Encord란 무엇인가요?

Encord는 비정형 데이터 관리부터 모델 평가까지 지원하는 멀티모달 AI 데이터 통합 플랫폼.

Encord는 어떤 상황에서 사용하나요?

Encord는 자율주행·로보틱스를 위한 LIDAR·비디오 데이터 구축, 의료 AI 진단 모델을 위한 DICOM 주석 및 검증, 대규모 언어 모델(LLM) 학습을 위한 멀티모달 RLHF 데이터 준비 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Encord의 주요 기능은 무엇인가요?

Encord의 핵심 기능으로는 SAM 3 기반 멀티 오브젝트 실시간 자동 주석(얼리 액세스), 자연어 및 유사성 기반 데이터 큐레이션(Index), LLM/VLM 기반 에이전트형 워크플로 자동화(Encord Agents) 등이 있습니다.

인코르드

Encord

비정형 데이터 관리부터 모델 평가까지 지원하는 멀티모달 AI 데이터 통합 플랫폼

유료desktop

웹사이트 방문하기encord.com

검증된 사실

최신 버전: 0.1.197
GitHub: ★ 455
최근 변경: 2026-02-26 Wellington Management가 주도한 6,000만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치하며 로봇 및 자율주행 시스템 등 물리적 AI를 위한 데이터 인프라 확장 가속화 소스: https:/

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

2026-06-15 확인

가격 정보

유료시작 가격: 상담 후 결정 (Starter/Team/Enterprise 플랜 제공)

무료 Community 플랜을 통해 1개의 워크스페이스와 10명의 사용자 라이선스를 제공합니다. 유료 플랜은 Starter, Team, Enterprise로 구성되어 있으며, 데이터 규모와 고급 자동화 기능에 따라 가격이 달라집니다. 유료 플랜의 구체적인 가격은 영업 팀 문의를 통해 확인할 수 있습니다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

투자2026-02-26
Encord, 피지컬 AI 데이터 인프라 확장 위한 6000만 달러 시리즈 C 유치
Encord가 자율주행·로보틱스·드론용 멀티모달 데이터 인프라를 확장하기 위해 6000만 달러 시리즈 C를 유치해 누적 1억 1000만 달러를 조달했습니다.
근거: Encord가 2026년 2월 26일 Wellington Management 주도로 6000만 달러 시리즈 C를 발표했으며, 플랫폼 데이터가 1년 만에 1PB에서 5PB 이상으로 성장했다고 밝혔습니다.

소개AI 요약

Encord는 비디오, 이미지, DICOM, 오디오, 문서 및 3D LIDAR 등 모든 종류의 멀티모달 데이터를 지원하는 AI 데이터 개발 플랫폼입니다. 2026년 2월 Wellington Management 주도로 $60M 시리즈 C를 완료하여 총 누적 투자액 $110M, 기업 가치 $5억 5천만 달러를 달성하였습니다. 플랫폼 데이터 볼륨은 5페타바이트를 돌파하였으며, 물리적 AI(Physical AI) 매출은 12개월 만에 10배 성장하였습니다.

활용 워크플로우

입력

AWS S3/GCP/Azure/CoreWeave 클라우드 데이터 레이크의료용 DICOM/NIfTI 및 센서 기반 LIDAR 데이터Encord Python SDK 기반 로컬 비정형 데이터 스트림Weights & Biases 등 MLOps 연동 모델 예측 데이터

인코르드

Vector Embeddings 기반 멀티모달 데이터 인덱싱 및 자연어 검색SAM 3(Segment Anything Model) 및 LLM 기반 AI 에이전트 자동 주석Encord Active를 통한 Ground Truth와 모델 예측값 간 오류 진단계층적 온톨로지(Ontology) 설계 및 다단계 QA 워크플로 오케스트레이션

출력

COCO/PascalVOC/JSON 포맷의 고정밀 학습용 데이터셋모델 성능 취약점 분석 및 데이터 품질 벤치마크 리포트액티브 러닝(Active Learning) 기반 큐레이션된 최적화 데이터셋팀별 라벨링 성과 및 컨센서스(Consensus) 통계 대시보드

Active Learning 피드백 루프

모델이 신뢰도가 낮은 엣지 케이스를 자동 식별하여 재주석 큐로 라우팅하는 순환 구조

Enterprise 거버넌스 워크플로

SOC2/HIPAA 준수 환경에서 대규모 라벨링 팀의 RBAC 관리 및 데이터 계보(Lineage) 추적

핵심 차별점: 데이터 검색(Index), 주석(Annotate), 평가(Active)를 하나의 루프로 통합하여 멀티모달 모델 배포 속도를 10배 이상 가속화하는 액티브 러닝 엔진.