의 어노테이션을 조달하기 어려웠습니다
• 오픈소스·유료 툴을 써 봤지만 필터링과 이슈 트래킹 등 핵심 기능이 부족했습니다
• 나뭇잎과 옥수숫대처럼 라벨링 난이도가 높은 요소가 많아 라벨러 증원도 답이 아니었습니다

해결: 데이터 서비스에 맡기고 본업에 집중

슈퍼브에이아이 데이터 서비스는 라벨링 스펙 설계부터 가공·검수·납품까지 학습 데이터 구축 전 과정을 대행하는 서비스입니다. Rowbot은 라벨링을 데이터 서비스에 맡기고, 팀은 모델 훈련·평가·개선이라는 본업에 집중했습니다. 복잡한 스펙에 맞춘 라벨링 데이터를 기한 안에 수령했고, 모든 작업과 소통이 슈퍼브 라벨 하나에서 이뤄졌습니다.

성과: 여섯 개 카테고리에서 50% 향상

데이터 서비스를 이용하면서 데이터 수집과 현장 테스트 과정을 개선해야 한다는 점까지 발견하는 부수 효과도 있었습니다.

지금의 슈퍼브에이아이: 데이터 구축에서 비전 인텔리전스로

이 프로젝트는 슈퍼브에이아이 데이터 서비스로 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)

데이터 라벨링 아웃소싱을 맡기면 품질은 어떻게 보장되나요?

스펙과 기한을 계약 단계에서 정하고 검수를 거쳐 납품합니다. Rowbot 프로젝트는 스펙·기한 위반 0%, 2,400장 기준 라벨링 정확도 약 98%를 기록했습니다.

라벨링 아웃소싱과 라벨링 툴 도입 중 무엇을 선택해야 하나요?

라벨링을 관리할 인력이 없는 소규모 ML팀이라면 아웃소싱이, 데이터 구축을 내재화하려면 플랫폼 도입이 적합합니다. Rowbot은 아웃소싱을 선택해 팀 전체가 모델 개발에 집중했습니다.

외주 라벨링 결과물의 검수와 소통은 어떻게 하나요?

결과물 수령과 검수, 피드백이 모두 슈퍼브 라벨 안에서 이뤄집니다. 별도의 메일이나 스프레드시트 없이 라벨 단위로 소통할 수 있습니다.

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