센서 신호 구간 어노테이션
센서 차트에서 의미 있는 구간에 직접 라벨을 지정하세요. 개별 채널 또는 전체 기록을 기준으로 운전 상태, 지속적인 이상 징후, 반복 패턴을 표현할 수 있습니다.
운전 상태채널별 구간전체 기록 맥락
센서 데이터 어노테이션 플랫폼
복잡한 시계열 데이터를 위한 센서 어노테이션 플랫폼
정밀한 구간 및 포인트 어노테이션, 다중 채널 차트, 구조화된 온톨로지와 품질 워크플로로 센서 학습 데이터를 선별하고 라벨링하며 검토하세요.
신용카드 없이 시작할 수 있습니다
센서 어노테이션 기능
센서 어노테이션에 필요한 모든 도구
운전 상태와 이벤트에 라벨을 지정하고 관련 채널을 살펴보세요. 측정 맥락을 유지한 채 시계열 데이터를 검토할 수 있습니다.
포인트 이벤트 어노테이션
개별 샘플을 표시해 급격한 신호 변화, 상태 전환 등 정밀한 이벤트를 포착하세요. 각 포인트의 X축 값과 채널 맥락을 유지합니다.
다중 채널 신호 탐색
개별 차트 또는 통합 보기에서 측정값을 비교하세요. 공통 X축 범위를 유지하면서 필요한 채널을 선택할 수 있습니다.
고급 온톨로지
구간 및 포인트 클래스, 중첩 속성, 관계를 정의하세요. 재사용과 버전 관리가 가능한 온톨로지로 이벤트 유형, 심각도, 기록 맥락을 표준화합니다.
전체 신호 맥락을 바탕으로 검토
센서 라벨을 확인하고 불확실한 구간을 논의하며 검토 과정에서 수정을 요청하세요. 모든 품질 판단을 해당 측정 데이터와 연결해 유지합니다.
정밀한 신호 탐색
짧은 이벤트를 확대하고 긴 기록을 이동하며 살펴보세요. 전체 시계열 개요를 통해 맥락을 유지하면서 센서 라벨을 정밀하게 배치하고 확인할 수 있습니다.
공통 X축 범위샘플 단위 검사
AI 팀이 센서 어노테이션에 Unitlab을 선택하는 이유
원시 CSV 측정값부터 재사용 가능한 학습 데이터셋까지, 센서 데이터와 라벨링 맥락, 품질 검토를 하나의 작업 공간에서 연결하세요.
15X
더 빠른 센서 어노테이션
60%
AI 엔지니어의 작업 시간 절약
5X
AI 개발 비용 절감
지원하는 센서 어노테이션 유형
센서 이벤트와 맥락을 하나의 플랫폼에서 라벨링하세요.
시간 구간, 포인트 이벤트, 구조화된 속성과 관계를 조합해 센서 데이터에서 발생한 상황을 표현하세요.
01
구간 어노테이션
센서 차트의 시작값과 종료값에 라벨을 지정해 운전 상태와 지속적인 이벤트를 표시하세요.
02
포인트 이벤트
원래의 채널 맥락을 유지하면서 개별 샘플의 급격한 변화, 상태 전환 등 이벤트를 정확히 표시하세요.
03
항목 속성
기록을 분류하고 출처, 운전 조건, 품질 등 구조화된 메타데이터를 저장하세요.
04
관계
온톨로지에서 정의한 관계로 어노테이션을 연결해 라벨링된 이벤트 간의 맥락을 유지하세요.
센서 데이터셋 큐레이션과 어노테이션 워크플로
센서 데이터를 선별하고 어노테이션 워크플로를 관리하세요.
센서 기록을 찾고 선택해 버전을 관리하세요. 이후 어노테이션, 검토, 통제된 데이터셋 내보내기 과정을 이어갈 수 있습니다.
데이터셋 버전
센서 데이터의 변화에 맞춰 데이터셋 버전을 생성하고 관리하세요. 선택한 기록을 정리하고 재현 가능한 스냅샷을 보존해 어노테이션과 재사용에 활용할 수 있습니다.
검색과 필터
이름으로 센서 기록을 찾고 필터로 필요한 데이터를 좁혀보세요. 어노테이션할 데이터를 선택하기 전에 CSV 차트 미리보기를 확인할 수 있습니다.
목적에 맞는 데이터 선별
센서 샘플을 살펴보고 유용한 기록에 태그를 지정해 주의가 필요한 데이터를 선택하세요. 라벨링과 검토에 집중할 수 있는 데이터 모음을 구성합니다.
통합 워크플로
센서 데이터셋, 어노테이션, 검토와 승인을 하나의 워크플로로 연결하세요. 반려된 작업을 수정 단계로 돌려보내면서 각 작업 시도의 이력을 추적할 수 있습니다.
구조화된 JSONL 내보내기
라벨링된 구간과 포인트 이벤트를 원래의 X축 값, 채널 맥락 및 속성과 함께 내보내세요. 검토를 마친 센서 어노테이션을 후속 학습에 사용할 수 있도록 준비합니다.
솔루션
시계열 AI를 위한 센서 어노테이션 솔루션
산업 모니터링, 연결된 기기, 차량 텔레메트리, 사람의 활동 연구를 위한 센서 학습 데이터셋을 구축하세요.
예지보전
진동 패턴, 온도 변화, 운전 상태를 라벨링해 설비 모니터링과 유지보수 모델의 학습 데이터를 준비하세요.
Explore sensor workflows
산업 공정 모니터링
압력, 온도 등 기계 측정값에서 공정 단계와 의미 있는 이벤트를 포착하세요.
Explore industrial workflows
차량 텔레메트리
기록된 속도, 가속도 등 차량 측정 채널에서 주행 이벤트와 운행 조건을 어노테이션하세요.
Explore telemetry workflows
웨어러블과 사람의 활동
웨어러블 센서 기록의 활동 구간과 전환을 표시해 움직임과 행동 연구를 지원하세요.
Explore activity workflows자주 묻는 질문
센서 어노테이션 플랫폼 FAQ
센서 데이터 어노테이션, CSV 시계열, 구간 및 포인트 라벨, 다중 채널 탐색, 온톨로지, 품질 워크플로와 데이터셋 내보내기에 대해 알아보세요.
Unitlab 팀과 상담하기센서 데이터 어노테이션이란 무엇인가요?
+
센서 데이터 어노테이션은 시간에 따라 기록된 측정값에 의미 있는 라벨을 추가하는 작업입니다. Unitlab에서는 CSV 시계열 차트에 구간과 개별 이벤트를 표시한 뒤, 머신러닝 작업에 필요한 구조화된 맥락을 추가할 수 있습니다.
센서 어노테이션 가이드Unitlab은 어떤 센서 파일 형식을 지원하나요?
+
Unitlab 시계열 편집기는 숫자 또는 시간대 정보가 있는 타임스탬프를 X축으로 사용하고, 숫자형 측정 채널을 포함하는 CSV 파일을 지원합니다. 팀은 시계열 해석 방식을 선택하고 표시할 채널을 지정할 수 있습니다.
센서 어노테이션 가이드여러 센서 채널을 함께 어노테이션할 수 있나요?
+
네. 공통 X축 범위를 사용하는 개별 차트에서 채널을 살펴보거나, 선택한 채널을 하나의 보기로 합칠 수 있습니다. 라벨은 특정 채널 또는 전체 기록을 설명하도록 지정할 수 있습니다.
센서 어노테이션 가이드이상 징후와 운전 상태를 라벨링할 수 있나요?
+
네. 운전 상태나 지속적인 이상 징후에는 구간 라벨을, 급격한 변화나 상태 전환 같은 개별 이벤트에는 포인트 라벨을 사용하세요. 팀이 사용할 클래스와 구조화된 속성은 온톨로지에서 정의합니다.
센서 어노테이션 가이드팀은 센서 어노테이션을 어떻게 검토하나요?
+
센서 항목은 어노테이션, 검토, 재작업 단계를 거칠 수 있으며 차트의 특정 위치에 댓글을 연결할 수 있습니다. 설정에 따라 승인된 골드 레퍼런스와 합의 워크플로를 활용해 품질을 확인할 수 있습니다.
검토 단계센서 어노테이션을 머신러닝용으로 내보낼 수 있나요?
네. JSONL 내보내기에는 라벨링된 구간과 포인트, 원래의 X축 값, 채널 맥락 및 지원되는 속성이 포함됩니다. 날짜·시간 축은 UTC 에포크 밀리초를 사용하며 숫자 축은 원본 단위를 유지합니다.
내보내기 문서센서 어노테이션과 테이블 어노테이션은 어떻게 다른가요?
시계열 모드는 CSV를 X축과 숫자형 채널이 있는 하나의 차트로 처리합니다. 테이블 모드는 각 행을 개별 레코드로 처리합니다. 프로젝트 설정에서 어노테이션 작업에 맞는 해석 방식을 선택할 수 있습니다.
표 형식 데이터 어노테이션 가이드
