맞춤형 현장 데이터 수집
고객의 목표 시나리오에 맞춰 작업 환경, 참여자, 작업 절차, 촬영 프로토콜을 설계하고 현장에서 수집합니다.
피지컬 AI와 로봇 학습을 위한 실세계 데이터 생산
오리진데이터랩은 로봇, 컴퓨터 비전, 자율 시스템 및 피지컬 AI를 위한 맞춤형 리얼월드 데이터 수집·생산 프로그램을 설계하고 운영합니다.
- 에고센트릭 영상, 실세계 영상, 센서 및 멀티모달 데이터 수집
- 프로젝트별 촬영 프로토콜, 메타데이터, 품질 검증(QC), 이력 추적 및 구조화된 납품
- 한국의 전문 작업 데이터 수집부터 방글라데시의 현장 수집 및 규모 확장까지
현장 수집부터 품질 검증, 이력 관리, 고객 요구 형식에 맞춘 납품까지
AI 모델에 필요한 데이터를 정의하면, 그 요구사항에 맞춰 수집을 설계합니다.
관리형 데이터 생산
현장 요구사항부터 AI 개발에 바로 활용할 수 있는 데이터까지
고객의 프로젝트별 데이터 요구사항을 실제 현장 수집 프로그램으로 구현합니다. 촬영 설계와 현장 운영부터 품질 검증, 메타데이터 생성, 구조화된 데이터 납품까지 수행합니다.
멀티모달 데이터 수집
실세계 영상과 에고센트릭 영상에 센서 데이터, 타임스탬프, 장비 정보 및 구조화된 촬영 메타데이터를 함께 수집합니다.
품질 검증·이력 추적·납품
기술적 품질 검증, 메타데이터 확인, 원본 이력 추적, 재촬영 관리 및 AI 개발용 데이터 패키지 납품을 수행합니다.
데이터 수집 방식
AI 모델의 요구사항에 맞춘 다양한 데이터 수집 방식
오리진데이터랩은 특정 카메라나 센서, 데이터 유형에 제한되지 않습니다. 작업 종류와 현장 환경, 장비, 데이터 동기화 요구사항, 메타데이터 구조 및 AI 모델의 학습 목적에 맞춰 실세계 데이터 수집 방식을 설계합니다.
01
수집 실적 보유
에고센트릭·인간 시연 데이터
1인칭 작업 영상, 손과 물체의 상호작용, 도구 사용, 양손 작업 과정 및 영상·IMU 데이터를 수집합니다.
02
프로젝트별 구성 가능
스테레오·멀티뷰 데이터
공간 정보와 다양한 시점의 학습을 위한 스테레오 및 다중 카메라 동기화 수집 방식입니다.
03
프로젝트별 구성 가능
웨어러블·인체 동작 데이터
실제 작업 과정에 맞춰 IMU와 손·손가락·신체 움직임 센서 데이터를 수집하는 방식입니다.
04
프로젝트별 구성 가능
RGB-D·공간 데이터
공간 인식, 물체 조작 및 환경 이해를 위한 깊이 정보 기반 데이터 수집 방식입니다.
05
프로젝트별 구성 가능
로봇·원격조작 데이터
로봇의 관측, 상태, 동작, 이동 궤적 및 센서 데이터를 연계하는 수집 방식입니다.
06
현장 수집 실적 보유
모빌리티·컴퓨터 비전 데이터
도로, 교통, 보행자, 객체 탐지·추적 및 환경 인식 데이터를 수집합니다.
실제 모빌리티 데이터 수집 실적
실제 데이터·정답 데이터·메타데이터 확인
방글라데시 현장에서 실제 생산한 모빌리티 데이터 사례입니다. 촬영, 메타데이터 생성, 품질 검증(QC), 이력 추적 및 납품 절차를 확인할 수 있습니다. 피지컬 AI와 에고센트릭 데이터 수집은 고객이 지정한 작업과 센서 요구사항에 맞춰 별도로 설계합니다.
76,154+
구조화된 세그먼트
7,507+
원본 촬영 기록
317+
누적 수집 시간
현재 운영 중인 현장 수집 체계를 통해 데이터 생산을 이어가고 있으며, 프로젝트 범위와 목표 환경, 납품 요구사항에 맞춰 수집 규모를 확대할 수 있습니다.
산업현장 데이터 수집
실제 생산현장에서 사람의 작업 과정, 도구와의 상호작용, 현장 조건에 따른 작업 수행 과정을 수집하는 방식입니다.
에고센트릭 작업 데이터 수집
실제 생산현장에서 손과 물체의 상호작용, 도구 사용, 작업 순서 및 현장 상황을 포함한 정밀 작업 과정을 1인칭 시점으로 수집합니다.
구조화된 기술 메타데이터
영상 클립별 타임스탬프, GPS, IMU, 촬영 환경, 촬영 속성, 객체 통계, 개인정보 보호 처리, 품질 지표 및 납품 상태를 구조화된 메타데이터로 제공합니다.
timestamp
GPS
IMU
scene
device
quality
delivery
표시된 항목은 가독성을 위해 간소화했습니다. 메타데이터 카드를 클릭하면 공개 가능한 전체 JSON 기록을 확인할 수 있습니다. 최종 메타데이터 구조와 납품 형식은 프로젝트별 기술 요구사항에 따라 정합니다.
데이터 수집 역량
실세계 피지컬 AI 데이터 수집
공개 데이터셋이나 시뮬레이션만으로 재현하기 어려운 실제 환경과 인간 활동, 현장 작업 과정 및 멀티모달 데이터 수집 요구사항에 맞춰 프로젝트별 데이터 수집 체계를 설계합니다.
에고센트릭·인간 활동
사람 중심 작업을 위한 1인칭 데이터
헤드마운트·체스트마운트 및 프로젝트별 장비를 활용한 1인칭 데이터 수집으로 가정, 직장, 서비스, 물체 조작 등 다양한 작업 활동을 지원합니다.
산업·상업 현장
실제 산업현장의 작업 과정
상업용 주방, 청소, 경공업 등 숙박·서비스, 유통, 식품 가공 등 실제 작업 환경에서 데이터 수집 프로그램을 운영합니다.
대한민국
한국 특화 고부가가치 작업 데이터
지역별 환경과 문화적 특성이 반영된 작업 과정을 대상으로 한국 음식 제조, 수산물 가공, 서비스업, 가정 활동 및 전문 상업 작업 데이터를 수집합니다.
지역별 수집 확대
현장 파일럿부터 대규모 데이터 생산까지
프로젝트는 소규모 장비 보정과 작업 절차 검증으로 시작해 생산 요구사항에 따라 방글라데시 및 고객이 승인한 다른 지역으로 현장 운영을 확대하고 수집 규모를 조정합니다.
촬영 형식, 센서 요구사항, 참여자 조건, 수집 환경, 작업 절차, 메타데이터 구조 및 품질 기준은 프로젝트별로 정의합니다.
데이터 수집 서비스 자세히 보기: 피지컬 AI 데이터 수집 · 로봇 학습 데이터 · 에고센트릭 인간 시연 데이터 · 멀티모달 센서 데이터 · 한국 현장 데이터 수집
제공 데이터 및 산출물
모델 개발을 위한 실세계 데이터
단순한 원본 영상만 제공하지 않습니다. 모든 수집 데이터는 엔지니어링 평가, 모델 개발 및 지속적인 데이터 운영에 활용할 수 있도록 정리합니다.
목표 시나리오별 데이터 생산
실제 배포 환경의 과제, 부족한 예외 사례 및 모델 실패 시나리오에 맞춰 현장 데이터를 수집합니다.
멀티모달 데이터 수집
스마트폰 기반 영상에 GPS, IMU, 타임스탬프, 이동 경로, 장치 정보 및 촬영 메타데이터를 연결해 수집합니다.
구조화된 데이터 산출물
품질 검증을 거친 데이터셋을 문서, 검증 결과, 메타데이터 및 엔지니어링 작업에 적합한 납품 형식으로 제공합니다.
일반적인 상업용 납품 패키지
dataset_package/ ├── clips_blurred/ │ └── *.mp4 │ ├── human_gt_preview/ │ └── *.jpg │ ├── metadata/ │ └── *.json │ ├── buyer_catalog.json ├── buyer_sample_index.csv ├── sample_index.csv ├── dataset_manifest.json ├── release_context.json │ ├── README.md ├── DATASET_CARD.md ├── QUALITY_ASSURANCE.md ├── PRIVACY_REPORT.md ├── RELEASE_CERTIFICATE.md ├── LICENSE.md │ └── SHA256SUMS.txt
일반적인 상업용 납품에는 엔지니어링 문서, 구조화된 메타데이터, 검증 기록, 라이선스 정보, 개인정보 보호 문서, 제공 확인서 및 무결성 검증 자료가 포함될 수 있습니다.
실세계 데이터 수집 과제
모델이 접하기 어려운 현실의 조건을 수집합니다
실제 환경에는 시뮬레이션이나 표준 데이터셋으로 재현하기 어려운 다양성, 모호성, 가림 현상 및 인간 행동이 존재합니다. 이러한 데이터 공백에 맞춰 수집 프로그램을 설계합니다.
복잡한 인간의 물체 조작
손, 도구, 물체, 재료 및 여러 단계의 행동은 로봇 학습, 에고센트릭 학습, 피지컬 AI에 중요한 세밀한 상호작용을 만듭니다.
작업 방식의 다양성
사람들은 같은 작업도 움직임, 속도, 기술, 도구, 작업 공간 및 주변 환경에 따라 다르게 수행합니다. 이러한 자연스러운 차이를 수집할 수 있도록 설계합니다.
가림 현상과 통제되지 않는 환경
일부만 보이는 대상, 변화하는 조명, 복잡한 배경, 이동하는 사람 및 예측하기 어려운 환경은 정돈된 벤치마크 데이터에서 드러나지 않는 모델의 약점을 보여줍니다.
엔지니어링 납품
엔지니어링 팀을 위한 구조화된 납품 패키지
검수에 합격한 데이터는 구매자의 기술 요구사항에 맞춰 미디어, 메타데이터, 문서, 검증 기록 및 무결성 파일이 연결된 추적 가능한 패키지로 정리합니다.
제공 가능
핵심 데이터 및 센서 기록
주요 데이터는 안정적인 클립 및 원본 식별자로 연결해 엔지니어링 작업에서 추적할 수 있도록 합니다.
- 영상 파일 — MP4
- 구조화된 메타데이터 — JSON
- 데이터셋 색인 — CSV
- GPS 및 이동 경로 기록
- IMU 센서 기록
패키지·프로젝트별 상이
휴먼 GT 및 어노테이션 형식
사람이 검증한 정답 데이터는 계약 범위에 포함된 경우에만 제공하며, 어노테이션 출력 형식은 프로젝트별로 정합니다.
- 사람이 검증한 정답 데이터
- 바운딩 박스 어노테이션
- COCO 형식 출력 — 프로젝트별 협의
- YOLO 형식 출력 — 프로젝트별 협의
- 맞춤형 클래스 정의
상업용 납품
문서 및 데이터 무결성
고객용 문서와 검증 파일을 제공해 데이터 검토, 재현성 확보 및 통제된 인계를 지원합니다.
- 데이터셋 매니페스트
- 데이터 사전
- 품질 검증 보고서
- SHA-256 체크섬
- 상업용 납품 패키지
기업용 납품 관리
개인정보 보호 처리
필요한 경우 얼굴 및 차량 번호판 블러 처리
품질 관리 및 검증
출고 전 문서화된 품질 검토
원본 추적성
세그먼트와 원본 및 수집 맥락의 연결
라이선스 및 무결성
상업적 이용 조건, 매니페스트 및 SHA-256 체크섬
개인정보 보호 범위, 허용된 사용 목적, 어노테이션 형식, 맞춤형 스키마, 납품 주기 및 라이선스 조건은 제공 전에 확정합니다.
맞춤형 데이터 생산 프로그램의 진행 방식
모든 프로젝트는 요구사항 정의와 촬영 설정부터 현장 수행, 검증, 재촬영 및 구조화된 납품까지 관리형 생산 절차로 운영합니다.
다음 분야의 AI 팀을 위한 서비스
로보틱스
피지컬 AI
컴퓨터 비전
자율 시스템
에고센트릭 학습
01 — 요구사항 정의 대상 작업, 환경, 참여자, 센서, 메타데이터 및 승인 기준을 정의합니다.
02 — 수집 환경 검증 본 생산 전에 촬영 설정, 작업 지침 및 파일럿 기록을 검증합니다.
03 — 데이터 생산 승인된 절차에 따라 현장 데이터 수집을 운영합니다.
04 — 품질 검증 제출 데이터를 검수하고 문제를 기록하며 필요한 재촬영을 진행합니다.
05 — 데이터 납품 검수에 합격한 데이터를 고객이 정의한 스키마, 메타데이터 및 매니페스트로 구성합니다.
요구사항을 명확하게 정의합니다.
일관된 기준으로 수집합니다.
체계적으로 검증합니다.
추적 가능한 형태로 납품합니다.
AI 팀이 오리진데이터랩과 협력하는 이유
소규모 장비 검증 또는 평가 배치로 시작해 수집 절차와 품질 기준을 확인한 뒤, 합의된 촬영·검수·납품 방식으로 반복 생산을 확대할 수 있습니다.
파일럿 진행 방식
작게 시작하고 검증 후 확장하세요
집중 평가용 소규모 배치에서 시작해 프로젝트별 데이터 생산으로 확장하고, 요구사항이 늘어나면 반복 납품으로 이어갑니다.
옵션 01
평가용 데이터 배치
특정 실세계 시나리오가 현재 평가, 인식 또는 학습 과정의 의미 있는 약점을 드러내는지 검증합니다.
- 집중된 시나리오 범위
- 구조화된 메타데이터
- 품질 검증 후 납품
- 명확한 확장 경로
옵션 02
맞춤형 데이터 수집
배포 환경, 목표 행동, 촬영 지침, 메타데이터 및 품질 요구사항에 맞춰 현장 수집 프로젝트를 설계합니다.
- 프로젝트별 촬영 지침
- 대상 환경에 맞춘 수집
- 유연한 납품 구조
- 반복 가능한 수집 절차
옵션 03
지속적인 데이터 생산 협력
모델, 배포 환경 및 엔지니어링 로드맵의 변화에 따라 실세계 데이터를 지속적으로 수집·검증·개선합니다.
- 반복적인 수집 주기
- 정기 납품 배치
- 프로젝트별 생산 역량 확대
- 장기 데이터 운영
무료 샘플을 먼저 살펴본 후 실제 적용 목표에 맞춘 파일럿을 상담하세요. 수집 시작 전에 범위, 일정, 메타데이터, 품질 요구사항, 라이선스 및 납품 주기를 확정합니다.
자주 묻는 질문
데이터 프로젝트 시작 전 자주 묻는 질문
현장 운영, 맞춤형 촬영, 메타데이터, 품질 관리, 지역별 생산 및 납품에 관한 주요 질문을 정리했습니다.
01 어느 지역에서 데이터 수집을 운영할 수 있나요?
현재 한국과 방글라데시에서 현장 데이터 생산을 운영할 수 있습니다. 추가 지역은 대상 환경, 참여자 조건, 현장 접근성 및 프로젝트 요구사항에 따라 검토합니다.
02 맞춤형 에고센트릭 또는 피지컬 AI 시나리오를 수집할 수 있나요?
가능합니다. 인간 활동, 물체 조작, 현장 작업 절차, 대상 환경, 참여자 특성, 시점, 촬영 지침 및 고객이 정한 승인 기준에 맞춰 설계합니다.
03 영상 외에 어떤 데이터를 수집할 수 있나요?
승인된 촬영 구성에 따라 IMU, 오디오, 타임스탬프, GPS, 장치 정보, 작업·경로 맥락, 촬영 설정, 장면 메타데이터 및 운영 기록 등을 포함할 수 있습니다.
04 촬영 절차와 메타데이터 구조를 맞춤 설정할 수 있나요?
가능합니다. 카메라 구성, 장착 위치, 촬영 지침, 필수 센서 항목, 식별자, 메타데이터 필드, 파일 명명 규칙, 품질 기준 및 납품 구조를 프로젝트별로 정의할 수 있습니다.
05 소규모 장비 검증이나 파일럿으로 시작할 수 있나요?
가능합니다. 소규모 파일럿으로 현장 지침, 촬영 구성, 시나리오 적합성, 메타데이터 구조, 기술 품질, 승인 기준 및 납품 형식을 검증할 수 있습니다.
06 촬영 실패와 재수집은 어떻게 관리하나요?
기술 품질, 촬영 절차 준수, 메타데이터 완전성, 센서 사용 가능 여부 및 프로젝트별 규칙에 따라 검수합니다. 불합격 기록에는 사유를 남기고 필요한 재촬영을 진행할 수 있습니다.
07 어노테이션과 라벨링도 포함할 수 있나요?
가능합니다. 계약된 생산 범위에 따라 어노테이션, 라벨링, 휴먼 GT, 장면 속성, 프로젝트별 클래스 및 기타 파생 필드를 포함할 수 있습니다.
08 개인정보 보호, 라이선스 및 안전한 납품은 어떻게 관리하나요?
개인정보 처리, 비식별화 요구사항, 허용된 사용 범위, 라이선스, 접근 통제, 보관 조건, 무결성 검증 및 고객이 승인한 납품 절차를 프로젝트 시작 전에 협의합니다.
상담 시작하기
부족한 데이터 요구사항을 현장 데이터 생산 계획으로 바꾸세요.
모델이 어떤 장면을 필요로 하는지, 어디서 수집해야 하는지, 어떤 기술 조건이 중요한지 알려주세요. 이를 실행 가능한 수집·검증·납품 절차로 구체화합니다.
첫 문의에 다음 내용을 포함하면 좋습니다
- 목표 작업 또는 부족한 시나리오
- 국가, 환경 또는 참여자 조건
- 영상, 센서 또는 메타데이터 요구사항
- 예상 수집량 및 일정
- 품질 또는 승인 조건