개인에겐 데이터 자산을, 기업에겐 적법한 고품질 학습데이터를. 온디바이스 비식별화와 양자 동의로 신뢰할 수 있는 데이터 공급 생태계를 구축합니다.
고품질 학습데이터 확보는 AI 산업의 가장 큰 병목입니다. 기존 조달 방식은 한계에 도달했습니다.
AI 기업은 실생활 음성 데이터가 필요하지만, 적법하게 확보할 수 있는 경로가 극히 제한적입니다.
자사 고객 통화 데이터의 직접 학습은 개인정보보호법 위반. 웹 크롤링도 저작권 분쟁이 급증하고 있습니다.
공개 텍스트 학습 자원이 2026~2032년 사이 소진될 전망. 비텍스트 원천 다변화가 시급합니다.
글로벌 AI 데이터 투자 166억 달러(2024) 기록. 데이터 확보 비용이 모델 개발비를 추월하는 추세입니다.
서버에 원본이 전송되기 전, 기기 내에서 비식별 처리를 완료합니다. 개인정보 유출 원천 차단.
방치된 자동녹음 파일을 안전하게 자산화하고, 데이터 공유에 대한 정당한 보상을 받으세요.
스마트폰 속 자동녹음 파일을 자동으로 탐지하고, 품질·유효발화·중복을 분석합니다. 터치 한 번이면 시작.
음성 데이터가 기기 밖으로 나가기 전에 비식별 처리를 완료합니다. 내 개인정보는 내 폰에만.
공유를 허용한 데이터에 대해 투명한 기여도 산정과 정당한 보상을 받습니다. 데이터의 가치를 되찾으세요.
용도별로 사전 분류된 SKU 기반 데이터셋. 추가 전처리 없이 AI 학습에 바로 활용하세요.
| SKU | 상품명 | 설명 | 주요 수요처 |
|---|---|---|---|
| U-A01 |
VoiceRaw
익명화 음성 원천
|
비식별 처리된 원천 음성 파일(WAV). 다양한 화자·환경·잡음 포함. 라벨 미부착 가능. | 음성 합성/인식 STT · TTS |
| U-A02 |
Voice+Context
맥락 라벨 음성
|
사용자 입력 라벨(상황·활동·감정·주제) 부착 음성. 대화 맥락 메타데이터 포함. | AICC · 대화 AI 컨택센터 솔루션 |
| U-A03 |
Voice+DialogAct
대화행위 라벨
|
dialog_act(요청/응답/확인 등) + intensity 라벨. 세션형 JSONL 포맷. | LLM · 에이전트 파인튜닝용 |
| U-M01 |
Call Metadata
통화 이벤트 메타
|
통화 시간대(버킷), 통화 시간, 빈도 등 비식별 이벤트 메타. 통화 내용 미포함. | 행동 분석 리서치 · 패널 |
스튜디오, 크라우드소싱, 웹 크롤링 — 기존 데이터 조달 방식의 한계를 넘어섭니다.
| 비교 항목 | 스튜디오 녹음 | 크라우드소싱 | 웹 크롤링 | UNCOUNTED |
|---|---|---|---|---|
| 실생활 자연 대화 | ✕ | ▲ | ✕ | ✓ 실제 통화·대면 |
| 법적 동의 완비 | ✓ | ▲ 부분적 | ✕ | ✓ 양자 동의 |
| 화자·환경 다양성 | 제한적 | ▲ | ✕ | ✓ 전 연령·환경 |
| 구어체·잡음 포함 | ✕ | ▲ | ✕ | ✓ |
| 비식별 처리 | 해당없음 | 서버 처리 | 미처리 | ✓ 온디바이스 |
| 비용 대비 리스크 | 고비용 / 저리스크 | 중비용 / 중리스크 | 저비용 / 고리스크 | 적정비용 / 제로리스크 |
보안·개발·운영 — 데이터 비즈니스에 필요한 핵심 역량을 갖춘 팀이 만듭니다.
맞춤 샘플 데이터셋을 2주 이내 무상 제공합니다.
품질 확인 후 파일럿 계약 여부를 검토해 주세요.