서비스 옵션
의뢰자 도메인에 맞춰 설계합니다.
모든 옵션이 동일한 분석 사이클(진단 → 설계 → 검증)을 따릅니다. 규모와 검증 깊이만 달라집니다.
- 500장 · 1 클래스
- 기성 1종
- 택 1 (COCO/YOLO/VOC)
- 자동 sanity
추천 대상: 분기당 3 slot 한정 · 포트폴리오 확보 특가
- 1,000장 · 1–2 클래스
- 기성 1종
- 택 1
- 자동 + 수동 30장 spot-check
추천 대상: PoC · 모델 가능성 검증 단계
- 5,000장 · 3–5 클래스
- 기성/경량 수정 1–2종
- 택 2 (COCO+YOLO)
- 100장 spot-check + 검수 1회
추천 대상: 정식 학습용 · 스마트팩토리·로보틱스
- 10,000장 · 5–10 클래스
- 커스텀 빌드 1종
- 3종 전체
- 200장 spot-check + 검수 2회
추천 대상: 산학연 · 국가과제 · 양산
표시 가격은 부가세 별도. 의뢰자 도면/실데이터를 받는 경우 NDA 별도 협의.
작업 흐름
5단계 — 모든 옵션 동일 사이클
- 01
도메인 진단 인터뷰
약 30분, 무료
대상 클래스, 환경, 학습 모델, 라벨 포맷, 실데이터 부족 양상, hard scenario 식별.
- 02
시뮬레이션 환경 구성
2–5일
Isaac Sim 환경·asset 구성 → DR 파라미터 설계 → 샘플 50장 1차 공유 (Starter 이상)
- 03
본 렌더링 + 라벨 변환
1–5일
500–10,000장 렌더 → Pixel-perfect 라벨 자동 추출 → COCO/YOLO/VOC 변환
- 04
QA + Dataset card
1–3일
Spot-check 30–200장 → Class 분포 통계 → 한계 명시한 dataset card 작성
- 05
전달 + 검수
1일 + 검수 라운드
압축 패키지 전달 → 의뢰자 검수 (Standard 1회, Premium 2회) → 필요 시 부분 re-render
자주 묻는 질문
FAQ
합성 데이터만으로 학습하면 실환경에서 작동하나요? +
일반적으로 합성 데이터 단독으로는 실데이터 성능을 100% 대체하지 못합니다. 실데이터 일부와 혼합 학습할 때 효과가 검증된 환경에서 최대화됩니다.
"도메인 정밀 분석"이 정확히 뭘 분석하나요? +
의뢰자 환경의 (1) 클래스 의미 체계, (2) hard scenario(가려진 객체·작은 객체·간섭이 큰 조건), (3) 클래스별 시각적 domain gap을 분석합니다. 자체 R&D에서는 Wasserstein 거리·픽셀 통계 기반으로 진단했습니다.
의뢰자의 실데이터·도면을 제공할 수 있나요? +
NDA 별도 협의 가능합니다. 받은 데이터는 환경 구성 참고용으로만 사용되며, 의뢰 종료 후 보관·재사용하지 않습니다.
데이터 저작권은 누구에게 있나요? +
표준 옵션의 데이터는 의뢰자에게 사용권을 양도합니다 (상업적 활용 포함). Premium의 재사용 가능 env asset도 의뢰자 보관 가능합니다.
Lite Sample Pack 한정 슬롯이 왜 있나요? +
₩50,000은 일반 시간당 작업 가치 대비 손실 가격입니다 — 포트폴리오 확보 의도. 분기당 3건으로 제한되며, 슬롯이 모두 채워지면 Starter로 안내됩니다.