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AI 데이터 품질 관리 및 정답 데이터 생성

AI Data Quality Management & GT Annotation

대규모 AI 데이터를 일관된 기준으로 정리하고 신뢰할 수 있는 정답 데이터를 확보할 수 있습니다.
반복적인 라벨링과 검수 부담을 줄이는 동시에 데이터 오류로 인한 학습 성능 저하를 방지하여 AI 모델 개발과 성능 평가의 신뢰성을 높입니다.

수행실적

주요기능

  • 01 자율주행 AI 학습용 데이터셋 구축
  • 02 인지 알고리즘 평가용 Ground Truth 생성
  • 03 실도로·합성 데이터 통합 및 품질 비교
  • 04 객체·차선·주행영역 인식 데이터 라벨링
  • 05 Edge Case 데이터 분류와 선별
  • 06 데이터셋 버전 및 학습 이력 관리

활용분야

  • 멀티센서 데이터 통합 관리카메라, LiDAR, Radar, GNSS 및 차량 데이터를 시간과 위치 기준으로 동기화하여 관리합니다.
  • 다양한 정답 데이터 생성객체 분류, 2D·3D Bounding Box, Semantic Segmentation, 차선, 거리 및 객체 추적 정보를 생성합니다.
  • 자동·반자동 AnnotationAI 기반 사전 라벨링과 검수 절차를 결합하여 대규모 데이터의 정답 생성을 효율화합니다.
  • 데이터 품질 검증누락, 중복, 오표기, 센서 불일치 및 라벨 오류를 탐지하여 데이터셋의 정확성과 일관성을 확보합니다.
  • 데이터 이력 및 버전 관리데이터의 출처, 가공 과정, 라벨 수정 및 활용 이력을 관리하여 학습 결과의 재현성과 추적성을 제공합니다.

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대표  조준희 전화 02-304-9500 메일 info@innosim.com
주소 서울특별시 강서구 마곡중앙8로7길 5 (마곡동, 이노캠퍼스)
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