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. 예를 들어, 자동차 부품 제조 기업에서 부품의 불량 여부를 학습시키기 위한 데이터 1만 장을 사람이 일일이 라벨링한다면 최소 몇 주에서 길게는 몇 달이 걸릴 수도 있습니다.
또한, 기업이 보유한 데이터 중에는 민감한 개인정보나 보안 이슈와 관련된 정보가 포함된 경우도 흔합니다. 이러한 데이터는 반드시 비식별화(De-identification) 작업을 거쳐야만 안전하게 AI 모델 학습에 활용할 수 있는데요. 이처럼 복잡하고 까다로운 데이터 전처리 과정은 제조, 물류, 모빌리티, 의료 등 다양한 산업 현장에서 AI 모델 도입의 커다란 장벽으로 작용합니다. 하지만 슈퍼브 플랫폼에서는 이 모든 과정을 획기적으로 단축할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
이번 블로그에서는 슈퍼브의 오토라벨(Auto-label) 기능을 통해 자동으로 라벨링을 수행하는 방법부터, 슈퍼브 앱스(Apps)의 비식별화 기능, 그리고 슈퍼브에이아이의 최신 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)를 활용해 데이터 라벨링과 비식별화를 동시에 간편하게 처리할 수 있는 방법을 구체적으로 소개합니다.
🔍 학습 데이터 구축을 위한 사전 작업
1️⃣ 데이터 비식별화, 슈퍼브 앱스(Superb Apps)로 손쉽게 처리하기
민감한 정보가 포함된 이미지 데이터의 경우, AI 학습에 활용하기 전에 비식별화가 필수입니다. 슈퍼브 플랫폼의 앱스(Apps)로 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 연계하여 자동으로 라벨링 후 마스킹 작업을 이어갈 수 있는 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
이미 라벨링이 되어있는 데이터라면, 사용자는 원하는 클래스만 선택하여 마스킹(블러, blur) 영역을 지정할 수 있는데요. 라벨링된 객체를 기준으로 자동 처리할 수 있기 때문에 별도의 수작업 없이 비식별화 결과를 빠르게 확보할 수 있습니다.
비식별화 과정은 다음과 같이 진행됩니다:
- 슈퍼브 플랫폼에 원본 데이터를 원하는 방식으로 업로드 합니다.
👉 데이터 업로드 방식 자세히 알아보기
- 비식별화가 필요한 영역은 오토 라벨 기능으로 자동 탐지해 라벨링할 수 있습니다. 예를 들어 사람을 가리고 싶다면, 오토 라벨의 Common Object 목록에서 person(사람) 클래스를 선택해 오토 라벨링을 진행합니다.
자동차 번호판처럼 기본 클래스에 없는 대상은 커스텀 오토 라벨을 활용하면 됩니다. 원본 데이터에서 약 100장만 번호판을 직접 라벨링해 커스텀 AI를 만든 뒤, 나머지 이미지는 자동으로 라벨링할 수 있습니다.
👉 커스텀 오토라벨 설정하는 방법 자세히 알아보기
- 슈퍼브 앱스(Superb Apps)를 통해 자동 마스킹(블러 처리)
비식별화가 필요한 객체에 대한 라벨링이 완료되었다면, 슈퍼브 앱스(Apps)를 통해 블러(Blur) 처리를 진행할 수 있도록 해당 데이터에 라벨 태그(Label Tag)를 설정합니다. 라벨 태그는 프로젝트 내 수많은 데이터 중 비식별화가 필요한 데이터만 손쉽게 필터링하고, 선택적으로 처리하기 위해 활용됩니다. 슈퍼브 앱스에서 블러 처리를 실행하면, 라벨 태그가 설정된 데이터의 특정 객체에만 정확히 비식별화가 적용됩니다.
👉 라벨 태그(Label Tag) 기능 자세히 알아보기
- 비식별화가 필요한 객체에 블러 처리가 완료되었다면, 해당 데이터를 다시 플랫폼에 업로드하여 학습용 데이터로 손쉽게 전환할 수 있습니다. 이렇게 비식별화된 데이터는 개인정보 보호법 및 내부 보안 기준을 충족하면서도 AI 학습에 안전하게 사용될 수 있는 형태가 됩니다. 특히 제조, 유통, 스마트시티 등 다양한 산업에서 실제 영상 데이터를 활용해야 하는 경우, 이 과정을 통해 규제 대응과 모델 성능 확보를 동시에 실현할 수 있습니다.
2️⃣ 오토 라벨링으로 완전 프리라벨 적용하기
비식별화 처리가 완료되었다면, 이제 본격적인 학습 데이터 구축 단계로 넘어가야 합니다. 산업 현장에서 AI 모델을 통해 해결하고자 하는 과제가 명확해졌다면, 이에 맞는 객체를 본격적으로 라벨링하는 작업이 필요하죠.
앞서 경험하신 것처럼, 슈퍼브 플랫폼에서는 오토라벨(Auto-Label) 기능을 활용해 수작업 없이도 데이터를 자동으로 라벨링할 수 있습니다. 또한, 커스텀 오토라벨(Custom Auto-label) 기능을 활용하면 각 기업의 고유한 객체를 학습시킨 전용 오토라벨 AI를 생성할 수 있습니다. 예컨대, 일반적인 물체 탐지가 아닌 자사만의 특수 부품, 브랜드 전용 패키지, 드물게 발생하는 결함 유형 등을 자동으로 탐지하고 라벨링하는 데 활용할 수 있습니다.
이처럼 오토라벨(Auto-label)은 단순한 프리 라벨링을 해주는 것을 넘어서, 대규모 프로젝트에서 시간과 리소스를 절감하는 전략적 도구로 자리잡고 있습니다. 몇 만 장의 데이터를 사람이 하나하나 라벨링하는 데 수개월이 걸릴 수 있지만, 프리라벨을 활용하면 며칠 내에 1차 라벨링을 완료하고 검수와 후처리에 집중할 수 있는 여유를 확보할 수 있습니다.
무엇보다도 자동화된 라벨링을 통해 데이터 품질의 일관성을 유지할 수 있다는 점에서, 모델 학습에 적합한 안정적인 학습 데이터셋 구축이 가능해집니다.
💡 슈퍼브 오토라벨 및 커스텀 오토라벨 기능을 활용한 고품질 학습 데이터 구축 방법에 대한 자세한 내용은 이전 블로그 글에서 확인하실 수 있습니다.
SUPERB AI
3️⃣ 제로(ZERO) 모델로 빠르게 시작하기
AI 모델 도입을 원하지만 학습을 위한 데이터셋 구축 단계부터 부담이라면, 슈퍼브의 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)를 활용해 보세요. 모델 사전 학습없이도 가지고 있는 데이터만으로 빠르게 POC해볼 수 있는 유연한 워크플로우를 제공합니다.
제로(ZERO) 모델은 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
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!