01
모델의 데이터 부족 조건 파악
기존 데이터가 충분히 반영하지 못하는 환경, 상호작용, 촬영 시점, 센서 조건 또는 모델 실패 상황을 고객과 함께 정의합니다.
실세계·멀티모달 데이터 엔지니어링
피지컬 AI와 로봇을 위한 실세계 데이터를 생산합니다
오리진데이터랩은 피지컬 AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 및 지능형 시스템을 위한 실세계·멀티모달 현장 데이터 수집 프로그램을 설계하고 운영합니다.
필요한 수집 환경, 상호작용, 촬영 시점, 메타데이터와 품질 기준을 알려주세요. 정해진 데이터 목록에서 고르는 대신, 고객의 요구사항을 현장에서 실행 가능한 수집 계획으로 구체화합니다.
부족한 데이터 조건을 간단히 설명해 주시면 초기 실행 가능성을 검토할 수 있습니다.
현장 운영 강점:
한국과 방글라데시에서 현장 운영을 수행하며, 한국의 특화된 작업 환경과 방글라데시의 확장 가능한 수집 운영 역량을 결합합니다. 1인칭 인간 활동, 산업·상업 현장, 가정 내 작업, 실세계 이동 환경 등 프로젝트별 요구에 맞춰 수집 범위를 설계할 수 있습니다.
모델의 데이터 부족 문제부터 현장 수집까지
고객 요구사항이 데이터 납품으로 이어지는 과정
프로젝트는 모델의 특정 성능 한계나 기존 데이터에 부족한 실세계 조건을 확인하는 것에서 시작합니다. 이를 통제된 현장 데이터 생산 절차와 기술적으로 검토할 수 있는 납품 패키지로 전환합니다.
02
현장 수집 미션으로 구체화
대상 조건, 수집 방식, 작업자 지침 및 필수 증빙 자료를 포함한 실행 가능한 현장 미션으로 전환합니다.
03
관리된 현장 데이터 수집
교육받은 현지 작업자가 전용 현장 수집 앱을 사용해 미션을 수행합니다. 촬영 맥락, 타임스탬프, GPS 이동 경로, IMU 신호, 장치 정보 등 프로젝트별 수집 정보를 기록합니다.
04
검증·구조화·납품
수집 자료를 기술적으로 검토하고 구조화된 메타데이터와 연결하며, 일관된 식별자를 부여해 파싱·데이터 연계 테스트·엔지니어링 평가에 적합한 형태로 구성합니다.
일반적인 PoC 납품 구성
MP4 영상 구간, 구간별 JSON 메타데이터, 파일 목록, 스키마 문서, 검증 기록, 식별자 연결 정보 및 기술 납품 안내서.
기술 요구사항 정의
현장 수집 전에 확정하는 기술 사양
수집 시작 전에 PoC에 적용할 촬영 조건, 메타데이터 구조, 승인 기준 및 납품 형식을 문서화합니다.
01
수집 사양
어떤 실세계 조건을 어떤 방식으로 수집할지 정의합니다.
- 대상 국가·지역, 환경 및 작업 장소
- 필요한 사람·객체·상호작용·작업 절차와 모델의 데이터 부족 조건
- 작업 조건, 활동 복잡도, 조명, 가시성, 혼잡도 및 촬영 시간대
- 촬영 시점, 장비, 장착 방식, 카메라 방향 및 이동 패턴
- 목표 촬영 길이·물량·시나리오 구성과 재촬영 조건
02
메타데이터·스키마 사양
고객의 데이터 처리 시스템에 필요한 기계 판독형 필드, 식별자 및 연결 관계를 정의합니다.
- 식별 정보, 기술 정보, 촬영 맥락, 센서 및 품질 관리 필드
- 촬영·원본·구간·미션·납품 패키지 식별자
- 필드명, 데이터 형식, 허용값 및 필수 항목 기준
- 스키마 버전, 파일 연결 관계 및 데이터 이력 추적 요건
- 고객 내부 데이터 수집·필터링·평가 절차와의 연계
03
승인·납품 사양
각 수집 결과와 납품 패키지가 충족해야 할 기술 조건을 정의합니다.
- 영상 무결성, 길이, 해상도, 프레임률 및 코덱 검사
- 메타데이터 완전성, 센서 데이터 유무 및 일관성 기준
- 승인·검수·반려·재촬영 규칙
- 파일 목록 형식, 폴더 구조, 파일명 규칙 및 문서
- 본 생산 확대 전 데이터 연계 테스트 기준과 기술 검수
현장 생산 운영 체계
미션 관리·추적성·검수 결과를 기반으로 한 현장 운영
당사의 운영 체계는 현장 작업자 관리, 파일 이력 추적, 불완전하거나 활용 가치가 낮은 수집 자료 식별, 검수 또는 재촬영 대상 분류에 활용되고 있습니다.
01
미션·작업자 관리
수집 미션마다 대상 작업, 환경, 촬영 방식, 최소 길이, 필수 동작, 센서 구성, 카메라 방향 및 녹화 지침을 사전에 정의할 수 있습니다.
02
수집 파일 묶음의 추적성
영상, 촬영 메타데이터, IMU 기록, 업로드 상태, 원본 식별자, 처리된 구간 및 최종 납품 자료를 생산 전 과정에서 연결해 관리합니다.
03
구조화된 검수 결과
기술 경고와 품질 검수 결과를 비공식 메모가 아닌 승인·검토 필요·반려·재촬영 등 명확한 기록으로 남깁니다.
04
오류 복구·재촬영 절차
업로드 누락, 메타데이터 부족, 움직임 부족, 중복 위험, 낮은 가시성 등 프로젝트별 실패 조건을 납품 전에 식별하고 검수·재촬영 대상으로 분류할 수 있습니다.
현장 환경 운영 강점
당사는 다양한 현장 접근성과 통제된 데이터 생산 체계를 결합합니다. 한국에서는 산업·상업·식품 생산·서비스·가정 환경의 특화 작업을, 방글라데시에서는 밀집된 도심과 복합 이동 환경 등 확장 가능한 현장 수집을 지원합니다.
피지컬 AI·실세계 데이터 수집 시나리오 예시
실제 사람의 작업을 현장 수집 미션으로 전환합니다
대상 피지컬 AI·로봇 시스템에 중요한 인간 동작, 물체 상호작용, 도구, 환경, 촬영 시점 및 센서 조건을 기준으로 맞춤형 수집을 설계할 수 있습니다.
아래 사례는 판매용 고정 데이터셋이 아닙니다. 고객이 정의한 작업을 현장 미션, 메타데이터 요구사항, 품질 기준 및 개발용 납품 형식으로 구체화하는 방법을 보여주는 예시입니다.
전체 시나리오를 보려면 가로로 이동하세요.
| 현장 시나리오 | 모델의 데이터 부족 조건 | 대상 상호작용 | 설정 가능한 수집 조건 | 촬영 방식 | 메타데이터·검증 중점 | 개발 활용 분야 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 정밀 전자제품 조립 | 정교한 손·물체 상호작용, 도구 사용 및 다단계 정밀 작업 데이터 부족 | 부품 취급, 체결, 케이블 연결, 검사, 도구 교체 및 조립 과정 | 작업대 유형, 부품 구성, 작업 순서, 작업자 숙련도, 조명 및 도구 구성 | 헤드마운트·체스트마운트 에고센트릭 또는 승인된 고정 시점 촬영 | 작업 ID, 작업 단계, 물체 정보, 타임스탬프, 센서 유무, 가시성 및 QC 상태 | 물체 조작 학습, 작업 이해, 로봇 평가 및 작업 과정 모델링 |
| 의류 및 변형 가능한 소재 | 취급 과정에서 형태가 계속 변하는 유연 소재 조작 데이터 부족 | 원단 정렬, 접기, 공급, 재봉, 위치 조정, 절단 및 양손 협응 | 소재 종류, 작업대 배치, 의류 작업 단계, 도구 구성, 작업 난이도 및 작업자 기법 | 에고센트릭 촬영 또는 작업 맥락을 보여주는 3인칭 시점 촬영 | 작업 진행, 손의 가시성, 소재 상태, 동작 순서, 타임스탬프 및 촬영 품질 | 변형 물체 조작, 인간 시연 학습 및 산업용 로봇 |
| 상업·서비스 작업 | 사람과 환경이 계속 변하는 실제 서비스 작업 데이터 부족 | 객실 정리, 청소, 물체 배치, 표면 관리, 장비 사용 및 반복 서비스 작업 | 공간 배치, 물체 배열, 청소 상태, 작업 순서, 장비, 조명 및 사람의 활동 | 1인칭 또는 프로젝트별 이동형 촬영 | 작업 단계, 환경 상태, 완료 여부, 물체 상호작용, 소요 시간 및 QC 결과 | 서비스 로봇, 체화 AI, 활동 이해 및 작업 계획 |
| 한국 특화 숙련 작업 | 지역·문화적 특성과 숙련된 수작업에 대한 학습 데이터 부족 | 음식 준비, 김치 제조, 수산물 가공, 정밀 절단, 포장 및 전문 상업 작업 | 제품 종류, 도구 구성, 준비 단계, 환경, 작업자 방식 및 작업별 차이 | 작업 맥락을 포함한 에고센트릭 인간 시연 촬영 | 작업·세부 작업 라벨, 도구·물체 정보, 손의 가시성, 순서, 메타데이터 및 승인 기준 | 지역 특화 도메인 확장, 숙련 조작 학습 및 피지컬 AI 평가 |
| 물류창고 및 유통 | 실제 피킹, 스캔, 분류 및 주문 처리 작업 데이터 부족 | 품목 식별, 바코드 스캔, 보관함 선택, 피킹, 운반, 분류, 포장 및 배치 | SKU 구성, 선반 높이, 통로 배치, 작업 순서, 적재량, 혼잡도 및 장치 유형 | 선택적 센서 정보를 포함한 에고센트릭 이동 촬영 | 품목·작업 식별자, 타임스탬프, 장치 정보, 작업 완료, 이동 및 QC 상태 | 이동 조작, 물류 로봇, 내비게이션, 작업 계획 및 VLA 연구 |
| 실세계 이동 및 롱테일 환경 | 정형화된 환경 중심으로 학습된 모델이 어려운 실제 상호작용을 충분히 반영하지 못하는 문제 | 보행자 이동, 혼합 교통, 근접 주행, 가림 현상 및 비정형 상호작용 | 지역, 군중 밀도, 이동 경로, 조명, 날씨, 촬영 장비 및 이동 패턴 | 도보, 자전거, 오토바이, 차량 또는 승인된 기타 이동 촬영 | GPS, IMU, 장면 정보, 이동, 가시성, 타임스탬프 및 품질 지표 | 자율 시스템, 로봇 내비게이션, 인식 강건성 및 롱테일 평가 |
최종 수집 지역, 작업 과정, 참여자 조건, 촬영 시점·방식, 센서 구성, 메타데이터 스키마, 승인 기준 및 납품 물량은 고객의 요구사항에 맞춰 정의합니다.
실제 운영 증빙
현장 촬영부터 센서 데이터·업로드·품질 판정까지 하나의 운영 체계로
전용 현장 데이터 앱과 내부 검수 도구를 활용해 미션 기반 촬영, 파일 묶음 업로드, 센서·메타데이터 점검, 기술 품질 판정, 반려 및 재촬영을 연계 관리합니다.
01
미션 기반 현장 촬영
현장 작업자는 프로젝트별 미션을 전달받고 촬영 전 작업 과정, 장면 정보, 촬영 방식, 작업 조건 및 장착 구성을 확인합니다.
02
촬영 파일 묶음 업로드 추적
영상, 촬영 메타데이터 및 IMU 기록을 구조화된 업로드 대기열로 전송하며, 전송 상태·재시도·완전성 검사·파일 묶음 추적을 관리합니다.
03
작업자 피드백 및 품질 상태 확인
현장 작업자는 수집 활동, 업로드 결과, 승인 상태, 반려 사유, 품질 경고 및 재촬영 요구사항을 확인할 수 있습니다.
04
센서·이동·촬영 검증
이동 경로와 위치 신호를 검토해 움직임, 연속성, 이동 거리, 정지·이동 패턴 및 승인된 수집 지역 준수 여부를 확인합니다.
05
구조화된 기술 검수
업로드된 촬영 자료는 파일 무결성, 메타데이터 완전성, GPS 상태, 센서 유무 및 기술 경고를 검토하고 승인·검토 필요·반려·재촬영 등의 결과를 기록합니다.
실제 운영 시스템 화면
이 화면은 현재 운영 중인 현장 수집, 업로드, 센서 검증 및 품질 검수 과정에서 가져왔습니다. 작업자의 민감정보, 정확한 위치, 내부 식별자 및 기타 비공개 정보는 보호를 위해 제외하거나 가렸습니다.
공개 기술 증빙
실제 촬영 패키지의 센서 측정값 및 QC 증빙
아래 수치는 실제 현장 촬영에서 생성된 기술 평가 패키지를 비식별화한 자료를 기반으로 합니다. 측정된 IMU 동작, 타임스탬프 무결성 및 촬영 데이터 검증 결과를 보여줍니다.
IMU 측정 증빙
실측 네이티브 및 앱 수준 6자유도 IMU
409.65–410.14 Hz
네이티브 가속도계 실측 범위 · 12개 구간
409.94–410.27 Hz
네이티브 자이로스코프 실측 범위 · 12개 구간
97.79–100.77 Hz
앱 수준 가속도계 실측 범위
97.79–100.63 Hz
앱 수준 자이로스코프 실측 범위
0
타임스탬프 단조 증가 위반
0
평가한 데이터 스트림의 중복 타임스탬프
측정 속도는 선택한 연속 원본 구간에서 계산했습니다. 요청한 네이티브 센서 속도가 실제 납품 유효 속도와 동일함을 의미하지 않습니다.
동기화 및 내보내기 제어
동기화 정밀도를 과장하지 않는 공통 시계 기반 이력
공통 Android 모노토닉 시계
촬영 세션의 시간 정렬에는 android_elapsed_realtime_monotonic 시계 도메인을 사용합니다.
하드웨어 프레임 동기화 보장 없음
공개 증빙은 원본 세션의 시계 연결 관계와 선택 구간의 데이터 범위를 보여줄 뿐, 프레임 단위 하드웨어 동기화를 입증하지 않습니다.
허용 목록 기반 구매자 제공 데이터
정확한 GPS 위치, 작업자 식별자, 내부 경로, 앱 식별자, 원본 오디오, 인증정보 및 비밀값은 구매자 제공 패키지에서 제외할 수 있습니다.
추적 가능한 기술 패키지
영상·IMU·QC·동기화 증빙·납품 매니페스트
technical_package/ ├── metadata_sanitized.json ├── imu_6dof_presentation_aligned.csv ├── qc_report.json ├── sync_evidence.json ├── presentation_alignment.csv ├── session_summary.pdf ├── external_delivery_manifest.csv └── checksums_sha256.csv
01
촬영
영상 및 네이티브 센서 기록
02
정렬
원본 시계 기준 구간 연결
03
측정
속도·결측·연속성·무결성
04
비식별화
허용 목록 기반 구매자 제공
05
검증
QC 보고서 및 동기화 증빙
06
납품
매니페스트 및 체크섬 검증
생산 품질 검증 절차
모든 촬영 자료는 납품 전 정의된 품질 검증 단계를 통과해야 합니다
수집 자료는 고객에게 납품되기 전 미션 준수, 파일 무결성, 메타데이터·센서 일관성, 시나리오 적합성 및 최종 패키지 준비 상태를 명시적인 기준으로 검사합니다.
01
미션 준수
촬영 자료가 배정된 미션, 대상 장면, 촬영 장비, 이동 경로, 최소 길이, 이동 패턴 및 녹화 조건에 맞는지 확인합니다.
미션 검증02
파일 묶음 및 무결성
필수 영상·촬영 메타데이터·IMU 파일이 존재하고 읽을 수 있으며 완전하고 올바른 촬영 파일 묶음에 연결됐는지 확인합니다.
무결성 검증03
메타데이터·센서 일관성
식별자, 타임스탬프, 스키마 버전, 필수 필드, GPS 타당성, IMU 유무 및 원본·구간 관계를 검사합니다.
데이터 검증04
시나리오 적합성 및 납품 준비
촬영 자료의 기술적 유효성, 대상 시나리오 관련성, 파일 연결·문서화·승인 여부를 확인합니다.
납품 승인검증 항목
납품 전 기술·시나리오 검사
- 미션·작업 과정·촬영 방식·작업·최소 길이 준수 여부
- 필수 영상·메타데이터 파일 묶음 완전성
- 영상 디코딩·재생·해상도·프레임률·코덱·오디오
- 타임스탬프·촬영 ID·구간 ID·원본 참조 관계 일관성
- 필요 시 GPS 유무·정확도·이동 신호·위치 타당성
- IMU 유무·샘플 연속성·센서 상태
- 원본 촬영·처리 구간 간 이력 및 파일 관계
- 스키마 버전·필수 필드·허용값 검사
- 장면 적합성·가시성·움직임 품질·중복 위험
- 매니페스트·파일명·문서·납품 패키지 연결
검수 결과
명확한 품질 판정
모든 검수 결과를 구조화된 데이터로 기록해 납품 전 승인 상태, 기술 경고, 반려 사유 및 재촬영 요구사항을 추적할 수 있도록 합니다.
승인
필수 기술·메타데이터·시나리오 기준 충족
추가 검토 필요
추가 확인이 필요한 경고 또는 불명확한 조건 존재
반려
필수 미션·무결성·메타데이터·품질 기준 미충족
재촬영
대상 조건이 여전히 필요한 경우 대체 촬영 요청
프로젝트별 승인 기준
모델의 데이터 부족 조건에 맞춰 품질 규칙 설정
기본 검증은 파일 묶음 완전성, 기술 무결성, 메타데이터 일관성 및 원본 추적성을 다룹니다. 장면 구성, 대상 객체 조합, 환경 조건 및 작업별 기준을 추가로 설정할 수 있습니다.
검증 범위 관리
검증 수준은 장비 성능, 센서 접근성, 대상 환경, 메타데이터 요구사항 및 합의한 승인 기준에 따라 달라집니다. 필수 검사, 경고 임계값 및 재촬영 조건을 사전에 정합니다.
엔지니어링 연계
파싱·매핑·데이터 연계 테스트를 위한 납품 패키지
PoC 패키지는 데이터·ML 엔지니어가 영상 확인, 메타데이터 파싱, 식별자 관계 검증, 스키마 호환성 테스트 및 내부 데이터 연계 동작을 평가할 수 있도록 구성합니다.
01
예측 가능한 패키지 구조
영상, 메타데이터, 매니페스트, 검증 기록, 스키마 파일 및 기술 문서를 명명 규칙에 따라 문서화된 폴더로 분리합니다.
일관된 폴더 구조02
안정적인 식별자 연결
각 영상 구간은 안정적인 식별자를 통해 메타데이터 기록, 매니페스트 항목, 원본 촬영, 검수 상태 및 납품 패키지에 연결됩니다.
추적 가능한 연결 관계03
버전 관리형 스키마
필수·선택 필드, 데이터 유형, 허용값, 관계 및 변경사항을 합의한 스키마 버전으로 문서화할 수 있습니다.
관리되는 변경사항04
데이터 연계 테스트가 가능한 기술 검토
엔지니어링팀은 PoC에서 파일 완전성, JSON 파싱, 식별자 연결, 스키마 매핑 및 내부 데이터 연계 동작을 테스트할 수 있습니다.
PoC 검증 가능납품 패키지 예시
영상·메타데이터·검증 기록·문서를 하나의 패키지로
일반적인 PoC 납품에서는 영상, 구간별 메타데이터, 매니페스트, 검증 결과, 스키마 정의 및 기술 메모를 구분해 제공하므로 별도의 구조 역분석 없이 각 자료를 확인할 수 있습니다.
poc_delivery_package/
├── video/
│ ├── SEG_00018342.mp4
│ ├── SEG_00018343.mp4
│ └── SEG_00018344.mp4
│
├── metadata/
│ ├── SEG_00018342.json
│ ├── SEG_00018343.json
│ └── SEG_00018344.json
│
├── manifests/
│ ├── delivery_manifest.jsonl
│ └── file_inventory.csv
│
├── validation/
│ ├── qc_summary.json
│ ├── approved_records.csv
│ └── rejected_records.csv
│
└── documentation/
├── metadata_schema.json
├── field_dictionary.csv
└── delivery_notes.pdf
영상 구간과 메타데이터 연결
하나의 식별자로 영상·메타데이터·매니페스트·검수 이력을 연결합니다
납품되는 모든 영상 구간에는 안정적인
segment_id식별자를 부여합니다. 동일한 식별자는 영상 파일명, JSON 메타데이터, 검증 결과 및 납품 매니페스트에 사용됩니다. 별도의
source_capture_id 식별자로 원본 현장 촬영과의 관계를 유지합니다.
영상
SEG_00018342.mp4
납품 영상 파일
메타데이터
SEG_00018342.json
구간별 구조화 기록
매니페스트 및 QC
SEG_00018342
목록 및 검수 항목
원본 이력
CAP_20260605_144329
원본 현장 촬영
기술 평가
PoC 요청 전에 공개 메타데이터 예시를 확인하세요
샘플 JSON을 미리 보거나 내려받아 파싱, 필드 접근, 식별자 연결, 스키마 해석 및 내부 도구 호환성을 테스트할 수 있습니다.
연계 범위 관리
최종 패키지 구조, 스키마 필드, 명명 규칙, 매니페스트 형식, 검증 기록, 식별자 연결, 전송 방식 및 데이터 연계 테스트 기준은 PoC 기획 단계에서 확정하고 본 생산 전에 문서화합니다.
맞춤형 PoC 시작하기
본 생산 확대 전에 기술 적합성을 검증합니다
맞춤형 협업은 대규모 생산을 결정하기 전에 시나리오 적합성, 메타데이터 호환성, 품질 기준 및 데이터 연계 동작을 검증하는 소규모 실행 가능성 파일럿부터 시작할 수 있습니다.
01
부족한 데이터 조건 설명
현재 데이터에 충분히 반영되지 않은 환경, 상호작용, 촬영 시점, 센서 조건, 모델 실패 상황 또는 평가 목표를 알려주세요.
초기 요구사항02
검토 가능한 파일럿 범위 정의
현장 접근성, 촬영 조건, 메타데이터 필드, 검증 규칙, 패키지 구조, 일정 및 운영 제약을 포함해 실행 가능한 파일럿으로 구체화합니다.
실행 가능성 검토03
고객의 개발 환경에서 결과 검증
고객팀은 파싱, 식별자 매핑, 스키마 검토, 데이터 연계 테스트, 시나리오 평가 및 생산 계획 수립에 활용할 소규모 기술 패키지를 받습니다.
기술 검증시작에 필요한 정보
간단한 기술 설명이면 충분합니다
초기 검토 단계에서 완성된 구매 사양서까지 준비할 필요는 없습니다. 부족한 데이터 조건이나 모델의 취약점을 간략히 설명해 주시면 실행 가능한 현장 수집 범위를 함께 검토할 수 있습니다.
- 대상 환경·지역·운영 조건
- 모델의 취약점·실패 사례·평가 목표
- 필요한 인간 동작·물체 상호작용·작업 과정·시나리오 특성
- 선호 촬영 시점·장착 방식·장비·촬영 방법
- 필수 메타데이터·센서 필드·내부 스키마 제약
- 예상 파일럿 물량·길이·일정·납품 요구사항
일반적인 PoC 산출물
실제 엔지니어링 검토에 필요한 핵심 패키지
PoC는 범위를 제한하되 엔지니어링팀이 품질과 호환성을 확인하고 시나리오 가치를 평가하며 개선사항과 확대 여부를 결정할 수 있도록 구성합니다.
- 승인된 현장 시나리오의 MP4 영상 구간
- 구간별 JSON 메타데이터 및 안정적인 식별자
- 매니페스트·스키마·필드 사전 문서
- 촬영·원본·구간·파일 연결 정보
- QC 상태·기술 경고·검수 결과
- 기술 납품 안내 및 다음 단계 개선 권고
단계적 생산 확대
기술·시나리오 적합성을 확인한 뒤 확대합니다
파일럿 검토 후 수집 물량, 지역, 대상 상호작용, 메타데이터 수준, 라벨링, 납품 주기, 개인정보 처리 또는 독점 조건 중 효과가 검증된 항목부터 확대할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
맞춤형 PoC 시작 전에 확인하는 질문
현장 생산을 시작하기 전 실행 가능성, 기술 범위, 메타데이터, 검증, 개인정보, 라이선스, 가격, 납품 및 생산 확대 방식을 안내합니다.
01 현재 운영 지역 외의 시나리오도 수집할 수 있나요?
가능합니다. 오리진데이터랩은 한국과 방글라데시에서 에고센트릭 인간 활동, 산업·상업 작업, 가정 작업, 실세계 이동 환경 등 프로젝트별 현장 데이터 생산을 운영합니다. 다른 지역은 현장 접근성, 운영 여건 및 고객 승인에 따라 검토합니다.
02 PoC 요청 검토에 어떤 정보가 필요한가요?
완성된 구매 사양서는 필요하지 않습니다. 모델의 취약점, 부족한 환경, 대상 상호작용, 촬영 시점, 센서 조건 또는 평가 목표를 간단히 설명해 주시면 됩니다. 이를 바탕으로 현장 수집 범위와 기술 조건을 검토합니다.
03 메타데이터 스키마를 내부 파이프라인에 맞출 수 있나요?
가능합니다. 필수·선택 필드, 식별자, 데이터 유형, 허용값, 폴더 구조, 매니페스트, 파일명 규칙 및 출력 형식을 합의한 데이터 연계·평가 절차에 맞춰 구성할 수 있습니다. 스키마 버전과 필드 정의는 문서화합니다.
04 모든 촬영에 모든 메타데이터·센서 필드가 제공되나요?
아닙니다. 메타데이터 체계는 식별·기술·맥락·센서·운영·이력·품질 관련 필드 200개 이상을 지원하지만, 실제 제공 여부는 장비 성능, 운영체제 접근 권한, 센서 허용 설정 및 프로젝트 범위에 따라 달라집니다. 필수 항목과 대체 규칙은 사전에 정합니다.
05 납품 전 품질은 어떻게 검증하나요?
미션 준수, 필수 파일 완전성, 영상 무결성, 길이·해상도·프레임률·코덱, 식별자·타임스탬프, GPS 타당성, IMU 유무, 메타데이터 일관성, 장면 적합성 및 중복 위험 등을 프로젝트 기준에 따라 검사합니다.
06 품질 기준을 충족하지 못한 촬영은 어떻게 처리하나요?
검수 결과를 승인·추가 검토·반려·재촬영 필요로 기록할 수 있습니다. 기술 경고와 반려 사유는 구조화된 기록으로 추적하며, 대상 조건이 여전히 필요하면 대체 촬영을 요청합니다.
07 어노테이션이나 라벨링도 포함할 수 있나요?
가능합니다. 먼저 영상과 구조화된 메타데이터로 시나리오 가치, 기술 품질 및 데이터 연계 호환성을 검증한 뒤 필요에 따라 어노테이션, 라벨링, 장면 속성, 평가 작업 또는 고객 지정 형식을 범위에 포함할 수 있습니다.
08 개인정보 및 비식별화 요구사항은 어떻게 처리하나요?
개인정보 처리 범위는 프로젝트별로 정합니다. 필요한 경우 얼굴·번호판 비식별화, 검수 기준, 허용 사용 범위, 접근 제어, 보관 기간, 납품 조건 및 삭제 요구사항을 포함할 수 있습니다.
09 라이선스·사용권·독점 조건은 어떻게 정하나요?
라이선스 범위, 허용 사용, 재배포, 납품 접근 권한, 보관 기간, 독점권, 지역 범위, 파생 이용 및 생산 조건은 현장 수집·납품 전에 프로젝트별로 별도 문서화합니다.
법률 및 투명성 안내 보기 →10 PoC 가격과 최소 범위는 어떻게 결정하나요?
가격과 최소 실행 범위는 지역, 현장 접근성, 수집 난이도, 대상 조건, 물량, 메타데이터 수준, 검증 요구사항, 개인정보 처리, 어노테이션, 납품 구조, 일정 및 독점 조건에 따라 달라집니다.
11 맞춤형 데이터 수집 프로젝트는 얼마나 걸리나요?
일정은 지역, 현장 접근성, 대상 조건, 물량, 날씨, 촬영 장비, 메타데이터 수준, 검증 규칙, 비식별화 및 납품 구조에 따라 달라집니다. 실행 가능성 검토 후 실무 일정을 제안합니다.
12 납품 접근 권한·보관·삭제는 어떻게 관리하나요?
전송 방식, 승인된 접근 권한, 저장 기간, 납품 주기, 보관·삭제 조건 및 중간 생산 파일 처리 방식을 생산 전에 합의하고 프로젝트별 문서로 관리합니다.
13 PoC 검토 후에는 어떻게 진행하나요?
엔지니어링팀은 데이터 연계 호환성, 스키마 적합성, 시나리오 관련성, 메타데이터 활용성, 검증 결과 및 모델 가치를 평가합니다. 기술·운영 적합성이 확인되면 물량, 지역, 대상 작업, 메타데이터 및 납품 범위를 확대할 수 있습니다.
모델의 데이터 부족 문제 하나부터 시작하세요
부족한 실세계 조건을 검증 가능한 현장 수집 계획으로 전환합니다
현재 데이터가 충분히 반영하지 못하는 환경, 상호작용, 촬영 시점, 센서 한계 또는 실패 사례를 알려주세요. 실행 가능성을 검토해 촬영·메타데이터·검증·납품 범위를 제안합니다.
요구사항 중심
고객이 해결하려는 모델의 취약점 또는 평가 목표에서 시작합니다.
현장 운영 기반
정의된 미션을 관리된 현장 수집·검수 절차로 실행합니다.
추적 가능한 풍부한 메타데이터
영상, GPS, IMU, 식별자, 이력 및 품질 결과를 납품까지 연결할 수 있습니다.
엔지니어링 검토 가능
PoC 패키지로 파싱, 스키마 매핑, 데이터 연계 테스트 및 시나리오 평가를 지원합니다.
01
부족한 데이터 조건 정의
환경·상호작용·촬영 시점·센서 한계·모델 실패 상황
02
기술적 실행 가능성 검토
현장 접근성·촬영 방식·메타데이터·검증·개인정보·납품 범위
03
집중형 PoC로 검증
확대 전에 시나리오 적합성·스키마 호환성·파싱·데이터 연계 테스트