광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 이규빈 인공지능(AI)학과 교수팀이 AI 학습에 필요한 이미지에서 물체의 위치와 영역을 표시해 정답 데이터를 만드는 '데이터 주석 작업'의 부담을 크게 줄일 수 있는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.
AI가 자율주행이나 수중 탐사 로봇과 같은 실제 환경에서 활용되려면 다양한 상황을 담은 많은 이미지 데이터가 필요하다. 특히 이미지 속 물체를 정확하게 인식하도록 AI를 학습시키려면 사람이 이미지에 직접 '정답'을 표시해 줘야 한다. 이러한 작업을 데이터 주석이라고 한다.
이 방식은 사람이 이미 주석을 완료한 데이터 중심으로 AI를 학습하기 때문에 아직 주석되지 않은 많은 이미지가 충분히 활용되지 못하는 한계가 있다. AI가 스스로 얼마나 정확하게 판단하고 있는지를 나타내는 신뢰도와 실제 정확도가 항상 일치하는 것도 아니다. 데이터에 특정 종류의 물체가 지나치게 많거나 적은 경우에는 이러한 차이가 커질 수 있다.
연구팀은 반지도학습과 능동학습을 결합하고, AI의 판단 신뢰도를 데이터 특성에 맞게 보정하는 새로운 데이터 주석 시스템을 개발했다. 시스템의 효과를 확인하기 위해 자율주행 연구 등에 활용되는 실제 도로 환경 이미지 데이터세트 '시티스케이프스'로 실험을 진행했다.
그 결과 연구팀의 방식을 사용했을 때 사람이 데이터 주석에 들인 시간이 기존 방식보다 46.3%, 직접 주석하는 방식보다 68.4% 줄었다. 동시에 AI의 이미지 인식 성능도 높아졌다.
연구팀 기술의 활용 가능성을 추가로 확인하기 위해 수중 이미지의 인스턴스 분할에서도 성능을 평가한 결과 기존 방식보다 1.6포인트 높은 성능을 보였다.
이 기술은 AI가 스스로 학습할 수 있는 데이터의 범위를 넓히고, AI가 비교적 확실하게 판단할 수 있는 결과는 자동으로 처리하는 한편 판단이 어려운 결과에 사람의 검토를 집중하는 방식이다. 사람이 모든 데이터를 일일이 확인하고 수정해야 하는 기존 방식보다 적은 시간과 노력으로 AI 학습용 데이터를 구축할 수 있다.
이규빈 교수는 “AI가 처리할 수 있는 데이터는 AI가 맡도록 하고, 사람은 꼭 판단해야 하는 부분에만 집중할 수 있도록 한 것이 이번 연구의 핵심”이라며 “자율주행이나 수중 탐사 로봇처럼 새로운 환경에 맞는 학습 데이터를 지속적으로 구축해야 하는 분야에서 데이터 구축에 필요한 시간과 부담을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
전남광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
