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투데이터의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

(기업개요) 투데이터는 머신러닝(ML)을 위한 학습 데이터 수집 및 가공 전문 기업① 학습에 필요한 영상, 이미지, 음성, 멀티턴 대화문 등을 수집·가공② 온/오프라인 조사를 통해 기업이 필요한 데이터의 수집·정제③ AI모델 학습에 최적화 된 데이터 구축 컨설팅 (주요산업분야) 비전, 음성, 텍스트 기반 AI솔루션 서비스 제공 기업 대상 모델 학습 데이터 수집 및 가공 (프로젝트 수행 사례) ① 안전 진단 Vision Data : 건물 균열 Vision 인식 모델 개발을 위한 건물 이미지 데이터 수집 및 정제② 교통량 분석 Data : 교차로 교통량 분석에 필요한 해외/국내 이미지 데이터 수집 및 정제③ 영상 분석 Data : 독거노인 및 영유아 이상행동 감지 모델 학습에 필요한 낙상 데이터 수집 및 정제

기업한글명

투데이터

도로명주소

서울특별시 서초구 바우뫼로7길 8 (우면동,우면종합상가)

등록일

2025-01-21

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2910602867&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

상세주소

801호 투데이터

설립일자

2024-01-25

실적(요약)

- 비전 인식 기반 이상행동 데이터 수집- ITS 감지 솔루션 학습 데이터 가공(4p bbox)- 이상행동 이미지 스켈레톤 작업- 가상인간 모델 개선을 위한 인플루언서 영상 촬영- 음성인식 모델 개선을 위한 오디오 데이터 레이블링

유지보수(후속지원)전략(요약)

(수요기업 유지보수지원 전략) 1) 행정 절차 지원 다년도 데이터바우처 경험을 토대로, 데이터바우처 사업 진행 절차별 타임라인과 상세 가이드 제공. 추가적으로, 진행 과정별로 수요기업과 미팅을 통하여 양사가 사업 내용 중 놓치는 부분이 없는지 지속적인 확인.PMS 공지를 통해 올라오는 수요 또는 공급기업에 대한 공지사항을 빠르게 검토하여 수요기업에 전달함으로써, 원활하게 사업을 마무리할 수 있도록 데이터 구축에 대한 운영 뿐만 아니라, 행정적인 절차도 적극적으로 지원함. 2) 데이터 구축 유지보수 지원 수요기업 요청사항에 따라 구축 된 데이터는 피드백을 받아, 요청사항에 맞는 데이터로 수정하여 재구축하며, 데이터를 잘못 구축하는 일이 없도록 수요기업과 정기적인 미팅을 통해 데이터 구축 방향성에 대해 양사가 확인하는 작업을 계속해서 진행함. (수요기업 후속지원 전략) 1) 데이터바우처를 통해 수요기업에 납품한 데이터 중, 추후 오류 데이터가 발생하지 않았는지 지속적인 모니터링 수행. 2) 수요기업에 납품한 데이터 형태와 유사한 데이터 구축시 저작권에 문제가 되지 않는선에서 업데이트 된 후속 데이터 전달. 3) 수요기업에 납품한 데이터 중 오류 데이터 발견시 투데이터 자체 플랫폼을 통해 추가 데이터 수집하여 수정 된 데이터를 제공함. 4) 수요기업에서는 전달 받은 데이터를 통해 추가적인 모델 학습을 진행함. 5) 학습 된 신규 모델을 배포하여 서비스의 품질을 높임.

주요서비스 상세정보(요약)

1) 프로젝트 운영 경험 투데이터는 데이터 구축 경험이 150건 이상 되는 PM으로 구성되어있으며, 경험을 기반으로하여 데이터는 필요하지만 어떤 데이터가 얼만큼 필요한지에 대한 지식이 다소 부족한 수요기업들을 대상으로 충분한 컨설팅을 진행할 수 있는 수준임. 또한 프로젝트에 대한 이해도가 높기 때문에 데이터를 구축할 수 있는 커버리지가 높아 수요기업이 원하는 대부분의 데이터 요구사항을 이해하고 구축할 수 있는 역량을 보유하고있음. 2) 다양한 조건을 충족하는 넓은 인력 Pool투데이터는 일반적인 작업자뿐만 아니라 특정 조건이 포함 된 작업자를 구할 수 있는 Pool을 보유하고있음. 기존의 프로젝트 경험을 통해 구축 된 네트워크를 활용하여 배우, 운동선수, 모델, 성우 등 다양한 분야의 전문성을 요구하는 작업자를 통한 데이터 구축이 가능함. 3) 데이터 구축 인프라투데이터는 데이터 구축에 필요한 촬영/녹음 장비, 스튜디오 등 공간을 보유하고 있음. 따라서 데이터 수집 프로젝트의 경우 공간을 활용하여 쾌적한 환경에서 높은 품질의 데이터 구축이 가능함. 4) 데이터품질 관리 프로세스체계적인 작업자 선별과 교육뿐만 아니라, 데이터 품질을 높이기 위해 다차원 검수를 진행하고있으며 검수 이후에는 가장 빈번하게 문제가 되는 이슈를 분석하여, 프로젝트 참여자들에게 공유하고 실시간으로 데이터 구축에 관한 문의사항에 대응함. 또한 이렇게 구축된 데이터는 초기 10% 이내로 작업하여 고객사에 납품 후 피드백을 받음으로써 데이터가 전체 구축된 뒤에 고객사가 불만족하는 일이 없도록, 초기 구축 결과물을 고객사에 납품하여 고객사 요구사항에 빠르게 대응할 수 있도록 체계를 구축해 두었음.

카테고리구분

전처리,태깅또는라벨링,기타,가명처리,AI Hub 학습용 데이터 재가공,생성·수집

품질확보전략(요약)

(작업자 양성 프로세스) 데이터를 구축하는데 가장 근간이 되는 작업자에 따라 데이터 품질이 달라지기 때문에, 양질의 작업자를 양성하기 위한 프로세스 구축을 위해 많은 노력을 하였음. 따라서, 모집 이후에 공통적인 데이터 프로젝트에 대한 교육을 진행하고, 작업자의 조건에 따라 그룹화하여 분류 및 ,프로젝트 참여 이력 및 작업자 특성에 따라 적합한 프로젝트를 배정함. 지속적으로 모니터링하여 성과에 따라 인력을 더욱 고도화하여 관리하고 있음.(프로젝트 운영 과정) 요구사항을 토대로 프로젝트가 구체화 되면, 투데이터가 보유한 인력 Pool에서 적합한 회원을 선별함. 선별 된 작업자를 대상으로 프로젝트 참여 테스트를 진행하고, 테스트를 통과한 작업자만이 해당 프로젝트에 최종적으로 참여하는 다차원적인 선별 과정을 보유하고 있음. 이후 본 프로젝트 참여 전 사전에 교육을 진행하고 이후에 본 프로젝트에 투입됨.(프로젝트 운영 조직도) 프로젝트를 수행하는 운영 조직은 총괄하는 프로젝트 매니저(PM)이 있고, Main PM을 서포트하는 Sub PM이 존재함. 작업이 완료된 데이터를 검수하는 검수자와 작업을 수행하는 작업자로 구성되어 있음. 1) PM : 프로젝트 전체를 총괄. 고객사와의 커뮤니케이션, 데이터 구축 프로세스 기획 및 운영, 모니터링을 통한 진척률 관리 등을 수행함.2) Sub PM : 보조 PM으로써 정산 또는 작업자 모집 같은 행정적인 부분을 담당하며, 검수 완료된 결과물에 대한 admin 검수를 진행 함. 또한, 빈번하게 틀리는 이슈에 대해 정기적으로 가이드 배포 및 교육을 수행 함.3) 검수자 : 작업자가 완료한 작업물을 검수함. 작업자에게 피드백을 주기도하며, 작업 된 작업물을 수정하기도 함.4) 작업자 : Raw Data를 할당받아 가이드 및 교육 내용에 맞게 데이터 구축 작업을 수행하며, 프로젝트에 가장 핵심이 되는 역할 임.(데이터 구축 프로세스) 데이터 품질 관리를 위해 다차원 검수를 진행하고 있으며, 작업자가 가이드 기준으로 작업을 완료하면,

활용사례(요약)

- 비전 인식 기반 이상행동 데이터 수집- ITS 감지 솔루션 학습 데이터 가공(4p bbox)- 이상행동 이미지 스켈레톤 작업- 가상인간 모델 개선을 위한 인플루언서 영상 촬영- 음성인식 모델 개선을 위한 오디오 데이터 레이블링