데이터 어노테이션

데이터 어노테이션(Data annotation)은 기계가 데이터를 정확하게 해석할 수 있도록 데이터세트 내에서 관련 메타데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 다는 과정이다. 데이터세트는 이미지, 오디오 파일, 비디오 영상 또는 텍스트를 포함하여 다양한 형태를 취할 수 있다.

 응용 분야 
데이터는 인공지능(AI) 개발의 근간이 되는 요소이다. AI 모델, 특히 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 모델을 훈련시키려면 대량의 어노테이션된 데이터가 필요하다. 적절한 어노테이션은 머신 러닝 알고리즘이 패턴을 인식하고 정확한 예측을 수행할 수 있도록 보장한다. 일반적인 데이터 어노테이션 유형에는 분류, 바운딩 박스, 의미론적 분할, 키포인트 어노테이션 등이 있다.

데이터 어노테이션은 헬스케어, 자율 주행차, 소매, 보안, 엔터테인먼트 등 AI 기반 분야에서 사용된다. 데이터를 정확하게 레이블링함으로써 머신 러닝 모델은 객체 감지, 감성 분석, 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 더 높은 정밀도로 수행할 수 있다.

 컴퓨터 비전에서의 데이터 어노테이션 

 이미지 분류 
이미지 분류(image classification)는 이미지에 미리 정의된 레이블을 할당하는 것을 포함한다. 분류된 이미지를 학습한 머신 러닝 알고리즘은 나중에 객체를 인식하고 범주를 구별할 수 있다. 예를 들어, 가구 스타일을 인식하도록 훈련된 AI 모델은 조지아 시대 안락의자와 로코코 안락의자를 구별할 수 있다.

 의미론적 분할 
의미론적 분할(Semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀을 나무, 차량, 사람, 건물 등 특정 클래스에 할당한다. 이 유형의 어노테이션은 머신 러닝 모델이 유사한 픽셀을 그룹화하여 객체를 구별하고 이미지에 대한 상세한 이해를 가능하게 한다.

 바운딩 박스 
바운딩 박스(Bounding box) 어노테이션은 이미지 내 객체 주위에 직사각형 상자를 그리는 것을 포함한다. 이 기법은 보행자, 차량, 상점 진열대의 제품과 같은 객체를 감지하고 분류하기 위해 자율 주행, 보안 감시, 소매 분석에 흔히 사용된다.

 3D 큐보이드 
3D 큐보이드(3D cuboid) 어노테이션은 기존 바운딩 박스에 깊이를 추가하여 모델이 객체의 공간 방향, 움직임 및 크기를 예측할 수 있도록 한다. 이 방법은 객체의 치수와 깊이를 이해하는 것이 중요한 자율 주행차 및 로봇 공학에 특히 유용하다.

 다각형 어노테이션 
곡선 또는 다면체 항목과 같이 불규칙한 모양의 객체의 경우, 다각형 어노테이션(Polygonal annotation)은 바운딩 박스보다 더 정밀한 레이블링을 제공한다. 이 기법은 의료 영상 또는 항공 지도와 같이 상세한 객체 인식이 필요한 응용 분야에 자주 사용된다.

 키포인트 어노테이션 
키포인트 어노테이션(Keypoint annotation)은 객체의 특정 지점(예: 얼굴 특징점 또는 신체 관절)을 표시하여 추적 및 동작 분석을 가능하게 한다. 이 방법은 얼굴 인식, 감정 감지, 스포츠 분석, 증강 현실 응용 분야에 널리 사용된다.

 각주 

분류:인공지능