초록 ▼

□ 연구개요
기존 라벨링 시스템 경우 단일 사용자를 기반으로 구성되어, 다중 사용자를 제어하기 위한 시스템 부재로 인해 효과적인 연구 결과가 도출되지 않는다. 본 연구에서 다중 사용자를 통해 지속적인 데이터 분류가 가능한 웹 서비스를 구성하고, 웹서비스 기반 라벨링 시스템 연구를 진행하고자 한다. 적절한 보상과 결과를 통해 성취감 획득 및 사용자 참여를 유도하며 다양한 딥러닝용 데이터 셋을 확보할 수 있다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구 목표는 집단지성 기반 딥러닝용 DoD(주문형 데이터 셋 : Data

□ 연구개요
기존 라벨링 시스템 경우 단일 사용자를 기반으로 구성되어, 다중 사용자를 제어하기 위한 시스템 부재로 인해 효과적인 연구 결과가 도출되지 않는다. 본 연구에서 다중 사용자를 통해 지속적인 데이터 분류가 가능한 웹 서비스를 구성하고, 웹서비스 기반 라벨링 시스템 연구를 진행하고자 한다. 적절한 보상과 결과를 통해 성취감 획득 및 사용자 참여를 유도하며 다양한 딥러닝용 데이터 셋을 확보할 수 있다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구 목표는 집단지성 기반 딥러닝용 DoD(주문형 데이터 셋 : Data-Set on Demand) 시스템 구축임
○ QoD를 만족하는 DoD를 위한 대량 이미지 수집 및 관리 기술 연구
● 다양한 웹 사이트(구글, 네이버 등)에서 이미지 데이터 수집 크롤러 개발
- 오픈 데이터 셋 제공 모듈 미연구
● 대량 수집 이미지 데이터에 대한 무결성(중복처리) 연구 수행
● 키워드 주제별 이미지 데이터 분류기법 연구 수행
● 클라우드 기반 데이터 저장 기법 연구
- P2P 기반 데이터 저장 기법 미연구
○ 학습 / 게임 어플리케이션 또는 웹 서비스 기반 집단 지성 활용하고 이미지 데이터 분류를 통해 연구자 요청에 부합하는 데이터 셋 구성
● SLIC 알고리즘을 통한 Semantic Segmentation Annotation 모듈 개발
- Object Classification 모듈 미개발
● 수집 이미지 기반 각 데이터 셋 타입별 데이터 셋 제공 가능
● 연구자 의견 수렴 커뮤니티 미개발
- 커뮤니티 활성화에 대한 소요시간을 염두하여 시스템 내에서 정확도 향상 기법 연구
● 지속적인 사용자 참여를 위한 학습 및 게임 기법 미연구
○ 프로토타입 서비스의 구축 및 서비스 다양성 확보를 위한 Open API 제공
● 데모페이지 구축 완료
● Open API 미구현

□ 연구개발결과의 중요성
○ 기술적 기대효과와 중요성
● 집단지성 기반 미분류 이미지 데이터 분류를 통한 데이터 셋 정립
● 집단지성 기반 대량 이미지 분류를 통한 딥러닝 학습 데이터 셋 확충
● 다양한 데이터 셋 제공을 통한 딥러닝 기술 전문성 증가
○ 사회 / 국가적 기대효과와 중요성
● 데이터 셋 제공을 통한 학습 데이터 셋 구축 진입장벽 완화
● 딥러닝 개발 진입장벽 완화를 통한 딥러닝 전문가 양성에 긍정적 영향
○ 경제적 기대효과와 중요성
● 주문형 데이터 셋 구축 시스템 개발을 통해 데이터 셋 구축 활성화
● 개발 비용 감소를 통한 소비자 딥러닝 융합 서비스 증가

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구개발의 필요성 ... 4
• 나. 연구수행 시나리오 ... 4
• 다. 연구 목표 및 연구범위 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 가. 오픈소스 관련연구 ... 6
• 나. 연구 수행 내용 ... 9
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 12
• 4. 참고문헌 ... 14
• 5. 연구성과 ... 16
• 대표적 연구실적 ... 16
• 끝페이지 ... 17