이미지 어노테이션
제트 엔진 블레이드 어노테이션
“DataForce와의 작업에 대단히 만족합니다. DataForce가 우리의 요구 조건을 매우 유연하게 반영해 주었기에 최선의 결과를 도출할 수 있었습니다.”
– Alexander Appel, zeroG 수석 솔루션 아키텍트
당면 과제
zeroG는 항공업계 관련 데이터 기반 AI와 머신러닝(ML) 솔루션을 제공하는 전문 센터입니다. zeroG의 솔루션은 항공업계가 새로운 인사이트를 얻고, 의사 결정을 개선하며, 반복되는 공정을 자동화하여 측정 가능한 결과를 도출하도록 지원합니다. zeroG의 사업 분야 중 하나는 제트 엔진 유지보수입니다. 수작업 검사 공정은 노동 집약적이라 누락 오류에 취약하고 위험도가 높습니다. zeroG의 전문가들은 제트 엔진 블레이드의 결함을 자동으로 탐지하여 전문 엔지니어의 검사를 보조하도록 사내 ML 모델 훈련을 도와줄 파트너를 찾고 있었습니다. 이런 모델을 훈련하려면 정밀하게 라벨링된 대규모 데이터가 필요했습니다.
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다양한 사내외 라벨링 솔루션을 경험한 zeroG는 다양한 범위의 프로젝트에서 고품질의 산출물을 도출하고자 DataForce에 서비스를 의뢰하였습니다. DataForce에 독자적인 어노테이션 플랫폼이 있긴 하지만, zeroG는 진행 중인 프로젝트와의 일관성을 유지하기 위해 기존에 사용하고 있던 타사 플랫폼을 사용하기로 했습니다. DataForce는 해당 플랫폼에서 작업 중인 어노테이터들을 모집, 채용, 관리했습니다. DataForce 팀은 소싱 과정 외에도 어노테이터 팀에 zeroG의 가이드라인을 교육하고 제트 엔진에 대한 25,000여 개의 프레임을 성공적으로 감독하여 품질 감수를 마쳤습니다.
이 작업을 위해 다양한 결함 주변에 바운딩 박스를 그린 후 제공된 11가지 결함 범주 중 하나를 할당했습니다. 숙련된 라벨링 담당자를 엄선하여 zeroG 전문가 검토 전에 라벨 표시된 이미지에 QA를 실시했습니다. 프로젝트 전 과정에서 고객의 피드백을 받고 이에 따라 가이드라인을 조정하여 필요한 경우 팀 재교육을 실시했습니다. 어노테이션 프레임을 모두 확보할 때까지 이러한 협업 프로세스를 프로젝트 전 기간 동안 반복해서 이행했습니다.
이점
DataForce는 적시에 고품질 결과물을 납품할 뿐만 아니라, 무엇보다도 프로젝트 협업 방식을 설계함으로써 zeroG의 고민을 해결했습니다. 이메일로, 플랫폼 내부에서, 또한 유선으로 피드백을 주고받음으로써 DataForce와 zeroG는 미해결 문제를 해결하고 명확한 설명을 제공할 수 있었습니다. 이 방식을 통해 zeroG는 효율적으로 프로젝트를 통제하면서 외부 업체와 협업할 수 있었습니다.
“고객이 품질을 지속적으로 검수할 수 있도록 외부 지원을 할 수 있는 적정선을 찾아냈습니다. 새로운 사용 사례로 협업 범위를 확대하고 파트너십을 구축할 수 있기를 기대합니다!”
– Dorota Iskra, DataForce 상무이사
DataForce는 전 세계적으로 1,000,000명 이상의 회원과 250개 이상의 언어를 지원하는 언어 전문가로 구성된 글로벌 커뮤니티를 보유하고 있습니다. DataForce는 자체 플랫폼이지만 고객 혹은 타사 도구도 활용할 수 있습니다. 이런 방식으로 고객 데이터를 빈틈없이 관리합니다.