데이터라벨링 정의 및 유형, 중요성, 활용 분야

1. 데이터라벨링 정의 및 유형

(1) 데이터라벨링 정의

데이터라벨링이란 이미지, 비디오(영상), 오디오(음성), 텍스트, 3D 등의 데이터를 인공지능(AI)이 스스로 학습할 수 있는 형태로 바꿔주기 위하여 각각의 데이터를 정확하게 설명해 줄 수 있는 의미 있는 정보를 입력하는 작업을 의미합니다. 데이터레이블링이라고 말하기도 합니다. 

 

 

[참고] 데이터라벨링 = 데이터레이블링

라벨은 원래 영어 레이블(label)의 일본어 발음 '라베루'에서 변형된 용어입니다. 현재는 보편적으로 쓰이는 용어이므로 라벨과 레이블 모두 "파일의 관리나 처리의 편의를 위하여 파일에 붙이는 특별한 항목 표시 기록"의 뜻을 지닌 표준어입니다. 데이터라벨링을 데이터레이블링이라 지칭하는 곳도 있습니다. 둘 다 같은 의미라고 보시면 됩니다. 

 

(2) 데이터라벨링 유형

데이터라벨링의 대표적인 유형은 다음과 같습니다.

 

 

① 이미지라벨링

사진과 같은 이미지에 있는 물체, 텍스트, 특징 등을 식별하는 작업입니다. 예를들면 이미지에 있는 사람, 자동차, 건물과 같은 객체를 사각형박스 지정(바운딩)하여 인공지능이 각 객체를 명확하게 식별할 수 있도록 하는 작업입니다.   

 

[이지미라벨링 작업 예시 (출처 : TESTWORKS)]

 

② 텍스트라벨링

텍스트의 의미를 이해하고 분류하는 작업입니다. 예를 들면 텍스트의 주제, 감정, 언어에 설명을 추가하여 인공지능이 텍스트의 의미를 명확하게 식별할 수 있도록 하는 작업입니다.   

 

[텍스트라벨링 작업 예시(출처 : DARAMAKER)]

 

③ 오디오라벨링

음성 등의 오디오 파일의 내용을 이해하고 분류하는 작업입니다. 예를 들면 오디오의 전화통화, 교육, 회의와 같은 음성데이터의 주제를 분류하거나 표준어, 사투리를 분류 또는 남자, 여자, 어린이 등과 같은 음성데이터의 화자를 분류하는 작업입니다. 

 

[음성라벨링 작업 예시(출처 : appen)]

 

2. 데이터라벨링 작업이 필요한 이유(중요성)

 

데이터라벨링은 인공지능이 해결하고자 하는 문제를 명확하게 인식하고, 정확하게 해결하기 위해 반드시 거쳐야 하는 과정이기에 반드시 필요한 작업입니다.  

 

 

 

 

데이터라벨링 없이 정제되지 않은 데이터(원시데이터)를 통해 인공지능을 학습시킨다면 아마 많은 오류가 나타나게 될 것입니다. 가령 자율주행 자동차 프로그램을 만들 경우 인공지능이 사람, 사물, 건물 등을 명확하게 식별하지 못할 경우 이는 큰 사고로 이어질 수 있습니다. "인공지능이 그거 구분하는 게 뭐가 어려워"라고 생각하시는 분이 계실 수도 있습니다. 하지만 사람이 눈으로 보고 사물을 식별하는 일상적인 과정이 인공지능에게는 어려울 수 있습니다. 그림자를 사물로 인식할 수도 있고, 겹쳐있는 사물을 하나로 판단할 수도 있고, 거울에 반사되는 이미지를 실제로 인식할 수도 있기 때문입니다. 

 

이러한 오류들을 없애고 인공지능이 정확한 정보를 습득하게 하기 위하여 인공지능용 학습지를 만드는 작업인 데이터라벨링은 반드시 필요한 과정입니다.  

 

[참고] 이미지, 영상, 텍스트 등 생성된 데이터 원본 그대로를 모은 것을 원시데이터라고 합니다. 

수집한 원시데이터 중 중복된 파일을 제거하거나 적정한 파일형식, 크기로 정제한 데이터를 원천데이터라고 합니다.

데이터라벨링은 바로 이 "원천데이터"에 "라벨"을 입력하는 과정입니다. 

 

3. 데이터라벨링 활용 분야

(1) 자연어 처리

자연어 처리 시스템은 텍스트의 의미를 이해하고 생성하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 텍스트 분류 모델은 텍스트의 주제, 감정, 언어 등을 분류하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 또한, 텍스트 생성 모델은 텍스트를 생성하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

(2) 음성 인식

음성 인식 시스템은 음성을 이해하고 변환하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 음성 인식 모델은 음성의 언어, 화자, 감정 등을 인식하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 또한, 음성 합성 모델은 음성을 합성하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

(3) 기계 번역

기계 번역 시스템은 언어를 번역하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 기계 번역 모델은 단어의 의미, 문장의 구조, 문맥 등을 고려하여 번역하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

(4) 챗봇

챗봇은 사용자의 질문을 이해하고 응답하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 챗봇은 질문의 의미, 의도 등을 이해하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

(5) 자율 주행

자율 주행 자동차는 주변 환경을 인식하고 안전하게 주행하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 차량, 보행자, 신호등 등을 식별하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

(6) 보안

보안 시스템은 침입을 탐지하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 보안 시스템은 얼굴, 신체, 움직임 등을 식별하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

(7) 의료

의료 진단 시스템은 질병을 진단하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다. 예를 들어, 의료 진단 시스템은 X-ray, CT, MRI 등의 이미지에서 질병의 징후를 식별하기 위해 데이터 라벨링을 사용합니다.

 

 

4. 마치며

 

데이터 라벨링은 인공 지능의 발전과 함께 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 데이터라벨링의 발전은 인공지능 모델의 성능을 향상시키고 다양한 분야에서 인공지능의 사용을 확대하는 데 기여할 수 있으므로 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.