AI 알고리즘 성능이 아무리 탁월해도 저 품질의 학습데이터를 입력하면 AI 서비스는 무용지물이 될 수 있습니다.
AI TECHNOLOGY|AI 기술
AI 서비스 "20% 기술
AI 알고리즘 개발
서비스 개발 영역 결정 → 최신 논문(SOTA 등), 드랜드의 공개 기술 학습 → 입출력 레이어 수정 → 최소 데이터 셋 학습 → Validation, AI 모델 개발은 거의 없음. 일부 수정
AI 모델 학습
선택된 몇 개의 대상 모델에 대해서 소량의 데이터 셋 학습 → Validation. 그 후, 대량의 데이터 셋 학습 → Validation → Inference
AI 모델 조정
두 모델의 병합, 모델 일부 변경 (히든 레이어 변경, Loss Function 변경, LR 스케줄러 추가, GPU 가속/멀티 GPU사용 등), 하이퍼파라미터 튜닝
AI 서비스 배포
REST API 기반 서비스 BackEnd 구축
DEEP LEARNING|딥러닝
Deep Learning 기반
BGM Denoise filtering Solution 개발 (SKT)
BGM(배경음악) 제거 후, Noise Detection & Reduction Post Processing Solution 분석 / 설계 / 개발을 통해 음성 품질 향상 및 명확한 음성 인식을 위한 종합적인 오디오 처리 시스템을 구축했습니다. 이 솔루션은 딥러닝 기반의 고급 오디오 신호 처리 기술을 활용하여 배경음악과 다양한 노이즈를 효과적으로 제거하고, 음성의 명확도를 극대화하는 후처리 알고리즘을 개발했습니다. SKT와의 협력을 통해 실제 방송 환경에서 발생하는 다양한 오디오 품질 문제를
해결하는 실용적인 솔루션으로, 음성 인식 정확도 향상과 사용자 경험 개선에 기여합니다. 또한 실시간 처리 가능한 최적화된 알고리즘 설계를 통해 대용량 오디오 데이터 처리에도 효율적으로 대응할 수 있는 확장 가능한 시스템을 제공합니다.
ANNOTATION TOOL|어노테이션 도구
DATASET Annotation Tool
대용량의 학습 및 테스트 데이터를 생성하기 위한 목적으로 다양한 분야에 대한 데이터 레이블, 가공 및 분류 역할을 제공합니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 AI 분야에서 요구되는 고품질 데이터셋을 체계적으로 구축할 수 있는 전문적인 어노테이션 도구를 제공합니다. 다중 사용자 협업 환경, 실시간 품질 관리, 자동화된 검증 시스템을 통해 대규모 데이터 프로젝트의 효율성과 정확성을 동시에 보장합니다.
REAL-TIME SW|실시간 소프트웨어
실시간 딥러닝 학습데이터 SW
시각 및 센서로부터 대규모 데이터셋 구출을 위한 SW로 데이터 레이블, 가공 뿐만 아니라 AIoT 학습에 필요한 다양한 포맷(MS COCO, YOLO) 변환 수행 가능하며, 실시간 데이터 수집 및 전처리 기능을 제공하여 컴퓨터 비전, 자율주행, 로봇공학 등 다양한 AIoT 분야에서 활용할 수 있는 고품질 학습 데이터를 생성하고, 다중 센서 데이터 통합, 자동 레이블링, 품질 검증, 버전 관리 등 완전한 데이터 파이프라인을 지원하여 AI 모델 개발의 효율성을 극대화합니다.
CROWDSOURCING|크라우드소싱
학습데이터 크라우드 소싱 플랫폼
온라인을 통해서 학습데이터 수집, 가공 및 분류를 진행하는 크라우드 소싱 플랫폼을 통해 대용량의 데이터를 처리 가능합니다. 전 세계의 다양한 전문가들이 참여하여 고품질의 학습 데이터를 대규모로 생산할 수 있는 분산형 데이터 생태계를 구축하여 AI 모델 개발에 필요한 방대한 양의 데이터를 확보합니다. 사용자는 전용 툴을 통해 다양한 분야의 데이터를 가공하여 수익 창출이 가능하며, 기업은 비용 효율적으로 대규모 데이터셋을 구축할 수 있어 AI 프로젝트의 성공률을 높입니다.
