[아이티데일리] 국내에서 데이터 라벨링 시장이 서서히 열리기 시작했다. 이에 따라 데이터 라벨링 반자동화 플랫폼도 속속 출시되기 시작했다.

데이터 라벨링은 AI 학습데이터를 만들기 위해 원천데이터에 값(라벨)을 붙이는 작업이다. 사람이 일일이 데이터에 라벨을 붙여야 해 ‘AI 눈알 붙이기’라는 별명으로도 불렸다. IT 업계의 막노동으로 인식되는 데이터 라벨링 역시 다른 AI 기술들과 마찬가지로 자동화 수순을 밟아가고 있다.

라벨링 관련 대표 기업으로 꼽히는 슈퍼브에이아이(대표 김현수)는 AI·머신러닝 데이터 플랫폼 ‘스위트(Suite)’를 통해 오토라벨링(Auto-labeling)을 제공하고 있다. 아울러 24일에는 오토라벨링 기술에 관한 미국 특허 5개를 출원하기도 했다. 출원이 완료된 특허는 ‘이미지 분석 및 오토라벨링 디바이스 활용에 사용 가능한 딥러닝 네트워크를 훈련시키는 학습용 데이터를 생성하는 방법’으로, 슈퍼브에이아이의 김계현 CRO가 발명했다.

김계현 슈퍼브에이아이 CRO는 “특허 기술 개발로 스위트의 데이터 가공 생산성 증대와 함께, 사용자의 요청에 신속하게 대응할 수 있는 기술적 기반이 마련됐다”며, “올 하반기에는 사용자 맞춤형 오토라벨링, 검수자 신뢰성 평가 방법 등 새로운 기술을 추가 개발해 서비스를 더욱 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다.

AI 학습 데이터 라벨링 서비스 기업인 에이모(대표 오승택)의 경우 ‘에이모 엔터프라이즈(AIMMO Enterprise)’의 베타 서비스를 오픈했다. 별도의 프로그램 설치나 개발자 도움 없이 누구나 이용할 수 있도록 직관적인 UI로 구성됐다. ‘에이모 엔터프라이즈’는 AI 학습 데이터 라벨링이 필요한 기업, 기관, 개인이 ▲데이터 라벨링 프로젝트 설계 ▲작업자 초대 ▲학습 데이터 라벨링 ▲산출물 관리 등을 직접 할 수 있는 서비스다.

이 외에도 테스트웍스(대표 윤석원)는 데이터 가공 반자동화 플랫폼 ‘블랙올리브(Blackolive)’를 통해 라벨링 기능을 제공하고 있다. ‘블랙올리브’는 라벨러와 관리자의 편의성을 고려해 설계됐다. 라벨링 관련 핵심 기능으로는 ▲대시보드를 통한 프로젝트 관리 ▲사용자 고려한 작업 환경 ▲직관적인 사용자 및 프로젝트 관리 ▲손쉬운 작업 생성 ▲통계 대시보드 ▲사용자와 관리자의 소통 가능한 공간 등 총 6가지다.

이 같은 데이터 라벨링 시장이 열릴 수 있었던 계기로 정부의 디지털 뉴딜 정책을 꼽을 수 있다. 정부는 코로나19에 따른 경기불황을 타개하고자 ‘디지털 뉴딜’ 정책에 ‘AI 학습용 데이터 구축 사업’을 포함시켰다. 이 사업에 따라 국내 데이터 라벨링 시장이 성장할 것이라는 전망이 나오고 있다. ‘AI 학습용 데이터 구축 사업’의 예산은 2,925억 원이다. 과제는 자연어, 헬스케어, 자율주행, 농축수산, 기후환경, 미디어, 안전, 기타 등 8개의 분야로 이뤄졌으며, 과제의 수는 43개의 그룹과제를 포함해 총 150개다. 한국정보화진흥원(NIA)가 주도하고 있다.

이 같은 데이터 라벨링 시장에 뛰어든 기업들은 이번 디지털 뉴딜 정책으로 각각의 기업의 매출을 올리는 데 집중하지 않고 생태계를 선제적으로 구축하는 것이 목표라고 한다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “이번 정부의 ‘디지털뉴딜’ 정책을 통해 매출 확대가 기대된다”면서도, “단순히 눈앞에 있는 매출 확대에만 전념하면, 정책이 끝난 뒤 자생력을 잃어버릴 수 있기 때문에 생태계 구축이 우선”이라고 강조했다.