Ryan Le
Gen AI Manager
Coding, STEM & Engineering, Physical AI & Robotics
전문가 수준의 추론 기반 STEM AI 데이터 솔루션
LTS GDS는 전문가 주도의 STEM 데이터셋을 제공하며, 높은 학습 정렬도를 통해 고도화된 AI 모델의 정확한 추론을 가능하게 합니다.
전문가 수준의 추론 기반 STEM AI 데이터 솔루션
LTS GDS는 전문가 주도의 STEM 데이터셋을 제공하며, 높은 학습 정렬도를 통해 고도화된 AI 모델의 정확한 추론을 가능하게 합니다.
LTS GDS의 경력
전 세계 산업 리더들로부터 신뢰받는 파트너
도메인 전문가와 확장 가능한 데이터 파이프라인을 결합한 생명과학 분야의 E2E AI 학습 데이터 솔루션으로, 과학 특화 모델의 성능을 향상시킵니다.
데이터 수집
LTS GDS는 핵심 STEM 분야 전반에 걸쳐 고품질 인간 저작 데이터셋을 구축하며, 정확한 STEM 추론을 지원하도록 설계되었습니다. 수학, 물리학, 화학, 생물학, 헬스 & 생명과학, 컴퓨터 과학, 공학 분야를 아우르는 전
문가 주도의 STEM 데이터셋은 다음을 포함합니다.
- 멀티모달 이미지 및 텍스트 기반 STEM 쿼리 (다이어그램, 실험 설정, 수식, 엔지니- - 어링 도면, 연구 논문, 문서, 보고서 등)
- 단계별 추론을 포함한 문제-풀이 쌍 생성
- 다양한 STEM 시나리오를 위한 합성 + 실제 데이터셋 수집
STEM 라벨링
LTS GDS는 고도화된 VLM/AI 모델의 추론, 해석 가능성, 학습 정렬도를 향상시키는 어노테이션 STEM 데이터셋을 제공합니다.
주요 서비스 내용
- Chain-of-Thought(CoT) 및 단계별 추론 어노테이션
- 기호 추론 및 수식 기반 라벨링
- 증명 및 유도 과정 어노테이션 (수학 및 물리학 집중 작업)
- 커리큘럼 방식 학습을 위한 다단계 난이도 태깅
전문가 검증 및 STEM QA
LTS GDS는 엄격한 QA 워크플로우와 도메인 전문가의 다중 검증을 통해 STEM 데이터셋의 품질을 보장합니다.
주요 서비스 내용
- 수학적·논리적 정확성을 위한 Lean 기반 증명 QA
- 분야별 전문가(SME)에 의한 교차 검증
- 다단계 추론 결과의 일관성 검토
- 오류 분석 및 데이터셋 개선 루프
모델 정렬 및 평가를 위한 데이터
LTS GDS는 SFT 및 RLHF를 위한 AI 학습 데이터를 최적화하여 STEM 특화 모델의 학습 정렬도와 전반적인 성능을 향상시킵니다.
주요 서비스 내용
- SFT를 위한 데이터셋 준비
- RLHF 파이프라인을 위한 인간 피드백 수집
- 선호도 순위 평가 및 응답 점수 산정
- STEM 추론 정확도를 위한 정렬 튜닝
벤치마킹 및 평가 데이터
LTS GDS는 STEM 분야 전반의 실제 성능을 측정하기 위해 루브릭 정렬 벤치마크와 평가 데이터셋을 설계합니다.
주요 서비스 내용
- STEM 작업을 위한 루브릭 정렬 벤치마크
- 추론의 깊이와 정확성을 위한 테스트 세트
- 수학 및 과학 QA를 위한 맞춤형 평가 프레임워크
- 적대적 및 엣지 케이스 데이터셋 생성
STEM 데이터셋 구축 워크플로우
복잡한 프로젝트에서도 일관된 데이터 파이프라인을 보장하는 체계화된 워크플로우입니다.
요구사항 분석
파일럿 테스트 및 계약 체결
팀 구성 및 교육
프로젝트 설정 및 커뮤니케이션 체계 수립
실행 및 모니터링
품질 보증 및 납품
LTS GDS 전담 프로젝트 매니저가 귀사의 비즈니스 요구사항과 STEM 프로젝트 요건을 파악하기 위해 종합적인 평가를 진행합니다. 데이터셋 요구사항, 품질 기준, 일정, 납품 기대치를 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 학습 데이터를 제안하며 프로젝트 시작 전 전문가 컨설팅을 제공합니다.
검증된 전문 엔지니어들이 고객사의 샘플 데이터셋을 활용한 파일럿 프로젝트를 시작하여 역량을 입증하고 접근 방식을 검증합니다. 전문가들이 소규모 테스트를 완료하면 고객사는 작업 품질과 방법론을 평가할 수 있습니다. 납품 후 팀 리더가 피드백을 수집하여 프로젝트 사양을 구체화하고, 서비스 수준 계약(SLA) 및 계약 조건을 최종 확정합니다.
프로젝트 매니저와 인사팀이 프로젝트 일정, 범위, 세부 요건에 맞는 팀원을 신중하게 선발합니다. 이후 풍부한 경험을 보유한 팀 리더의 주도로 종합적인 교육을 실시하여, 모든 라벨링 전문가가 작업 시작 전 가이드라인, 품질 기준, 프로젝트 목표를 충분히 숙지할 수 있도록 합니다.
정기 점검 일정, 보고 절차, 에스컬레이션 프로세스를 포함한 양측의 명확한 커뮤니케이션 프로토콜을 수립합니다. 양 팀은 상세한 프로젝트 일정을 공동으로 수립하고, 프로젝트 전 주기에 걸쳐 모든 납품 팀이 일관되게 활용할 추적 시스템을 구현합니다.
팀은 합의된 계획에 따라 프로젝트를 실행하며 진행 상황과 핵심 성과 지표를 지속적으로 모니터링합니다. LTS GDS 전담 프로젝트 매니저는 예상치 못한 상황에 대비한 대응 방안을 마련하고, 정기적인 진행 보고서를 제공하여 고객사가 상황을 파악하고 필요 시 적시에 조정할 수 있도록 합니다.
모든 생명과학 데이터셋은 납품 전 엄격한 다단계 품질 보증 프로세스를 거칩니다. 프로젝트 완료 후에는 피드백 세션을 통해 인사이트와 후기를 수집하여 향후 프로젝트의 서비스 개선에 활용합니다.
STEM 분야 전문가
최상위 학문 배경을 갖춘 전문가들이 도메인 지식, 심층 전문성, 프레임워크 수준의 이해를 결합하여 STEM 특화 모델을 위한 검증된 데이터셋을 제공합니다.
Elly Tran
Project Manager
Physical AI & Robotics, Healthcare & Life Sciences
Andy Nguyen
Advisor
Coding, STEM & Engineering, BFSI
Bach Le
Expert
Physical AI & Robotics, Computer Science
Christina Vu
Expert
STEM & Engineering, Physical AI & Robotics, BFSI
Chloe Tran
Expert
Legal & Social Sciences, Education & Languages
Lucas Pham
Expert
Coding, STEM & Engineering
Daniel Nguyen
Expert
Coding, BFSI, Physical AI & Robotics
Felix Vu
Expert
Arts & Creative, Physical AI & Robotics
Christina Vu
Expert
Healthcare & Life Sciences, STEM & Engineering
STEM 프로젝트의 데이터 솔루션, LTS GDS 선택 이유
전문 데이터, 일관된 품질, 확장 가능한 STEM 데이터 파이프라인이 필요한 팀을 위해 설계되었습니다.
우수한 STEM 전문 인재
수학, 물리학, 화학, 생물학, 공학 분야에 걸쳐 탄탄한 학문적·산업적 배경을 갖춘 연구원, 엔지니어, 기술 전문가 네트워크와 협력하여 고품질 데이터셋을 구축합니다.
탁월한 데이터 품질
다중 QA 및 전문가 검증을 통해 Chain-of-Thought 및 기호 문제 해결과 같은 복잡한 추론 작업에서도 일관된 STEM 데이터셋 품질을 보장합니다.
확장 가능한 납품 및 통합
소규모 연구 데이터셋부터 대규모 엔터프라이즈 볼륨까지 신속하게 팀을 확장하고, 유연한 인프라와 기존 ML 워크플로우와의 원활한 API 통합을 지원합니다.
비용 효율성
베트남의 우수한 STEM 인재 풀과 유연한 참여 모델을 활용하여 대규모 프로젝트에서도 고품질 AI 학습 데이터를 유지하면서 비용을 최적화합니다.
주요 성과
99%
정확도
1억
개 이상의 데이터 유닛
11
개국
500+
이상의 프로젝트
벤치마크 중심 파이프라인
벤치마크 기준에 부합하는 데이터 레이블링을 제공하여, 정확한 평가와 고성능 AI 구현에 최적화된 데이터셋을 구축합니다.
벤치마크 중심 파이프라인
OSWorld, GAIA, SWE-bench, COCO, MMMU 등 주요 산업 벤치마크의 표준 요건에 맞춘 맞춤형 데이터 레이블링 워크플로우를 설계합니다.
데이터 오염 제로
공개 벤치마크 테스트 데이터가 학습 파이프라인에 유입되는 것을 방지하는 엄격한 필터링 프로토콜을 적용하여 모델 무결성과 평가 신뢰성을 보호합니다.
전문가 인더루프 (HITL)
도메인 전문가를 활용하여 정교한 추론 능력과 분야별 정확도를 보장함으로써, 학습 데이터와 벤치마크 성과 간의 격차를 해소하고 SOTA AI 모델 구현을 지원합니다.
학습 및 평가 데이터의 새로운 기준을 세우세요
무료 파일럿 신청 데이터셋 평가 및 벤치마크 준비를 위한 핵심 QA 지표
모델 학습 및 벤치마킹 전, 정확성·지식·보안·안전성 전반에 걸쳐 데이터셋 품질을 평가하는 체계적인 QA 프레임워크입니다.
품질
정확성, 완전성, 최신성을 기준으로 데이터셋 품질을 평가하여 모델 학습에 즉시 활용 가능한 신뢰성 높은 데이터셋을 보장합니다.
지식
강력한 도메인 전문성과 언어 능숙도를 갖춘 숙련된 AI 트레이너를 바탕으로, 데이터의 관련성·다양성·깊이를 면밀히 검토합니다.
보안
개인정보 보호 조치를 평가하고 관련 규정 및 데이터 거버넌스 프레임워크의 완전한 준수를 보장하는 엄격한 데이터 보안 기준을 적용합니다.
안전성
편향, 독성, 환각(Hallucination) 등의 리스크를 식별하고 완화하여 데이터셋이 안전하고 책임감 있으며 실제 AI 배포 기준에 부합하도록 보장합니다.
품질
정확성, 완전성, 최신성을 기준으로 데이터셋 품질을 평가하여 모델 학습에 즉시 활용 가능한 신뢰성 높은 데이터셋을 보장합니다.
지식
강력한 도메인 전문성과 언어 능숙도를 갖춘 숙련된 AI 트레이너를 바탕으로, 데이터의 관련성·다양성·깊이를 면밀히 검토합니다.
보안
개인정보 보호 조치를 평가하고 관련 규정 및 데이터 거버넌스 프레임워크의 완전한 준수를 보장하는 엄격한 데이터 보안 기준을 적용합니다.
안전성
편향, 독성, 환각(Hallucination) 등의 리스크를 식별하고 완화하여 데이터셋이 안전하고 책임감 있으며 실제 AI 배포 기준에 부합하도록 보장합니다.
사례 연구
LTS GDS의 데이터 솔루션이 조직들이 고성능 AI 시스템을 구축하는 데 어떻게 기여했는지 살펴보세요.
05 - 02 - 2026
AI 환경은 지난 2년 동안 크게 변화했습니다. 우리는 텍스트만 이해하거나 이미지만 처리하는 모델에서 벗어나, 이제는 비디오를 매끄럽게 처리하고, 오디오를 해석하며, 차트를 읽고, 동시에 여러 형식에서 맥락을 이해하여 응답할 수 있는...
05 - 02 - 2026
프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝은 생성형 AI 생태계가 빠르게 발전하는 오늘날, 기업들이 반드시 고민해야 할 핵심 전략입니다. LLM, VLM, 그리고 멀티모달 AI 시스템과 같은 고도화된 모델의 등장으로 AI의 활용 가능성은 크게 확장되었지만,...
12 - 01 - 2026
AI 성숙으로 가는 경쟁에서 컴퓨터 비전은 가장 혁신적인 기술 중 하나로 두각을 나타내며, 자율주행차와 의료 영상부터 스마트 팩토리, 전자상거래 개인화까지 다양한 분야를 지원합니다. 그러나 모든 고성능 비전 모델 뒤에는 중요한...
12 - 01 - 2026
시맨틱 분할과 인스턴스 분할은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 컴퓨터 비전 워크플로우에서 서로 다른 목적을 수행하며 사용 사례에 따라 고유한 장점을 제공합니다. 시맨틱 분할은 각 픽셀을 하나의 클래스에 할당합니다. 예를 들어,...
12 - 01 - 2026
데이터 라벨링 도구 시장은 폭발적인 성장을 거듭하고 있으며, 2024년에는 13억 1천만 달러 규모에 도달하고 2030년까지 연평균 26.3%의 성장률(CAGR)이 예상됩니다. 이러한 수치는 정밀한 이미지 데이터 라벨링 전략에 전적으로 의존하는 AI 기반...
12 - 01 - 2026
"글로벌 AI 투자는 2027년까지 5,000억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 생성형 모델, 컴퓨터 비전, 고도화된 머신러닝 애플리케이션의 혁신에 의해 주도될 것입니다." (IDC) 파일럿 단계를 넘어 실제 환경에서 AI를 구축·운영하려는 기업에게...
12 - 01 - 2026
데이터 라벨링 가격 책정: 2025년 엔터프라이즈 AI 프로젝트를 위한 완벽한 비용 가이드 2025년, 정밀하고 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 수요는 한 가지 핵심 요소에 달려 있습니다. 바로 고품질 데이터 주석입니다....
12 - 01 - 2026
완전 자율주행차 시대가 다가오면서 라이다(LiDAR)와 레이더(Radar)의 경쟁은 자율주행 기술의 미래를 결정짓고 있습니다. 두 기술 모두 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 필수적이지만, 각각 고유한 강점과 한계를 가지고 있습니다. MarketsandMarkets 보고서에 따르면 글로벌...
12 - 01 - 2026
2025년 이미지 데이터 라벨링 기업 개요 인공지능(AI)이 계속 발전함에 따라 이미지 데이터 라벨링은 정밀하고 강력한 컴퓨터 비전 모델을 구축하기 위한 핵심 구성 요소로 부상하고 있습니다. 자율주행, 의료 진단, 소매 분석,...
05 - 02 - 2025
자율주행 차량의 부상은 자동차 산업에 혁신을 가져왔다. 이러한 혁신의 핵심에는 자율주행 차량을 위한 데이터 라벨링 도구가 있으며, 이를 통해 기계가 주변 환경을 해석할 수 있다. 최첨단 솔루션을 찾는 기업에게 적절한...
13 - 01 - 2025
오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 기업들은 기술 발전을 따라잡기 위해 점점 더 큰 압박에 직면하고 있다. 특히 IT 인프라, 보안, 성능 관리의 부담은 전담 내부 전문가가 부족한 기업에게 더욱...
30 - 10 - 2024
COVID-19 팬데믹 이후, 디지털 전환의 중요성이 국가와 기업에 의해 점점 더 인식되고 있으며, 이는 무시할 수 없는 글로벌 트렌드로 자리 잡고 있다. 정부는 디지털 전환이 경제 성장 촉진, 글로벌 경쟁력...
LTS GDS의 도구 및 기술
첨단 도구와 맞춤형 시스템을 활용하여 코딩 주석 작업과 품질 관리를 효율적으로 수행합니다.
STEM 데이터 솔루션에 관한 자주 묻는 질문
STEM 데이터셋이란 무엇이며, AI 모델에 왜 중요한가요?
STEM 데이터셋은 수학, 물리학, 화학, 생물학 등의 분야를 아우르는 구조화된 AI 학습 데이터로, 모델이 단순히 결과를 예측하는 것이 아니라 복잡한 문제를 추론하는 방법을 학습하도록 설계되었습니다. 일반 데이터셋과 달리, 실제 애플리케이션에서 정확한 STEM 추론을 지원하기 위해 정밀한 논리, 도메인 지식, 구조화된 설명을 필요로 합니다.
STEM AI에서 Chain-of-Thought 데이터셋은 어떤 용도로 활용되나요?
Chain-of-Thought(CoT) 데이터셋은 모델이 문제를 단계별 추론 과정으로 분해할 수 있도록 하여 정확도와 설명 가능성을 모두 향상시킵니다. 이는 방정식 풀이, 공식 유도, 과학적 시나리오 분석 등 최종 답변만큼 중간 추론 과정도 중요한 STEM 작업에서 특히 중요합니다.
STEM 데이터셋은 학습과 평가 전반에서 어떻게 활용되나요?
STEM 데이터셋은 지도 미세 조정(SFT) 및 RLHF와 같은 모델 학습뿐만 아니라, 추론 정확도, 일관성, 문제 복잡성 처리 능력을 측정하는 루브릭 정렬 벤치마크를 통한 평가에도 활용됩니다.
고품질 STEM 데이터셋은 일반 데이터셋과 어떻게 다른가요?
고품질 STEM 데이터셋은 논리적 일관성, 기호 추론, 도메인 정확성을 중시하며, 증명, 유도 과정, 구조화된 설명을 포함하는 경우가 많습니다. 또한 다단계 추론 작업 전반의 정확성을 보장하기 위해 도메인 전문가의 검증과 엄격한 QA 프로세스를 필요로 합니다.
STEM 데이터 솔루션에는 일반적으로 어떤 분야가 포함되나요?
STEM 데이터 솔루션은 수학, 물리학, 화학, 생물학, 헬스 & 생명과학, 컴퓨터 과학, 기계·전기·산업공학 등의 공학 분야를 포함한 다양한 영역을 아우르며, 각 분야별로 정확한 추론과 모델 성능을 지원하는 특화된 데이터셋이 필요합니다.
수상 내역 및 인증
추론과 정렬을 위해 설계된 데이터로 STEM 특화 모델을 학습시키세요.
사를 어떻게 지원할 수 있는지 함께 논의해 보겠습니다. 정보를 입력하시면 맞춤형 솔루션을 제안드리겠습니다.
