수작업 라벨링툴의 한계, 이제 AI라벨링으로 해결하세요
최근 제조업 품질관리 현장에서는 기존 라벨링툴의 한계가 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 제품 이미지 수천 장을 일일이 사람이 분류하고 불량 여부를 판별하다 보면, 시간과 인력은 물론 품질관리 효율까지 희생되는 경우가 많습니다. 하루 종일 집중해도 겨우 몇 백 장밖에 처리하지 못하는 것이 현실이죠.
이러한 문제는 우리만의 고민이 아닙니다. 글로벌 기업들도 라벨링 효율성을 높이기 위해 적극적으로 움직이고 있습니다. 최근 메타(페이스북)는 데이터 라벨링 전문기업 ‘스케일AI(Scale AI)’에 무려 150억 달러(약 20조 원)를 투자했습니다. 그만큼 데이터 라벨링이 AI 개발에서 얼마나 중요한 역할을 차지하는지를 보여주는 사례입니다.
시장 규모 또한 빠르게 커지고 있습니다. 데이터 라벨링 자동화 시장은 2023년 기준 약 28억 6천만 달러였지만, 2030년에는 576억 달러 수준까지 성장할 것으로 예상되며, 이미 전 세계 기업의 52%가 업무에 AI를 활용 중이라는 통계도 나타나고 있습니다.
국내 제조 솔루션 기업 리퓨어(Refuel) 사례를 보면 그 변화를 실감할 수 있습니다. 기존에는 1만 건의 데이터를 라벨링하는 데 4주가 걸렸지만, AI 기반 자동 라벨링(Auto Labeling)을 도입한 후에는 단 30분 만에 10만 건을 처리하면서 무려 100배의 효율 향상을 기록했습니다.
이제는 AI 라벨링과 Auto Labeling 기술이 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.
반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업은 AI에게 맡기고, 우리는 더 중요한 판단과 전략에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것.
—그게 바로 스마트한 제조의 시작입니다.
수작업 라벨링이 불러오는 품질관리의 비효율
일반 제조업 현장에서 품질관리를 위한 데이터 라벨링은 제품의 이상 유무를 판단하고, 공정 개선을 위한 핵심 자료로 활용되기 때문에 필수적인 과정입니다. 하지만 현재까지도 많은 현장에서는 이 과정을 사람의 눈과 손에 의존하는 수작업 방식으로 진행하고 있습니다.
하지만 수작업 라벨링은 시간이 오래 걸리고, 정확성과 일관성 확보도 어려워 품질관리 체계 전반에 다양한 비효율을 초래합니다. 그렇다면 이러한 비효율은 구체적으로 어디에서 발생하는 걸까요?
지금부터 그 원인을 하나씩 짚어보겠습니다.
01 시간과 인력, 너무 많이 들어갑니다
제조업 현장에서 사용하는 기존의 수작업 라벨링 방식은 AI 개발의 병목 지점으로 작용하며, 과도한 인력과 시간 소모를 초래합니다.
예를 들어, 제품 이미지 하나를 정밀하게 라벨링하는 데 평균 23분이 소요되며, 숙련된 작업자가 하루 8시간 동안 처리할 수 있는 양은 고작 200~300장에 불과합니다. 이로 인해 전체 AI 프로젝트 시간 중 무려 80~90%가 라벨링 작업에 집중되는 것이 현실입니다.
실제로 한 자동차 부품 제조 현장에서는 매일 수천 개의 부품에 대한 라벨링 작업을 위해 5~6명의 전담 인력이 투입되고 있으며, 이는 단순한 인건비 부담을 넘어, 전반적인 생산성과 프로젝트 일정에 큰 지연과 비효율을 야기하는 구조적인 문제로 이어지고 있습니다.
02 들쑥날쑥한 데이터 라벨 품질, 신뢰가 어렵습니다
수작업 라벨링은 피로도, 숙련도, 시각적 한계 등 다양한 변수에 따라 일관된 품질을 유지하기 어렵습니다. 피로도에 따른 정확도 변화는 오전 대비 오후 판정 오차율이 15~20% 증가하는 양상을 보이며, 작업자 간 숙련도 차이로 인해 동일 불량품에 대한 라벨 불일치가 발생하게 되죠. 특히 0.1mm 이하 수준의 미세 결함 인식에는 한계가 있습니다.
실제로 정밀도를 요구하는 반도체·전자 부품 제조업체에서는 이러한 라벨 편차가 AI 모델 학습의 정확도에 직접적인 영향을 미치며, 품질관리 전반의 신뢰도를 떨어뜨립니다.
03 변화에 대응할 유연성이 부족합니다
신규 제품 도입 및 생산량 확대 시, 기존 수작업 라벨링 방식의 한계가 더욱 뚜렷하게 드러납니다. 생산량 증가 시에는 라벨링 수요가 기하급수적으로 증가하지만, 신규 인력 확보에는 평균 2~3개월의 교육 기간이 소요됩니다. 교육 비용과 초기 생산성 저하라는 추가 부담도 발생합니다.
결과적으로, 수작업 기반의 라벨링 체계는 급변하는 제조 환경과 라인 변화에 신속히 대응하는 데 한계가 있습니다.
AI라벨링과 Auto Labeling이 바꾸는 제조 현장
이러한 수작업 데이터 라벨링의 비효율과 한계를 극복하기 위해 AI 기반 자동 라벨링 기술이 제조 현장에 혁신적인 변화를 불러오고 있습니다. 다양한 형태로 발전한 이 기술들은 생산성과 품질 관리 방식을 근본적으로 개선하며, 제조업의 미래를 새롭게 쓰고 있는데요. 그렇다면, 현재 제조업 현장에서 활용되고 있는 AI 기반 자동 라벨링 기술에는 어떤 것들이 있을까요?
대표적으로 AI 라벨링, 오토라벨링, 반자동 라벨링 세 가지 방식이 있습니다.
AI라벨링: 학습된 모델로 자동 분류
AI라벨링은 머신비전 기반의 사전 학습된 모델이 이미지 내 객체를 자동 식별하고 분류하는 기술입니다. 정상과 불량 제품을 구분하고 결함 위치를 자동 표시함으로써, 수작업 프로세스를 대체하고 있습니다.
AI라벨링 주요 특징
- 처리 속도: 기존 라벨링툴 대비 작업 시간 수십~수백배 이상 단축
- 정확도: 숙련 작업자 수준 또는 그 이상
- 일관성: 24시간 동일한 기준으로 판정
- 확장성: 추가 인력 없이 물량 증가 대응
Auto Labeling : 기존 데이터를 학습해 자동 라벨 생성
Auto Labeling은 기존에 수집된 라벨링 데이터를 학습한 AI 모델이 새로운 이미지에 대해 자동으로 라벨을 생성하는 기술입니다. 수작업 라벨링을 대폭 줄이면서도 일정 수준 이상의 정확도를 유지할 수 있어, 생산성과 효율성을 동시에 높이는 데 큰 강점이 있습니다.
실제로 삼성SDS는 반도체 웨이퍼 불량 이미지와 휴대폰 외관 불량 검사에 Auto Labeling 기술을 적용해, 수작업 대비 시간 절감과 라벨 품질의 일관성 향상을 동시에 달성한 사례가 있습니다.
이처럼 Auto Labeling은 단순한 자동화를 넘어 AI 학습 품질을 개선하고, 품질 데이터 신뢰도를 높이는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.
반자동 라벨링 : AI라벨링과 사람의 최적의 협업
반자동 라벨링은 AI가 초기 라벨링 작업을 수행하고, 숙련된 작업자가 이를 검수 및 보완하는 방식입니다. 이 방법은 완전 자동화에 비해 유연성이 뛰어나고, 라벨링 정확도를 높이면서도 작업자의 부담을 줄일 수 있어 제조업 현장에서 효과적으로 활용되고 있습니다.
특히 복잡한 불량 패턴이나 미세한 결함 판별이 필요한 반도체, 전자부품, 자동차 부품 검사 분야에서 많이 적용되며, 스마트팩토리 구축과 품질 데이터 신뢰성 확보에 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI 품질검사의 핵심은 고품질 라벨링 데이터
제조 현장에서 AI 기반 품질검사 시스템을 성공적으로 구축하기 위해 가장 중요한 요소는 고품질 라벨링 데이터입니다.
AI 모델의 성능은 얼마나 정확하고 일관된 데이터를 학습했는지에 따라 결정되며,
불완전한 라벨링은 오탐지, 누락, 잘못된 분류로 이어져 생산성 저하와 현장 내 AI에 대한 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
하지만 실제 라벨링 작업은 대부분 시간이 많이 소요되고 반복적이며, 오류 발생 가능성이 높은 수작업 중심으로 이루어집니다. 더욱이 기존 생산 시스템과의 연동, 실시간 모니터링, 라벨 검수 및 분석 기능을 통합적으로 고려하지 않으면 AI 프로젝트는 쉽게 한계에 부딪히죠.
SAIGE VISION은 이러한 문제를 해결하기 위해 라벨링의 정확도와 효율성을 높이고 데이터 기반 품질관리 체계를 구축할 수 있도록 다양한 AI 라벨링 지원 도구를 통합 제공하며, 기존 생산 시스템과의 유연한 연동과 실시간 품질 모니터링, 생산 데이터 분석 기능까지 올인원 머신비전 솔루션으로 통합하여 제공합니다.
사전 최적화된 AI 라벨링 기능으로 빠른 구축이 가능하고 즉시 도입할 수 있으며, 지속적 학습 기능을 통해 사용할수록 AI 라벨링의 정확도가 점차 향상됩니다.
SAIGE VISION의 다양한 AI라벨링 자동화 지원 툴 소개
Auto Label: 사전 학습된 커스텀 AI 모델이 이미지를 분석하여 자동으로 라벨을 제안하는 기능입니다.
- 대량 이미지에 빠르게 라벨 추천 가능
- 반복 작업 자동화로 라벨링 시간 획기적 단축
- 모델 성능에 따라 정확도 좌우
- 검수 기반의 반자동 워크플로우에 적합
Quick Label: 사용자가 이미지의 특정 영역을 선택하면 해당 영역 주변을 AI가 자동 인식하여 결함 라벨을 생성하는 기능입니다.
- 마우스 클릭만으로 신속한 라벨링 가능
- 정밀한 컨트롤은 사람이 담당, AI는 보조 역할
- 빠른 수정·보완 작업에 적합
- 직관적 UI로 교육 없이도 사용 가능
Label Tag (스마트태깅): 라벨링 데이터를 설명하는 텍스트 기반 태깅 기능입니다.
- 분류, 설명, 상태 정보 등 부가 데이터 입력
- 후속 AI 학습 시 중요한 메타데이터로 활용
- 데이터 필터링 및 검색 기능 강화
- 협업 시 커뮤니케이션 도구로도 사용
Advanced Quick Label: 기존 Quick Label의 진화된 버전으로, 데이터가 많아도 반복 작업으로 빠르게 라벨링이 가능합니다.
- 소량의 이미지 라벨링, 모델 학습, 검사 결과 다듬기의 과정을 반복하여 라벨링 작업을 빠르게 완료
- AQL 전용 모델을 활용하여 사람 대비 3.26배, 일반 Seq 모델 대비 1.74배 빠르게 라벨링이 가능
(일반 Seq 모델 활용하는 경우 소량의 이미지로 학습하여 필요한 성능을 내기 어려움)
Label Curation: 라벨링 작업 완료 후 빠르고 정확하게 품질 검증을 할 수 있는 기능입니다.
- 라벨링 작업의 경우 오류가 발생할 수 밖에 없으며, AI 모델 성능을 위해 라벨 정보 검토가 필요
- 대표적인 오류 유형별 자동 검출:
- 미라벨: 검출 영역을 라벨링하지 않은 오류
- 과라벨: 정상 영역을 검출로 라벨링한 오류
- 오라벨: 검출 영역을 잘못된 유형으로 라벨링한 오류
제조업 품질관리의 미래, AI 라벨링에서 시작된다
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