올빅뎃, AI 데이터 가공·정제 솔루션 ‘Label-it’ 기반 의료 AI 데이터 구축 성과
Author
allbigdat
Date
2026-02-01 17:09
Views
40
초거대 AI 사업서 대규모 생체신호 데이터 정제·가공을 위한 솔루션 구현
서울대병원 컨소시엄이 추진하는 ‘근골격계 질환 생체신호 데이터 구축사업’에서 AI 데이터 가공·정제·검증 솔루션을 보유한 올빅뎃(ALLBIGDAT)이 대규모 의료 AI 학습 데이터의 정제와 가공 영역을 중심으로 핵심 역할을 수행하며 기술력을 입증했다.
이번 사업은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2025년도 초거대 AI 확산 생태계 조성사업’의 일환으로, 조기 진단이 어려운 퇴행성 관절염 등 근골격계 질환을 정량적으로 분석하고 AI 기반 조기 스크리닝이 가능한 데이터 인프라 구축을 목표로 한다. 서울대병원 융합의학과 조민우 교수팀이 주관하는 컨소시엄에는 올빅뎃과 피씨엔이 참여하여 성공적으로 종료됐다.
올빅뎃은 본 사업에서 AI 학습 데이터의 정제·가공 및 관리 체계 설계를 담당하며, 대규모 센서 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 구조화하는 작업을 수행했다. 특히 스마트 인솔(I-SOL), IMU 센서, 보행매트 등 다양한 장비에서 수집되는 이기종 데이터를 대상으로 오류 제거, 데이터 정합성 확보, 라벨링 작업이 효율적으로 이뤄질 수 있도록 데이터 가공 프로세스를 정립했다.
본 사업은 2025년 7월 1일부터 6개월간 진행되었으며, 퇴행성 관절염 환자와 일반인 200명 이상을 대상으로 병원 외 실생활 환경에서 장기간 보행 생체신호 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 원천 단계에서 노이즈와 편차가 크기 때문에, AI 학습 이전 단계에서의 정제와 가공 품질이 전체 사업 성과를 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다.
올빅뎃은 그간 축적해 온 데이터 가공 경험과 올빅뎃이 보유한 AI 데이터 가공·검수 협업 솔루션 ‘Label-it(라벨잇)’의 운영 구조를 바탕으로, 대규모 의료 데이터를 체계적으로 정리하고 반복 가공이 가능한 형태로 전환하는 데 주력했다. 사업 전반의 초점은 AI 학습용 데이터셋을 안정적으로 생산하기 위한 정제·가공 효율화에 맞춰졌다.
이번 사업을 통해 연구 목적을 넘어, 실제 공공·의료 AI 데이터 구축 현장에서 요구되는 데이터 가공 역량과 운영 노하우를 확보했다는 평가를 받고 있다. 특히 대규모·센서 데이터를 대상으로 한 정제·가공 경험은 향후 다양한 AI 데이터 구축 사업으로의 확장 가능성을 보여주는 사례로 꼽힌다.
올빅뎃 관계자는 “AI 프로젝트에서 가장 많은 시간과 비용이 투입되는 구간은 데이터 정제와 가공 단계”라며 “올빅뎃은 해당 영역에 특화된 기술과 경험을 바탕으로 Label-it이라는 SaaS형 데이터 가공·검수 솔루션을 보유하고 있으며, 이번 사업은 이러한 역량이 실제 의료 AI 데이터 구축 현장에서도 유효하다는 점을 보여준 사례”라고 밝혔다.
서울대병원 컨소시엄이 추진하는 ‘근골격계 질환 생체신호 데이터 구축사업’에서 AI 데이터 가공·정제·검증 솔루션을 보유한 올빅뎃(ALLBIGDAT)이 대규모 의료 AI 학습 데이터의 정제와 가공 영역을 중심으로 핵심 역할을 수행하며 기술력을 입증했다.
이번 사업은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2025년도 초거대 AI 확산 생태계 조성사업’의 일환으로, 조기 진단이 어려운 퇴행성 관절염 등 근골격계 질환을 정량적으로 분석하고 AI 기반 조기 스크리닝이 가능한 데이터 인프라 구축을 목표로 한다. 서울대병원 융합의학과 조민우 교수팀이 주관하는 컨소시엄에는 올빅뎃과 피씨엔이 참여하여 성공적으로 종료됐다.
올빅뎃은 본 사업에서 AI 학습 데이터의 정제·가공 및 관리 체계 설계를 담당하며, 대규모 센서 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 구조화하는 작업을 수행했다. 특히 스마트 인솔(I-SOL), IMU 센서, 보행매트 등 다양한 장비에서 수집되는 이기종 데이터를 대상으로 오류 제거, 데이터 정합성 확보, 라벨링 작업이 효율적으로 이뤄질 수 있도록 데이터 가공 프로세스를 정립했다.
본 사업은 2025년 7월 1일부터 6개월간 진행되었으며, 퇴행성 관절염 환자와 일반인 200명 이상을 대상으로 병원 외 실생활 환경에서 장기간 보행 생체신호 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 원천 단계에서 노이즈와 편차가 크기 때문에, AI 학습 이전 단계에서의 정제와 가공 품질이 전체 사업 성과를 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다.
올빅뎃은 그간 축적해 온 데이터 가공 경험과 올빅뎃이 보유한 AI 데이터 가공·검수 협업 솔루션 ‘Label-it(라벨잇)’의 운영 구조를 바탕으로, 대규모 의료 데이터를 체계적으로 정리하고 반복 가공이 가능한 형태로 전환하는 데 주력했다. 사업 전반의 초점은 AI 학습용 데이터셋을 안정적으로 생산하기 위한 정제·가공 효율화에 맞춰졌다.
이번 사업을 통해 연구 목적을 넘어, 실제 공공·의료 AI 데이터 구축 현장에서 요구되는 데이터 가공 역량과 운영 노하우를 확보했다는 평가를 받고 있다. 특히 대규모·센서 데이터를 대상으로 한 정제·가공 경험은 향후 다양한 AI 데이터 구축 사업으로의 확장 가능성을 보여주는 사례로 꼽힌다.
올빅뎃 관계자는 “AI 프로젝트에서 가장 많은 시간과 비용이 투입되는 구간은 데이터 정제와 가공 단계”라며 “올빅뎃은 해당 영역에 특화된 기술과 경험을 바탕으로 Label-it이라는 SaaS형 데이터 가공·검수 솔루션을 보유하고 있으며, 이번 사업은 이러한 역량이 실제 의료 AI 데이터 구축 현장에서도 유효하다는 점을 보여준 사례”라고 밝혔다.