[한국공공정책신문=최진실 기자]
△ 어노테이션의 개념
어노테이션(annotation)은 데이터에 대해 라벨이나 태그를 붙이는 작업을 말한다. AI는 이 정보를 바탕으로 데이터의 의미를 이해하고 학습한다. 어노테이션은 AI 모델 학습에 필수적이며 데이터의 정확성과 모델의 정확도를 좌우한다. 예컨대, 화상 데이터에 대해 개, 고양이, 토끼 등의 라벨을 붙이는 것을 들 수 있다.
△ 어노테이션의 종류
첫째, 영상 어노테이션이다. 이미지 내의 오브젝트나 특징에 라벨을 붙이는 작업이다. AI 모델은 이미지 데이터의 의미를 이해하고 학습한다. ① 세그먼테이션(segmentation)이다. 픽셀 단위로 객체를 분류한다. 픽셀(pixel)이란 컴퓨터에서 화상을 취급할 때, 색정보(색조)를 가지는 최소 단위, 최소 요소를 말한다. ② 바운딩 박스(Bounding Box)이다. 직사각형으로 오브젝트(object)를 둘러싸고 라벨을 붙인다. 바운딩 박스(Bounding Box)란 화상이나 영상 속의 물체를 둘러싼 부분 영역을 말한다. 물체 검출에서는 바운딩 박스를 사용하여, 화상 내의 물체 위치 추정과 클래스의 분류를 실행한다. ③ 폴리곤 어노테이션(Polygon Annotation)이다. 복잡한 형상의 객체를 정확하게 둘러싼다. 폴리곤(Polygon)은 인간의 몸, 문자, 간판 등 특수한 모양을 정확하게 인식할 때 이 방법을 사용한다. 대상물을 명확한 선으로 둘러싸서 대상물의 모양, 크기를 정확하게 추출함으로써 보다 질 높은 기계학습을 가능하게 한다. ④ 라인 어노테이션(Line Annotation)이다. 도로나 패스(pass) 등의 선 모양 오브젝트(object)를 마크한다. ⑤ 랜드마크 어노테이션(Landmark Annotation)이다. 인간의 얼굴이나 신체의 특정 포인트(눈, 코, 관절 등)를 표시한다.
둘째, 텍스트 어노테이션이다. 텍스트 데이터에 대해 특정 정보를 부여하는 작업이다. AI나 기계학습 모델이 텍스트 데이터를 이해하기 쉬워진다. 자연어 처리(NLP) 모델의 정확도를 높이기 위해 중요하다. ① 엔티티 인식(NER, Named Entity Recognition)이다. 인명, 지명, 조직명 등의 고유명사를 식별하고 라벨을 붙인다. ② 감정분석(Sentiment Analysis)이다. 텍스트(text) 감정을 식별하여 포지티브(positive), 네거티브(negative), 뉴트럴(neutral) 등의 라벨링을 한다. ③ 관계 추출(Relation Extraction)이다. 텍스트 내 엔티티(entity)간의 관계를 식별하고 라벨을 붙인다. 엔티티(entity)란 고유하고, 독자적이며, 명확하게 정의되고, 구별 가능한 사물 또는 개념이다. 예를 들어 엔티티는 사람, 장소, 사물, 아이디어, 추상적인 개념, 구체적인 요소, 다른 적절한 사물, 또는 그것들의 임의 조합이다. ④ 주어, 술어, 목적어(SPO, Subject Predicate Object)이다. 텍스트 내의 주어, 술어, 목적어를 식별하고 라벨을 붙인다.
셋째, 음성 어노테이션이다. 음성 데이터에 대해 특정 라벨이나 태그를 붙이는 작업이다. AI 모델이 음성 데이터를 이해하고 처리할 수 있다. ① 음성인식이다. 음성 데이터에 대해 텍스트 라벨을 붙인다. ② 음향 이벤트 감지다. 특정 음향 이벤트(개 짖는 소리, 박수, 자동차 경적 등)를 식별하고 라벨을 붙인다. ③ 발언자 인식이다. 음성 데이터 중 누가 말하는지 식별하여 발언자별로 라벨링 한다. ④ 감정인식이다. 음성 데이터 안에서 발언자의 감정을 식별하고 감정 라벨을 붙인다. 긍정, 부정, 중립 등 감정 판정이다.
◇ 어노테이션의 중요성
AI 모델의 정확도는 어노테이션의 품질에 크게 의존한다. 고품질 어노테이션은 AI의 학습 효과를 높여 보다 정확한 예측 및 분류를 가능하게 한다. 적절한 어노테이션은 모델의 편향을 줄이고 공정한 AI 시스템 구축에도 기여한다.
이 규 철 / 법학박사(상법)
∙ ‘100세대학TV’ 크리에이터 및 전문강사
∙ AI·GPT, SDGs&ESG코칭 및 전문강사
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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