데이터 라벨링이란? AI 프로젝트를 위한 데이터 라벨링 지침서

기업의 AI 활용이 늘어남에 따라 데이터의 중요성이 부각되고 있습니다. 차세대를 이끌 핵심요소로 꼽히며 구글, 아마존, 우버, 메타 등이 시장에서 경쟁우위를 선점하기 위해 인공지능(AI)에 투자하고 있는데요.

AI가 주목받는 시대에 데이터는 ‘21세기의 원유’라고 할 수 있을 만큼 매우 소중한 자원입니다. AI는 데이터 없이는 그 가치를 발휘할 수 없기 때문입니다. 그래서 데이터를 어떻게 해석하고 활용하느냐가 매우 중요해지고 있는데요.

하지만 데이터는 그 자체만으로는 활용하기 어렵습니다. 원유가 정제과정을 거쳐야만 사용할 수 있는 것처럼 데이터도 처리 과정을 통해 AI가 활용할 수 있는 데이터로 가공 되는데요. AI가 활용할 수 있도록 데이터의 가치를 부여하는 과정인 ‘데이터 라벨링(Data Labeling)’에 대해 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서에서 자세하게 알려드리겠습니다!

데이터 라벨링(Data Labeling)이란?

AI는 뛰어난 능력을 보여주지만, 스스로 판단을 하기는 어렵습니다. 예를 들어, 고양이와 개의 사진을 보여주면서 맞추라고 한다면, AI는 판단할 근거가 없기 때문에 선택을 제대로 하지 못하는데요. 

그렇기 때문에, 고양이인지, 개인지 판단하는 것을 사람이 판단해서 알려줘야 하는데, 이러한 작업을 ‘데이터 라벨링’이라 합니다. 데이터를 AI가 판단 가능하도록 식별기준을 부여하여 선정된 데이터에 추가적인 정보를 기입하는 작업인데요.

데이터 라벨링이 중요한 이유

데이터 라벨링 작업에는 많은 비용과 시간이 필요합니다. 공들여 작업한 데이터에 예상치 못한 오류가 발생한다면, 인공지능 성능의 문제가 생기게 됩니다. 원하던 성능이 나오지 않을 수 있고, 편향된 서비스가 나오기도 합니다.

챗봇이 인종차별 등 막말을 하는 것을 한 예로 볼 수 있습니다. 하지만, 수정을 진행하게 되면 개발 비용이 기하급수적으로 증가하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이럴 때 데이터 라벨링이 정확하게 이루어진다면, 이런 문제를 사전에 예방할 수 있는데요. 데이터 라벨링을 정확하기 하기 위해선 어떻게 해야하는지 알아보겠습니다.

데이터 라벨링 작업을 정확하게 하기 위해서

데이터 라벨링 작업을 하실 때 아래 사항을 확인하신다면 기획 단계에서부터 데이터를 정의하고 목적을 정확히 제시하여야 고품질의 데이터를 얻을 수 있게 되어 성공적인 데이터 라벨링 작업을 할 수 있습니다.

1. 어떤 데이터가 필요한가요?

2. 어떻게 데이터를 수집할 것인가?

3. 어떻게 데이터를 정제할 것인가?

4. 어떠한 라벨을 이용해 라벨링 할 것인가?

5. 완성된 인공지능 학습용 데이터를 어떻게 활용할 것인가?

데이터 라벨링 작업을 성공적으로 하기 위하여 먼저, 정확한 데이터를 식별하고 소스가 필요한 정보를 제공할 수 있는지 확인하여야 합니다. 또한, AI 프로젝트에 필요한 데이터양을 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 

데이터 소스가 부족하면 특정 사용 사례에 대한 정보 부족과 같은 문제가 발생할 수 있기 때문에 AI 및 머신러닝 모델이 제대로 훈련되지 않을 수 있습니다. 

또한 데이터의 양 외에도, 모델이 충분한 고품질 데이터로 학습되도록 고품질의 데이터를 얻는 것이 중요합니다. 충분한 고품질 데이터를 처음부터 확보하지 못하면 추가 데이터 수집이 필요할 수 있어 프로젝트 일정의 지연과 비용 증가로 이어질 수 있습니다.

데이터 라벨링은 어떤 종류가 있나요?

데이터 라벨링을 정확하게 하는 방법을 알아봤으니, 데이터 라벨링의 종류에 대해 알아보겠습니다. 데이터 라벨링의 종류는 다루는 데이터의 종류에 따라 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등으로 나눌 수 있습니다.

목적이나 상황에 따라 필요한 데이터 라벨링을 적용하면 인공지능이 다양한 데이터를 의도에 맞게 식별하고 이해할 수 있게 되어, 사용자가 원하는 성능을 구현하거나 결과를 도출할 수 있게 되는데요. 각각의 라벨링은 어떤 상황에 사용되는지 예시와 함께 알려드리겠습니다.

텍스트 라벨링

<’데이터 메이커’의 ‘데이터메이커 시냅스 텍스트’>

(출처 : 텍스트 · 어노테이터 · 시냅스 - 데이터메이커 (datamaker.io))

텍스트 데이터는 문자, 단어 또는 문장 등의 텍스트 형태로 구성된 데이터로서, 주로 자연어 처리 알고리즘의 훈련과 평가에 사용됩니다. 이로 인해 기계가 사람처럼 글을 이해하고 해석하며 조작하도록 도울 수 있습니다.

텍스트 라벨링의 종류

1. 감성태깅 

리뷰 등의 데이터에서 긍부정을 표시하거나 대화 내용에서 '기쁨', '슬픔' 등의 감정에 대하여 태깅하는 작업입니다. 이 작업을 통해 화자의 감정을 알 수 있고 텍스트의 의도를 객관적으로 파악하여 OTT 서비스는 드라마 추천을, 옷 가게는 여러분이 좋아할 만한 옷이 담긴 푸시 메시지를 보내는 등의 제품 추천 기능을 제공할 수 있습니다.

2. 시맨틱 태깅 

시맨틱(Semantic)은 ‘의미의’라는 뜻으로서 사람, 장소 또는 주제와 같은 개념 및 개체를 참조하는 다양한 태그를 텍스트 데이터에 첨부하여 단어의 의미를 명확하게 정의할 수 있습니다. 이 작업을 통해 제품 검색이 더욱 발전하게 되어, ‘박스 테이프’를 검색했을 때, 박스와 테이프가 따로따로 검색 결과에 나타나는 것이 아니라 고객이 의도한 ‘박스 테이프’만 검색 결과에 나타내게 되었습니다. 또한, 샴푸를 검색한 고객에게 바디 워시를 추가로 제안하게 되었습니다.

3. 문장 의미 비교

문자의 의미를 문맥상에서 판단하여 태깅을 하는 작업입니다. 예를 들어 ‘아닌 게 아니라'라던지 '잘났어, 정말'이라는 말은 의미 판단이 어렵기 때문에 문맥상, 상식선에서 판단해야 합니다. 의미가 불분명한 문장에서 화자의 의도를 정확히 판단할 수 있어 문장의 의미를 알 수 있게 됩니다.

음성 라벨링

<’딥네츄럴’의 ‘딥네츄럴 AI’>

(출처 :레이블러, Human + AI = Labelr)

음성 데이터는 사람이 발화하는 음성 신호의 기록으로서, 주로 오디오 형식으로 저장되며 음성인식, 음성 합성, 화자 인식등과 같은 음성 관련 기술 개발과 훈련에 사용됩니다. 음성 데이터는 텍스트를 음성으로, 또는 음성을 텍스트로 변환하여 사용되는 경우가 많아 작업이 텍스트 라벨링과 대체적으로 비슷하지만 다른 점은 아래와 같습니다.

음성 라벨링의 종류

1. 화자 구분 

음성 파일 속 화자가 동일한 인물의 목소리인지, 그 인물의 성별, 나이 등을 구별하는 작업입니다.

2. 전사(음성 받아쓰기)

음성 파일 속 음성을 그대로 받아쓰는 작업입니다. 대화 내용을 들리는 그대로 받아쓰는 작업을 하게 되는데 의료 현장에서 의료진이 구도로 기록되는 판독 내용을 실시간으로 문서화할 때 사용되고 있습니다.

3. 감정태깅

발화자가 내포하고 있는 감정을 파악하여 포괄적인 감정으로 나타냅니다.

이미지/ 영상 라벨링

<’코난테크놀로지’의 ‘코난와처’>

(출처 :코난 와처 – 인공지능 전문기업 코난테크놀로지 (konantech.com))

이미지 및 영상 데이터는 사진이나 동영상 같은 카메라로 촬영한 데이터입니다. 이 데이터는 기계가 인간의 눈처럼 보고 인지하고 이해할 수 있게 하는 분석시스템인 컴퓨터 비전 분야의 인공지능을 훈련하는 데 사용됩니다. 이 데이터를 통해 기계는 인식, 판단 등의 기준을 갖게 되어 길을 찾거나 사물을 알아볼 수 있게 됩니다.

이미지/ 영상 라벨링의 종류

1. 바운딩 

이미지에서 추출하고자 하는 대상을 네모난 박스로 표시하는 라벨링 기법입니다. 객체를 검출해 내기 위한 기본적인 작업입니다. 이 작업을 통해 안면 인식이 가능하게 되어 스마트폰, ATM 등에서 신원 확인을 할 수 있고, 상점 내에 상습 절도를 방지할 수 있습니다.

2. 태깅 

블로그에 태그를 달아주는 것과 같은 작업으로 객체를 구별하기 위해 객체명을 적어주는 작업입니다. 정상과 비정상으로 태깅하여 실시간 모니터링을 하거나 이상을 탐지하는 데 사용됩니다. MRI사진을 판독하여 암을 진단하거나 공장 검품 과정에서 불량품을 판별하는 데 사용되기도 합니다.
 

3. 감정분석

이미지 속 사람의 표정에서 느껴지는 감정을 태깅해 주는 작업입니다.
 

4. 키포인트 

이미지의 특징점을 찍어주는 작업으로 이미지 매칭 등에 활용됩니다.

데이터 라벨링을 도입하기 위해

데이터를 이용한 프로젝트를 계획하고 계신가요? 성공적인 프로젝트를 위해서는 아래의 요소를 고려해야 합니다.

1. 데이터 품질  

정확한 라벨링에 따라 데이터의 품질은 달라집니다. 정확도가 높은 데이터는 프로젝트를 진행하는 데에 있어 높은 효능을 가져옵니다. 정확하지 못한 데이터는 데이터의 부적합, 결함을 초래하기 때문에, 낮은 품질의 데이터를 얻어 목표한 성과의 결과를 내지 못할 가능성이 높습니다. 때문에 데이터 라벨링 작업을 할 때는 데이터의 품질과 예산을 고려하여야 합니다.

2. 데이터셋 관리  

데이터에 라벨링을 하기 전에 먼저 데이터를 데이터셋으로 변환하는 작업이 필요합니다. 따라서, 데이터 셋을 어떻게 관리해야할지 방법을 살펴봐야 합니다. 데이터 셋이 라벨링을 진행하려하는 대량의 데이터를 지원하고 필요한 파일 형식에서 작동할 수 있는지 확인하고, 라벨링이 지정된 데이터가 요구사항과 일치하는지 확인해야 합니다.

3. 라벨링 효율성

인공지능 서비스를 제공하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 때문에 데이터 처리에 시간을 많이 소비하지 않도록 효율성 있는 라벨링 작업을 해야합니다. 라벨링 작업이 효율적으로 진행되어야 원하는 기간 내에 정확한 데이터셋을 얻을 수 있어프로젝트의 예산을 아낄 수 있습니다.
 

4. 지원 가능성 

프로젝트의 성공과 진행 속도에 있어 각 담당 부서 간 커뮤니케이션이 중요합니다. 프로젝트 상태를 실시간으로 확인하고 각 담당 간의 원활한 소통으로 문제 발생 시 이를 빠르게 해결할 수 있습니다. 
 

5. 보안

프로젝트에서 사용되는 데이터는 개인정보 등 민감정보부터 회사의 대외비가 포함될 수 있습니다. 그렇기 때문에 프로젝트 진행 시 라벨링 작업자가 할당된 데이터에만 액세스 할 수 있도록 제한하고, 다운로드 방지, 파일 시스템 및 클라우드 보안 대책을 세워야 합니다.

데이터 라벨링을 이용한 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해서는 위에서 언급한 사항들을 충족하며 기업의 현황과 프로젝트에 맞게 도입할 줄 아는 전문적인 인력이 필요합니다.  

회사 내 데이터에 대한 전문가가 없거나 자체 인력의 교육이 필요하다면, 많은 시간과 예산이 들어가는 기업 자체 시스템 구축을 통한 개발보다 데이터에 이해가 높은 전문가를 통해 프로젝트를 진행하시게 되면 프로젝트의 기획부터 관리까지 큰 도움을 얻을 수 있습니다. 

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