딥러닝 기반 오토 라벨링 툴 ‘Labeling AI’ 출시

Labeling AI 실제 오토 라벨링 진행 화면

인공지능(AI) 전문 스타트업 디에스랩글로벌(DSLAB GLOBAL)이 자사의 인공지능 자동화 솔루션 ‘CLICK AI’에서 오토 라벨링 기능을 고도화한 오토 라벨링 툴 ‘Labeling AI’를 출시한다고 18일 밝혔다.

디에스랩글로벌의 오토 ML(Auto ML) 기술력을 바탕으로 개발한 Labeling AI는 사람이 수작업으로 하는 수준의 라벨링 정확도를 보유하고 있다.

이전까지 라벨링 작업은 사람이 일일이 라벨링 작업을 해야 하는 데다, AI 전문 지식까지 필요해 구축이 쉽지 않았다. Labeling AI는 인공지능 관련 지식이 많지 않아도 코딩없이 자동으로 고객 맞춤형 라벨링 작업을 할 수 있다.

Labeling AI는 액션 러닝(Action Learning) 기법이 접목돼 라벨링 시간도 줄여준다. 액션 러닝은 일부 라벨링 데이터를 학습하면 나머지 데이터도 알아서 라벨링하는 전처리 기법이다. 물체 인식 라벨링에 걸리는 시간과 비용을 줄여준다.

Labeling AI는 작업자와 AI가 함께 데이터를 라벨링하는 스마트 크라우드 소싱을 지원해 작업 속도가 빠르다.

예를 들어 10만개의 데이터를 스마트 크라우드 소싱으로 라벨링한다면, 작업자는 최초 100개의 데이터를 라벨링하고, 나머지 9만9900개는 AI가 데이터를 학습해 자동으로 라벨링하는 식이다.

사람이 진행한 라벨링 결과를 학습하기 때문에 라벨링 정확도가 인간 수준으로 높고, 빠른 작업을 할 수 있다.

Labeling AI의 가장 큰 장점은 클릭 몇 번으로 라벨링이 가능할 만큼 사용법이 쉽다는 것이다. 작업자는 Labeling AI에서 라벨링할 데이터를 선택한 뒤 ‘오토 라벨링 시작’ 버튼을 누르면 맞춤형 오토 라벨링을 사용할 수 있다. 오토 라벨링 진행 현황과 라벨링 생산성 향상을 볼 수 있는 리포트 기능도 제공된다.

디에스랩글로벌은 Labeling AI 출시로 학습 데이터 구축부터 AI 개발까지 모든 과정을 자동 솔루션화한 국내 첫 오토 ML 기업이 됐다.

디에스랩글로벌 여승기 대표는 “AI 모델 개발을 위해서는 라벨링 작업이 필수지만, 작업자의 수동 작업 외에 대안이 없어 많은 시간과 비용이 필요했다. Labeling AI는 라벨링에 걸리는 시간을 단축해 인공지능 모델 개발 속도를 높이며, 효율성을 끌어올려 인간과 AI의 협업이라는 주제에 가장 잘 부합하는 제품”이라며 “Labeling AI의 오토 라벨링 기능으로 AI 모델 개발의 문턱을 낮춰 여러 산업 분야에서 적극적으로 AI가 활용될 수 있기를 바란다”고 말했다.

김광우 기자

kimnoba@tech42.co.kr
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