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가장 혁신적인 Annootation Tool
SKAI
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완벽한 인공지능 데이터셋 구축
SKAI가 함께합니다.

SKAI는 ITS만의 독자적인 Annotation Tool로서 다양한 형태의 데이터를
최고 품질의 인공지능 학습 데이터로서 검수 및 가공하는 Annotation Tool입니다.

SKAI의 데이터 가공 프로세스
  • 데이터 수집 의뢰
  • 데이터 구축계획 수립
  • 데이터 라벨링
  • 데이터 검수

01

데이터 수집 의뢰

고객이 수집 하고자 하는 데이터의 형태, 수량 등
요구사항을 파악합니다.

- 데이터 바우처 지원사업 참여경험 다수
- 인공지능 학습 데이터 셋 전문가 보유
- IT 경력 20년 이상의 개발진

02

데이터 구축 계획 수립

최고의 전문가가 적합한 수집 방식, 작업환경 선 구축,
유사 사례를 비교하여 최고의 데이터 구축 환경을 조성합니다.

- 고객이 납득 가능한 데이터 구축 계획 수립
- ITS만의 노하우를 가진 학습 데이터 셋 정리
- NIA 인공지능 학습 데이터 구축 경험

03

데이터 라벨링

데이터의 정확성, 작업자의 편의성을 둘 다 잡은 SKAI를
활용하여 실시간으로 작업량과 특이사항을 확인합니다.

- 다양한 형태의 라벨링을 지원
- 눈으로 확인 가능한 작업 현황
- 작업자의 편의와 정확성에 중점을 둔 UI/UX

04

데이터 검수

철저한 검수자 교육과 인공지능 Q 봇을 활용한 철저한
이중 검수로 99% 에 달하는 정확도를 보여줍니다.

- 자격인증평가를 통한 검수자 교육
- 인공지능을 활용한 이중 검수 실시
- n개월 간 데이터세트 사후관리

SKAI의 우수한 AI-assist
AI-assist로 효율적인 업무를 보장하는 SKAI

1. 효율성
- D봇과 Q봇의 AI-assist
- 고도화된 플랫폼 협업 체계

2. 유연성
- 데이터 버전 관리
- 프로젝트 별 커스텀 템플릿 지원

3. 정확성
- 적합한 인력할당
- 체계적인 작업 및 검수 프로세스

D봇을 통한 가공의 자동화

80% 가공 업무 부하 감소



Q봇을 통한 검수의 자동화

50% 검수 업무 부하 감소

SKAI의 가공 영역

Bounding-BOX

인물, 사물 촬영 및 속성분류

이미지나 영상에서 목적 개체를
박스로 캡처하는 방식으로
가장 대중적인 데이터 라벨링 방법

Key-Point

얼굴 신체 골격, 스켈레톤 추출

객체 내부의 골격에 점을 찍는 방식의
라벨링 방법으로 객체의 행동이나
안면의 구조를 표현할 때 사용 되는 방법

OCR

한글 OCR, 손글씨 OCR

문서나 이미지의 글자를 Bounding-BOX화 하여
인공지능이 문자를 인식할 수 있도록 하는
인공지능 학습 데이터셋

Segmentation

객체 영역 분류

개체의 외곽 영역에 점을 찍으며
라벨링 하는 방식으로 정밀한
학습 데이터가 요구될 시 사용

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