오토라벨 X 비식별화 X 제로 모델: 대규모 데이터 자동 라벨링, 최적의 솔루션

대규모 데이터셋을 다룰 때 가장 먼저 부딪히는 과제는 바로 '라벨링'입니다. 수천 장 이상의 이미지나 영상 데이터를 수작업으로 라벨링하는 데에는 엄청난 시간과 비용이 들죠. 하지만 슈퍼브 플랫폼의 기능을 활용하면 이 과정을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이번 레시피에서는 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)와 오토 라벨 기능을 통해서 대규모 데이터를 자동 라벨링하고, 동시에 비식별화 처리 방법을 소개합니다.

🔍 학습 데이터 구축을 위한 사전 작업

1️⃣ 데이터 비식별화, 연결 기능으로 손쉽게 처리하기

민감한 정보가 포함된 이미지 데이터의 경우, AI 학습에 활용하기 전에 비식별화가 필수입니다. 슈퍼브 플랫폼에서는 객체 탐지 기반의 자동 마스킹 기능을 연결하여 비식별화 처리에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴이나 번호판, 텍스트 같은 민감 객체에 대해 탐지 모델을 기반으로 오토라벨 기능과 연계해 자동으로 라벨링 후 마스킹 작업을 이어갈 수 있는 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

사용자는 원하는 클래스만 선택해 마스킹 영역을 지정하거나, 라벨링된 객체를 기준으로 자동 처리할 수 있어 별도의 수작업 없이 비식별화 결과를 빠르게 확보할 수 있습니다. 특히 민감 객체에 대한 템플릿 기반 마스킹을 활용하면 데이터 보안, 개인정보 보호, 규제 대응 등 다양한 목적에 맞춘 사전처리를 체계적으로 수행할 수 있습니다.비식별화 과정은 다음과 같이 진행됩니다:

• 슈퍼브 플랫폼에 원본 데이터 업로드
• 비식별화할 부분을 오토라벨을 통해 자동 탐지 후 라벨링
• 슈퍼브 앱스(Superb Apps)를 통해 자동 마스킹(블러 처리)
• 처리된 데이터를 다시 플랫폼에 업로드해 학습 데이터로 사용

비식별화가 완료된 데이터는 개인정보 보호와 데이터 보안을 준수하면서 안전하게 AI 학습에 활용할 수 있습니다.

2️⃣ 오토라벨링으로 완전 프리라벨 적용하기

슈퍼브 플랫폼에서는 오토라벨링을 통해 데이터를 자동으로 라벨링할 수 있습니다. 수작업 없이도 높은 품질의 라벨을 빠르게 생성할 수 있으며, 원하는 객체 클래스만 선택하거나 전체 데이터에 일괄적으로 라벨을 적용할 수도 있죠. 특히 프리라벨 기능을 활용하면 AI 모델 없이도 완전히 자동화된 라벨링이 가능합니다.

대규모 데이터 작업에 있어 프리라벨은 단순한 편의 기능을 넘어, 프로젝트의 시간과 리소스를 획기적으로 절감할 수 있는 핵심 전략이 됩니다. 예를 들어, 1만 장의 이미지에 수작업으로 라벨링을 한다면 수주에서 수개월까지 소요될 수 있지만, 프리라벨을 활용하면 몇 시간 내에 1차 라벨링을 완료할 수 있습니다. 이를 통해 전체 프로젝트 일정이 앞당겨지고, 검수 및 후처리에 더욱 집중할 수 있는 여유를 확보하게 되죠.

또한 라벨링 품질이 일관되게 유지되기 때문에 대규모 데이터셋에서도 모델 학습에 적합한 안정적인 데이터 품질을 확보할 수 있다는 장점도 있습니다.

슈퍼브의 오토라벨 기능은 다음과 같은 주요 기능을 지원합니다:

• 클래스별로 라벨링 적용 여부 선택
• 대량 데이터에 대한 배치 오토라벨링 수행
• 자동 저장 후, 검수 및 수정까지 바로 가능
• 오토라벨 상태 확인 기능: 실패 여부 확인, 라벨링 상태(프리/커스텀) 확인 가능
• 라벨별 생성된 시간 및 방식 확인 가능
• 라벨 히스토리 확인으로 라벨 생성 및 수정 이력 추적 가능

이러한 기능들은 특히 수십만 장에 달하는 이미지 데이터를 단기간에 처리해야 하는 상황에서 효율성과 품질을 모두 보장해 줍니다. 사전에 세팅된 클래스를 바탕으로 예측 라벨을 자동으로 붙이고, 바로 검수하거나, 조건에 맞춰 일괄 필터링하여 수정 작업을 이어나갈 수 있어, 라벨링 파이프라인 전체가 체계적이고 일관된 방식으로 운영됩니다.

제로(ZERO) 모델로 빠르게 시작하기

AI 모델이 아직 없거나, 학습을 위한 데이터 준비가 먼저 필요한 상황이라면? 슈퍼브의 비전 파운데이션 모델 제로를 활용해 보세요. 오토라벨을 통해 미리 라벨링된 데이터를 확보해두고, 이후 모델을 등록하면 자동으로 이어서 학습까지 연결할 수 있습니다. 즉, 모델 없이도 데이터 준비를 미리 시작할 수 있는 유연한 워크플로우를 제공합니다.

제로 모델 모드는 모델 없이도 라벨링 작업을 미리 시작할 수 있도록 오토라벨과 연동되며, 특히 개발 초기 단계에서 데이터 우선 확보 전략을 세우고자 하는 팀에게 유용합니다. 또한 데이터 구축과 모델 학습 간의 병렬 진행이 가능해져, 전체 프로젝트 일정을 단축할 수 있습니다.

✔️ 모델 없이도 오토라벨 → 검수 → 모델 연계 가능

✔️ 팀 내 역할 분담에 따라 비동기 작업 가능

✔️ 초반 데이터 구축의 허들을 낮춰주는 기능

🚀 커스텀 오토라벨로 더 빠르게 학습 데이터 구축하기

프리 라벨링은 대규모 데이터를 신속하게 처리하여 라벨링부터 모델 학습까지의 전체 시간을 현저히 단축할 수 있는 효율적인 방법입니다. 일반적으로 수작업으로 1만 장의 이미지를 라벨링하는 데에는 수주에서 수개월이 소요될 수 있지만, 프리 라벨링을 활용하면 몇 시간 내에 초기 라벨링을 완료할 수 있습니다. 이는 데이터 준비 및 검수, 모델 학습 등 전체 AI 구축 과정에서 엄청난 시간 절약 효과를 가져오며, 프로젝트의 생산성과 속도를 크게 향상시킵니다.

프리 라벨링 이후, 슈퍼브 플랫폼의 커스텀 오토라벨 기능을 활용하면 더욱 정밀한 맞춤형 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 제로 모델과 오토라벨을 통해 초기에 생성된 라벨을 기반으로 사용자가 보유한 데이터를 학습하여, 보다 정확하고 특화된 자동 라벨링 기능을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 구축 과정의 시간을 현저히 단축하고, 모델 학습의 효율을 극대화할 수 있습니다.

이처럼 슈퍼브 플랫폼의 통합된 워크플로우를 활용하면, 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 높은 품질의 학습 데이터를 신속히 구축할 수 있습니다. 더 나은 데이터 품질과 빠른 학습 프로세스로 비즈니스의 AI 경쟁력을 높여보세요!