2024 데이터바우처 (이규식품)
재단법********업진흥원 완료 2024-06-27
프로젝트 설명
본 프로젝트는 2024년 데이터바우처 사업의 일환으로 수행된 AI 학습용 데이터 라벨링 프로젝트입니다.
AI 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 대규모의 고품질 학습 데이터가 필수적이며,
본 과제에서는 이러한 요구사항을 충족하기 위해 체계적인 데이터 라벨링 작업을 진행하였습니다.
프로젝트 개요
본 프로젝트는 인공지능(AI) 학습을 목적으로 한 데이터 구축 사업으로,
AI 모델이 데이터를 정확하게 인식하고 판단할 수 있도록
원천 데이터를 분석하고 의미 있는 정보로 가공하는 라벨링 작업을 핵심으로 수행하였습니다.
단순한 데이터 분류 수준이 아닌,
실제 AI 서비스 환경에서 활용 가능한 고품질 데이터셋 구축을 목표로 하여
정확도, 일관성, 재사용성을 모두 고려한 데이터 라벨링 프로세스를 적용하였습니다.
주요 수행 내용
- AI 학습용 데이터 라벨링 작업
머신러닝 및 딥러닝 모델 학습에 활용될 수 있도록
원천 데이터를 분석하고 데이터 유형에 맞는 라벨 체계를 정의 - 정밀 라벨링 기준 수립
AI 학습 정확도를 높이기 위해 라벨 기준을 명확히 정의하고
데이터 간 의미 중복 및 오류를 최소화하도록 설계 - 대규모 데이터 정제 및 가공
노이즈 데이터 제거, 불완전 데이터 보정 등
AI 학습에 적합한 형태로 데이터 정제 작업 수행 - 라벨 품질 검수 및 검증
라벨링 결과에 대한 검수 과정을 거쳐
라벨 정확도와 일관성을 지속적으로 점검 - AI 학습 활용을 고려한 데이터 구조화
향후 다양한 AI 모델 및 알고리즘에 적용 가능하도록
확장성을 고려한 데이터 구조로 정리
프로젝트 특징 및 기대 효과
본 데이터 라벨링 프로젝트를 통해 구축된 데이터셋은
AI 모델의 학습 정확도를 향상시키고,
추론 성능 및 서비스 신뢰도를 높이는 데 기여할 수 있는 데이터 자산입니다.
특히 데이터바우처 사업 특성에 맞게
실제 산업 현장에서 활용 가능한 AI 학습 데이터를 구축하였으며,
향후 다양한 AI 서비스 및 인공지능 기반 솔루션 개발에 활용 가능한 기반을 마련하였습니다.
본 프로젝트는 AI 데이터 라벨링, 데이터 구축, AI 학습 데이터 가공에 대한
전반적인 경험과 노하우를 축적한 사례로,
유사한 AI 데이터 구축 및 인공지능 프로젝트에 적용 가능한 구조를 갖추고 있습니다.2024 데이터바우처 사업을 통해 수행된 AI 데이터 라벨링 프로젝트로,
AI 학습을 위한 대규모 데이터 정제 및 라벨링 작업을 진행하여
머신러닝·딥러닝 모델 학습에 활용 가능한 고품질 AI 학습 데이터셋을 구축하였습니다.