지속적인 진동이나 온도에 따른 운전 상태처럼 의미 있는 기간의 시작과 끝을 정의합니다. 레이블 범위를 개별 채널이나 전체 기록으로 지정할 수 있습니다.
전환, 스파이크, 알려진 이벤트에 해당하는 단일 샘플을 표시합니다. 어노테이션과 내보내기에 원래 X축 값 및 채널 맥락을 유지합니다.
모델이 운전 상태와 의미 있는 이벤트를 학습하도록 장비 측정값을 레이블링하는 과정입니다. Unitlab은 CSV 시계열 기록의 구간 및 점 어노테이션과 구조화된 속성, 검토 워크플로를 지원합니다.
진동, 온도, 압력, 전류 등의 숫자 채널을 포함한 CSV 기록을 어노테이션할 수 있습니다. X축에는 숫자 값이나 지원되는 시간대 정보가 포함된 타임스탬프를 사용할 수 있습니다.
네. 운전 상태와 이벤트 클래스는 온톨로지로 정의합니다. 의미 있는 기간에는 구간을, 개별 샘플에는 점을 사용하면서 주변 신호 맥락을 유지합니다.
네. 공유 X축 구간을 사용하는 개별 차트에서 채널을 확인하거나, 선택한 채널을 하나의 뷰로 결합할 수 있습니다. 레이블은 한 채널 또는 전체 기록을 설명할 수 있습니다.
공유 온톨로지로 이벤트 클래스, 어노테이션 속성, 기록 속성, 관계를 정의합니다. 구조화된 선택 항목과 필수 속성 검사로 팀이 동일한 레이블링 체계를 따르도록 지원합니다.
항목은 어노테이션, 검토, 재작업 단계를 거칠 수 있습니다. 검토자는 차트와 특정 위치에 연결된 댓글을 확인하며, 설정된 경우 승인된 벤치마크와 합의 평가도 품질 검사를 지원합니다.
네. 데이터셋 검색, 메타데이터, 태그, 필터로 관련 자산을 선택합니다. 데이터셋 버전은 프로젝트가 발전해도 준비된 데이터와 검토된 릴리스를 추적할 수 있도록 돕습니다.
JSONL 내보내기는 레이블링된 구간과 점, 원래 X축 값, 채널 맥락, 지원 속성을 보존합니다. 날짜·시간 축은 UTC 에포크 밀리초를 사용하고 숫자 축은 원본 단위를 유지합니다.
검토된 레이블은 머신러닝 파이프라인의 학습 또는 평가 목표가 됩니다. Unitlab은 어노테이션된 데이터를 준비하며, 장비 예측과 배포는 후속 모델 워크플로에서 수행합니다.
