Egocentric industrial data collection for Physical AI and robotics in a real-world manufacturing environment

오리진데이터랩 소개

모델이 실패하는 상황을 알려주세요.
필요한 데이터를 수집하겠습니다.

모델이 해결해야 할 시나리오, 환경 및 예외 상황에 맞춰 데이터 수집 프로그램을 설계합니다.

목표 시나리오, 장소, 참여자, 센서, 메타데이터 및 납품 요구사항을 관리 가능한 현장 수집 계획으로 전환합니다.

숙련 작업자의 정밀 조작부터 산업, 가정, 서비스, 물류, 모빌리티 환경까지 고객이 직접 확보하기 어려운 실세계 데이터를 생산합니다.

한국과 방글라데시의 관리형 현장 운영에 전용 수집 절차, 센서 메타데이터 처리, 품질 관리 및 중앙 처리 인프라를 결합합니다.

요구사항 설명, 목표 샘플 또는 소규모 평가 수집부터 시작할 수 있습니다.

데이터 요구사항 상담 → 데이터 처리 절차 보기 →

정해진 패키지는 없습니다. 초기 범위는 24시간 이내 검토합니다.

현장 촬영부터
구조화되고 추적 가능한 납품까지 요구사항에 맞춰 빠르게 진행합니다.

맞춤형 데이터 수집 파트너십

고객 모델에 맞춰 데이터 수집을 설계합니다.

AI 개발팀과 직접 협의해 모델에 필요한 장면, 참여자, 장소, 촬영 조건, 메타데이터 및 출력 구조를 정의합니다.

모든 협업은 요구사항 검토에서 시작해 목표 수집, 품질 관리 및 납품 계획으로 구체화됩니다.

기존 데이터 목록에서 단순 구매하는 방식이 아닙니다. 모델, 평가 목적 및 운영 조건에 맞춰 수집합니다.

요구사항 기반 수집 절차

기술 요구사항을 촬영 목표, 메타데이터 항목, 품질 기준 및 납품 구조가 포함된 실행 가능한 현장 수집 명세로 전환합니다.

목표 시나리오, 참여자, 장소 및 실패 조건 정의
촬영, 센서, 메타데이터 및 품질 요구사항 설정
합의된 명세에 맞는 추적 가능한 데이터 납품

팀 구성

고객 요구사항을 현장 실행, 데이터 처리, 품질 관리 및 구조화된 납품까지 직접 연결합니다.

데이터 전략 — 요구사항 분석 및 프로젝트 범위 설정
데이터 엔지니어링 — 수집 데이터 처리, 메타데이터, 자동화 및 QC 체계
현장 운영 — 현지 수집 계획 및 실행
품질 관리 — 영상 구간 검증 및 명세 준수 확인
파트너 납품 — 샘플, 문서 및 데이터셋 인계

고객은 요구사항이 현장 작업, 품질 검사, 메타데이터 및 최종 납품으로 연결되는 과정을 확인할 수 있습니다.

실제 현장 운영 방식

오리진데이터랩은 고객 요구사항을 현장 수집에 직접 연결합니다. 수집 전에 목표 환경, 시나리오, 참여자 구성, 촬영 방식, 메타데이터 요구사항 및 품질 기준을 정의합니다.

현지 작업자는 전용 수집 절차에 따라 현장을 촬영하고, 중앙 시스템은 업로드, 영상 구간 분할, 메타데이터 처리, 품질 관리, 추적성 및 납품 준비를 관리합니다.

프로젝트 범위에 따라 각 촬영 및 파생 영상 구간에 장치, 카메라, GPS, IMU, 시간, 수집 맥락, 품질, 장면, 물체 및 데이터 계보 등 200개 이상의 가용 메타데이터 항목을 포함할 수 있습니다.

작업, 환경, 참여자 조건, 시점, 촬영 장비, 장착 방식, 센서 구성, 작업 복잡도, 반복 규칙 및 고객 승인 기준에 맞춰 수집을 조정할 수 있습니다.

각 프로젝트는 소규모 목표 샘플로 시작해 대규모 생산으로 확대할 수 있습니다.

결과물은 단순한 원본 영상이 아니라 합의된 수집·납품 명세에 따라 생산된 추적 가능한 데이터 패키지입니다.

고객 명세부터 현장 실행과 구조화된 인계까지 관리하는 통합 절차

Managed field data capture using a dedicated mobile workflow for video sensor metadata and real-world Physical AI data production — **요구사항 기반 현장 수집**
자체 수집 절차를 통해 프로젝트 명세를 영상, 센서, 장치, 위치 및 작업 메타데이터가 포함된 현장 작업으로 전환합니다.

End-to-end Physical AI data pipeline covering field capture upload metadata processing quality control and structured delivery — **전 과정 데이터 생산**
촬영, 업로드, 구간 분할, 검증, 메타데이터 처리 및 납품을 하나의 연결된 절차로 관리합니다.

Singapore-based cloud infrastructure enabling scalable data processing, storage, and automated dataset operations — **중앙 클라우드 운영**
싱가포르 기반 인프라를 활용해 데이터 수집, 구조화 처리, 추적성 및 통제된 납품을 중앙에서 지원합니다.

Metadata processing workflow transforming real-world captures into structured engineering-ready AI training data — **메타데이터 및 품질 처리**
원본 촬영 데이터를 소프트웨어 기반 메타데이터 보강, 품질 평가, 검증 및 프로젝트별 출력 준비를 거쳐 구조화된 기록으로 전환합니다.

Operations team managing field data production quality control metadata and engineering-ready dataset delivery — 프로젝트 운영, 요구사항 추적, 품질 관리 및 납품 준비

Field operators executing managed real-world data collection tasks using standardized capture workflows — 고객이 정의한 실세계 수집 작업을 수행하는 현장 작업자

현장 운영의 일관성을 유지하는 방법

프로젝트 요구사항을 반복 가능한 현장 지침으로 전환해 작업자들이 동일한 촬영, 메타데이터 및 품질 기준을 따르도록 합니다.

촬영 자료는 중앙으로 업로드되어 수집 맥락과 연결되고, 프로젝트 요구사항에 따라 검증된 뒤 하나의 처리 절차에서 납품까지 추적됩니다.

Field operations network following repeatable project-specific capture, metadata, and quality requirements — **체계적인 현장 실행**
현지 작업자가 반복 가능한 촬영 지침과 품질 요구사항에 따라 고객이 정의한 수집 작업을 수행합니다.

Field collection data aggregated into centralized Singapore infrastructure for processing, validation, and delivery preparation — **중앙 처리 및 관리**
수집된 데이터를 하나의 운영 체계로 통합해 메타데이터 처리, 품질 검증, 추적성 및 납품을 관리합니다.

교육·표준·현장 준비

맞춤형 수집은 기술 요구사항을 현장에서 일관되게 실행할 수 있어야 합니다. 프로젝트 명세를 실제 촬영 지침, 승인 기준 및 현장 절차로 전환해 작업자를 교육합니다.

Field training workshop in Dhaka for managed Physical AI data collection, capture standards, and quality control — 프로젝트별 촬영 표준과 품질 요구사항에 맞춘 현장팀 교육

Field operations workshop in Vietnam evaluating repeatable real-world data collection workflows and field standards — 반복 가능한 수집 기준을 다른 운영 환경에 적용할 수 있는지 평가

현장 수집 운영 지역

오리진데이터랩은 한국과 방글라데시에서 관리형 현장 데이터 생산 역량을 운영하며 중앙 처리, 품질 관리, 추적성 및 구조화된 납품을 제공합니다.

회사 및 프로젝트 관리

대한민국

고객 요구사항, 프로젝트 범위, 운영 관리, 커뮤니케이션 및 최종 납품 관리

현장 데이터 수집

방글라데시

산업, 상업, 가정, 서비스, 모빌리티 및 프로젝트별 환경에서 현지 참여자 모집, 교육, 촬영 실행, QC 및 재수집을 포함한 확장형 현장 생산

데이터 처리 및 납품

클라우드 인프라

중앙 데이터 수집, 구간 분할, 메타데이터 보강, 품질 검증, 문서화 및 프로젝트별 통제된 납품

맞춤형 데이터가 필요한 고객

공개 데이터셋에 없거나 시뮬레이션으로 재현하기 어렵고, 일반 데이터 목록에서 확보하기에는 너무 특수한 실세계 데이터가 필요한 팀과 협력합니다.

인간 시연 및 멀티모달 AI

활동 이해, 손과 물체의 상호작용, 도구 사용, 조작 학습, 멀티모달 모델링 및 체화형 지능을 위한 에고센트릭, 작업 중심, 스테레오, 웨어러블 및 센서 연계 인간 데이터

로봇 및 피지컬 AI

물체 조작, 이동, 인간 상호작용, 장애물 대응, 위치 추정, 장면 이해 및 체화형 지능을 위한 인간 시연·공간·센서·환경 데이터

응용 연구 및 모델 평가

벤치마크 구축, 도메인 적응, 실패 분석, 드문 상황 테스트 및 낯선 환경에서의 모델 검증을 위한 목표 데이터

신뢰는 주장하는 것이 아니라 설계하는 것입니다.

동의, 출처, 사용 범위 및 수집 맥락은 사후에 PDF로 추가할 항목이 아니라 데이터 생산 절차의 일부입니다. 처음부터 이러한 통제를 설계합니다.

프로젝트별로 수집 요구사항, 현장 실행, 원본 촬영, 메타데이터, 처리 이력, 품질 결정 및 납품 결과를 연결해 추적할 수 있습니다.

법률 및 투명성 보기 →

현재 데이터 수집 역량

아래 수치는 맞춤형 수집 업무를 뒷받침하는 운영 역량과 처리 체계의 준비도를 보여줍니다. 고정된 판매 목록이 아니며 고객 프로젝트마다 별도로 범위를 정해 수집·처리·납품합니다.

운영 통계는 최신 데이터 보유 현황을 기준으로 자동 갱신됩니다.

검증된 수집 역량

317+ 수집 시간

내부 현장 운영을 통해 지속 촬영을 조율하고 원본을 보존하며, 고객별 데이터 생산에 사용하는 동일한 처리 절차로 구조화된 구간을 생성할 수 있음을 보여줍니다.

• 7,507+ 처리된 원본 영상 수

• 76,154+ 생성된 구조화 영상 구간 수

• 프로젝트별 영상 구간 추출을 위한 원본 보존

시나리오 실행 역량

에고센트릭, 산업, 서비스, 가정, 물류 및 모빌리티 작업

현장 수집 절차는 고객이 정의한 작업, 환경, 참여자, 시점, 장비, 센서, 메타데이터, 작업 복잡도 및 모델의 어려운 조건에 맞춰 구성할 수 있습니다.

• 1인칭 및 프로젝트별 촬영 시점

• 산업, 상업, 서비스, 가정 및 물류 작업

• 영상, 오디오, IMU, 센서 메타데이터 및 구조화된 촬영 기록

• 고객별 QC, 추적성 및 재촬영 규칙

지역별 실행 역량

한국과 방글라데시 현장 생산 역량

한국에서는 특화된 산업 및 숙련 작업의 수집과 작업 설계·촬영 검증을 지원합니다. 적합한 프로젝트는 검증된 촬영 지침과 품질 요구사항을 방글라데시의 비용 효율적인 관리형 현장 생산에 적용할 수 있습니다. 추가 지역은 프로젝트 범위, 현장 실행 가능성 및 고객 수요에 따라 검토합니다.

• 한국: 지역 특화, 숙련, 산업, 상업 및 가정 작업

• 방글라데시: 다양한 환경에서 확장 가능한 관리형 현장 운영

• 추가 지역은 프로젝트 요구사항과 실행 가능성에 따라 검토

모델에 어떤 실세계 데이터가 부족한가요?

필요한 환경, 시나리오, 참여자, 센서, 메타데이터 또는 실패 조건을 알려주세요. 수집·처리·검증·납품 가능성을 평가하겠습니다.

대규모 수집으로 확대하기 전에 소규모 요구사항 검토나 목표 샘플부터 시작하세요.

수집 범위를 정하는 데 필요한 정보

목표 환경, 실패 시나리오, 지역, 촬영 방식, 필수 메타데이터, 품질 기준, 예상 물량, 납품 형식 및 일정

초기 실행 가능성 검토에는 일부 명세만 있어도 충분합니다.

수집 요구사항 전달 →

정해진 패키지는 없습니다. 초기 실행 가능성은 24시간 이내 회신합니다.

모델이 실패하는 상황을 알려주세요. 필요한 데이터를 수집하겠습니다.