1) 시장의 개요
데이터 라벨링(Data Labeling)은 원천 데이터(Raw Data)에 인공 지능(AI) 학습에 활용할 수 있도록 기능이나 목적에 부합하는 정보를 부착하는 활동을 의미한다. 데이터 라벨링을 통해 구축된 데이터는 AI 모델 학습에 활용되며, AI 모델의 정확도를 개선하고 서비스 개발에 활용된다. 데이터의 수집, 가공, 정제 등 데이터 구축 작업은 AI 모델 개발 과정 중 약 80 %의 업무를 차지하지만, 모델 개발의 주요 업무로 인식되기 보다 보조적인 작업으로 여겨지는 경우가 많았다. 그러나 양질의 데이터가 AI 모델의 품질 향상과 신뢰성 제고를 위한 중요한 부분임을 공감하는 분위기가 형성되면서, AI 학습 데이터세트 구축, 품질 관리, 데이터 라벨링 자동화 도구 개발 등 데이터 라벨링 산업이 주목받게 되었으며, 점차 AI 기술 성숙도의 향상으로 다양한 기술 구현이 가능해지면서 다양한 산업과 서비스 영역에서 AI 도입에 대한 긍정적인 인식이 제고되며, 데이터 라벨링 시장도 함께 성장하고 있다.
데이터 라벨링 산업의 밸류체인은 데이터 구축 및 라벨링을 위한 설계 및 컨설팅, 데이터 라벨링 솔루션, 데이터 판매 및 제공 영역으로 나눌 수 있다. 데이터 라벨링을 위한 설계 및 컨설팅 영역의 경우, 데이터 설계, 품질, 성능개선, 분석 및 활용에 대한 컨설팅 서비스를 제공한다. 데이터 라벨링 솔루션 영역은 수집된 원천 데이터를 정제하고, 목적에 맞게 데이터 라벨링 작업을 수행할 수 있는 솔루션을 제공하는 분야이며, 대부분 플랫폼 형태로 개발되어 클라우드 환경에서 배포 및 서비스 되고 있다. 데이터 판매 및 제공 영역은 수요자 맞춤형 데이터 재가공을 통한 데이터 제공, 데이터 판매 등 데이터 중개 서비스를 제공하는 영역으로 최근에는 플랫폼을 통해 데이터 수요자와 공급자가 직접 데이터를 거래하는 방식으로 변화하고 있다.

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