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DataSynOps — 필요한 데이터를 필요한 만큼 생성합니다
물리 기반 시뮬레이션과 생성형 AI로 희소 상황을 대량 합성하고, 정답 라벨까지 자동으로 부여하는 폐루프 엔진입니다.
작동 방식
다섯 단계가 하나의 고리를 이룹니다
STEP 1
부족 데이터 식별
현재 모델이 못 맞히는 조건을 자동으로 진단합니다.
STEP 2
합성데이터 생성
물리 기반 시뮬레이션에 생성형 AI 리얼리즘 보정을 결합합니다.
STEP 3
자동 라벨링
SAM2 기반 픽셀 정밀 폴리곤을 생성하고 신뢰도를 3등급으로 분류합니다.
STEP 4
재학습 · 검증
합성 사전학습 → 실측 미세조정 → 성능 검증 순으로 진행합니다.
STEP 5
현장 적용 · 리포트
검출 결과와 판독 근거를 리포트로 자동 출력합니다.
CLOSED-LOOPSTEP 5 → STEP 1 재순환
마지막 단계에서 나온 현장 결과가 다시 첫 단계의 입력이 됩니다. 고객 현장이 늘어날수록 데이터 자산과 모델 성능이 함께 축적되는 구조입니다.
이 폐루프 구조는 등록특허 10-2687011(인공지능 영상분석 모델 학습 데이터 생성 방법 및 그 장치)과 공개특허 10-2026-0095246(이미지 합성 기반 순환적 인공지능 학습데이터 생성 방법 및 장치)로 권리를 확보했습니다.
데이터를 사는 것이 아니라, 조건을 입력하면 데이터가 만들어집니다. 크기·심도·조도·계절·토질 같은 파라미터를 조합해
실측으로는 확보할 수 없는 희소 시나리오를 만들어 냅니다. 실제 촬영본이 필요 없으므로 반출 제약도 발생하지 않습니다.
제품
네 개의 구성 요소
DataSynOps-α
영상분석용 학습데이터 합성·생성 엔진
공인시험성적서 CT24-104451K
DataSynOps-ε
영상개선용 학습데이터 합성·생성 엔진
프로그램등록 C-2024-054601
DataSynOps v2.0
저조도 특화 합성데이터 플랫폼
2026 혁신 IT 대상 수상 기술
AutoLabel Forge
SAM2 기반 자동 라벨링 파이프라인
현장 검출률 74.4% · 정밀도 83.6%
문의
현장에서 무엇을 검출해야 하는지 알려주십시오
현장에서 무엇을 검출해야 하는지 알려주십시오. 그 데이터를 만들 수 있는지 먼저 검토해 드립니다. 보유하신 영상 샘플이 있다면 오토라벨링 시연도 함께 준비합니다.