BUSINESS데이터의 확보부터 활용까지,
데이터의 확보부터 활용까지,
하나의 과정으로 연결합니다.
현실 데이터를 AI 학습에 활용하려면 수집 이후의 과정도 중요합니다. 위츠는 데이터 확보, 합성 협력, 검증, 권리 정리와 라이선싱을 연결합니다.
01
데이터 라이선싱
목적에 맞는 데이터와 이용 조건을 함께 설계합니다.
학습 목적, 적용 산업, 필요한 데이터 형태와 사용 기간을 먼저 확인합니다. 이를 바탕으로 제공 범위와 이용 조건을 협의하여 데이터 공급자와 활용 기업을 연결합니다.
- 활용 목적과 요구조건 정의
- 제공 범위·기간·권한 협의
- 데이터 전달 조건과 검수 기준 정리
02
현실 데이터 확보
산업현장의 기록을 학습 자산으로 준비합니다.
로봇, 제조, 물류, 모빌리티 등에서 생성되는 영상과 센서, 행동 데이터를 대상으로 출처와 수집 조건을 확인합니다. 매입, 기간제 이용, 제한적 라이선스 등 협력 방식은 데이터 특성에 따라 결정합니다.
- 영상·이미지·Depth·센서 데이터
- 로봇 상태·행동·이동 경로
- 수집 환경·출처·이용권한 확인
03
합성데이터 협력
필요한 상황을 정의하고 데이터의 범위를 확장합니다.
확보한 원천 데이터를 기반으로 합성데이터 전문기업과 협력합니다. 조명, 환경, 객체, 시점과 희귀 상황을 구체적으로 정의하고, 원본의 변형 허용 범위 안에서 생성 조건을 설계합니다.
- 생성 시나리오와 변화 조건 설정
- 파트너별 수행 범위 조율
- 생성 결과의 검수 기준 합의
04
검증·표준화
활용 여부를 판단할 수 있는 근거를 정리합니다.
객체와 형상, 공간관계, 시간적 연속성 등 학습 목적에 필요한 항목을 검토합니다. 확인한 결과와 한계를 기록하고 메타데이터, 어노테이션 및 전달 형식을 정리합니다.
- 품질 및 물리적 정합성 검토
- 메타데이터·어노테이션 점검
- 검수 결과와 보완사항 기록
05
공급·유통
데이터와 함께 활용에 필요한 정보를 전달합니다.
데이터셋의 구성, 출처, 검수 범위와 라이선스 조건을 함께 관리합니다. 기존 데이터의 적합성을 확인하고, 부족한 조건은 추가 확보 또는 합성 협력으로 보완합니다.
- 데이터셋 구성 명세
- 이용 조건과 제공 범위
- 추가 데이터 및 변경 요청 협의
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