크라우드웍스 분기보고서 (2023.09)
1. 사업의 개요

당사는 인공지능 개발에 필요한 데이터 솔루션을 제공하여 수익을 창출합니다. 당사의 사업에 대하여 자세히 설명하기에 앞서 인공지능 개발 가치사슬에 대한 간략한 설명을 서술하자면 다음과 같습니다.

인공지능 개발의 첫 번째 단계는 데이터 및 모델 요구사항 정의입니다. 인공지능은 데이터와 코드(모델/알고리즘)으로 이루어져있습니다. 기업, 연구소 등은 인공지능을 개발하기 위해 어떤 데이터와 모델이 필요한지를 자체적으로 혹은 컨설팅을 통해 정의합니다. 두 번째 단계는 인공지능 데이터 구축입니다. 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 대량의 가공된 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터 가공을 데이터 라벨링이라 하는데,데이터 라벨링은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 데이터에 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 뜻합니다. 예를 들어 자율주행 모델을 개발하기 위해, 차도 이미지 의 모든 객체에 테두리를 둘러 객체를 구분합니다. 데이터 수집부터, 정제, 라벨링 등의 모든 단계를 포함한 인공지능 데이터 구축은 인공지능 개발 프로젝트 소요시간 중 약 80%를 차지하기 때문에, 빠르고, 비용 효율적인 구축 방법이 필수적입니다. 인공지능 데이터 구축은 자동화(Automatic), 반자동화(Semi-supervised), 수동(Manual) 방식으로 구분되는데, 글로벌 리서치 기관 Grand View Research에 따르면, 반자동 및 수동 방식이 전체 시장에서 차지하는 비중이 2023년 92.9%, 2030년 90.0%로 인 공지능 데이터 구축을 위한 전문 인력의 역할은 지속될 것으로 전망합니다. 오픈AI 역시 챗 GPT 개발을 위해 다수의 데이터 라벨러(인공지능 데이터 구축 인력)를 투입했습니다. 당사는 보고서 작성기준일 현재 모든 방식을 지원하고 있으며, 국내 최대 규모 데이터 라벨러 풀을 운영하고 있습니다. 세 번째 단계는 알고리즘 개발입니다. 각 분야에서 가장 높은 정확도를 기록한 모델인 SOTA(State-of-the-art) 모델에 맞춤형 데이터를 학습하여, 알고리즘의 성능을 최적화합 니다. 네 번째 단계는 AI 서비스 개발입니다. 산업별 비즈니스 문제를 해결하기 위해, 인공지능 모델 기반의 서비스를 개발합니다. 다섯 번째 단계는 모델 및 서비스 검증 및 성능 향상입니다. 모델이 기획된 의도에 맞게 작동하는지 검증하고, 성능 향상을 위한 조치를 합니다. 이때 학습 데이터의 품질을 검증하고, 모델 성능 향상을 위해 필요한 데이터 요구사항을 정의합니다. 당사는 인공지능 개발 가치사슬 전단계에 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다. 당사의 솔루션과 서비스는 아래와 같습니다. - Crowdworks™ Online Services: 크라우드소싱 기반의 인공지능 데이터 구축 서비스로 플랫폼을 통해 인공지능 데이터 수요기업(수요자)과 데이터 수집 및 가공 작업을 수행하는 크라우드 작업자(crowdworker)를 연결하며, 전문 프로젝트 매니저(PM)가 효율적으로 프로젝트를 운영 및 관리합니다. 크라우드소싱 방식을 통해 빠른 시간 내에 합리적인 비용으로 고품질, 즉 고객의 요구사항에 가장 정확하게 부합하는 인공지능 데이터를 구축하여 고객에게 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. - Workstage™: 인공지능 데이터 구축을 위한 통합 솔루션 Workstage™는 Crowdworks™ Online Services에 활용되는 인공지능 데이터 구축 플랫폼에 고객의 보안 요구사항을 반영하여 온프레미스(on-premise) 또는 서비스형 소프트웨어(Software-as-a-Services, SaaS) 형태로 제공합니다. 즉, 인공지능 데이터 구축을 위한 통합 솔루션(Workstage™)은 솔루션 및 도구를 제공해 고객이 직접 프로젝트를 운영할 수 있도록 지원합니다. - Crowdjobs™: 데이터 라벨러 인력 매칭/파견 서비스(Crowdjobs™)는 인공지능 데이터 구축 서비스(Crowdworks™ Online Services)에서 활동하는 검증된 데이터 라벨러를 매칭하고 파견하는 서비스입니다. 당사는 인공지능 데이터 구축을 주업으로 삼고자 하는 데이터 라벨러의 수요에 대응하고자 데이터 라벨러 인력 매칭/파견 서비스를 시작했습니다. 인공지능 데이터 구축 서비스가 시간과 장소에 구애받지 않고 소득을 창출하고 싶어하는 라벨러 수요에 대응하여 일거리를 공급한다면, 데이터 라벨러 인력 매칭/파견 서비스(Crowdjobs™)는 보다 안정적인 소득 창출을 희망하는 라벨러에게 근로계약 기반의 프로젝트를 공급합니다. - Crowd Academy™: Crowd Academy™는 인공지능 데이터 구축에 필요한 인력을 육성하는 교육 서비스로 내부 핵심 역량과 산업 지식을 활용한 온라인 교육을 제공합니다. Crowd Academy™는 작업자, 검수자와 인공지능 데이터 구축 프로젝트 매니저를 대상으로 교육을 제공하고 있습니다. - MLworks: 비즈니스 문제 해결을 위한 맞춤형 모델 개발 서비스입니다. 모델 개발에 관한 당사의 경험과 노하우는 AI 기반 프리-노이즈 필터링, AI 기반 자동 프리-라벨링 및 인터랙티브 라벨링, AI 기반 데이터 비식별화, AI 기반 프레임 간 객체 트래킹 및 키 프레임 추출, AI 기반 자동 검수, AI 기반 자격시험용 원천 데이터 추출과 같은 핵심 기술들을 통해서 확인할 수 있습니다. 당사는 개발 인력의 40%를 AI 엔지니어로 채용하여 AI 모델 개발 역량을 꾸준히 키워왔으며, 다양한 산업군에 대한 도메인 지식과 데이터 특성에 대한 경험, 이미지 분류 (Image Classification), 의미적 분할(Semantic Segmentation), 객체 검출(Object Detection) 등 다양한 영역의 SOTA(State of the Art) 알고리즘과 능동 학습(Active Learning), 전이 학습(Transfer Learning) 등 다양한 개발 방법론과 아키텍처를 활용하여 수많은 AI 모델을 직접 구현하고 안정적으로 운영해온 경험 등 전문 역량을 바탕으로 인공지능 도입과 활용에 어려움을 겪는 기업들의 애로사항을 빠르게 해결해 줄 수 있습니다. - Qualityworks: Qualityworks는 데이터 검증과 모델 검증 두 가지로 구분됩니다. 데이터 검증의 경우 고객이 모델 학습을 위해 사용한 데이터가 산업 표준 기준에 맞추어 가공되었는지 검증하고, 모델 성능 개선을 위해 데이터 가공을 어떻게 개선해야 하는지 제안합니다. 모델 검증의 경우, 당사 Crowdworks™ Online Services 역량을 토대로 Ground-truth 데이터를 구축하여 AI 모델 결과값과 비교합니다. 모든 검증을 완료한 후에는 고객 맞춤형 제안이 포함된 결과보고서를 전달합니다.