AI의 성능을 좌우하는 것은 모델뿐 아니라 학습 데이터의 품질과 구축 속도다. 영상과 이미지, 텍스트를 사람이 일일이 분류하고 라벨링하면 작업 시간이 길어지고 작업자의 숙련도에 따라 결과의 편차도 발생한다. AI가 1차 작업을 수행하고 사람이 수정·검수하는 방식은 이러한 데이터 구축 과정의 병목을 줄이는 운영 구조로 주목받는다. 스팩스페이스가 자체 플랫폼 ‘WORKERSPACE’를 활용해 데이터 구축 공정을 재설계하고 생산성을 기존 방식의 약 6.5배 수준으로 높였다.
AI 데이터 구축 기업 스팩스페이스는 한국표준협회가 주최한 ‘2026 AI 적용 서비스 우수사례 공모전’ 선도기업 부문에서 ‘서비스 AI 리더상’을 수상했다. 시상식은 지난 7월 3일 롯데호텔 서울 크리스탈볼룸에서 열린 ‘2026 한국서비스대상 시상식’에서 진행됐다.
스팩스페이스가 지난 7월 롯데호텔 서울에서 열린 ‘2026 한국서비스대상 시상식’에서 ‘서비스 AI 리더상’을 수상했다. (사진 제공: 스팩스페이스)
이번 공모전은 ‘GREAT SERVICE for you, with AI’를 주제로 AI 기술을 서비스 현장에 적용해 업무 효율과 고객 가치를 높인 사례를 발굴했다. 스팩스페이스는 ‘WORKERSPACE 기반 AI 데이터 구축 업무혁신 사례’를 출품해 데이터 구축의 생산성과 서비스 운영 효율을 개선한 성과를 인정받았다.
WORKERSPACE는 영상과 이미지, 텍스트 등 다양한 자료를 AI 학습에 필요한 데이터로 가공하고 관리하는 웹 기반 플랫폼이다. 데이터 가공과 검수부터 작업자 배정, 진행 상황 확인, 품질 관리까지 데이터 구축의 전 과정을 하나의 시스템에서 지원한다.
기존 데이터 구축 현장은 많은 작업자가 자료를 직접 확인하고 필요한 정보를 입력하는 방식으로 운영돼 왔다. 작업량이 증가할수록 인력과 시간이 함께 늘어나고 동일한 기준을 유지하기 위한 교육과 품질 관리의 부담도 커지는 구조다.
AI 초안에 사람의 검수를 더한 ‘Pre-Label-Post-Edit’
WORKERSPACE에는 AI가 데이터의 장면과 행동을 분석해 작업 초안을 먼저 만드는 ‘Pre-Label-Post-Edit’ 방식이 적용됐다. 작업자는 AI가 생성한 결과를 처음부터 다시 작성하지 않고 필요한 부분만 수정하고 검수한다.
AI가 반복 작업을 맡고 사람은 정확성과 맥락을 확인하는 구조를 통해 수작업 시간을 줄였다. 작업자의 숙련도에 따른 품질 차이도 낮추고, 비전문가가 쉽게 사용할 수 있는 화면을 제공해 초기 교육과 작업 적응에 필요한 부담을 줄였다.
스팩스페이스는 한국전파진흥협회가 주관한 KBS 컨소시엄의 방송영상 AI 학습데이터 구축 사업에 참여해 WORKERSPACE의 현장 적용 가능성을 검증했다. 이 사업에서 약 5,000시간 규모의 데이터셋을 구축했으며, 플랫폼 적용 결과 생산성이 기존 작업 방식의 약 6.5배 수준으로 향상됐다.
회사는 개인정보 보호와 다양한 데이터 처리 기능도 강화한다. 영상 속 얼굴이나 문자 등 개인정보를 자동으로 가리는 기능을 개발하고, 영상·이미지·텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 데이터 구축 기능도 고도화한다. 이를 바탕으로 방송과 공공, 콘텐츠, 산업 분야의 AI 데이터 구축 수요에 대응한다.
염민호 스팩스페이스 대표는 “이번 수상은 WORKERSPACE가 기술적 가능성을 넘어 실제 데이터 구축 현장의 업무방식을 혁신할 수 있음을 인정받은 결과”라며 “데이터 구축 전 과정을 더욱 빠르고 정교하게 연결하고 다양한 산업에서 신뢰할 수 있는 AI 데이터 인프라의 새로운 표준을 만들겠다”고 말했다.
WORKERSPACE의 사례는 AI가 사람의 작업을 모두 대체하는 방식보다 반복 업무를 먼저 처리하고 사람이 품질을 책임지는 구조에 가깝다. 데이터 구축에서는 속도만큼 학습데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 과정이 중요하기 때문이다. 방송영상에서 확인한 생산성 개선 효과가 개인정보 보호와 멀티모달 처리 기술을 거쳐 공공·콘텐츠·산업 데이터에서도 재현되는지가 향후 플랫폼 경쟁력을 가르는 기준이 될 전망이다.
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