KR102203320B1 - Learning dataset providing system based on artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
본 발명은 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템에 관한 것으로, 본 발명은 사용자 단말; 상기 사용자 단말의 사용자와, 해당 사용자의 권한을 관리하는 관리자 단말; 및 상기 사용자 단말 및 관리자 단말과 각각 유무선 통신망을 통해 서로 연결되고, 이미지 데이터를 수집하여 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성하는 학습데이터 제공서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an artificial intelligence-based learning data set providing system, the present invention is a user terminal; An administrator terminal for managing the user of the user terminal and the authority of the user; And a learning data providing server that is connected to each other through a wired/wireless communication network with the user terminal and the manager terminal, and collects image data and designates an object-specific area included in the image data to generate learning image data that separates each object. It characterized in that it includes;
Description
본 발명의 실시예는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템에 관한 것이다.An embodiment of the present invention relates to an artificial intelligence-based learning data set providing system.
기계 학습(machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터에 미리 준비된 학습데이터를 훈련시킴으로써 훈련된 지식을 기반으로 새로운 입력에 대하여 적절한 해답을 찾는 과정이다.Machine learning is a field of artificial intelligence, which is the process of finding an appropriate answer to a new input based on the trained knowledge by training pre-prepared learning data on a computer.
또한, 객체 검출(object detection)은 이미지상에서 특정 객체의 위치와 종류를 구별해내는 것으로, 객체 검출에 기계 학습을 이용하기 위해서는 질문과 정답이 모두 주어진 레이블된 학습데이터가 필요하다.In addition, object detection distinguishes the location and type of a specific object on an image, and in order to use machine learning for object detection, labeled learning data given both a question and a correct answer is required.
즉, 기계 학습을 기반으로 객체 검출을 하는 경우, 특징 추출 및 학습 알고리즘과 함께 중요한 것이 레이블된 학습데이터의 수집에 있으며, 레이블된 학습데이터가 많이 제공되면 될수록, 학습은 더 효과적으로 진행될 수 있다.That is, in the case of object detection based on machine learning, the important thing along with feature extraction and learning algorithm is the collection of labeled learning data, and the more labeled learning data is provided, the more effectively learning can proceed.
다만, 수천에서 수만 건의 방대한 양의 레이블된 학습데이터를 생성하는 것을 어려운 실정이다.However, it is difficult to generate a vast amount of labeled training data from thousands to tens of thousands.
본 발명은 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 인공지능의 학습데이터를 생성할 수 있는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based learning data set providing system capable of generating artificial intelligence learning data by designating an object-specific area included in image data.
또한, 본 발명은 객체에 대한 특정 검색 조건과 매칭되는 학습데이터를 인공지능에 제공하여 학습시킴으로써 인공지능으로 하여금 새로운 데이터를 생성하도록 할 수 있는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based learning data set providing system capable of allowing the artificial intelligence to generate new data by providing and learning learning data matching a specific search condition for an object. To do.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템은 사용자 단말; 상기 사용자 단말의 사용자와, 해당 사용자의 권한을 관리하는 관리자 단말; 및 상기 사용자 단말 및 관리자 단말과 각각 유무선 통신망을 통해 서로 연결되고, 이미지 데이터를 수집하여 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성하는 학습데이터 제공서버;를 포함하고, 상기 사용자 단말은, 상기 학습데이터 제공서버에 접속하여 상기 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하는 작업자 단말; 상기 학습데이터 제공서버에 접속하여 상기 작업자 단말이 지정한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 검수자 단말; 및 상기 학습데이터 제공서버에 접속하여 검색툴을 통해 인공지능에 제공할 학습 이미지 데이터를 검색하여 제공받는 검색자 단말;을 포함하며, 상기 검수자 단말은, 상기 작업자 단말이 지정한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하여 작업자 단말에 반려하거나 승인하는 제1 검수자 단말; 및 상기 제1 검수자 단말이 승인한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하여 제1 검수자 단말에 반려하거나 승인하는 제2 검수자 단말;을 포함하고, 상기 관리자 단말은, 상기 이미지 데이터와, 해당 이미지 데이터의 항목을 더 관리하는 것을 특징으로 한다.An artificial intelligence-based learning data set providing system according to the present invention for achieving the above object includes a user terminal; An administrator terminal for managing the user of the user terminal and the authority of the user; And a learning data providing server that is connected to each other through a wired/wireless communication network with the user terminal and the manager terminal, and collects image data and designates an object-specific area included in the image data to generate learning image data that separates each object. Including;, wherein the user terminal, a worker terminal for accessing the learning data providing server to designate an area for each object included in the image data; An inspector terminal accessing the learning data providing server to inspect an object-specific area of the image data designated by the worker terminal; And a searcher terminal connected to the learning data providing server to search for and receive learning image data to be provided to artificial intelligence through a search tool, wherein the inspector terminal comprises, for each object of the image data designated by the worker terminal A first inspector terminal that inspects the area and rejects or approves the operator terminal; And a second inspector terminal that rejects or approves the first inspector terminal by inspecting the object-specific area of the image data approved by the first inspector terminal, wherein the manager terminal includes the image data and the corresponding image data It is characterized by more managing the items of.
또한, 상기 학습데이터 제공서버는, 작업자, 검수자 및 검색자의 회원 정보를 각각 등록하여 회원 인증하는 회원 등록부; 상기 이미지 데이터를 수집한 후, 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 인공지능이 학습할 이미지 데이터로 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성하는 학습데이터 생성부; 상기 이미지 데이터, 이미지 데이터의 항목, 사용자 단말의 사용자 및 사용자의 권한을 각각 관리하는 데이터 관리부; 및 상기 학습 이미지 데이터의 검색툴을 제공하여 검색결과에 따른 인공지능이 학습할 학습 이미지 데이터를 제공하는 학습데이터 검출부;를 포함할 수 있다.In addition, the learning data providing server includes a member registration unit for registering member information of a worker, an inspector, and a searcher, respectively, to authenticate a member; After collecting the image data, a learning data generation unit that designates an area for each object included in the corresponding image data to generate training image data in which each object is classified as image data to be learned by the artificial intelligence; A data management unit that manages the image data, items of image data, a user of a user terminal, and a user's authority, respectively; And a learning data detection unit that provides a search tool for the learning image data to provide learning image data to be learned by the artificial intelligence according to the search result.
또한, 상기 회원 등록부는, 상기 작업자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 작업자 회원 관리부; 상기 검수자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 검수자 회원 관리부; 및 상기 검색자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 검색자 회원 관리부;를 포함하고, 상기 작업자 회원 관리부는, 상기 작업자의 회원 정보를 등록하는 작업자 회원 등록모듈; 상기 작업자의 회원 정보를 인증하는 작업자 회원 인증모듈; 및 상기 작업자 중 회원 인증된 작업자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용하는 작업자 접속 허용모듈;을 포함하며, 상기 검수자 회원 관리부는, 상기 검수자의 회원 정보를 등록하는 검수자 회원 등록모듈; 상기 검수자의 회원 정보를 인증하는 검수자 회원 인증모듈; 및 상기 검수자 중 회원 인증된 검수자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용하는 검수자 접속 허용모듈;을 포함하고, 상기 검색자 회원 관리부는, 상기 검색자의 회원 정보를 등록하는 검색자 회원 등록모듈; 상기 검색자의 회원 정보를 인증하는 검색자 회원 인증모듈; 및 상기 검색자 중 회원 인증된 검색자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용하는 검색자 접속 허용모듈;을 포함할 수 있다.In addition, the member registration unit, a worker member management unit for registering the member information of the worker to authenticate the member; An inspector member management unit for registering member information of the inspector to authenticate a member; And a searcher member management unit for registering member information of the searcher to authenticate a member, wherein the worker member management unit includes: a worker member registration module for registering member information of the worker; A worker member authentication module for authenticating member information of the worker; And a worker access permission module allowing access to the learning data providing server to a member of the worker who has been authenticated as a member, wherein the examiner member management unit includes: an examiner member registration module for registering member information of the examiner; An inspector member authentication module for authenticating the inspector's member information; And an inspector access permission module for allowing access to the learning data providing server to a member-authenticated inspector among the inspectors, wherein the searcher member management unit comprises: a searcher member registration module for registering member information of the searcher; A searcher member authentication module for authenticating member information of the searcher; And a searcher access permission module for allowing access to the learning data providing server to a searcher who has been authenticated as a member among the searchers.
또한, 상기 학습데이터 생성부는, 이미지 데이터를 수집한 후 특정 객체 조건을 만족하는 이미지 데이터만을 분류하여 획득하는 이미지 데이터 획득부; 상기 이미지 데이터 획득부에서 획득된 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하는 객체 영역 지정부; 상기 객체 영역 지정부에서 지정된 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 객체 영역 검수부; 및 상기 객체 영역 검수부에서 검수한 객체별 영역을 승인하는 경우 해당 이미지 데이터를 학습 이미지 데이터로 생성하는 학습이미지 데이터 생성부;를 포함할 수 있다.In addition, the learning data generation unit may include an image data acquisition unit that collects image data and then classifies and acquires only image data that satisfies a specific object condition; An object area designation unit that designates an area for each object included in the image data acquired by the image data acquisition unit; An object area inspection unit that inspects an object-specific area of the image data designated by the object area designation unit; And a learning image data generation unit that generates corresponding image data as training image data when the object area inspection unit approves the area for each object.
또한, 상기 이미지 데이터 획득부는, 웹 사이트에서 특정 키워드를 이용하여 특정 이미지 데이터를 수집하는 이미지 데이터 수집모듈; 상기 이미지 데이터 수집모듈에서 수집된 이미지 데이터 중 특정 객체 조건을 만족하는 이미지 데이터만을 필터링하여 이미지 데이터를 분류하는 이미지 데이터 분류모듈; 상기 이미지 데이터 분류모듈에서 분류된 이미지 데이터를 임시 저장하는 이미지 데이터 저장모듈; 및 상기 이미지 데이터 분류모듈에서 분류된 이미지 데이터의 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성모듈;을 포함할 수 있다.In addition, the image data acquisition unit may include an image data collection module for collecting specific image data using a specific keyword on a website; An image data classification module for classifying image data by filtering only image data satisfying a specific object condition among image data collected by the image data collection module; An image data storage module temporarily storing the image data classified by the image data classification module; And a metadata generation module that generates metadata of image data classified by the image data classification module.
또한, 상기 객체 영역 지정부는, 상기 이미지 데이터 중 객체 영역을 지정할 이미지 데이터 리스트를 작업자 단말에 표시하되, 상기 작업자 단말이 상기 이미지 데이터 리스트 중 특정 이미지 데이터를 선택하는 경우, 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하는 툴을 제공할 수 있다.In addition, the object area designation unit displays an image data list to designate an object area among the image data on the operator terminal, and when the operator terminal selects specific image data from the image data list, an object-specific area of the image data You can provide a tool to specify.
또한, 상기 객체 영역 검수부는, 상기 작업자 단말이 지정한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 제1 검수자 검수모듈; 및 상기 제1 검수자 단말이 승인한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 제2 검수자 검수모듈;을 포함할 수 있다.In addition, the object area inspection unit may include: a first inspector inspection module for inspecting an object-specific area of the image data designated by the operator terminal; And a second inspector inspection module for inspecting an object-specific area of the image data approved by the first inspector terminal.
또한, 상기 제1 검수자 검수모듈은, 작업자 리스트를 제1 검수자 단말에 표시하되, 상기 제1 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자를 선택하는 경우, 해당 작업자의 작업 이미지 리스트를 표시하고, 상기 제1 검수자 단말이 상기 작업 이미지 리스트 중 특정 작업 이미지를 선택하는 경우, 해당 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공할 수 있다.Further, the first inspector inspection module displays a list of workers on the first inspector terminal, and when the first inspector terminal selects a specific worker from the worker list, displays a list of work images of the corresponding worker, and 1 When the inspector terminal selects a specific work image from the work image list, a tool for checking an object-specific area of the work image may be provided.
또한, 상기 제2 검수자 검수모듈은, 작업자 리스트를 제2 검수자 단말에 표시하되, 상기 제2 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자를 선택하는 경우, 해당 작업자의 제1 검수자 단말에 의해 검수가 완료된 작업 이미지 리스트를 표시하고, 상기 제2 검수자 단말이 상기 작업 이미지 리스트 중 특정 작업 이미지를 선택하는 경우, 해당 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공할 수 있다.In addition, the second inspector inspection module displays a list of workers on the second inspector terminal, and when the second inspector terminal selects a specific worker from the worker list, the inspection is completed by the first inspector terminal of the worker. When a work image list is displayed and the second inspector terminal selects a specific work image from the work image list, a tool for checking an object-specific area of the work image may be provided.
또한, 상기 학습이미지 데이터 생성부는, 상기 제2 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자의 특정 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하여 해당 객체별 영역을 최종승인하는 경우, 해당 영역의 점좌표 기준의 마스크 파일인 학습 이미지 데이터를 생성할 수 있다.In addition, when the second inspector terminal checks an object-specific area of a specific work image of a specific worker in the worker list and finally approves the area for each object, the learning image data generation unit may You can create training image data that is a file.
또한, 상기 데이터 관리부는, 상기 이미지 데이터가 최종 저장될 폴더를 등록하여 해당 폴더에 이미지 데이터를 업로드하여 저장하고, 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하기 위해 이미지 데이터를 작업자 단말에 배정하는 이미지 데이터 관리부; 상기 이미지 데이터의 항목인 이미지 타입, 해당 이미지 타입에 해당하는 객체수 및 메타수를 각각 관리하는 항목 관리부; 상기 학습데이터 제공서버에 접속하는 사용자의 사용자 정보를 기초로 해당 사용자를 등록 및 삭제하거나, 기등록된 사용자의 사용자 정보를 수정하여 관리하는 사용자 관리부; 및 상기 사용자의 권한을 등록하여 해당 사용자를 작업자, 검수자 및 검색자로 구분한 후 각각의 사용자에게 매칭되는 권한을 부여하는 권한 관리부;를 포함할 수 있다.In addition, the data management unit registers a folder in which the image data is to be finally stored, uploads and stores image data in the folder, and assigns image data to a worker terminal to designate an object-specific area of the image data. Management; An item management unit for managing an image type, which is an item of the image data, an object number and a meta number corresponding to the image type, respectively; A user management unit that registers and deletes a corresponding user based on user information of a user accessing the learning data providing server, or modifies and manages user information of a previously registered user; And an authority management unit that registers the user's authority to classify the user into an operator, an inspector, and a searcher, and then grants matching authority to each user.
또한, 상기 이미지 데이터 관리부는, 상기 폴더를 등록하여 이미지 데이터를 해당 폴더에 업로드하는 데이터 업로드모듈; 및 상기 폴더에 업로드된 특정 이미지 데이터를 특정 작업자 단말에 배정하는 데이터 배정모듈;을 포함할 수 있다.In addition, the image data management unit may include a data upload module for registering the folder and uploading image data to the folder; And a data allocation module for allocating specific image data uploaded to the folder to a specific worker terminal.
또한, 상기 항목 관리부는, 상기 이미지 데이터의 이미지 타입을 등록하고 수정하는 타입 관리모듈; 상기 이미지 타입의 객체수를 등록 및 수정하는 객체 관리모듈; 및 상기 이미지 타입의 메타수를 등록 및 수정하는 메타 관리모듈;을 포함할 수 있다.In addition, the item management unit may include a type management module for registering and modifying an image type of the image data; An object management module for registering and modifying the number of objects of the image type; And a meta management module for registering and modifying the meta number of the image type.
또한, 상기 권한 관리부는, 상기 사용자의 권한을 등록하여 해당 사용자를 작업자, 검수자 및 검색자로 구분하는 권한 등록모듈; 및 상기 작업자, 검수자 및 검색자에게 각각의 권한을 부여하는 권한 부여모듈;을 포함할 수 있다.In addition, the authority management unit, the authority registration module for registering the user's authority and classifying the user into an operator, an inspector, and a searcher; And an authorization module for granting respective rights to the operator, the inspector, and the searcher.
아울러, 상기 학습데이터 검출부는, 상기 학습 이미지 데이터의 이미지 타입, 객체별 영역, 메타 데이터를 기초로 학습 이미지 데이터를 검색할 수 있는 검색툴을 제공하고, 상기 메타 데이터는 객체의 표정, 성별, 나이를 포함할 수 있다.In addition, the learning data detection unit provides a search tool capable of searching for learning image data based on an image type of the learning image data, an area for each object, and metadata, and the metadata includes the expression, gender, and age of the object. It may include.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템에 따르면, 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 인공지능의 학습데이터를 생성할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the artificial intelligence-based learning data set providing system according to the present invention, there is an effect of generating artificial intelligence learning data by designating a region for each object included in the image data.
또한, 본 발명은 객체에 대한 특정 검색 조건과 매칭되는 학습데이터를 인공지능에 제공하여 학습시킴으로써 인공지능으로 하여금 새로운 데이터를 생성하도록 할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of allowing the artificial intelligence to generate new data by providing and learning learning data matching a specific search condition for an object to the artificial intelligence.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 학습데이터 제공서버의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 회원 등록부의 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 학습데이터 생성부의 구성도이다.
도 5는 본 발명에 따른 이미지 데이터 획득부의 구성도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 객체 영역 지정부의 구체적인 실시도이다.
도 8은 본 발명에 따른 객체 영역 검수부의 구성도이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명에 따른 제1 검수자 검수모듈의 구체적인 실시도이다.
도 12 및 도 13은 본 발명에 따른 제2 검수자 검수모듈의 구체적인 실시도이다.
도 14는 본 발명에 따른 데이터 관리부의 구성도이다.
도 15는 본 발명에 따른 이미지 데이터 관리부의 구성도이다.
도 16은 본 발명에 따른 데이터 업로드모듈의 구체적인 실시도이다.
도 17은 본 발명에 따른 데이터 배정모듈의 구체적인 실시도이다.
도 18은 본 발명에 따른 항목 관리부의 구성도이다.
도 19는 본 발명에 따른 타입 관리모듈의 구체적인 실시도이다.
도 20은 본 발명에 따른 객체 관리모듈의 구체적인 실시도이다.
도 21은 본 발명에 따른 메타 관리모듈의 구체적인 실시도이다.
도 22는 본 발명에 따른 사용자 관리부의 구체적인 실시도이다.
도 23은 본 발명에 따른 권한 관리부의 구성도이다.
도 24는 본 발명에 따른 권한 등록모듈의 구체적인 실시도이다.
도 25는 본 발명에 따른 권한 부여모듈의 구체적인 실시도이다.
도 26은 본 발명에 따른 학습데이터 검출부의 구체적인 실시도이다.1 is a block diagram of a system for providing learning data sets based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a learning data providing server according to the present invention.
3 is a configuration diagram of a member registration unit according to the present invention.
4 is a block diagram of a learning data generator according to the present invention.
5 is a configuration diagram of an image data acquisition unit according to the present invention.
6 and 7 are detailed implementation diagrams of an object area designating unit according to the present invention.
8 is a block diagram of an object area inspection unit according to the present invention.
9 to 11 are specific implementation views of the first inspector inspection module according to the present invention.
12 and 13 are specific implementation views of the second inspector inspection module according to the present invention.
14 is a configuration diagram of a data management unit according to the present invention.
15 is a configuration diagram of an image data management unit according to the present invention.
16 is a detailed implementation diagram of a data upload module according to the present invention.
17 is a detailed implementation diagram of a data allocation module according to the present invention.
18 is a block diagram of an item management unit according to the present invention.
19 is a detailed implementation diagram of the type management module according to the present invention.
20 is a detailed implementation diagram of an object management module according to the present invention.
21 is a detailed implementation diagram of the meta management module according to the present invention.
22 is a detailed implementation diagram of a user management unit according to the present invention.
23 is a block diagram of an authority management unit according to the present invention.
24 is a detailed implementation diagram of the authority registration module according to the present invention.
25 is a detailed implementation diagram of the authorization module according to the present invention.
26 is a detailed implementation diagram of a learning data detection unit according to the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First of all, it should be noted that the same components or parts in the drawings represent the same reference numerals as possible. In describing the present invention, detailed descriptions of related known functions or configurations are omitted in order not to obscure the subject matter of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a system for providing learning data sets based on artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(100), 관리자 단말(200) 및 학습데이터 제공서버(300)를 포함한다.An artificial intelligence-based learning data set providing system according to the present invention includes a
상기 사용자 단말(100)은 학습데이터 제공서버에 접속하여 사용자의 권한에 따라 해당 학습데이터 제공서버에서 제공하는 툴을 이용할 수 있는 단말로, 데스크탑, 노트북 등의 컴퓨터 또는 스마트폰으로 이루어질 수 있다.The
상기 사용자 단말(100)이 컴퓨터로 이루어지는 경우, 해당 컴퓨터 상에서 실행되는 웹을 통해 학습데이터 제공서버에서 제공하는 툴을 실행할 수 있고, 또한 상기 사용자 단말(100)이 스마트폰으로 이루어지는 경우, 해당 스마트폰 상에서 실행되는 웹이나 해당 스마트폰에 설치된 어플리케이션을 통해 학습데이터 제공서버에서 제공하는 툴을 실행할 수 있다.When the
구체적으로, 상기 사용자 단말(100)은 작업자 단말(110), 검수자 단말(120) 및 검색자 단말(130)을 포함할 수 있다.Specifically, the
상기 작업자 단말(110)은 사용자 중 작업자가 사용하는 단말로, 작업자의 입력에 의해 학습데이터 제공서버에 접속하여 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정할 수 있다.The
상기 검수자 단말(120)은 학습데이터 제공서버에 접속하여 작업자의 입력에 의해 작업자 단말이 지정한 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수할 수 있는데, 이러한 검수자 단말(120)은 제1 검수자 단말(121a) 및 제2 검수자 단말(121b)을 포함할 수 있다.The
상기 제1 검수자 단말(121a)은 작업자의 입력에 의해 작업자 단말이 지정한 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하여 객체별 영역이 잘못 지정된 경우 작업자 단말에 반려할 수 있고, 또한 해당 객체별 영역이 올바로 지정된 경우 해당 객체별 영역을 승인할 수 있다.The first inspector terminal 121a inspects the object-specific area of the image data designated by the worker terminal according to the operator's input, and if the object-specific area is incorrectly designated, it can be rejected to the operator terminal, and the corresponding object-specific area is correctly designated. In this case, the area for each object can be approved.
또한, 제2 검수자 단말(121b)은 작업자의 입력에 의해 제1 검수자 단말이 승인한 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하여 제1 검수자 단말의 검수가 잘못된 경우 작업자 단말에 반려할 수 있고, 또한 제1 검수자 단말의 검수가 올바른 경우 해당 객체별 영역을 최종승인함으로써, 후술하는 바와 같이, 해당 이미지 데이터를 인공지능이 학습할 학습 이미지 데이터로 생성하도록 할 수 있다.In addition, the second inspector terminal 121b inspects the object-specific area of the image data approved by the first inspector terminal according to the input of the operator, and if the inspection by the first inspector terminal is incorrect, it can reject the operator terminal. 1 If the inspection of the 1 inspector terminal is correct, the corresponding object-specific area is finally approved, so that the corresponding image data can be generated as learning image data to be learned by the artificial intelligence, as described later.
상기 검색자 단말(130)은 학습데이터 제공서버에 접속하여 학습데이터 제공서버에서 제공하는 검색툴을 통해 인공지능에 제공할 학습 이미지 데이터를 검색한 후, 검색된 학습 이미지 데이터를 다운로드하여 제공받을 수 있다.The
상기 관리자 단말(200)은 학습데이터 제공서버에 접속하여 학습데이터 제공서버에서 제공하는 툴을 이용하여 업로드된 이미지 데이터, 해당 이미지 데이터의 항목, 사용자 단말의 사용자, 즉 작업자, 검수자(제1 검수자, 제2 검수자), 검색자 및 해당 사용자의 권한을 관리하는 단말로, 사용자 단말(100)과 동일하게 데스크탑, 노트북 등의 컴퓨터 또는 스마트폰으로 이루어질 수 있다.The
상기 관리자 단말(200)이 컴퓨터로 이루어지는 경우, 해당 컴퓨터 상에서 실행되는 웹을 통해 학습데이터 제공서버에서 제공하는 툴을 실행할 수 있고, 또한 상기 관리자 단말(200)이 스마트폰으로 이루어지는 경우, 해당 스마트폰 상에서 실행되는 웹이나 해당 스마트폰에 설치된 어플리케이션을 통해 학습데이터 제공서버에서 제공하는 툴을 실행할 수 있다.When the
상기 학습데이터 제공서버(300)는 상기 사용자 단말 및 관리자 단말과 각각 유무선 통신망(400)을 통해 서로 연결되어 웹 페이지 상에서 이미지 데이터, 즉 원본 이미지 데이터를 수집한 후, 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정함으로써 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성할 수 있다.The learning
도 2는 본 발명에 따른 학습데이터 제공서버의 구성도이다.2 is a block diagram of a learning data providing server according to the present invention.
구체적으로, 상기 학습데이터 제공서버(300)는 도 2에 도시된 바와 같이, 회원 등록부(310), 학습데이터 생성부(320), 데이터 관리부(330) 및 학습데이터 검출부(340)를 포함한다.Specifically, the learning
상기 회원 등록부(310)는 작업자, 검수자 및 검색자의 회원 정보를 각각 등록하여 회원 인증할 수 있다The
도 3은 본 발명에 따른 회원 등록부의 구성도이다.3 is a configuration diagram of a member registration unit according to the present invention.
상기 회원 등록부(310)는 도 3에 도시된 바와 같이, 작업자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 작업자 회원 관리부(311), 검수자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 검수자 회원 관리부(312) 및 검색자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 검색자 회원 관리부(313)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the
구체적으로, 작업자 회원 관리부(311)는 작업자 회원 등록모듈(311a), 작업자 회원 인증모듈(311b) 및 작업자 접속 허용모듈(311c)을 포함할 수 있다.Specifically, the worker
상기 작업자 회원 등록모듈(311a)은 작업자의 회원 정보를 등록할 수 있다.The worker
상기 작업자 회원 등록모듈(311a)은 학습데이터 제공서버(300)에 접속하여 후술하는 객체 영역 지정부(322)에서 제공하는 툴을 이용하려는 작업자의 인적 정보 및 기타 정보를 각각 제공받아 회원 정보로 등록할 수 있다.The worker
상기 작업자 회원 인증모듈(311b)은 작업자의 회원 정보를 인증할 수 있다.The worker
상기 작업자 회원 인증모듈(311b)은 작업자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하여 객체 영역 지정부(322)에서 제공하는 툴을 이용하려는 경우, 작업자에 의해 입력된 회원 정보가 기등록된 회원 정보와 일치하는지 여부에 따른 인증 과정을 수행함으로써 작업자를 학습데이터 제공서버(300)에 접속시킬 수 있다.The worker
상기 작업자 접속 허용모듈(311c)은 작업자 중 회원 인증된 작업자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용할 수 있다.The worker
상기 작업자 접속 허용모듈(311c)은 학습데이터 제공서버(300)에 접속하려는 작업자가 상기 작업자 회원 인증모듈(311b)에서 회원으로 인증되지 않는 경우, 해당 작업자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하는 것을 차단할 수 있다.The worker
이에 반해, 작업자가 상기 작업자 회원 인증모듈(311b)에서 회원으로 인증되는 경우, 작업자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하는 것을 허용함으로써 해당 작업자가 객체 영역 지정부(322)에서 제공하는 툴을 이용하여 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하도록 할 수 있다.On the other hand, when the worker is authenticated as a member in the worker
상기 검수자 회원 관리부(312)는 검수자 회원 등록모듈(312a), 검수자 회원 인증모듈(312b) 및 검수자 접속 허용모듈(312c)을 포함할 수 있다.The inspector
상기 검수자 회원 등록모듈(312a)은 검수자의 회원 정보를 등록할 수 있다.The examinee
상기 검수자 회원 등록모듈(312a)은 학습데이터 제공서버(300)에 접속하여 후술하는 객체 영역 검수부(323)에서 제공하는 툴을 이용하려는 검수자의 인적 정보 및 기타 정보를 각각 제공받아 회원 정보로 등록할 수 있다.The examiner
상기 검수자 회원 인증모듈(312b)은 검수자의 회원 정보를 인증할 수 있다.The inspector
상기 검수자 회원 인증모듈(312b)은 검수자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하여 객체 영역 검수부(323)에서 제공하는 툴을 이용하려는 경우, 검수자에 의해 입력된 회원 정보가 기등록된 회원 정보와 일치하는지 여부에 따른 인증 과정을 수행함으로써 검수자를 학습데이터 제공서버(300)에 접속시킬 수 있다.When the examinee
상기 검수자 접속 허용모듈(312c)은 검수자 중 회원 인증된 검수자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용할 수 있다.The inspector
상기 검수자 접속 허용모듈(312c)은 학습데이터 제공서버(300)에 접속하려는 검수자가 상기 검수자 회원 인증모듈(312b)에서 회원으로 인증되지 않는 경우, 해당 검수자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하는 것을 차단할 수 있다.The examiner
이에 반해, 검수자가 상기 검수자 회원 인증모듈(312b)에서 회원으로 인증되는 경우, 검수자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하는 것을 허용함으로써 해당 작업자가 객체 영역 검수부(323)에서 제공하는 툴을 이용하여 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 검수하도록 할 수 있다.On the other hand, when an inspector is authenticated as a member in the inspector
상기 검색자 회원 관리부(312)는 검색자 회원 등록모듈(313a), 검색자 회원 인증모듈(313b) 및 검색자 접속 허용모듈(313c)을 포함할 수 있다.The searcher
상기 검색자 회원 등록모듈(313a)은 검색자의 회원 정보를 등록할 수 있다.The searcher
상기 검색자 회원 등록모듈(313a)은 학습데이터 제공서버(300)에 접속하여 후술하는 학습데이터 검출부(340)에서 제공하는 툴을 이용하려는 검색자의 인적 정보 및 기타 정보를 각각 제공받아 회원 정보로 등록할 수 있다.The searcher
상기 검색자 회원 인증모듈(313b)은 검색자의 회원 정보를 인증할 수 있다.The searcher
상기 검색자 회원 인증모듈(313b)은 검색자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하여 학습데이터 검출부(340)에서 제공하는 툴을 이용하려는 경우, 검색자에 의해 입력된 회원 정보가 기등록된 회원 정보와 일치하는지 여부에 따른 인증 과정을 수행함으로써 검색자를 학습데이터 제공서버(300)에 접속시킬 수 있다.When the searcher
상기 검색자 접속 허용모듈(313c)은 검색자 중 회원 인증된 검색자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용할 수 있다.The searcher
상기 검색자 접속 허용모듈(313c)은 학습데이터 제공서버(300)에 접속하려는 검색자가 상기 검색자 회원 인증모듈(313b)에서 회원으로 인증되지 않는 경우, 해당 검색자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하는 것을 차단할 수 있다.When the searcher accessing
이에 반해, 검색자가 상기 검색자 회원 인증모듈(313b)에서 회원으로 인증되는 경우, 검색자가 학습데이터 제공서버(300)에 접속하는 것을 허용함으로써 해당 검색자가 학습데이터 검출부(340)에서 제공하는 툴을 이용하여 인공지능이 학습할 학습 이미지 데이터를 검색하여 제공받을 수 있도록 할 수 있다.On the other hand, when the searcher is authenticated as a member in the searcher
상기 학습데이터 생성부(320)는 이미지 데이터를 수집한 후, 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 인공지능이 학습할 이미지 데이터로 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성할 수 있다.After collecting the image data, the learning
도 4는 본 발명에 따른 학습데이터 생성부의 구성도이다.4 is a block diagram of a learning data generator according to the present invention.
상기 학습데이터 생성부(320)는 도 4에 도시된 바와 같이, 이미지 데이터 획득부(321), 객체 영역 지정부(322), 객체 영역 검수부(323) 및 학습 이미지 데이터 생성부(324)를 포함한다.The learning
상기 이미지 데이터 획득부(321)는 이미지 데이터를 수집한 후 특정 객체 조건을 만족하는 이미지 데이터만을 분류함으로써 학습 이미지 데이터의 생성을 위한 이미지 데이터를 획득할 수 있다.The image
도 5는 본 발명에 따른 이미지 데이터 획득부의 구성도이다.5 is a configuration diagram of an image data acquisition unit according to the present invention.
상기 이미지 데이터 획득부(321)는 도 5에 도시된 바와 같이, 이미지 데이터 수집모듈(321a), 이미지 데이터 분류모듈(321b), 이미지 데이터 저장모듈(321c) 및 메타 데이터 생성모듈(321d)을 포함한다.The image
상기 이미지 데이터 수집모듈(321a)은 웹 사이트에서 특정 키워드를 이용하여 특정 이미지 데이터를 수집할 수 있다.The image
구체적으로, 이미지 데이터 수집모듈(321a)은 웹 사이트에서 이미지 데이터를 수집하는 엔진으로 이루어질 수 있으며, 이러한 이미지 데이터 수집모듈(321a)은 수집 대상 웹 사이트 URL과 키워드를 등록함으로써 해당 사이트에서 이미지 데이터를 수집할 수 있다.Specifically, the image
상기 이미지 데이터 분류모듈(321b)은 이미지 데이터 수집모듈에서 수집된 이미지 데이터 중 특정 객체 조건을 만족하는 이미지 데이터만을 필터링하여 이미지 데이터를 분류할 수 있다.The image
구체적으로, 이미지 데이터 분류모듈(321b)은 수집된 이미지 데이터를 예를 들면 해상도, 사람이 있는 사진, 얼굴만 있는 사진, 동물 등 특정 객체 조건에 해당하는 데이터인지 여부를 탐색하여 이미지 데이터를 분류할 수 있다.Specifically, the image
상기 이미지 데이터 저장모듈(321c)은 이미지 데이터 분류모듈에서 분류된 이미지 데이터를 임시 저장할 수 있다.The image
상기 메타 데이터 생성모듈(321d)은 이미지 데이터 분류모듈에서 분류된 이미지 데이터의 메타 데이터를 생성할 수 있다.The
구체적으로, 메타 데이터 생성모듈(321d)은 이미지 데이터의 데이터 구조를 정의하며, 해당 이미지의 사이즈, 위경도, 해상도, 분류 등의 기본정보를 생성할 수 있다.Specifically, the
상기 객체 영역 지정부(322)는 이미지 데이터 획득부에서 획득된 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정할 수 있다.The object
여기서, 객체 영역 지정부(322)는 이미지 데이터 중 객체 영역을 지정할 이미지 데이터 리스트를 작업자 단말에 표시할 수 있고, 특히 작업자 단말이 이미지 데이터 리스트 중 특정 이미지 데이터를 선택하는 경우, 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하는 툴을 제공할 수 있다.Here, the object
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 객체 영역 지정부의 구체적인 실시도이다.6 and 7 are detailed implementation diagrams of an object area designating unit according to the present invention.
구체적으로, 객체 영역 지정부(322)는 작업자 단말(110)이 학습데이터 제공서버에 접속하는 경우, 도 6에 도시된 바와 같이, 작업자 단말(110)에 해당 작업자가 작업해야 할 이미지 데이터 리스트를 제공할 수 있는데, 작업자가 예를 들어 해당 이미지 리스트 중 특정 이미지 ID 또는 썸네일 이미지를 선택하는 경우, 도 7에 도시된 바와 같이, 해당 이미지의 객체 영역 지정 페이지로 이동시킬 수 있고, 해당 작업자는 해당 페이지에서 제공되는 툴을 이용하여 해당 이미지의 객체 영역을 지정한 후 객체 영역 검수부(323)에 제출할 수 있다.Specifically, when the
상기 객체 영역 검수부(323)는 객체 영역 지정부에서 지정된 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수할 수 있다.The object
도 8은 본 발명에 따른 객체 영역 검수부의 구성도이다.8 is a block diagram of an object area inspection unit according to the present invention.
상기 객체 영역 검수부(323)는 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 검수자 검수모듈(323a) 및 제2 검수자 검수모듈(323b)을 포함한다.The object
상기 제1 검수자 검수모듈(323a)은 작업자 단말이 지정한 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수할 수 있다.The first
여기서, 제1 검수자 검수모듈은 작업자 리스트를 제1 검수자 단말에 표시할 수 있고, 또한 제1 검수자 단말이 작업자 리스트 중 특정 작업자를 선택하는 경우, 해당 작업자의 작업 이미지 리스트를 표시할 수 있으며, 특히, 제1 검수자 단말이 작업 이미지 리스트 중 특정 작업 이미지를 선택하는 경우, 해당 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공할 수 있다.Here, the first inspector inspection module can display the worker list on the first inspector terminal, and when the first inspector terminal selects a specific worker from the worker list, it can display the work image list of the corresponding worker. , When the first inspector terminal selects a specific work image from the work image list, a tool for checking an object-specific area of the work image may be provided.
도 9 내지 도 11은 본 발명에 따른 제1 검수자 검수모듈의 구체적인 실시도이다.9 to 11 are specific implementation views of the first inspector inspection module according to the present invention.
구체적으로, 제1 검수자 검수모듈(323a)은 제1 검수자 단말(121)이 학습데이터 제공서버에 접속하는 경우, 도 9에 도시된 바와 같이, 제1 검수자 단말(121)에 해당 제1 검수자가 검수해야 할 작업자 리스트를 제공할 수 있는데, 제1 검수자가 예를 들어 해당 작업자 리스트 중 특정 작업자 ID를 선택하는 경우, 도 10에 도시된 바와 같이, 해당 작업자의 작업 이미지 리스트를 표시할 수 있다.Specifically, the first
이후, 제1 검수자 검수모듈(323a)은 제1 검수자가 예를 들어, 해당 작업 이미지 리스트 중 특정 이미지 ID 또는 썸네일 이미지를 선택하는 경우, 도 11에 도시된 바와 같이, 해당 이미지의 객체 영역 지정 페이지로 이동시킬 수 있는데, 해당 제1 검수자는 해당 페이지에서 제공되는 툴을 이용하여 작업자가 기등록한 작업 내용을 확인한 후 작업 내용을 수정할 수 있다.Thereafter, when the first inspector selects, for example, a specific image ID or thumbnail image from the work image list, as shown in FIG. 11, the first
또한, 제1 검수자는 작업자의 작업 내용이 반려 대상인 경우, 즉, 해당 이미지의 객체별 영역이 잘못 지정된 경우, 반려사유를 기재하여 작업자에게 재작업 요청을 수행할 수 있고, 이와 반대로, 작업자의 작업 내용이 승인 대상인 경우, 즉 해당 이미지의 객체별 영역이 바르게 지정된 경우 해당 작업을 승인함으로써 해당 이미지에 지정된 객체 영역을 제2 검수자 검수모듈(323b)에 제출할 수 있다.In addition, the first inspector can request rework to the worker by stating the reason for rejection if the task content of the worker is the object of rejection, that is, if the object-specific area of the image is incorrectly designated. When the content is subject to approval, that is, when the object-specific area of the image is correctly designated, the object area designated in the image may be submitted to the second
상기 제2 검수자 검수모듈(323b)은 제1 검수자 단말이 승인한 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수할 수 있다.The second
여기서, 제2 검수자 검수모듈(323b)은 제2 검수자 단말이 작업자 리스트 중 특정 작업자를 선택하는 경우, 해당 작업자의 제1 검수자 단말에 의해 검수가 완료된 작업 이미지 리스트를 표시할 수 있고, 특히, 제2 검수자 단말이 상기 작업 이미지 리스트 중 특정 작업 이미지를 선택하는 경우, 해당 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공할 수 있다.Here, the second
도 12 및 도 13은 본 발명에 따른 제2 검수자 검수모듈의 구체적인 실시도이다.12 and 13 are specific implementation diagrams of a second inspector inspection module according to the present invention.
구체적으로, 제2 검수자 검수모듈(323b)은 제2 검수자 단말(122)이 학습데이터 제공서버에 접속하는 경우, 도 12에 도시된 바와 같이, 제2 검수자 단말(122)에 해당 제2 검수자가 검수해야 할 작업자 리스트를 제공할 수 있는데, 제2 검수자가 예를 들어 해당 작업자 리스트 중 특정 작업자 ID를 선택하는 경우, 도 13에 도시된 바와 같이, 해당 작업자의 작업 이미지 리스트를 표시할 수 있다.Specifically, when the second
이후, 제2 검수자 검수모듈(323b)은 제2 검수자가 예를 들어 해당 작업 이미지 리스트 중 특정 이미지 ID 또는 썸네일 이미지를 선택하는 경우, 도 11에 도시된 바와 같이, 해당 이미지의 객체 영역 지정 페이지로 이동시킬 수 있는데, 해당 제2 검수자는 해당 페이지에서 제공되는 툴을 이용하여 작업자가 기등록한 작업 내용을 확인한 후 작업 내용을 수정할 수 있다.Thereafter, when the second inspector selects, for example, a specific image ID or thumbnail image from the work image list, as shown in FIG. 11, the second
또한, 제2 검수자는 작업자의 작업 내용이 반려 대상인 경우, 반려사유를 기재하여 작업자에게 재작업 요청을 수행할 수 있고, 이와 반대로, 작업자의 작업 내용이 승인 대상인 경우, 해당 작업을 최종승인할 수 있다.In addition, if the content of the worker's work is the object of rejection, the second inspector can request rework to the worker by specifying the reason for rejection, and on the contrary, when the content of the worker's work is subject to approval, the second inspector can finally approve the work. have.
상기 학습 이미지 데이터 생성부(324)는 객체 영역 검수부에서 검수한 객체별 영역을 승인하는 경우 해당 이미지 데이터를 학습 이미지 데이터로 생성할 수 있다.The training image
구체적으로, 학습 이미지 데이터 생성부(324)는 제2 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자의 특정 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하여 해당 객체별 영역을 최종승인하는 경우, 해당 영역의 점좌표 기준의 마스크 파일인 학습 이미지 데이터를 생성할 수 있다.Specifically, when the second inspector terminal checks an object-specific area of a specific work image of a specific worker in the worker list and finally approves the corresponding object-specific area, the learning image
상기 데이터 관리부(330)는 이미지 데이터, 이미지 데이터의 항목, 사용자 단말의 사용자 및 사용자의 권한을 각각 관리할 수 있다.The
도 14는 본 발명에 따른 데이터 관리부의 구성도이다.14 is a configuration diagram of a data management unit according to the present invention.
상기 데이터 관리부(330)는 도 14에 도시된 바와 같이, 이미지 데이터 관리부(331), 항목 관리부(332), 사용자 관리부(333) 및 권한 관리부(334)를 포함한다.As shown in FIG. 14, the
상기 이미지 데이터 관리부(331)는 이미지 데이터가 최종 저장될 폴더를 등록하여 해당 폴더에 이미지 데이터를 업로드하여 저장하고, 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하기 위해 이미지 데이터를 작업자 단말에 배정할 수 있다.The image
도 15는 본 발명에 따른 이미지 데이터 관리부의 구성도이다.15 is a configuration diagram of an image data management unit according to the present invention.
상기 이미지 데이터 관리부(331)는 도 15에 도시된 바와 같이, 데이터 업로드모듈(331a) 및 데이터 배정모듈(331b)을 포함한다.The image
상기 데이터 업로드모듈(331a)은 폴더를 등록하여 이미지 데이터를 해당 폴더에 업로드할 수 있다.The data upload
도 16은 본 발명에 따른 데이터 업로드모듈의 구체적인 실시도이다.16 is a detailed implementation diagram of a data upload module according to the present invention.
구체적으로, 데이터 업로드모듈(331a)은 도 16에 도시된 바와 같이, 이미지 데이터를 업로드할 폴더를 등록함과 동시에, 특정 폴더를 선택하여 특정 이미지 데이터를 업로드할 수 있는 툴을 제공할 수 있다.Specifically, as illustrated in FIG. 16, the data upload
상기 데이터 배정모듈(331b)는 폴더에 업로드된 특정 이미지 데이터를 특정 작업자 단말에 배정할 수 있다.The
도 17은 본 발명에 따른 데이터 배정모듈의 구체적인 실시도이다.17 is a detailed implementation diagram of a data allocation module according to the present invention.
구체적으로, 데이터 배정모듈(331b)은 도 17에 도시된 바와 같이, 배정 이미지를 검색한 후, 배정 이미지의 수량을 결정하여 특정 작업자에게 특정 이미지 데이터를 배정할 수 있는 툴을 제공할 수 있다.Specifically, as illustrated in FIG. 17, the
상기 항목 관리부(332)는 이미지 데이터의 항목인 이미지 타입, 해당 이미지 타입에 해당하는 객체수 및 메타수를 각각 관리할 수 있다.The
도 18은 본 발명에 따른 항목 관리부의 구성도이다.18 is a block diagram of an item management unit according to the present invention.
상기 항목 관리부(332)는 도 18에 도시된 바와 같이, 타입 관리모듈(332a), 객체 관리모듈(332b) 및 메타 관리모듈(332c)을 포함한다.As shown in FIG. 18, the
상기 타입 관리모듈(332a)은 이미지 데이터의 이미지 타입을 등록하고 수정할 수 있다.The
도 19는 본 발명에 따른 타입 관리모듈의 구체적인 실시도이다.19 is a detailed implementation diagram of the type management module according to the present invention.
구체적으로, 타입 관리모듈(332a)은 도 19에 도시된 바와 같이, 이미지 데이터의 타입 이름으로 A, B, C, D 등을 지정하고, 이미지 타입으로 전신(person), 상반신(upper body), 얼굴(face) 등을 지정하여 이미지 타입을 등록하거나 해당 이미지 타입을 수정 및 삭제할 수 있다.Specifically, as shown in FIG. 19, the
상기 객체 관리모듈(332b)은 이미지 타입의 객체수를 등록 및 수정할 수 있다.The
도 20은 본 발명에 따른 객체 관리모듈의 구체적인 실시도이다.20 is a detailed implementation diagram of an object management module according to the present invention.
구체적으로, 객체 관리모듈(332b)은 도 20에 도시된 바와 같이, 객체 이름(객체)로 전경(all), 전신(person), 상반신(upper body), 머리(head) 등을 지정하여 이미지 타입의 객체수를 등록하거나 해당 객체수를 수정 및 삭제할 수 있다.Specifically, the
상기 메타 관리모듈(332c)은 이미지 타입의 메타수를 등록 및 수정할 수 있다.The
도 21은 본 발명에 따른 메타 관리모듈의 구체적인 실시도이다.21 is a detailed implementation diagram of the meta management module according to the present invention.
구체적으로, 메타 관리모듈(332c)은 도 21에 도시된 바와 같이, 메타 이름으로 person, Location, Type 등을 지정하고, 메타 데이터 타입으로 답답형, 장문형, 단일 선택형, 복수 선택형 등을 지정하여 이미지 타입의 메타수를 등록하거나 해당 메타수를 수정 및 삭제할 수 있다.Specifically, as shown in FIG. 21, the
상기 사용자 관리부(333)는 학습데이터 제공서버에 접속하는 사용자의 사용자 정보를 기초로 해당 사용자를 등록 및 삭제하거나, 기등록된 사용자의 사용자 정보를 수정하여 관리할 수 있다.The
도 22는 본 발명에 따른 사용자 관리부의 구체적인 실시도이다.22 is a detailed implementation diagram of a user management unit according to the present invention.
구체적으로, 사용자 관리부(333)는 도 22에 도시된 바와 같이, 사용자 아이디, 이름, 소속, 권한에 대한 사용자 리스트를 제공하고, 사용자 등록시 사용자 등록 팝업을 노출하며, 사용자 삭제시 사용자 삭제 팝업을 노출시킬 수 있다.Specifically, the
상기 권한 관리부(334)는 사용자의 권한을 등록하여 해당 사용자를 작업자, 검수자 및 검색자로 구분한 후 각각의 사용자에게 매칭되는 권한을 부여할 수 있다.The
도 23은 본 발명에 따른 권한 관리부의 구성도이다.23 is a block diagram of an authority management unit according to the present invention.
상기 권한 관리부(334)는 도 23에 도시된 바와 같이, 권한 등록모듈(334a) 및 권한 부여모듈(334b)을 포함한다.The
상기 권한 등록모듈(334a)은 사용자의 권한을 등록하여 해당 사용자를 작업자, 검수자 및 검색자로 구분할 수 있다.The
도 24는 본 발명에 따른 권한 등록모듈의 구체적인 실시도이다.24 is a detailed implementation diagram of the authority registration module according to the present invention.
구체적으로, 권한 등록모듈(334a)은 도 24에 도시된 바와 같이, 권한 이름, 권한 설명에 대한 권한 리스트를 제공하고, 특정 사용자에 대한 권한 등록시 권한 등록 팝업을 노출하며, 권한 삭제시 권한 삭제 팝업을 노출할 수 있다.Specifically, the
상기 권한 부여모듈(334b)은 작업자, 검수자 및 검색자에게 각각의 권한을 부여할 수 있다.The
도 25는 본 발명에 따른 권한 부여모듈의 구체적인 실시도이다.25 is a detailed implementation diagram of the authorization module according to the present invention.
구체적으로, 권한 부여모듈(334b)은 도 25에 도시된 바와 같이, 사용자에게 부여할 권한을 선택한 후, 작업자, 검수자 및 검색자에 각각 매칭되는 권한을 부여함으로써, 작업자는 객체 영역 지정부(322)에서 제공되는 툴을 이용가능하게 하고, 검수자는 객체 영역 검수부(323)에서 제공되는 툴을 이용가능하게 하며, 검색자는 학습데이터 검출부(340)에서 제공되는 툴을 이용가능하게 할 수 있다.Specifically, as shown in FIG. 25, the
상기 학습데이터 검출부(340)는 학습 이미지 데이터의 검색툴을 제공하여 검색결과에 따른 인공지능이 학습할 학습 이미지 데이터를 제공할 수 있다.The learning data detection unit 340 may provide a learning image data search tool to provide learning image data for artificial intelligence to learn according to a search result.
여기서, 상기 학습데이터 검출부(340)는 학습 이미지 데이터의 이미지 타입, 객체별 영역, 메타 데이터를 기초로 학습 이미지 데이터를 검색할 수 있는 검색툴을 제공할 수 있는데, 여기서, 메타 데이터는 객체의 표정, 성별, 나이를 포함할 수 있다.Here, the learning data detection unit 340 may provide a search tool capable of searching for learning image data based on an image type of the learning image data, an area for each object, and metadata, wherein the metadata is an expression of an object. , Gender and age may be included.
도 26은 본 발명에 따른 학습데이터 검출부의 구체적인 실시도이다.26 is a detailed implementation diagram of a learning data detection unit according to the present invention.
구체적으로, 학습데이터 검출부(340)는 검색자 단말(130)이 학습데이터 제공서버에 접속하는 경우, 도 26에 도시된 바와 같이, 이미지 타입, 객체별 영역, 메타 데이터(표정, 성별, 나이 등)를 포함하는 검색툴을 제공함으로써 해당 검색자가 해당 검색툴을 통해 인공지능이 학습할 학습 이미지 데이터를 검색하여 제공받도록 할 수 있다.Specifically, when the
이상과 같이 본 발명에 따른 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위 내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.As described above, with reference to the drawings illustrating an artificial intelligence-based learning data set providing system according to the present invention, the present invention is not limited by the embodiments and drawings disclosed in the present specification, and the technical idea of the present invention It goes without saying that various modifications can be made by those skilled in the art within the range.
100:사용자 단말 110:작업자 단말
120:검수자 단말 121:제1 검수자 단말
122:제2 검수자 단말 130:검색자 단말
200:관리자 단말 300:학습데이터 제공서버
310:회원 등록부 311:작업자 회원 관리부
311a:작업자 회원 등록모듈 311b:작업자 회원 인증모듈
311c:작업자 접속 허용모듈 312:검수자 회원 관리부
312a:검수자 회원 등록모듈 312b:검수자 회원 인증모듈
312c:검수자 접속 허용모듈 313:검색자 회원 관리부
313a:검색자 회원 등록모듈 313b:검색자 회원 인증모듈
313c:검색자 접속 허용모듈 320:학습데이터 생성부
321:이미지 데이터 획득부 321a:이미지 데이터 수집모듈
321b:이미지 데이터 분류모듈 321c:이미지 데이터 저장모듈
321d:메타 데이터 생성모듈 322:객체 영역 지정부
323:객체 영역 검수부 323a:제1 검수자 검수모듈
323b:제2 검수자 검수모듈 324:학습데이터 생성부
330:데이터 관리부 331:이미지 데이터 관리부
331a:데이터 업로드모듈 331b:데이터 배정모듈
332:항목 관리부 332a:타입 관리모듈
332b:객체 관리모듈 332c:메타 관리모듈
333:사용자 관리부 334:권한 관리부
334a:권한 등록모듈 334b:권한 부여모듈
340:학습데이터 검출부 400:유무선 통신망100: user terminal 110: worker terminal
120: inspector terminal 121: first inspector terminal
122: second inspector terminal 130: searcher terminal
200: administrator terminal 300: learning data providing server
310: Member registration department 311: Worker member management department
311a: Worker
311c: Worker access permission module 312: Inspector member management unit
312a: Examiner
312c: Inspector access permission module 313: Searcher member management unit
313a: searcher
313c: searcher access permission module 320: learning data generation unit
321: image
321b: image
321d: metadata generation module 322: object area designation unit
323: object
323b: second inspector inspection module 324: learning data generation unit
330: data management unit 331: image data management unit
331a: data upload
332:
332b:
333: user management unit 334: authority management unit
334a:
340: learning data detection unit 400: wired/wireless communication network
Claims (15)
상기 사용자 단말의 사용자와, 해당 사용자의 권한을 관리하는 관리자 단말; 및
상기 사용자 단말 및 관리자 단말과 각각 유무선 통신망을 통해 서로 연결되고, 이미지 데이터를 수집하여 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성하는 학습데이터 제공서버;를 포함하고,
상기 사용자 단말은,
상기 학습데이터 제공서버에 접속하여, 작업자의 입력에 의해 상기 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하는 작업자 단말;
상기 학습데이터 제공서버에 접속하여, 작업자의 입력에 의해 상기 작업자 단말이 지정한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 검수자 단말; 및
상기 학습데이터 제공서버에 접속하여 검색툴을 통해 인공지능에 제공할 학습 이미지 데이터를 검색하여 제공받는 검색자 단말;을 포함하며,
상기 검수자 단말은, 작업자의 입력에 의해 상기 작업자 단말이 지정한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하여 승인한다는 승인정보를 생성하거나 반려한다는 반려정보를 생성하여 작업자 단말에 전달하는 제1 검수자 단말; 및 작업자의 입력에 의해 상기 제1 검수자 단말이 상기 승인 정보를 생성한 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하여 최종승인한다는 최종승인 정보를 생성하거나 반려한다는 반려정보를 생성하여 작업자 단말에 전달하는 제2 검수자 단말;을 포함하고,
상기 학습데이터 제공서버는,
작업자, 검수자 및 검색자의 회원 정보를 각각 등록하여 회원 인증하는 회원 등록부;
상기 이미지 데이터를 수집한 후, 해당 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하여 인공지능이 학습할 이미지 데이터로 각각의 객체가 구분지어진 학습 이미지 데이터를 생성하는 학습데이터 생성부;
상기 이미지 데이터, 이미지 데이터의 항목, 사용자 단말의 사용자 및 사용자의 권한을 각각 관리하는 데이터 관리부; 및
상기 학습 이미지 데이터의 검색툴을 제공하여 검색결과에 따른 인공지능이 학습할 학습 이미지 데이터를 제공하는 학습데이터 검출부;를 포함하되,
상기 학습데이터 생성부는,
상기 이미지 데이터 중 객체별 영역을 지정할 이미지 데이터 리스트를 상기 작업자 단말에 표시하고, 작업자 단말이 이미지 데이터 리스트 중 특정 이미지 데이터를 선택하는 경우 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하는 툴을 제공하고,
작업자 단말이 객체별 영역을 지정한 이미지 데이터 리스트를 상기 검수자 단말에 표시하고, 검수자 단말이 상기 이미지 데이터 리스트 중 특정 이미지 데이터를 선택하는 경우 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공하며, 최종 승인된 경우 해당 이미지 데이트를 학습 이미지 데이터로 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
User terminal;
An administrator terminal for managing the user of the user terminal and the authority of the user; And
A learning data providing server that is connected to each other through a wired/wireless communication network with the user terminal and the manager terminal, collects image data and designates a region for each object included in the image data to generate learning image data in which each object is classified; Including,
The user terminal,
An operator terminal accessing the learning data providing server and designating an object-specific area included in the image data according to an input of an operator;
An inspector terminal for accessing the learning data providing server and inspecting an object-specific area of the image data designated by the operator terminal according to an input of an operator; And
Includes; a searcher terminal connected to the learning data providing server to search for and receive learning image data to be provided to artificial intelligence through a search tool,
The inspector terminal may include: a first inspector terminal for generating approval information for inspecting and approving an object-specific area of the image data designated by the operator terminal according to an input of the operator, or generating rejection information for rejecting and transmitting it to the operator terminal; And a second in which the first inspector terminal inspects the object-specific area of the image data for which the approval information was generated by the input of the worker, and generates final approval information for final approval, or generates rejection information for rejection and delivers it to the worker terminal. Including; inspector terminal;
The learning data providing server,
A member registration unit for registering member information of a worker, an inspector, and a searcher, respectively, to authenticate a member;
After collecting the image data, a learning data generation unit that designates an area for each object included in the corresponding image data to generate training image data in which each object is classified as image data to be learned by the artificial intelligence;
A data management unit that manages the image data, items of image data, a user of a user terminal, and a user's authority, respectively; And
Including; a learning data detection unit that provides a search tool for the learning image data to provide learning image data to be learned by the artificial intelligence according to the search result.
The learning data generation unit,
An image data list to designate an area for each object among the image data is displayed on the worker terminal, and when the worker terminal selects specific image data from the image data list, a tool for designating an object-specific area of the image data is provided,
When the operator terminal displays an image data list in which an object-specific area is specified on the inspector terminal, and the inspector terminal selects specific image data from the image data list, it provides a tool to check the object-specific area of the image data. If approved, an artificial intelligence-based learning data set providing system, characterized in that the image data is generated as training image data.
상기 회원 등록부는,
상기 작업자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 작업자 회원 관리부;
상기 검수자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 검수자 회원 관리부; 및
상기 검색자의 회원 정보를 등록하여 회원 인증하는 검색자 회원 관리부;를 포함하고,
상기 작업자 회원 관리부는,
상기 작업자의 회원 정보를 등록하는 작업자 회원 등록모듈;
상기 작업자의 회원 정보를 인증하는 작업자 회원 인증모듈; 및
상기 작업자 중 회원 인증된 작업자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용하는 작업자 접속 허용모듈;을 포함하며,
상기 검수자 회원 관리부는,
상기 검수자의 회원 정보를 등록하는 검수자 회원 등록모듈;
상기 검수자의 회원 정보를 인증하는 검수자 회원 인증모듈; 및
상기 검수자 중 회원 인증된 검수자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용하는 검수자 접속 허용모듈;을 포함하고,
상기 검색자 회원 관리부는,
상기 검색자의 회원 정보를 등록하는 검색자 회원 등록모듈;
상기 검색자의 회원 정보를 인증하는 검색자 회원 인증모듈; 및
상기 검색자 중 회원 인증된 검색자에게 상기 학습데이터 제공서버의 접속을 허용하는 검색자 접속 허용모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 1,
The member registration unit,
A worker member management unit that registers member information of the worker to authenticate a member;
An inspector member management unit for registering member information of the inspector to authenticate a member; And
Including; a searcher member management unit for registering the member information of the searcher to authenticate a member,
The worker member management unit,
A worker member registration module for registering member information of the worker;
A worker member authentication module for authenticating member information of the worker; And
Includes; a worker access permission module for allowing access to the learning data providing server to a member of the worker authenticated,
The inspector member management unit,
An inspector member registration module for registering member information of the inspector;
An inspector member authentication module for authenticating the inspector's member information; And
Including; a reviewer access permission module for allowing access to the learning data providing server to a member-authenticated reviewer among the reviewers,
The searcher member management unit,
A searcher member registration module for registering member information of the searcher;
A searcher member authentication module for authenticating member information of the searcher; And
And a searcher access permission module for allowing access to the learning data providing server to a searcher who has been authenticated as a member of the searchers.
상기 학습데이터 생성부는,
이미지 데이터를 수집한 후 특정 객체 조건을 만족하는 이미지 데이터만을 분류하여 획득하는 이미지 데이터 획득부;
상기 이미지 데이터 획득부에서 획득된 이미지 데이터에 포함된 객체별 영역을 지정하는 객체 영역 지정부;
상기 객체 영역 지정부에서 지정된 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 객체 영역 검수부; 및
상기 객체 영역 검수부에서 검수한 객체별 영역을 승인하는 경우 해당 이미지 데이터를 학습 이미지 데이터로 생성하는 학습이미지 데이터 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 1,
The learning data generation unit,
An image data acquisition unit that collects image data and then classifies and acquires only image data satisfying a specific object condition;
An object area designation unit that designates an area for each object included in the image data acquired by the image data acquisition unit;
An object area inspection unit that inspects an object-specific area of the image data designated by the object area designation unit; And
And a learning image data generation unit that generates corresponding image data as training image data when the object area inspection unit approves the area for each object. The system for providing a learning data set based on artificial intelligence, comprising: a.
상기 이미지 데이터 획득부는,
웹 사이트에서 특정 키워드를 이용하여 특정 이미지 데이터를 수집하는 이미지 데이터 수집모듈;
상기 이미지 데이터 수집모듈에서 수집된 이미지 데이터 중 특정 객체 조건을 만족하는 이미지 데이터만을 필터링하여 이미지 데이터를 분류하는 이미지 데이터 분류모듈;
상기 이미지 데이터 분류모듈에서 분류된 이미지 데이터를 임시 저장하는 이미지 데이터 저장모듈; 및
상기 이미지 데이터 분류모듈에서 분류된 이미지 데이터의 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 4,
The image data acquisition unit,
An image data collection module for collecting specific image data by using a specific keyword on a website;
An image data classification module for classifying image data by filtering only image data satisfying a specific object condition among image data collected by the image data collection module;
An image data storage module temporarily storing the image data classified by the image data classification module; And
And a meta data generation module that generates meta data of image data classified by the image data classification module.
상기 객체 영역 지정부는,
상기 이미지 데이터 중 객체 영역을 지정할 이미지 데이터 리스트를 작업자 단말에 표시하되,
상기 작업자 단말이 상기 이미지 데이터 리스트 중 특정 이미지 데이터를 선택하는 경우, 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하는 툴을 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 5,
The object area designation unit,
Displaying an image data list to designate an object area among the image data on the operator terminal,
When the operator terminal selects specific image data from the image data list, an artificial intelligence-based learning data set providing system, characterized in that it provides a tool for designating an object-specific area of the image data.
상기 객체 영역 검수부는,
상기 작업자 단말이 지정한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 제1 검수자 검수모듈; 및
상기 제1 검수자 단말이 승인한 상기 이미지 데이터의 객체별 영역을 검수하는 제2 검수자 검수모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 6,
The object area inspection unit,
A first inspector inspection module for inspecting an object-specific area of the image data designated by the operator terminal; And
And a second inspector inspection module for inspecting an object-specific area of the image data approved by the first inspector terminal.
상기 제1 검수자 검수모듈은,
작업자 리스트를 제1 검수자 단말에 표시하되,
상기 제1 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자를 선택하는 경우, 해당 작업자의 작업 이미지 리스트를 표시하고,
상기 제1 검수자 단말이 상기 작업 이미지 리스트 중 특정 작업 이미지를 선택하는 경우, 해당 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 7,
The first inspector inspection module,
Display the worker list on the first inspector terminal,
When the first inspector terminal selects a specific worker from the worker list, displays a list of work images of the worker,
When the first inspector terminal selects a specific work image from the work image list, an artificial intelligence-based learning data set providing system, characterized in that it provides a tool for checking an object-specific area of the work image.
상기 제2 검수자 검수모듈은,
작업자 리스트를 제2 검수자 단말에 표시하되,
상기 제2 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자를 선택하는 경우, 해당 작업자의 제1 검수자 단말에 의해 검수가 완료된 작업 이미지 리스트를 표시하고,
상기 제2 검수자 단말이 상기 작업 이미지 리스트 중 특정 작업 이미지를 선택하는 경우, 해당 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하는 툴을 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 8,
The second inspector inspection module,
Display the worker list on the second inspector terminal,
When the second inspector terminal selects a specific worker from the worker list, a list of work images that have been inspected by the first inspector terminal of the worker are displayed, and
When the second inspector terminal selects a specific work image from the work image list, an artificial intelligence-based learning data set providing system, characterized in that it provides a tool for checking an object-specific area of the work image.
상기 학습 이미지 데이터 생성부는,
상기 제2 검수자 단말이 상기 작업자 리스트 중 특정 작업자의 특정 작업 이미지의 객체별 영역을 확인하여 해당 객체별 영역을 최종승인하는 경우,
해당 영역의 점좌표 기준의 마스크 파일인 학습 이미지 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 9,
The training image data generation unit,
When the second inspector terminal checks the area for each object of the specific work image of a specific worker in the worker list and finally approves the area for each object,
An artificial intelligence-based training data set providing system, characterized in that generating training image data that is a mask file based on point coordinates of a corresponding area.
상기 데이터 관리부는,
상기 이미지 데이터가 최종 저장될 폴더를 등록하여 해당 폴더에 이미지 데이터를 업로드하여 저장하고, 해당 이미지 데이터의 객체별 영역을 지정하기 위해 이미지 데이터를 작업자 단말에 배정하는 이미지 데이터 관리부;
상기 이미지 데이터의 항목인 이미지 타입, 해당 이미지 타입에 해당하는 객체수 및 메타수를 각각 관리하는 항목 관리부;
상기 학습데이터 제공서버에 접속하는 사용자의 사용자 정보를 기초로 해당 사용자를 등록 및 삭제하거나, 기등록된 사용자의 사용자 정보를 수정하여 관리하는 사용자 관리부; 및
상기 사용자의 권한을 등록하여 해당 사용자를 작업자, 검수자 및 검색자로 구분한 후 각각의 사용자에게 매칭되는 권한을 부여하는 권한 관리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 10,
The data management unit,
An image data management unit that registers a folder in which the image data will be finally stored, uploads and stores image data in the folder, and allocates image data to a worker terminal to designate an object-specific area of the image data;
An item management unit for managing an image type, which is an item of the image data, an object number and a meta number corresponding to the image type, respectively;
A user management unit that registers and deletes a corresponding user based on user information of a user accessing the learning data providing server, or modifies and manages user information of a previously registered user; And
And an authority management unit that registers the user's authority to classify the user into an operator, an inspector, and a searcher, and then grants matching authority to each user.
상기 이미지 데이터 관리부는,
상기 폴더를 등록하여 이미지 데이터를 해당 폴더에 업로드하는 데이터 업로드모듈; 및
상기 폴더에 업로드된 특정 이미지 데이터를 특정 작업자 단말에 배정하는 데이터 배정모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 11,
The image data management unit,
A data upload module for registering the folder and uploading image data to the folder; And
And a data allocation module for allocating specific image data uploaded to the folder to a specific worker terminal.
상기 항목 관리부는,
상기 이미지 데이터의 이미지 타입을 등록하고 수정하는 타입 관리모듈;
상기 이미지 타입의 객체수를 등록 및 수정하는 객체 관리모듈; 및
상기 이미지 타입의 메타수를 등록 및 수정하는 메타 관리모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 12,
The item management unit,
A type management module for registering and modifying an image type of the image data;
An object management module for registering and modifying the number of objects of the image type; And
And a meta management module for registering and modifying the meta number of the image type.
상기 권한 관리부는,
상기 사용자의 권한을 등록하여 해당 사용자를 작업자, 검수자 및 검색자로 구분하는 권한 등록모듈; 및
상기 작업자, 검수자 및 검색자에게 각각의 권한을 부여하는 권한 부여모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.
The method of claim 13,
The authority management unit,
An authority registration module for registering the user's authority and classifying the user into an operator, an inspector, and a searcher; And
And an authorization module for granting respective authorizations to the operator, the inspector, and the searcher. 14. A system for providing learning data sets based on artificial intelligence, comprising: a.
상기 학습데이터 검출부는,
상기 학습 이미지 데이터의 이미지 타입, 객체별 영역, 메타 데이터를 기초로 학습 이미지 데이터를 검색할 수 있는 검색툴을 제공하고,
상기 메타 데이터는 객체의 표정, 성별, 나이를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템.The method of claim 14,
The learning data detection unit,
Providing a search tool capable of searching for learning image data based on an image type of the learning image data, an area for each object, and metadata,
The meta data is an artificial intelligence-based learning data set providing system, characterized in that the expression, gender, and age of the object.
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