Nexdata 임바디드AI 데이터 서비스 프레임워크

넥스데이터는 기성 데이터셋, 실세계 데이터 수집, 고품질 어노테이션을 아우르는 통합 데이터 서비스 프레임워크를 구축했습니다. 이 프레임워크는 임바디드AI 모델 트레이닝을 지원하며, 고객의 지각·의사결정·제어 역량 개발과 최적화를 가능하게 합니다.

기성 데이터셋

환경·의사결정·제어 관련 데이터 3억 건 이상을 제공하며, 다양한 시나리오·태스크·디바이스 유형을 포괄하고 업계 선도 고객사에서 검증되었습니다.

자세히

데이터 수집

다양한 로봇, 환경, 태스크 유형에 걸쳐 실세계 데이터를 수집하여 실제 적용 시나리오와 높은 정합성을 확보합니다.

데이터 어노테이션

지각부터 의사결정까지 전 파이프라인을 커버하는 구조화 어노테이션 서비스를 제공하여 임바디드AI 모델의 트레이닝, 검증, 성능 평가를 지원합니다.

모델 검증

임베디드 AI 모델의 최적화 및 배포 가속화를 위해 알고리즘 배포, 시나리오 구축, 로봇 기반 검증 및 피드백을 포함한 종합적인 피지컬 AI 모델 검증 서비스를 제공합니다.

주요 특징

대규모 디바이스 리소스와 다양한 실환경을 기반으로, 임바디드AI 애플리케이션에 최적화된 체계적 데이터 수집 프레임워크를 제공합니다.

300종 이상의 덱스터러스 로봇 팔, 200대 이상의 휴머노이드 로봇 지원
휴머노이드, 상반신 로봇, 로봇팔, 다손가락 핸드 등 다양한 형태 포함
다양한 제어 방식과 태스크 구성을 지원

실내외 적용 시나리오 커버리지
주거, 상업, 창고, 산업 환경 포함
프로젝트 요구사항에 따른 시나리오 구성 및 확장 배포 가능

다음과 같은 다양한 임바디드AI 태스크를 지원합니다:

물체 인식 및 파지
도구 사용 및 조작
내비게이션 및 장애물 회피
인간-로봇 상호작용
협업 태스크(다인/다로봇 협업)

실제 환경 기반 로봇 도조

임베디드 AI 데이터 수집, 로봇 모델 평가 및 실제 환경 검증을 위한 8,000㎡ 규모의 전용 피지컬 환경을 구축했습니다. 넥스데이타의 로봇 도조는 인식, 조작, 계획, 인간-로봇 상호작용 등 다양한 시나리오에서 로봇 지능을 종합적으로 테스트하고 개선할 수 있도록 지원합니다.

임바디드AI를 위한 커스텀 서비스

넥스데이터는 다양한 구현형 지능 애플리케이션을 위해 정확하고 포괄적인 데이터 지원을 제공합니다. 비전 인식, 모션 컨트롤 또는 환경과의 상호작용이든, 당사는 가장 적합한 데이터를 제공할 수 있습니다.

에고-엑소 동작 영상 어노테이션

정밀한 시간 분할로 정렬된 에고센트릭 및 엑소센트릭 영상을 수집하여 조작, 탐색 및 작업 계획을 위한 다운스트림 트레이닝을 강화합니다.

모션 트랙토리 및 액션 트래킹 데이터

키포인트 및 경로 어노테이션과 함께 인간 또는 로봇 모션 트랙토리를 기록하여 액션 이해 및 예측을 지원합니다.

시뮬레이션-현실 정렬 데이터

실제 세계 센서 데이터와 정렬된 시뮬레이션 환경 데이터를 생성하여 크로스 도메인 트레이닝 및 모델 일반화를 가능하게 합니다.

3D 장면 재구성 데이터

고정밀 장면 스캐닝 및 포인트 클라우드 어노테이션을 제공하여 공간 재구성 및 로봇 탐색 트레이닝을 지원합니다.

다중 뷰 3D 재구성 데이터

다중 뷰 이미징 또는 3D 스캐닝을 통해 객체 및 인체 모델을 재구성 및 어노테이션 처리하여 고품질 모델 생성 및 포즈 인식을 가능하게 합니다.

음성 안내 상호작용 데이터

음성 명령과 로봇 응답의 쌍을 이루는 데이터셋을 제공하여 음성 탐색 및 멀티모달 상호작용 시나리오를 지원합니다.

촉각·힘 기반 상호작용 데이터

촉각 센서가 장착된 장갑 및 로봇 팔에서 데이터를 수집하고 힘 매개변수를 어노테이션 처리하여 파지 및 조작과 같은 물리적 상호작용을 향상시킵니다.

준수 및 보안

Nexdata는 데이터 보안과 고객 신뢰를 최우선으로 강조합니다. 저희는 개인정보 보호법, GDPR, CCPA, PIPC, HIPAA 규정을 준수하며, 보안 및 규제 준수를 위해 ISO 27001, ISO 27701, ISO 9001 인증을 획득했습니다. Nexdata는 이러한 전 세계적으로 인정된 표준을 준수함으로써 고객의 신뢰를 얻고, 비교할 수 없는 수준의 데이터 보안을 제공합니다.

사례 연구

사용 사례：로봇 학습을 위한 Ego-Centric 데이터 수집
과제：다양한 가정 환경에서 임베디드 AI 모델 학습을 위한 대규모 1인칭 시점 데이터를 수집해야 했으며, 관찰 경로, 손 움직임, 객체와의 상호작용 및 실제 작업 수행 과정을 정확하게 기록해야 했습니다.
솔루션：다양한 시나리오의 주거 환경을 구축하고, Pico 디바이스를 활용한 전용 데이터 어노테이더를 교육하여 객체 조작, 정리, 가사 작업 등 자연스러운 인간 활동 데이터를 수집했습니다. 표준화된 고품질 Ego-Centric 데이터를 제공하며, 주당 5,000시간 규모의 유효 데이터 수집 역량을 확보했습니다.

사용 사례：가정용 로봇 학습을 위한 UMI 데이터 수집
과제：다양한 가정 환경에서 로봇 학습을 위한 자연스러운 작업 데이터를 수집해야 했으며, 접기, 정리, 청소 및 객체 처리 작업을 포함한 다양한 시나리오의 지속적인 인간 시연 데이터와 조작 데이터를 필요하고자 했습니다.
솔루션：침실, 주방, 거실, 욕실 등 다양한 가정 환경에서 실제 작업 과정을 수집하기 위한 전문 데이터 수집 팀을 운영했습니다. 표준화된 작업 수행 방식과 품질 관리 프로세스를 기반으로 고품질 UMI 데이터를 구축했으며, 로봇 학습 및 피지컬 AI 모델 학습을 지원하기 위한 10,000시간 규모의 유효 데이터를 제공했습니다.

사용 사례: 휴머노이드 로봇 작업 데이터 수집
도전 과제: 가정 및 산업 환경에서 근거리·원거리 작업(잡기, 이동, 포장)을 수행하는 휴머노이드 로봇의 데이터 수집이 필요했으며, 시각·깊이·힘 데이터의 동기 캡처가 요구되었습니다.
해결책: 로봇별로 전담 엔지니어 팀을 배치하고 가정·산업 환경을 아우르는 풀 시나리오 작업 어노테이션을 완료했습니다. 알고리즘 최적화를 지원하는 멀티모달 데이터(영상, 깊이, 힘)를 산출하여 로봇 1대당 월 200시간의 수집 실적을 달성했습니다.

사용 사례: 임바디드AI로봇을 위한 다차원 액션 어노테이션
도전 과제: 고객은 비디오 데이터 분석을 통해 로봇 작업 실행을 포괄적으로 평가해야 했으며, 작업 이해 정확도의 TRUE/FALSE 어노테이션 및 세 가지 로봇 유형에 걸친 다중 기준 채점이 필요했습니다.
해결책: 넥스데이터는 목표 상태 정의, 시간적 액션 검증 및 완료도, 실행 가능성, 효율성에 걸친 다중 요소 채점을 통합한 로봇 액션을 위한 구조화된 어노테이션 프레임워크를 구현했습니다. 이 프레임워크는 대화, BDDL 장면 설명, 액션 트레이스 및 실행 비디오를 처리하여 로봇 플랫폼 전반에 걸친 일관된 벤치마킹을 보장하고 작업 신뢰성과 임바디드AI 성능을 향상시켰습니다.

사용 사례: 로봇 매니퓰레이션 작업을 위한 정밀 액션 데이터 수집 및 어노테이션
도전 과제: 고객은 복잡한 작업(커피 만들기, 칠판 지우기, 펜 뚜껑 닫기)을 위한 정밀한 로봇 팔 동작을 포착하는 고품질 데이터셋이 필요했습니다. 주요 과제에는 양손 동작 동기화, 연속 액션을 여러 하위 단계로 분할, 가려지거나 모호한 동작 처리 등이 포함되었습니다.
해결책: 넥스데이터는 시간적 라벨링, 양손 작업 분리 및 가려진 동작 추론을 포함한 구조화된 어노테이션 프레임워크를 구축했습니다. AI 지원 도구로 확장되어 경계 감지를 개선하고 수동 작업을 30% 줄였으며, 3단계 QC로 99.2% 정확도를 보장하여 로봇 매니퓰레이션 정밀도를 40% 향상시킨 고품질 트레이닝 데이터를 가능하게 했습니다.

왜 Nexdata인가요