요즘 핫한 데이터라벨링의 9종류와 작업방법

데이터라벨링, 요즘 핫한 주제로 떠오르고 있죠?! 데이터 라벨링 하나로 앞으로의 세상을 바꿀 수 있다고 해도 과언이 아닐 것 같아요. 데이터에 레이블을 붙이는 작업이라니, 마치 패션 아이템에 스타일링을 해주는 것 처럼 멋있어 보이기도 하고, 무언가 마법 같은 작업이라고 느껴집니다. 그래서 이번 글에서는 “요즘 핫한 데이터라벨링의 9가지 종류와 작업방법”에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

데이터라벨링의 9가지 종류와 작업방법의 핵심!

데이터 라벨링 작업은 데이터에 정확한 레이블을 부여하는 작업입니다. 이 작업은 주로 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 사용됩니다. 지금부터 데이터 라벨링의 종류와 정의 작업방법에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 자세히 설명하겠습니다.

1.  바운딩 박스(Bounding Box)

바운딩 박스(Bounding Box)작업은 객체 인식과 객체 검출을 위해 주로 사용됩니다. 해당 객체를 사각형 박스로 둘러싸고, 그 안에 있는 객체를  식별하는 방식입니다. 작업자는 이미지 상에서 객체의 경계를 정확히 인식하고, 사각형 박스를 그려 해당 객체에 레이블을 할당합니다. 이를 통해 모델은 객체의 위치와 크기를 파악하고 인식할 수 있습니다.

작업방법

바운딩 박스 작업은 이미지에서 객체의 위치를 사각형으로 표시하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 사진 속에 있는 고양이를 인식하고, 고양이외에 다른 대상이 포함되지 않도록 사각형 상자를 그리고, “고양이”라고 분류 표시를 해줍니다. 이렇게 하면 컴퓨터가 사진 속에서 고양이를 인식하고 분류할 수 있습니다.

 

2. 폴리곤(Polygon)

폴리곤(Polygon)작업은 객체의 형태를 더 정확하게 표현하기 위해 사용됩니다. 객체의 윤곽선을 따라 다각형을 그리는 방식으로 레이블을 할당합니다. 이 작업은 바운딩 박스보다 세분화된 객체 인식이 필요한 경우에 적합합니다.

작업방법

이미지나 동영상에서 다각형으로 영역을 지정하는 작업입니다. 예를 들어, 지도에서 특정 지역을 다각형으로 감싸고, 그 안에 해당하는 레이블을 기록하거나, 위의 사진이미지처럼 축구공의 모양을 따라 다각형으로 이미지를 따내고 “축구공”과 같이 레이블 표시를 합니다.

 

3. 스켈레톤 추출(Skeleton Extraction)

스켈레톤 추출(Skeleton Extraction)작업은 관절 위치를 추출하여 이를 연결하여 인체 또는 동물의 전체적인 구조를 표시하는 작업입니다. 관절 위치 간의 선으로 스켈레톤을 형성하여 시각적으로 인체 또는 동물의 모습을 나타냅니다. 예를 들어, 머리, 어깨, 손, 발 등의 관절 위치를 추출하고, 이를 선으로 연결하여 사람이나 동물의 전신 이미지를 만들어냅니다. 주로 동작 분석, 포즈 추정, 애니메이션, 로봇 제어 등에 사용됩니다.

작업방법

스켈레톤 추출(Skeleton Extraction) 작업은 이미지나 동영상에서 사람 관절 위치를 추출하는 작업입니다. 예를 들어, 사람의 이미지에서 머리, 어깨, 손, 발 등의 관절 위치를 점이나 선으로 표시합니다. 각 관절의 위치를 정확하게 표시하여 레이블로 기록합니다.

 

4. 모션 키포인트(Motion Keypoint)

모션 키포인트(Motion Keypoint)관절의 위치를 감지하고 키포인트로 표시하는 작업을 의미합니다. 일반적으로 사람이나 동물의 주요 관절인 어깨, 팔꿈치, 손목, 발목 등을 키포인트로 추출합니다. 모션 키포인트 작업은 스켈레톤 추출과 달리, 관절의 위치만을 표시하고, 각 관절 간의 관계나 선연결은 고려하지 않습니다.

작업방법

동영상에서 사람이나 동물의 관절 위치를 확인 후, 관절 위치에 점이나 마크를 그립니다. 점 또는 마크 작업을 한 관절의 명칭을 정확하게 레이블을 부여합니다.

5. 얼굴 랜드마크 (Facial Landmark)

얼굴 랜드마크 (Facial Landmark) 작업은 얼굴 이미지에서 특정 위치의 점을 찾아내는 작업입니다. 얼굴의 눈, 코, 입 등 특정 지점의 위치를 정확하게 인식하고, 해당 위치에 점을 그려 레이블을 할당합니다. 이를 통해 얼굴의 특징을 분석하거나 인식할 수 있습니다.

작업방법

얼굴 이미지에서 특정 위치의 점을 표시하는 작업입니다. 얼굴의 눈, 코, 입 등의 위치를 확인하고 정확한 위치에 점을 찍습니다. 그리고 점을 찍은 위치에 정확안 레이블을 부여합니다.

 

6. OCR(Optical Character Recognition)

OCR(Optical Character Recognition)은 이미지나 스캔된 문서에서 텍스트를 자동으로 읽어내는 기술입니다. 이를 통해 이미지에 포함된 글자들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트로 변환할 수 있습니다. OCR은 이미지내의 글자를 인식하고 텍스트로 추출해줍니다. 이렇게 추출된 텍스트는 디지털 형태로 저장하거나 편집할 수 있습니다. OCR은 문서 변환, 텍스트 검색, 정보 추출 등 다양한 분야에서 사용되며, 종이 문서를 디지털화하거나 이미지에 포함된 텍스트를 활용할 수 있도록 도와줍니다.

작업방법

OCR작업은 이미지나 문서에서 텍스트를 읽어내는 작업입니다. 예를 들어, 이미지에 있는 책의 페이지를 스캔한 후, 각 페이지에서 텍스트가 있는 부분을 사각형 상자로 지정합니다. 상자 안에 있는 텍스트를 정확하게 읽고, 텍스트로 변환하여 레이블로 기록합니다.

 

7. 데이터 수집

데이터 수집 작업은 다양한 소스에서 필요한 데이터를 수집하는 과정입니다. 예를 들어 웹사이트에서 제품 정보를 수집하거나, 사진을 찍어서 객체를 인식하는데 필요한 데이터를 수집합니다. 이를 통해 컴퓨터가 학습에 필요한 데이터를 확보하고, 모델의 성능을 향상 시킬 수 있습니다.

작업방법

촬영 가이드 내용에 따라 카메라를 사용하여 대상을 촬영하고 이미지나 비디오를 수집합니다. 촬영한 데이터를 확인하고 필요한 정보를 추출하여 레이블을 할당합니다.

 

8. 분류 및 판별

데이터 라벨링에서의 분류 및 판별 작업은 이미지 & 텍스트, 그리고 음성 & 영상 데이터에 대해 다양한 기준에 따라 분류하고 판별하는 과정을 의미합니다. 이미지 & 텍스트, 음성 & 영상의 분류 및 판별 작업은 주어진 데이터에 대해 정확한 레이블을 부여하고, 데이터를 구분하여 특정 목적에 맞게 활용할 수 있도록 돕습니다. 작업을 수행할 때는 데이터의 특징과 목적에 맞는 분류 기준을 설정하고, 판별 과정에서 정확성과 일관성을 유지하는 것이 중요합니다.

이미지 & 텍스트 수집, 분류, 판별

수집한 데이터를 특정 기준에 따라 분류합니다. 예를 들어, 제품 카테고리에 따라 이미지와 텍스트를 분류할 수 있습니다. 분류된 데이터를 정확하게 판별하고, 해당하는 레이블을 할당합니다. 예를 들어, 제품 이미지와 텍스트가 실제로 제품에 해당하는지 판별하여 정확한 레이블을 부여합니다.

음성 & 영상 분류, 판별

음성과 영상 데이터를 특정 기준에 따라 분류합니다. 예를 들어, 음악 파일을 장르에 따라 분류할 수

 

있고, 영화를 장르에 따라 분류할 수도 있습니다. 분류된 데이터를 정확하게 판별하고, 해당하는 레이블을 할당합니다. 예를 들어, 음악 파일이 실제로 해당 장르에 속하는지 판별하여 올바른 레이블을 부여합니다.

5. 음성 전사(Speech Transcription)

음성 전사(Speech Transcription) 작업은 음성을 듣고 해당 내용을 텍스트로 변환하는 작업입니다. 음성 전사 작업은 음성 데이터의 텍스트화, 음성 인식 모델 훈련 등에 활용됩니다. 음성 전사 작업을 통해 컴퓨터가 음성 데이터를 분석하고, 검색이나 자동화 작업에 활용할 수 있습니다.

작업방법

음성 녹음 파일에서 사람의 목소리를 듣고, 그 내용을 텍스트로 기록합니다. 듣고 있는 내용을 정확하게 인식하고 텍스트로 입력합니다. 정확한 텍스트 전사를 확인하고 레이블을 할당합니다.

 

데이터라벨링은 현대 기술의 발전과 함께 점점 더 중요성을 갖추고 있는 작업입니다. 이 글을 통해 OCR, 바운딩 박스, 모션 키포인트, 음성 전사, 스켈레톤 추출, 데이터 수집, 이미지 및 텍스트 수집 분류 및 판별, 음성 및 영상 분류 및 판별, 얼굴 랜드마크 등의 다양한 작업 종류와 그 작업 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 작업들은 정확성과 일관성을 유지하며, 높은 품질의 라벨링 데이터를 얻기 위해 신중하게 수행되어야 합니다. 데이터 라벨링은 기계 학습 모델의 성능 향상과 다양한 응용 분야에 기여하며, 작업자들은 지속적인 노력과 학습을 통해 작업의 효율성과 품질을 개선해야 합니다.

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