공정 단계, 지속 상태, 의미 있는 시간 구간의 시작과 끝을 표시합니다. 구간을 하나의 측정 채널이나 전체 기록에 연결합니다.
전환이나 짧은 이벤트가 발생한 샘플을 표시합니다. 검토와 구조화된 내보내기를 위해 X축 값 및 채널 맥락을 유지합니다.
장비 및 공정 측정값에 일관된 레이블을 추가하여 산업 AI 모델이 의미 있는 단계와 이벤트를 학습하도록 하는 과정입니다. Unitlab은 기본 시계열 차트, 구간, 점, 공유 온톨로지, 검토 워크플로를 지원합니다.
숫자 또는 지원되는 시간대 정보가 포함된 타임스탬프 X축과 숫자 측정 채널을 갖춘 CSV 시계열 기록을 사용합니다. 압력, 온도, 유량, 전류 등 기록된 공정 측정값이 해당됩니다.
네. 구간 어노테이션으로 의미 있는 기간의 시작과 끝을 정의합니다. 하나의 채널이나 전체 기록에 적용되는 상태를 설명할 수 있습니다.
네. 점 어노테이션은 개별 샘플과 X축 값을 기록합니다. 시간 구간이 필요하지 않은 정확한 전환이나 짧은 이벤트에 사용합니다.
공유 X축 구간에서 채널을 개별적으로 확인하거나 하나의 뷰로 결합할 수 있습니다. 채널 식별 정보를 유지하면서 관련 측정값을 비교할 수 있습니다.
공유 온톨로지가 클래스, 속성, 기록 수준의 맥락, 관계를 정의합니다. 구조화된 선택 항목과 필수 속성 검사로 팀이 일관된 레이블링 체계를 적용하도록 지원합니다.
차트의 특정 위치에 연결된 댓글과 함께 어노테이션, 검토, 재작업 단계를 사용합니다. 워크플로에 설정된 경우 합의 평가와 승인된 벤치마크 검사도 사용할 수 있습니다.
네. 검색, 메타데이터, 태그, 필터로 필요한 자산을 선별합니다. 기록이 추가되어도 데이터셋 버전과 검토된 릴리스로 변경을 추적할 수 있습니다.
구간, 점, X축 값, 채널 맥락, 지원 속성을 포함한 구조화된 JSONL을 내보냅니다. 생성된 레이블은 후속 학습 및 평가 워크플로에서 사용할 수 있습니다.
