[성공 사례] "영상은 쌓이는데 학습 데이터가 없다", 행동 분석 AI 기업의 키포인트 라벨링 워크플로

핵심 요약

슈퍼브에이아이가 영상 데이터의 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 키포인트 라벨링 워크플로를 도입하고, 행동 분석 AI 개발에 필요한 데이터 확보를 가속했습니다.

주요 경험

• 데이터 수집 및 라벨링 파이프라인을 체계화해 품질과 처리 속도를 함께 개선
• 피드백 루프를 구축하여 라벨 품질과 모델 성능의 상호 보완적 향상을 달성
• 대량 영상 데이터에서 핵심 포인트 라벨링의 효율화를 통해 학습 데이터 확보를 가속

얻은 인사이트

• 데이터 품질 관리가 AI 성능의 핵심 요인임을 재확인
• 라벨링 자동화와 품질 검수의 균형으로 유지 보수성을 높일 수 있음
• 재현 가능한 워크플로우 설계가 실무 적용의 핵심이라는 교훈