2. 데이터 라벨링 방법과 도구

- 오늘은 데이터 라벨링의 방법과 도구에 대해서 자세하게 알아보고, 실제로 예습해볼 수 있도록 샘플이미지를 얻는 방법에 대해서도 알려드리겠습니다.

 

데이터 라벨링 방법 및 도구에 대해서

 

1. 데이터 라벨링 방법

데이터 라벨링은 여러 가지 방법으로 수행될 수 있습니다. 주요 방법들은 다음과 같습니다:

1. 수동 라벨링 (Manual Labeling):
   • 사람이 직접 데이터를 보고 라벨을 붙이는 방법입니다. 가장 정확하지만 시간이 많이 걸립니다.
   • 예: 이미지를 보고 고양이인지 개인지 라벨을 붙이는 작업.
2. 반자동 라벨링 (Semi-Automatic Labeling):
   • 자동화된 도구를 사용하여 초기 라벨을 붙이고, 사람이 검토하고 수정하는 방법입니다.
   • 예: OCR(광학 문자 인식) 소프트웨어를 사용하여 문서를 스캔한 후, 사람이 잘못 인식된 부분을 수정하는 작업.
3. 자동 라벨링 (Automatic Labeling):
   • 머신러닝 알고리즘을 사용하여 자동으로 라벨을 붙이는 방법입니다. 초기에는 정확도가 낮을 수 있으며, 검증 및 수정이 필요합니다.
   • 예: 대량의 텍스트 데이터를 자동으로 분류하는 작업.

 1-1. 데이터 라벨링 단계별 방법

1. 준비 단계

1. 목표 설정: 라벨링의 목적을 명확히 설정합니다. 예를 들어, 이미지에서 고양이와 개를 구분하는 모델을 만들기 위해 라벨링을 한다면, "고양이"와 "개"를 구분하는 것이 목표입니다.
2. 데이터 수집: 목표에 맞는 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 인터넷에서 다운로드하거나 직접 촬영합니다.
3. 도구 선택: 라벨링 작업을 수행할 도구를 선택합니다. 여기서는 LabelImg를 사용합니다.

2. 도구 설치 및 설정 ( LabelImg  활용)

1. LabelImg  설치:
   • LabelImg GitHub 페이지에서 설치 파일을 다운로드합니다.
   • 다운로드한 파일을 실행하여 설치를 완료합니다.
2. 프로젝트 폴더 생성: 라벨링할 이미지를 저장할 폴더를 생성합니다. 예를 들어, C:\LabelingProject 폴더를 생성합니다.

3. 데이터 라벨링

1. LabelImg 실행: 설치된 LabelImg 프로그램을 실행합니다.
2. 이미지 폴더 열기: LabelImg 상단 메뉴에서 "Open Dir"을 클릭하여 라벨링할 이미지가 저장된 폴더를 엽니다.
3. 라벨링 작업 시작:
   • 이미지를 선택합니다.
   • 이미지 상에서 라벨링할 객체(예: 고양이 또는 개)를 드래그하여 바운딩 박스를 그립니다.
   • 바운딩 박스를 그린 후, 해당 객체의 라벨(예: "고양이" 또는 "개")을 입력합니다.
   • 작업을 저장합니다. LabelImg에서는 일반적으로 XML 형식으로 저장됩니다.
4. 반복: 모든 이미지를 라벨링할 때까지 위 작업을 반복합니다.

4. 데이터 검증 및 수정

1. 검증: 라벨링이 정확하게 되었는지 검토합니다. 잘못된 라벨이 있는 경우 수정합니다.
2. 저장 및 백업: 완료된 라벨링 데이터를 안전한 장소에 저장하고 백업합니다.

 

 

2. 데이터 라벨링 도구

효율적인 데이터 라벨링을 위해 다양한 도구들이 있습니다. 여기서는 몇 가지 대표적인 도구들을 소개합니다:

 

-영어버전-

1. Labelbox:
   • 이미지, 텍스트, 비디오 데이터를 라벨링할 수 있는 종합적인 플랫폼.
   • 협업 기능과 다양한 어노테이션 툴 제공.
   • Labelbox 웹사이트
2. LabelImg:
   • 이미지 데이터 라벨링을 위한 오픈소스 도구.
   • 주로 객체 감지 모델을 위한 바운딩 박스를 그리는데 사용.
   • LabelImg GitHub
3. Prodigy:
   • 텍스트 데이터를 라벨링하는 데 유용한 인터랙티브 도구.
   • 자연어 처리(NLP) 작업에 적합.
   • Prodigy 웹사이트
4. VGG Image Annotator (VIA):
   • 웹 기반 이미지 어노테이션 도구.
   • 다양한 어노테이션 타입(바운딩 박스, 폴리곤, 포인트 등)을 지원.
   • VIA 웹사이트

-한글버전-

1. AI Hub

• URL: https://www.aihub.or.kr/
• 특징:
  • 다양한 AI 데이터셋과 라벨링 도구를 제공.
  • 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 타입 지원.
  • 회원가입 및 로그인 필요.

사용 방법:

1. AI Hub 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. 상단 메뉴에서 "데이터셋"을 클릭합니다.
3. 원하는 데이터셋을 선택하고 다운로드합니다.
4. "어노테이션 도구" 메뉴에서 데이터 라벨링 도구를 사용합니다.

2. 에이모 (AIMMO)

• URL: https://www.aimmo.ai/
• 특징:
  • AI 데이터 라벨링 플랫폼으로 이미지, 텍스트, 영상 등 다양한 데이터 타입 지원.
  • 자동화된 라벨링 기능과 수동 라벨링 기능 제공.
  • 사용하기 쉬운 인터페이스와 협업 기능 제공.

사용 방법:

1. AIMMO 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. 프로젝트를 생성하고 라벨링할 데이터를 업로드합니다.
3. 필요한 라벨을 정의하고 데이터를 라벨링합니다.
4. 라벨링 작업을 완료한 후 결과를 저장합니다.

3. 플레이데이터

• URL: https://www.playdata.io/
• 특징:
  • 교육과 실습을 동시에 할 수 있는 AI 교육 플랫폼.
  • 이미지, 텍스트, 오디오 데이터 라벨링 지원.
  • 다양한 AI 프로젝트와 연계하여 학습 가능.

사용 방법:

1. 플레이데이터 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. "교육 프로그램" 메뉴에서 라벨링 관련 강좌를 찾습니다.
3. 라벨링 실습 프로젝트를 선택하고 데이터를 업로드합니다.
4. 인터페이스를 통해 데이터를 라벨링합니다.

4. DataAnnotator

• URL: https://www.dataannotator.com/
• 특징:
  • 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 라벨링 도구.
  • 이미지, 텍스트, 비디오 데이터의 라벨링 지원.
  • 팀 단위 협업 기능 제공.

사용 방법:

1. DataAnnotator 웹사이트에 접속하여 회원가입 후 로그인합니다.
2. 프로젝트를 생성하고 라벨링할 데이터를 업로드합니다.
3. 라벨을 정의하고 데이터를 라벨링합니다.
4. 라벨링 작업을 완료한 후 결과를 저장합니다.

 

⭐샘플 이미지 얻는 방법

1. 공개 데이터셋 사용

공개된 이미지 데이터셋을 사용하면 라벨링을 연습할 수 있습니다. 다음 사이트에서 다양한 샘플 이미지를 얻을 수 있습니다:

1. AI Hub (에이아이허브)

• URL: https://www.aihub.or.kr/

다운로드 방법:

1. AI Hub 웹사이트에 접속합니다.
2. 상단 메뉴에서 "데이터셋"을 클릭합니다.
3. 카테고리에서 원하는 데이터셋을 선택하거나 검색합니다. 예: "이미지 데이터셋".
4. 검색 결과에서 원하는 데이터셋을 클릭하여 데이터셋 페이지로 이동합니다.
5. 데이터셋 페이지에서 "다운로드" 버튼을 클릭합니다. 회원가입과 로그인 후 다운로드가 가능합니다.
6. 다운로드된 파일을 로컬 컴퓨터에 저장합니다.

2. NIA 데이터스토어 (한국정보화진흥원)

• URL: https://data.nia.or.kr/

다운로드 방법:

1. NIA 데이터스토어 웹사이트에 접속합니다.
2. 상단 메뉴에서 "데이터 검색"을 클릭합니다.
3. 검색창에 필요한 데이터셋 키워드를 입력하거나 카테고리를 통해 탐색합니다. 예: "이미지 데이터".
4. 검색 결과에서 원하는 데이터셋을 선택합니다.
5. 데이터셋 페이지에서 "다운로드" 버튼을 클릭합니다. 회원가입과 로그인 후 다운로드가 가능합니다.
6. 다운로드된 파일을 로컬 컴퓨터에 저장합니다.

3. 데이터마켓 (Data Market)

• URL: https://www.datamarket.kr/

다운로드 방법:

1. 데이터마켓 웹사이트에 접속합니다.
2. 상단 메뉴에서 "데이터 검색"을 클릭합니다.
3. 검색창에 필요한 데이터셋 키워드를 입력하거나 카테고리를 통해 탐색합니다. 예: "이미지 데이터".
4. 검색 결과에서 원하는 데이터셋을 선택합니다.
5. 데이터셋 페이지에서 "다운로드" 버튼을 클릭합니다. 일부 데이터셋은 무료이며, 회원가입과 로그인 후 다운로드가 가능합니다.
6. 다운로드된 파일을 로컬 컴퓨터에 저장합니다.

4. ETRI AI 데이터셋 (한국전자통신연구원)

• URL: https://ai.etri.re.kr/ai-dataset

다운로드 방법:

1. ETRI AI 데이터셋 웹사이트에 접속합니다.
2. 필요한 데이터셋을 탐색합니다. 예: "이미지 데이터".
3. 원하는 데이터셋을 선택하여 데이터셋 페이지로 이동합니다.
4. 데이터셋 페이지에서 "다운로드" 버튼을 클릭합니다. 회원가입과 로그인 후 다운로드가 가능합니다.
5. 다운로드된 파일을 로컬 컴퓨터에 저장합니다.

5. KCC 데이터유통센터 (한국콘텐츠진흥원)

• URL: https://data.kcc.go.kr/

다운로드 방법:

1. KCC 데이터유통센터 웹사이트에 접속합니다.
2. 상단 메뉴에서 "데이터 검색"을 클릭합니다.
3. 검색창에 필요한 데이터셋 키워드를 입력하거나 카테고리를 통해 탐색합니다. 예: "이미지 데이터".
4. 검색 결과에서 원하는 데이터셋을 선택합니다.
5. 데이터셋 페이지에서 "다운로드" 버튼을 클릭합니다. 회원가입과 로그인 후 다운로드가 가능합니다.
6. 다운로드된 파일을 로컬 컴퓨터에 저장합니다.

2. 직접 수집

1. 인터넷 검색: 필요한 이미지를 구글 이미지 검색 등을 통해 수집합니다.
2. 촬영: 직접 카메라를 사용하여 필요한 이미지를 촬영합니다.