불량명이 작업자마다 다름
같은 현상을 다른 이름으로 부르면 AI 학습 데이터가 섞입니다.
DEFECT LABELING
AI 품질검사의 시작은 모델이 아니라, 불량을 같은 기준으로 부르는 일입니다.
불량 데이터 라벨링은 단순 반복 작업이 아닙니다. 불량 유형 정의, 애매한 샘플 기준, 검수 프로세스가 있어야 AI 품질검사 결과를 믿을 수 있습니다.
WHO NEEDS THIS
이런 기업에게 맞습니다
- AI 품질검사용 이미지 데이터를 준비하는 제조기업
- 불량 유형 분류가 사람마다 다른 품질팀
- 라벨링 외주 전에 기준과 검수 체계를 만들고 싶은 조직
WHY IT STOPS
도입이 멈추는 지점부터 봅니다
검색으로 들어온 사용자가 바로 자기 문제를 찾을 수 있도록, 페이지마다 하나의 의도를 중심으로 구성했습니다.
애매한 샘플 처리 기준이 없음
경계 사례를 어떻게 라벨링할지 정하지 않으면 모델 평가가 흔들립니다.
검수 없이 라벨 수량만 늘어남
라벨 수보다 라벨 일관성이 중요합니다. 샘플 검수와 오류 수정 흐름이 필요합니다.
HOW MARUAI WORKS
진행 방식
불량 유형 사전 작성
양품, 불량, 애매한 샘플의 정의와 예시 이미지를 정리합니다.
라벨링 기준과 검수율 설계
라벨러가 볼 기준과 검수자가 확인할 항목을 만듭니다.
학습 데이터 품질 점검
클래스 불균형, 오류 라벨, 중복 이미지를 점검해 PoC에 반영합니다.
OUTPUT
상담 후 남겨야 하는 것
- 불량 유형 사전
- 라벨링 가이드
- 검수 체크리스트
- AI 학습 데이터 품질 점검
FAQ
자주 묻는 질문
라벨링 업체를 바로 쓰면 안 되나요?
업체를 쓰더라도 기준은 고객사가 먼저 정해야 합니다. 기준이 없으면 많은 라벨이 오히려 혼란을 만들 수 있습니다.
불량 유형이 많으면 어떻게 하나요?
처음에는 발생 빈도와 비용 영향이 큰 유형부터 시작해 점진적으로 확장하는 것이 좋습니다.
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