정의
이미지 라벨링은 다양한 인공지능 프로덕트의 기반이 되며 특히 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 핵심적인 과정 중 하나입니다. 이미지 라벨링은 데이터 라벨링 작업자가 태그나 메타데이터를 사용하여 AI 모델이 학습하는 데이터 특징을 표시하는 과정을 의미합니다. 어노테이션 된 데이터는 새로운 이미지의 데이터를 처리할 때 모델이 해당 특징을 인식하도록 학습되는 데 활용됩니다.
우리가 어렸을 때, “멍멍” 짖는 동물을 “개”로 인식하는 것처럼, 우리는 학습을 통해 다양한 동물에 대한 지식을 습득합니다. 또한 개와 고양이가 다르다는 사실뿐만 아니라 우리는 “기니피그”라는 토끼처럼 생긴 귀여운 동물도 존재한다는 것을 알게 됩니다. 사람뿐만 아니라 컴퓨터도 이렇게 동물들을 분류하는 방법을 ‘동물 지식’을 통해 학습해야 하는데, 이미지 어노테이션은 이러한 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 제공합니다.
이미지 데이터에 대한 활용은 점차 증가하고 있어 이미지 라벨링에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 따라서 머신러닝 관련 기업들은 포괄적이면서도 효과적인 이미지 어노테이션 프로세스를 개발하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
유형
이미지 라벨링에는 세 가지 일반적인 유형이 있으며, 프로젝트의 복잡성과 적용 가능한 애플리케이션 시나리오를 기반으로 라벨링 유형을 선택할 수 있습니다. 단, 어떤 유형이든 이미지 데이터의 품질이 높을수록 AI 예측 결과가 더욱 정확해지는 경향이 있습니다.
1. 이미지 분류(Classification)
- 이미지 분류는 라벨을 이미지에 간단하게 적용하는 빠르고 간편한 어노테이션 방법입니다.
- 예를 들어, 식료품점 선반의 일련의 이미지를 정렬하여 탄산음료가 있는 선반과 없는 선반을 식별할 수 있습니다.
- 분류는 높은 수준의 레이블을 제공하지만, 개체의 정확한 위치를 나타내지 않아 상대적으로 모호합니다.
2. 객체 감지(Object Detection)
- 객체 감지는 라벨링 작업자가 이미지 내 특정 객체에 어노테이션을 달 수 있는 방법입니다.
- 2D 경계 상자(2D Bounding Box): 직사각형과 정사각형을 사용하여 대상 객체의 위치를 정의하는 방법으로 이미지 라벨링에서 가장 일반적으로 사용되는 기술 중 하나입니다.
- 3D 직육면체(Cuboid) 또는 3D 경계 상자(3D Bounding Box): 대상 객체에 큐브를 적용하여 객체의 위치와 깊이를 정의합니다.
- 다각형 분할(Polygonal Segmentation): 대상 객체가 비대칭이고 상자에 쉽게 들어갈 수 없는 경우에 사용되며 복잡한 다각형을 사용하여 객체의 위치를 정의합니다.
- 선 및 스플라인(Lines and Splines): 이미지의 주요 경계선과 곡선을 식별하여 영역을 구분합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차 이미지 라벨링을 위해 고속도로의 개별 차선에 라벨을 지정할 수 있습니다.
- 객체 감지는 객체의 일반적인 위치를 제공하고 정확도가 높지 않을 수 있지만, 빠른 라벨링 작업이 가능합니다.
3. 의미론적 분할(Semantic Segmentation)
- 의미론적 분할은 이미지의 각 픽셀을 특정 카테고리에 할당하여 객체 감지의 중복 문제를 해결합니다.
- 각 픽셀에 대상 클래스(예: 보행자, 자동차, 표지판)를 할당하여 영역을 분류합니다.
- 이 방법은 객체의 가려진 부분도 인식할 수 있어 모델에 더 정확한 학습을 가능케 합니다.
이미지 라벨링은 위 세 가지 유형에 국한되지 않으며, 특징점 라벨링(얼굴의 특징을 주석으로 그리는 방법 등)이나 이미지 전사(다중 모드 정보를 갖는 데이터의 라벨링)와 같은 다양한 방법이 포함될 수 있습니다.
활용 분야
이미지 라벨링은 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있으며, 특히 몇 가지 주요 응용 시나리오에서 그 효과가 두드러지고 있습니다.
농업
- 드론과 위성 이미지를 통해 AI를 활용하여 작물 수확량 추정 및 토양 상태 평가 등이 가능합니다.
- John Deere 기업의 사례에서는 이미지 어노테이션을 사용하여 픽셀 수준에서 잡초와 작물을 구별하고, 이를 통해 살충제를 특정 영역에만 적용하여 비용을 절약하는 데 성공했습니다.
의료
- AI 솔루션을 활용하여 환자 진단 및 치료를 보조하는 데 이미지 라벨링이 활용됩니다.
- 방사선 이미지를 분석하여 특정 암 종류의 가능성을 평가하는 등, 이미지 어노테이션은 의료 분야에서 정확도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
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제조업
- 창고의 재고 정보를 수집하고, 제품 품절 및 재입고 결정에 활용합니다.
- 공장 내 인프라 모니터링을 위해 이미지 라벨링을 사용하여 결함이나 고장을 빠르게 식별하고 유지 관리를 개선하는 데 활용합니다.
금융
- 이미지 라벨링을 활용하여 ATM에서 돈을 인출하는 고객의 신원을 빠르고 정확하게 확인할 수 있습니다.
- 얼굴 랜드마크 어노테이션 기술을 사용하여 얼굴 특징을 매핑함으로써 신속한 신원 확인과 사기 방지가 가능합니다.
- 이미지 어노테이션 기술은 모바일 장치(OCR 기술)를 통해 입금된 환급 또는 수표에 대한 어노테이션을 다는데 널리 사용됩니다.
소매
- 이미지 라벨링은 제품 검색 결과의 정확성을 높이는 데 사용됩니다..
- 제품 재고 관리 및 로봇을 활용한 이미지 수집을 통해 품절 여부와 재주문 필요성을 신속하게 판단하는 데 활용됩니다.
위와 같이 이미지 라벨링 기술은 산업 전반에 걸쳐 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되고 있으며, 그 활용 범위는 계속해서 확장되고 있습니다.
라벨링 시간 단축하는 법
이미지 라벨링은 AI 모델을 구축하는 과정에서 맞닥뜨리는 어려움뿐만 아니라 자체적으로도 매우 복잡한 작업입니다. AI가 효과적으로 작동하려면 대량의 고품질 학습 데이터가 필요하며, 많은 라벨링 작업자의 노력과 시간이 필요합니다. 고품질의 결과물을 위해서는 포괄적인 데이터 프로세스를 수립이 필수입니다. 그러나 이 작업은 시간, 비용 및 노동력 투자가 막대한 경우가 많습니다. 만약 엔드투엔드 이미지 라벨링 프로젝트를 수행할 수 있는 내부 리소스가 부족한 경우, 외부의 전문 업체에 도움을 청하는 것은 합리적인 선택입니다.
데이터 공급업체는 이미지 데이터, 어노테이션 툴 및 그 외 효율적인 도구를 제공하는 전문가 팀을 보유하고 있어 대규모 라벨링 작업을 지원할 수 있습니다. 특히 이미지 라벨링의 경우, 이미지의 조명 문제, 물체의 가려짐 현상, 심지어는 사람의 눈으로도 확인하기 어려운 이미지 부분 등 각종 어려움이 발생합니다. 따라서 라벨링 작업팀은 프로젝트 시작 전에 이러한 다양한 문제를 신중하게 고려해야 하며, 레이블의 명명 및 카테고리 구분에 대해서도 신중한 계획이 필요합니다.
특히, 유사한 카테고리를 구별하기 위한 기준을 정하는 것은 중요한 고민 사항입니다. 라벨링 작성자의 판단과 기계의 혼란을 방지하기 위해 신중한 처리가 필요한 부분이죠. 정확한 이미지 어노테이션 프로젝트를 위해서는 작업팀을 올바르게 이끄는 가이드라인이 꼭 필요하며 이에 따라 고품질의 학습 데이터가 생성됩니다. 또한 이는 AI에 대한 전략적 투자에 결정적인 역할을 합니다.
이미지 라벨링 인사이트
1. 범위 정의하기
- 이미지 라벨링 프로젝트를 시작할 때는 비즈니스 목표를 명확하게 정의하는 것으로 시작하세요.
- 라벨링 된 데이터에 대한 요구 사항은 프로젝트의 비즈니스 목표에서 파생되어야 합니다.
- 이미지 라벨링 프로젝트를 비즈니스 가치에 기반하여 안내함으로써 명확한 방향을 제공합니다.
2. 반복 계획 개발하기
- 라벨링 해야 하는 데이터 집합에 대한 초기 기준을 개발하고 시험 실행을 시작하세요.
- 작은 데이터에서부터 직접 라벨링을 지정하여 초기 기준을 향상할 수 있습니다.
- 반복 프로세스를 통해 데이터 어노테이션 공급업체와 협력하여 데이터를 개선하세요.
3. 통합 계획 개발하기
- 데이터 편향을 방지하기 위해 모델을 지속적으로 학습하는 확장 가능하고 자동화된 데이터 프로세스를 구축하세요.
- 통합 계획은 데이터 어노테이션 공급업체와의 협업을 강화하고, 필요에 따라 빠른 프로젝트 확장이 가능하도록 합니다.
- 모델과 상호 작용하는 크라우드가 많을수록 모델을 최신 상태로 유지하는데 필요한 데이터 양이 빠르게 증가합니다. 따라서 프로젝트 시작 단계부터 통합 계획을 수립하는 것을 추천합니다.
이러한 사항들을 고려하여 이미지 라벨링 프로젝트를 진행하면 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.
에펜의 이미지 라벨링
에펜은 20년 이상의 데이터 라벨링 경력을 보유하고 있으며, 오랜 기간에 걸쳐 어노테이션 프로젝트를 성공적으로 완료하는 데 필요한 고급 리소스와 전문 지식을 쌓아왔습니다. 지능형 데이터 어노테이션 플랫폼과 프로젝트에 특화된 데이터 라벨링 팀, 그리고 AI 크라우드소싱 리소스의 인간을 통한 감독 체계를 통합하여 세계 수준의 모델을 대규모로 배포하는 데 필요한 고품질 학습 데이터를 제공합니다.
에펜의 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 어노테이션 기능은 단기 및 장기적인 프로젝트에 대한 팀의 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 자사의 플랫폼, 크라우드 소싱 리소스, 그리고 관리 서비스 팀은 데이터 어노테이션에 필요한 모든 리소스를 제공하며, AI 및 ML 프로젝트를 배포하고 유지 관리하는 데 도움을 드립니다.
이미지 라벨링 프로젝트를 준비하고 계신가요? 프로젝트 준비에 도움이 되는 컴퓨터 비전 어노테이션 기능에 대해 알아보고 프로젝트를 성공적으로 마무리하세요. 혹시라도 궁금한 점이 있으시다면 지금 바로 에펜의 데이터 전문가에게 직접 상담받아보세요. 저희 에펜은 인공지능 프로젝트에 최적화된 솔루션을 제공할 것을 약속드립니다.
