인공지능 개발 과정에서 데이터는 중요한 위치를 차지한다. 지도학습을 위해서 데이터셋은 데이터 소스와 데이터 소스가 의미하는 답을 동시에 제공해야 한다. 데이터셋의 품질은 인공신경망 훈련 결과에 영향을 준다. 데이터셋은 대부분 인적 자원을 활용하여 구축되고 있는데 많은 인적, 시간적 측면의 자원을 소비한다. 이에 따라, 효율적으로 데이터셋을 구축하기 위해 정답을 매겨주는 Annotation 자동화 기술을 필요로 한다. 본 고에서는 이미지 데이터를 통해 물체를 인식하는 방식을 리뷰하였다. 각각의 물체 인식 방식에 대해 어떠한 형식으로 Annotation 작업이 이루어지는지 알아보고, Annotation 결과의 저장 방식을 설명하였다. 마지막으로 Annotation 자동화를 위해 적용 가능한 기반 기술들에 대해 살펴보았다.

[원문보기]