0-3. 시냅스 용어집
시냅스에서 쓰이는 기능용어 모음집 (Ctrl+F로 검색하여 활용하세요.)
워크스페이스
| 명칭 | 정의 |
|---|---|
| 프로젝트 | 특정 목표를 성취하기 위해 데이터셋의 가공 방식 및 라벨링 운영 방식을 결정하고, 라벨링, 자원/품질 관리 등을 실행하는 과제 단위 예)cctv 객체추적 프로젝트, 키포인트 자세분석 프로젝트 등 |
| 어노테이터 | 데이터 라벨링 작업을 수행하는 도구. 이미지/비디오/PCD/텍스트/프롬프트 어노테이터가 있음 |
| 이미지 어노테이터 | JPG, jpeg, png 등의 이미지 형식을 지원하며, 이미지 데이터를 시각적으로 확인하고 라벨링 작업을 수행할 수 있는 도구. 바운딩박스, 폴리곤, 키포인트 등 다양한 방식으로 객체를 표시하고 라벨링을 할 수 있음 |
| 비디오 어노테이터 | MP4 등의 비디오(영상) 형식의 데이터를 지원하며, 영상 데이터를 프레임 단위로 분할하여 라벨링 작업을 수행할 수 있는 도구. 객체를 추적하거나 시간에 따라 변화하는 정보를 시각적으로 라벨링할 수 있음 |
| PCD 어노테이터 | PCD, BIN, JSON, FBX 등의 데이터 형식을 지원하며, 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터를 시각적으로 확인하고 라벨링할 수 있는 3D 어노테이션 도구. Cuboid, Segmentation 등 다양한 방식으로 라벨링할 수 있음 |
| 텍스트 어노테이터 | TXT 등의 텍스트 형식의 파일을 지원, PDF 파일은 HTML로 변환하여 확인할 수 있음. 텍스트 분류, 요약 등 문장, 단어 또는 문서 단위의 텍스트 데이터를 라벨링하는 도구 |
| 프롬프트 어노테이터 | LLM 모델을 api로 연동하여 대화를 나눌 수 있음여러 개의 LLM 모델을 비교하여 분석할 수 있음, 사용자가 입력한 요청(프롬프트)의 의도나 카테고리를 식별하여 적절한 라벨을 부여하는 작업. 이를 통해 LLM 답변 데이터를 최적화하고, 모델이 정확하고 일관된 답변을 제공할 수 있도록 파인튜닝함 |
| 컬렉션 | 사용자가 설정한 목적에 맞게 특정한 형태로 조합한 원천 데이터셋. 데이터 유닛의 집합 |
| 라벨링 | 데이터 라벨링을 의미하며, 인공지능이 학습할 수 있도록 데이터에 정답(라벨, label)을 붙이는 과정 |
| 어노테이션 그룹 | 유형화된 어노테이션들을 그룹화한 라벨링 기법 |
| 분류 | 데이터(이미지, 텍스트, 음성 등)에 특정 클래스를 지정하는 라벨링 기법 |
| 바운딩박스 | 라벨링 유형 혹은 기법 중 하나로, 객체 탐지(Object Detection)에서 특정 객체의 위치를 사각형(Box) 형태로 표시하는 방법 |
| 폴리곤 | 이미지 또는 영상에서 객체의 정확한 경계를 나타내기 위해 다각형(Polygon) 형태로 라벨링하는 기법 |
| 폴리라인 | 폴리라인(Polyline)은 여러 개의 점을 이어 만든 '연속적인 선'의 형태로 라벨링하는 기법이며, 도로나 경로, 윤곽선을 인식할 때 활용 |
| 키포인트 | 특정 지점을 점의 형태로 라벨링하는 기법이며 인체 포즈 추정, 얼굴 인식, 행동 감지 등 정밀한 분석에 사용 |
| 관계 | 단순한 객체 탐지가 아닌 객체 간의 상호 작용을 이해할 수 있도록 학습할 수 있게 라벨링하는 방법 |
| 큐보이드 | 3D 공간에서 객체를 감싸는 직육면체(Bounding Box 3D) 형태로 라벨링하는 방법 |
| 클래스 | 개체명 인식/관계/분류 등 하고자하는 대상을 카테고리화한 것으로 어노테이션 생성 시 클래스 값이 자동으로 선택되거나 상단에 고정되는 기능 |
| 속성 | 클래스의 하위 항목으로 추가할 수 있는 선택 사항이며, 단일/다중 선택 위젯 형식인 경우 속성 하위의 옵션 항목을 설정하는 기능 |
| 단일 선택(dropdown) | 드롭다운 보기 방식으로 사용자가 한번에 하나의 옵션만 선택할 수 있음 |
| 단일 선택(radio) | 라디오 리스트 보기 방식으로 사용자가 한번에 하나의 옵션만 선택할 수 있음 |
| 다중 선택 | 체크박스 보기 방식으로 여러 옵션을 중복으로 선택할 수 있음 |
| 텍스트 | OCR이나 음성 전사 등에 사용되며, 텍스트를 입력하거나 수정할 수 있는 기능(옵션 항목 추가 불가함) |
| 대표 속성 | 어노테이터에서 사용되는 기능으로, 어노테이션의 색상/모양/라벨을 표시할 때 기준이 되는 속성임. 라벨링 작업 시, 다른 속성보다 우선적으로 적용될 것을 설정하는 기능 |
| 작업별 최대 할당 수 | 1개의 작업에 허용되는 할당 작업 개수를 설정하는 기능 |
| 최대 할당 수 | 워커가 할당 받을 수 있는 최대 작업 수를 설정하는 기능 |
| 작업 | 특정 컬렉션으로부터 프로젝트에서 라벨링 데이터를 생성하고자 하는 특정 데이터유닛 대상 |
| 작업 ID | 작업에 부여가 된 고유의 값 |
| 할당작업 ID(=할당 ID) | 특정 워크샵을 선택하여 할당한 작업물에 부여한 고유의 값 |
| 워크샵 | 특정 프로젝트의 데이터 가공과 검수 방식에 따라서 구성된 라벨링 관리 단위. 해당 워크샵에 작업자와 검수자를 배정하고, 실시간 협업 상황 모니터링, 진행상황, 품질관리를 가능하도록 함 |
| 개별할당작업 | 특정 워크샵에서 워커에게 할당된 할당작업들(워크샵 생성 시 할당방식의 '개별 할당'은 할당작업이 개별 단위로 작업 및 검수가 진행되는 것을 의미함) |
| 할당 필요 작업 | 특정 워크샵에서 워커에게 할당되지 않은 작업들 |
| 묶음 | 다수의 작업을 특정한 기준에 맞춰서 구분하고 할당을 할 수 있는 단위. 묶음 할당 설정이 되어 있는 워크샵에서는 설정된 묶음 단위로 작업자 및 검수자에게 할당이 됨. |
| 태그 | 작업 혹은 할당작업에 자유롭게 부여할 수 있는 낱말 혹은 키워드(태그). 프로젝트 단위로 자유롭게 생성할 수 있음. |
| 불량 | 데이터의 품질이 좋지 않거나 태스크 목적에 맞지않는 데이터가 들어온 경우를 의미하며, 불량 설정의 허용이 된 프로젝트의 경우 작업자가 어노테이터에서 '불량'처리를 할 수 있음 |
| 메타 정보 | 각 데이터 유닛에 대한 추가적인 설명 정보를 의미하며, 항목으로는 파일명, 해상도, 크기 등이 있음 |
| 할당작업 | 작업이 특정 워크샵에 등록되어 워커에게 할당된 작업물을 의미하며, 해당 탭에서는 특정 워크샵에 할당된 작업물을 관리할 수 있음 |
| 검수 | 작업자가 할당작업을 목적에 맞게 라벨링하였는지를 검사하는 행위를 의미. 일반적으로 할당작업의 검수상태를 의미하며, 검수가 안된 할당작업의 경우 '대기'로 노출됨 |
| 익스포트 | GT(Ground Truth) 데이터를 특정 형식으로 변환하여 외부 시스템이나 저장소로 내보내는 과정 |
| 익스포트 플러그인 | 시냅스에서 처리한 데이터를 외부 저장소로 내보낼 수 있도록 도와주는 연결 도구(모듈) |
| 익스포트 스토리지 | 데이터, 모델, 로그 등의 결과물을 저장하는 외부 저장소 공간으로, 데이터를 익스포트할 때 어떤 저장소로 내보낼지 선택 |
| GT 수정 | GT 데이터셋(Ground Dataset, GT Dataset)을 수정할 수 있는 기능. 데이터 추가/삭제/학습구성을 수정 변경이 가능함 |
| Train | 훈련 데이터 (Train Set)로, 모델이 패턴을 학습하는 데 사용하는 데이터이며 데이터셋의 대부분을 차지함 |
| Validation | 검증 데이터 (Validation Set)은 모델 학습 중 성능을 평가하고, 과적합(Overfitting) 여부를 확인하는 데이터이며, 모델이 잘 일반화되고 있는지 확인하는 데이터 |
| Test | 테스트 데이터 (Test Set)는 최종 모델의 성능을 평가하는 데 사용하는 데이터이며, 모델의 최종 성능을 평가하는 데이터 |
| GT(Ground Truth) | GT 데이터셋(Ground Dataset, GT Dataset)은 인공지능 모델이 학습할 때 정답(참값)으로 사용하는 데이터 |
| 데이터 유닛 ID | GT 데이터셋으로 등록된 데이터에 해당하는 데이터 유닛의 고유 값(ID)을 의미 |
| 학습구성(Train, Validation, Test) | 머신러닝 모델 학습 시 데이터를 훈련(Train), 검증(Validation), 테스트(Test)셋을 일정한 비율로 나누어 배정하는 것을 의미. 일반적인 학습 구성은 8:1:1 정도로 구성됨 |
| 워크포스 | 데이터 라벨링을 수행하는 워커(작업자 및 검수자)를 효율적으로 운영, 배치, 모니터링하는 기능 단위 |
| 워커 | 데이터 가공 및 검수를 수행하는 작업자와 검수자 |
| 검수태그 | 검수자가 할당작업에 대한 검수코멘트 태그(Tag)를 의미 |
| 워커 통계 | 작업자와 검수자의 데이터 가공 및 검수작업의 통계 현황을 할당작업별/어노테이션별/액션별로 확인할 수 있는 통계 |
| 할당작업 | 작업자와 검수자의 할당작업 수량에 해당하는 통계 페이지 |
| 어노테이션 | 할당작업에서 라벨링한 어노테이션 수량에 대한 통계 페이지 |
| 액션 | 검수자가 할당된 작업에 대해 승인 또는 반려를 결정한 횟수를 의미하며, 검수자에게만 해당되는 기능(ex. 특정 할당작업을 3번 반려하고 1번 승인한 경우 액션 수는 반려3, 승인1로 카운트됨) |
| 불량 통계 | 작업자와 검수자가 할당작업에 '불량'처리를 한 개수를 확인할 수 있는 통계 |
| 클래스 통계 | 어노테이션 타입(개체명 인식/관계/분류 등)에 따른 클래스, 어노테이션, 할당작업, 평균 어노테이션 개수를 확인할 수 있는 통계 |
| 프로젝트 생성 | 활용할 어노테이터 종류에 따라 기본정보, 컬렉션 및 라벨링 유형 설정, 작업 설정을 통해 새로운 과제 단위를 생성할 수 있음 |
| 작업 추가 | 선택된 컬렉션에 해당하는 데이터 유닛들을 불러오기하여 추가할 수 있는 기능 |
| 작업 할당 | 작업을 특정 워크샵에 등록하기 위한 기능이며, 작업을 진행할 워크샵이 없으면 할당이 불가능함 |
| 태그 적용 | 특정 (할당)작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 원하는 태그를 선택하여 적용할 수 있음 |
| 태그 삭제 | 특정 (할당)작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 원하는 태그를 삭제할 수 있음 |
| 불량 적용 | 특정 (할당)작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 불량 처리할 수 있음. 작업에 불량 적용시에 연결된 할당작업이 즉시 중단됨 |
| 불량 취소 | 특정 (할당)작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 불량 처리를 취소할 수 있음. 불량 취소 시, 연결된 할당작업은 즉시 재개됨 |
| 작업 삭제 | 특정 작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 작업을 삭제할 수 있는 기능. 팝업창에 선택한 작업의 개수를 올바르게 입력해야 삭제가 이루어짐 |
| 할당작업 삭제 | 특정 할당작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 할당작업을 삭제할 수 있는 기능. 팝업창에 선택한 할당작업의 개수를 올바르게 입력해야 삭제가 이루어짐 |
| 검토하기 | 어노테이터창이 활성화되어 할당된 작업물들을 검토할 수 있는 기능 |
| 완료 확정 | 할당작업의 최종 완료를 확정짓는 기능. 완료 확정 처리시 작업자와 검수자는 더이상 수정할 수 없음 |
| 상태 변경 | 특정 (할당)작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 작업의 상태를 완료로 변경하거나 검수의 상태를 진행중/반려/완료 등으로 변경할 수 있음 |
| 검수 초기화 | 특정 (할당)작업을 선택한 경우 가능한 액션이며, 검수를 초기화하는 기능. 완료가 확정된 할당작업을 포함하여 초기화할 수 있음 |
| 클래스 추가 | 원하는 클래스(카테고리)를 추가할 수 있는 기능으로 색상, 코드, 이름, 기본값 설정이 가능함 |
| 속성 추가 | 원하는 어노테이션 속성을 추가할 수 있는 기능으로 코드, 이름, 옵션위젯, 필수값 등을 설정할 수 있음 |
| 기본 | 클래스 또는 속성에서 기본으로 설정하거나 해제하는 기능으로, 선택할 경우 어노테이터에 해당 속성이 기본값으로 설정되어 표기됨 |
| 필수 | 어노테이션 속성을 필수로 설정하거나 해제하는 기능으로, 선택할 경우 어노테이터에 해당 속성을 반드시 입력해야 하며, 입력하지 않으면 작업 제출 불가 |
| JSON | 어노테이션의 클래스/속성/옵션 값을 JSON 스키마(JSON 데이터의 구조, 데이터 타입, 필수 필드 등을 정의하는 규칙)로 등록하는 기능*JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 저장하고 전송하기 위한 가볍고 가독성이 높은 데이터 형식을 말함 |
| 스마트툴 | 인공지능 기반 오토 라벨링 도구로, 폴리곤, 키포인트 어노테이션 타입을 선택하면 폴리곤은 Interactive Segmentation, Brightness Segmentation, 키포인트는 Auto Keypoint 스마트툴이 있음 |
| Interactive Segmentation | 사용자가 이미지에서 원하는 영역을 선택하면, 인공지능이 그 부분을 정교하게 분할(Segmentation)해주는 방식의 기술 |
| Brightness Segmentation | 이미지 속에서 어두운 부분과 밝은 부분을 분석하여 객체를 분할(Segmentation)하여 영역을 구분하는 기술 |
| Auto Keypoint | 작업자가 직접 표시하지 않아도 자동으로 특정 지점(예: 얼굴의 눈, 코, 손 관절, 물체의 특정 모서리 등)을 감지하여 마킹하는 기술 |
| 할당 수 제한 | 1개의 작업에 허용되는 작업 개수를 설정하는 기능. 제한을 해제하면 무제한으로 작업할당이 가능 |
| 불량 설정 - 허용 | 불량 설정의 허용이 된 프로젝트의 경우 작업자가 어노테이터에서 '불량'처리를 할 수 있음 |
| GT 추가 - 프로젝트에서 추가하기 | 프로젝트에서 특정 할당작업(들)을 가져오는 기능 |
| GT 추가 - 이전 GT데이터셋 버전에서 추가하기 | 이전 GT 데이터셋 버전에서 데이터(들)을 가져오는 기능 |
| 버전 저장 | GT 데이터셋을 수정(데이터 삭제, GT 추가 등)한 이후 새로운 버전으로 저장하기 위한 기능. Major(중요), Minor(보통), Patch(소규모)로 나누어 버전업 저장 가능 |
| GT 업데이트 | 특정 GT를 선택한 경우 가능한 액션이며, 현재 프로젝트에서 업데이트하거나 이전 GT데이터셋 버전에서 업데이트가 가능함 |
| 데이터 구성비 변경 | 특정 GT를 선택한 경우 가능한 액션이며, Train(훈련용),Validation(검증용),Test(시험용)데이터셋의 비율을 선택하여 변경할 수 있음 |
| 워커 추가 | 특정 워커(작업자와 검수자)를 워크샵에 추가하는 기능 |
| 워크샵 생성 | 인력 운영과 라벨 할당 방식을 설정하는 워크샵을 새로 생성하는 기능 |
| 할당 방식 | 워크샵 생성 시 할당작업이 묶음으로 할당할지 개별로 할당할지의 방식을 의미. 할당방식은 생성 후 수정 불가 |
| 묶음 할당 | 할당작업이 묶음 단위로 작업과 검수가 진행되는 방식 |
| 개별 할당 | 할당작업이 개별 단위로 작업과 검수가 진행되는 방식 |
| 보류 허용 | 작업자 또는 검수자가 가이드라인에 맞춰 작업하거나 검수하기 어려울 경우을 대비하여, 해당 작업을 보류할 수 있는 도록 설정해놓는 기능. 보류 허용시 어노테이터에 '보류'버튼이 생성됨. 작업자 및 검수자 모두 보류 기능이 있으면, 최대 보류 가능 개수를 설정할 수 있음 |
| 검수단계 설정 여부 | 해당 워크샵에서 검수단계를 추가할지 말지 설정가능함. 생성 시 설정 여부는 추후 변경이 불가능함 |
| 스크립트 사용 | 전처리 기능 등 스크립트에 추가 코드를 작성하여 어노테이터 작업시 별도의 기능을 생성할 수 있음 |
| 태그 추가 | 프로젝트 설정>태그에서 가능한 기능. (할당)작업에 사용되어 데이터셋 내 데이터들을 특징을 낱말 혹은 키워드로 표기해둘 수 있어 데이터 분류에 유용하게 활용할 수 있음 |
| 작업자 추가 | 워크샵에서 작업자를 추가할 수 있는 기능 |
| 검수자 추가 | 워크샵에서 검수자를 추가할 수 있는 기능 |
| 검수자 할당 | 워크샵에서 특정 할당작업을 선택한 경우 가능한 액션으로, 특정 할당작업에 특정 검수자를 직접 지정하여 할당하는 기능 |
| 작업 수동 할당 | 워크샵에서 할당이 안된 작업을 선택한 경우 가능한 액션으로, 특정 작업자에게 수기로 할당할 수 있는 기능 |
| 작업자 변경 | 대기/진행 중인 작업의 담당자를 특정 작업자로 재할당하는 기능 |
| 멤버 추가 | 프로젝트 설정>멤버에서 사용자를 추가할 수 있음. 사용자 역할은 리더와 매니저 중 선택할 수 있음 |
| 리더 | 해당 프로젝트의 최상위 권한자 |
| 매니저 | 해당 프로젝트의 리더 다음의 권한자 |
| 프로젝트 아카이브 | 해당 프로젝트를 시냅스 서비스에 저장되는 기능 |
| 프로젝트 삭제 | 해당 프로젝트가 완전 삭제되는 기능. 삭제 시 해당 프로젝트 내의 데이터, 파일, 정보 등 속한 모든 항목에 대하여 접근이 불가함 |
| 카탈로그 | 여러개의 컬렉션의 집합을 의미하며, 관리자가 권한이 있는 컬렉션 카드 리스트를 한 눈에 볼 수 있는 곳 |
| 컬렉션 | 목적에 맞게 특정한 형태로 조합한 데이터셋을 의미하며, 이를 효과적으로 관리할 수 있는 공간 |
| 컬렉션 생성 | 목적에 맞게 특정한 형태로 조합하여 새로운 데이터셋을 만드는 기능 |
| GT 데이터셋 | GT 데이터셋(Ground Dataset, GT Dataset)은 인공지능 모델이 학습할 때 정답(참값)으로 사용하는 데이터들의 모음 |
| 데이터 유닛 | 데이터셋을 구성하는 가장 작은 논리적 단위이며 데이터 파일 유형은 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양함 |
| 데이터 유닛 ID | 각각의 데이터 유닛에 부여하는 고유의 값을 의미하며, 특정 데이터 유닛을 찾을 때 용이 |
| 메타 정보 | 각 데이터 유닛에 대한 추가적인 설명 정보를 의미하며, 항목으로는 파일명, 해상도, 크기 등이 있음 |
| 컬렉션 템플릿 | 데이터셋을 구성하는 데이터의 유형을 의미하며 이미지, 비디오, PCD, 텍스트 등이 있음 |
| 데이터 구조 | 컬렉션을 구성하는 데이터의 유형, 코드값, 설명, 필수 혹은 시퀀셜 등의 구조를 설정하는 기능 |
| 필수 데이터 | 특정 작업을 수행하는 데 반드시 필요한 데이터를 의미 |
| 시퀀셜 데이터 | 시간적 순서 혹은 특정 순서를 가지는 데이터를 의미. 시간 시계열 데이터, 텍스트 데이터 유형에서 활용할 수 있음 |
| 컬렉션 아카이브 | 해당 컬렉션을 시냅스 서비스에 저장되는 기능 |
| 컬렉션 삭제 | 해당 컬렉션이 서버 및 카탈로그에서 완전히 삭제하는 기능 |
| 서브 파일셋 추가 | 주된 데이터(Main)에 서브 데이터를 추가하는 기능. 이미지, 텍스트, 비디오, 오디오, PCD, JSON 데이터 추가 가능 |
| 멤버 추가 | 특정 컬렉션에 접근과 관리 권한이 있는 사용자(멤버)를 추가하는 기능이며, 역할은 리더와 매니저가 있음 |
| 임포트 | 사용자의 컴퓨터 또는 클라우드 저장소 등 외부 저장소에 존재하는 데이터를 시냅스로 가져와 등록하는 일련의 과정을 의미함 |
| 임포트 플러그인 | 외부 저장소에 있는 데이터를 시냅스에 가져올 수 있도록 도와주는 연결 도구(모듈)를 의미함 |
| 임포트 현황 | 임포트한 데이터들의 진행 상태 및 관련 메타정보를 한눈에 파악할 수 있도록 제공하는 페이지 |
| 임포트 스토리지 | 데이터, 모델, 로그 등을 저장하고 관리하는 공간으로, 데이터를 임포트할 때 어떤 저장소에서 가져올지 선택 |
| 데이터 유닛 구조 | 데이터를 임포트할 때, 하나의 데이터 단위를 어떻게 구성할지에 대한 폴더 및 파일 구조 규칙 |
| 머신러닝 | 머신러닝(Machine Learning, ML)이란, 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 주어진 입력에 대해 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 인공지능 기술을 의미 |
| 실험 | 다양한 조건의 학습을 실행하고 비교함으로써 최적의 결과를 탐색하는 단위로, 하나의 실험 내에서 각 학습은 다른 조건으로 구성될 수 있으며 성능을 비교 분석 할 수 있음 |
| 학습 | 주어진 데이터와 설정된 조건(하이퍼파라미터 등)을 기반으로 머신러닝 모델을 훈련시키는 하나의 실행단위 |
| 모델 | 다양한 학습 과정을 통해 만들어진 인공지능의 결과물을 의미 |
| 실험 목적(Task) | 작업 수행을 통해 주어진 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여, 새로운 데이터에서도 정확한 예측과 분류를 수행할 수 있도록 모델을 훈련하는 것으로 Object Detection, Classification, OCR 등의 하위 목적 리스트가 있음 |
| Object Detection | 이미지 내 객체의 위치(바운딩 박스)와 종류를 동시에 예측하는 작업 |
| Classification | 이미지를 하나의 라벨(클래스)로 분류하는 작업 |
| Instance Segmentation | 각 객체의 정확한 형태(픽셀 단위)를 분리하면서, 객체마다 개별 인스턴스로 구분하는 작업 |
| Semantic Segmentation | 이미지 내 모든 픽셀에 대해 어떤 클래스에 속하는지 분류하는 작업 |
| Panoptic Segmentation | Semantic + Instance Segmentation을 결합한 작업.각 픽셀을 클래스 + 인스턴스 단위로 동시에 구분함 |
| Line Detection | 이미지 내에서 선(또는 경계선)을 식별하고 추출하는 작업 |
| Keypoint Detection | 객체의 특정 위치(관절점, 특징점 등)를 추정하는 작업 |
| Image Captioning | 이미지를 입력으로 받아 자연어로 설명 문장을 생성하는 작업 |
| OCR | 이미지 속 문자(텍스트)를 추출하는 작업 |
| Token Classification | 문장을 구성하는 단어 또는 토큰 각각에 라벨을 부여하는 작업(문장 속 단어마다 라벨 붙이기) |
| 인공신경망 | 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이란, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 인공지능 모델로, 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 수행함. 대표적으로 CNN, RNN, Transformer 등이 있음 |
| 체크포인트 | 모델 학습 도중 저장되는 중간 결과물을 의미. 모델이 학습하는 동안 특정 시점에서 상태를 저장해두는 파일을 의미 |
| GT 데이터셋 | 학습 생성 시에 활용할 GT 데이터셋(Ground Dataset, GT Dataset)은 인공지능 모델이 학습할 때 정답(참값)으로 사용하는 데이터 |
| GT 데이터셋 버전 | 학습 생성 시에 활용할 GT 데이터셋(Ground Dataset, GT Dataset)의 저장된 버전을 의미 |
| 학습 파라미터 | 머신러닝 모델이 패턴을 학습하면서 조정하는 숫자(변수)를 의미 |
| Epochs | 머신러닝 모델이 주어진 데이터셋을 처음부터 끝까지 한 번 학습하는 과정의 횟수. 1 이상의 정수를 기재 |
| Batch size | 한 번의 학습에서 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 작은 배치는 정밀하지만 느리고 큰 배치는 빠르지만 일반화는 어려움. 0 이상의 정수를 기재 |
| Learning rate | 머신러닝 모델이 학습할 때, 가중치(Weight)를 얼마나 빠르게 업데이트할지 결정하는 값으로, 너무 크면 최적점을 놓치고 너무 작으면 학습이 느려짐. 0에서 1 사이의 소수를 기재 |
| Image Size | 이미지의 크기 설정 기능으로 320~1280의 픽셀 단위로 설정하여 모델의 성능과 자원 효율성을 향상 시킬 수 있음 |
| 에이전트 | 모델이 최적의 성능을 낼 수 있도록 학습을 관리하고 돕는 역할 |
| Momentum | 옵티마이저의 파라미터값으로, 적정값을 활용할 경우 학습속도를 높이고 안정성을 향상시킬 수 있음 |
| Connected | 에이전트가 연동되어 있는 상태를 의미 |
| Disconnected | 에이전트가 연동되어 있지 않은 상태를 의미 |
| Node | 노드(Node)는 네트워크에 연결되어 있는 1개의 기기 정도의 의미 |
| Memory | 에이전트가 설치된 머신의 RAM 사용량(또는 여유공간) |
| Disk | 에이전트 머신의 저장 공간(HDD/SSD) 사용량(또는 여유공간) |
| Train Metrics | Train Metrics(훈련 메트릭)이란, 모델이 훈련중에 얼마나 잘 학습하고 있는지를 측정하는 값 |
| Box Loss | 객체 탐지(Object Detection) 모델에서 예측된 바운딩 박스(Bounding Box)와 정답(Ground Truth) 바운딩 박스 간의 차이를 측정하는 손실 함수(Loss Function). Box Loss 값이 작을수록 모델이 실제 객체 위치에 더 가까운 바운딩 박스를 생성한 것을 의미 |
| Class Loss | 모델이 객체를 잘못된 클래스로 분류할 때 발생하는 오류를 수치화한 것을 의미 |
| DFL Loss | DFL Loss(Distribution Focal Loss)는 객체 탐지(Object Detection) 모델에서 바운딩 박스(Bounding Box)의 위치를 더 정확하게 조정하는 손실 함수이며, 모델이 객체의 경계를 보다 정밀하게 학습할 수 있도록 바운딩 박스의 좌표 예측을 최적화하는 역할 |
| Validation Metrics | Validation Metrics(검증 메트릭)이란, 머신러닝 모델이 학습(Training) 중, 검증 데이터(Validation Set)에서 얼마나 잘 동작하는지를 평가하는 지표 |
| mAP50 | mAP50(Mean Average Precision at IoU 0.5)은 객체 탐지(Object Detection) 모델에서, IoU(Intersection over Union) 0.5 기준으로 평균 정밀도(Average Precision, AP)를 측정한 지표 |
| mAP50-95 | mAP50-95(Mean Average Precision at IoU 50 to 95)은 객체 탐지(Object Detection) 모델의 평균 정밀도(Average Precision, AP)를 IoU 0.5~0.95 범위에서 평가하는 지표 |
| Logs | 모델 학습 과정에서 발생하는 모든 이벤트, 상태 변화, 오류 등을 기록한 데이터 |
| Fine-tuned | 기존에 학습된 모델(Pre-trained Model)을 새로운 데이터에 맞춰 추가 학습(미세 조정)된 상태 |
| Base | 기존에 학습된 모델의 초기 상태 |
| 에이전트 | 시냅스 내에서 구동되는 플러그인을 실행하는 주체로서 에이전트는 여러 개의 노드로 구성될 수 있으며, 각 노드는 CPU, 메모리, 디스크, GPU 등이 있습니다. |
| 에이전트 연동 | 스토리지 이름과 URL을 입력하여 에이전트를 연동할 수 있는 기능 |
| 스토리지 | 데이터, 모델, 로그 등을 저장하고 관리하는 공간 |
| 플러그인 | 플러그인은 플랫폼에서 특정 작업(전처리, 모델 추론, 데이터 변환 등)을 자동화하고 확장하기 위해 사용되는, 독립적으로 실행 가능한 모듈형 프로그램. 시냅스에서 플러그인은 전/후처리, 인공신경망, 임포트/익스포트, 스마트툴 등의 모듈을 가능하게 함 |
| 인공신경망 | 인공신경망은 인간 뇌의 신경세포(뉴런) 구조를 모방한 알고리즘으로, 여러 층(layer)을 통해 입력 데이터를 처리하고, 패턴을 학습해 결과를 예측하거나 분류하는 머신러닝 모델. 시냅스에서는 인공신경망의 이름과 활성여부 등을 확인할 수 있는 공간을 의미함 |
| 개인 설정 - 검색 허용 | 사용자의 이름 또는 이메일을 검색할 수 있도록 허용하는 기능으로 멤버/워커/검수자 추가시 리스트에 노출됨 |
| 멤버 관리 - 멤버 추가 | 사용자 계정을 검색하여, 관리자 , 검수자, 워커 등 해당 플랫폼에서 활동할 수 있는 멤버를 추가하는 기능 |
| 소유자 | 사용자 중 최상위의 권한 |
| 관리자 | 사용자 중 오너 다음의 권한을 가짐 |
| 멤버 | 사용자 중 오너, 관리자 다음의 권한을 가짐 |
데이터랩
| 명칭 | 정의 |
|---|---|
| 데이터랩 이동 | 관리자 권한이 있는 사용자의 경우 데이터랩(작업자 혹은 검수자)화면으로 이동할 수 있는 기능 |
| 할당작업 | 하위에 불량 접수 목록, 할당작업 목록 기능 탭을 보유. 작업자(혹은 검수자)에게 할당된 작업물 리스트와 현황(작업목록/반려목록)을 볼 수 있는 페이지 |
| 할당작업 목록 | 할당작업 목록을 볼 수 있는 기능 탭. 할당작업의 확정/검수중/반려 개수를 확인할 수 있으며, 검수를 시작할 수 있음 |
| 할당작업 시작 | 할당작업 목록>할당작업 시작 버튼을 누르면 할당작업을 시작할 수 있는 어노테이터 화면 새창이 활성화됨 |
| 검수 시작하기 | 할당작업 목록>검수 시작하기 버튼을 누르면 할당작업의 검수를 시작할 수 있는 어노테이터 화면 새창이 활성화됨 |
| 할당작업 목록 - 작업 목록 | 할당된 작업의 리스트을 확인할 수 있으며, 각 진행 상태(확정/검수 중/진행 중 개수) 및 제출 현황을 볼 수 있으며, 새로운 할당 작업을 시작할 수 있음 |
| 할당작업 목록 - 반려 목록 | 제출한 할당작업의 검수자로부터 반려된 할당작업 리스트 |
| 할당작업 목록 - 작업 목록 | 작업을 시작한 작업자들의 할당작업의 리스트를 볼 수 있음. 할당작업의 작업 완료 시간 및 마지막 검수 시간을 확인할 수 있음 |
| 불량 접수 목록 | 작업자가 할당작업 중 데이터의 이상으로 불량 처리를 한 할당작업의 리스트 |
| 안내게시판 | 작업자(혹은 검수자)에게 필요한 프로젝트 공지사항 혹은 가이드라인 게시글을 확인할 수 있는 페이지 |
| 통계 | 하위로 작업통계의 기능 탭이 속해있으며, 할당작업 관련 통계를 확인할 수 있음 |
| 작업 통계 | 작업자(혹은 검수자)의 할당작업의 상태/어노테이션 수량/반려횟수 등을 수치화하여 한 눈에 볼 수 있는 페이지 |
| 작업 통계 - 할당작업 | 작업자의 할당작업별 상태(전체/대기/반려/진행중/보류/완료/검수중/확정)를 수치화하여 제시한 페이지 |
| 작업 통계 - 할당작업 | 작업자의 할당작업별 상태(전체/대기/진행중/보류/완료/반려/확정)를 수치화하여 제시한 페이지 |
| 작업 통계 - 어노테이션 | 작업자의 할당작업에 라벨링한 어노테이션 수량에 따른 통계 페이지 |
| 작업 통계 - 액션 | 검수자가 할당작업에 승인 혹은 반려를 누른 횟수를 수치화하여 제시한 페이지. 검수자에만 해당함(ex. 특정 할당작업을 3번 반려하고 1번 승인한 경우 액션 수는 반려3, 승인1로 카운트됨) |
어노테이터
| 명칭 | 정의 |
|---|---|
| 에디터 | 작업할 데이터와 어노테이션이 표시되는 공간 |
| 선택도구 | 에디터 내 어노테이션을 선택할 때 사용하는 기능 |
| 바운딩박스 | 객체를 감싸는 최소한의 직사각형으로 위치와 크기 정보 표현함. 객체 탐지 모델의 기본 입력 포맷으로 활용됨 |
| 큐보이드 | 3차원 공간에서 물체를 나타내기 위해 사용하는 3D 박스 형태의 어노테이션. 자율주행 등에서 거리와 크기 인식에 활용됨 |
| 폴리곤 | 객체의 윤곽선을 따라 다각형으로 세밀하게 표시함. 불규칙하거나 복잡한 형태의 객체 분할(Segmentation)에 적합함 |
| 폴리라인 | 여러 점을 선으로 연결하여 선형 구조를 표현함. 차선, 도로 경계, 뼈대 구조 등 경로 기반 정보에 주로 사용됨 |
| 키포인트 | 객체 내 주요 지점을 점 단위로 표시함. 사람의 관절, 얼굴의 특징점 등 구조 분석이나 포즈 추정에 사용됨 |
| 관계 | 두 객체 간의 의미 있는 관계를 표현함. 예: “사람-가지고 있다-가방” 같은 상호작용 정보 주석에 사용됨 |
| 시멘틱 세그멘테이션 | 같은 클래스를 가진 모든 픽셀을 하나의 그룹으로 분류함. 예: 이미지 속 모든 자동차는 같은 색으로 구분됨 |
| 3D 세그멘테이션 | 3차원 데이터(예: 포인트클라우드, 3D 메쉬, 볼륨 데이터 등)에서 각 점(포인트) 또는 볼륨(보xel) 단위로 객체를 분류함. 자율주행, 로봇 비전, 3D 재구성, 의료 영상 등에서 필수적으로 사용됨 |
| 폴리곤 브러시 | 브러시로 쓱쓱 칠하듯 영역을 지정하면, 자동으로 그 경계를 따라 폴리곤을 생성해주는 기능 |
| 마술봉 | 유사한 색상이나 경계를 자동으로 인식해 영역을 반자동으로 선택하는 기능 |
| 폴리곤 AI | AI가 객체의 모양을 인식해 자동으로 폴리곤 윤곽선을 생성해주는 스마트툴 |
| 오토 키포인트 | AI가 객체 내 주요 특징점을 자동으로 인식하고 해당 위치에 키포인트를 찍어주는 스마트툴 |
| 보정 동전 | 라벨링 작업에서 객체의 좌표, 크기, 경계선, 방향 등을 정밀하게 수정할 수 있게하는 미세 조정 기능. 폴리곤, 폴리라인, 키포인트 어노테이션에 활용할 수 있음 |
| 십자 가이드선 | 화면 중심이나 마우스 위치를 기준으로 세로/가로 가이드선을 표시하여, 정확한 위치 지정이나 정렬을 도와주는 기능, 두께와 색상을 조정할 수 있으며 단축키(G)로 표시 여부를 전환할 수 있음 |
| 좌표 표시 | 에디터 영역에 마우스 커서의 좌표(x,y)를 표시하는 기능 |
| 줄자 표시 | 에디터 영역에 가로 세로 줄자를 표시하는 기능 |
| 어노테이션 기준 크기 박스 | 어노테이션의 기준 크기 박스를 직접 입력하여 설정하는 기능. 높은 숫자를 입력할 수록 선이 두꺼워짐 |
| 이미지 등분 | 작업 중인 이미지를 등분하여 표시하는 기능. 최대 100개로 등분할 수 있음 |
| 이미지 밝기 | 작업 이미지의 밝기를 설정하는 기능 |
| 이미지 대비 | 작업 이미지의 명암 차이를 조정하여 시각적 구분을 명확하게 하는 기능 |
| 회색조 모드 | 작업 이미지의 색상을 흑백으로 설정하는 기능 |
| 이미지 반전 | 작업 이미지의 색상을 반대 색상으로 설정하는 기능 |
| 이미지 경계 설정 | 작업 이미지 경계 밖에 어노테이션을 생성 가능 여부를 설정하는 기능 |
| 단축키 | 라벨링 작업에 필요한 각종 기능의 단축키 정보를 확인할 수 있는 곳으로, 단축키는 특정 기능을 빠르게 실행하기 위한 키보드 상의 키 조합 |
| 설정 | 저작도구를 설정하는 곳으로 어노테이션, 전역,패널 등의 기능들을 설정할 수 있음 |
| 확대 | 데이터 확대 보기 패널로, 3배/5배/10배로 확대할 수 있으며, 이미지 및 영상 데이터 라벨링 시 사용하는 특수 패널 |
| 할당 라벨 | 할당 받은 라벨 목록을 보여주는 패널로 할당번호, 작업상태 및 검수 상태 정보 제공 |
| 히스토리 | 작업 내역을 관리하는 히스토리 패널로, 작업 내역을 저장하거나 제출하면 초기화됨. 내역 항목을 클릭하면 이전 상태로 되돌릴 수 있음 |
| 검수 코멘트 | 반려된 라벨의 반려 사유(검수태그, 코멘트)가 기재된 패널로, 프로젝트/그룹/작업/어노테이션별 필터를 적용하여 확인할 수 있음 |
| 에러 로그 | 어노테이터 시스템에서 발생한 오류 내용을 기록하는 로그로, 문제의 원인을 분석하고 버그를 수정할 수 있도록 상세 정보 제공 |
| 메타정보 | 이미지 데이터에 대한 정보를 담고 있는 속성으로, 가로 세로 픽셀(px)크기와 파일 용량에 대한 정보를 확인할 수 있음 |
| 클래스 선택 | 어노테이션 타입 및 클래스를 선택하는 패널 |
| 클래스 선택 - 기본형 | 드롭다운(dropdown)형태의 클래스 선택하는 기본 기능 |
| 클래스 선택 - 확장형 | 클릭 시 라디오버튼(radio button)형태로 나열된 클래스들을 한 눈에 볼 수 있고 선택할 수 있는 기능 |
| 클래스 선택 - 어노테이션 타입 | 프로젝트 관리자가 설정한 라벨링 유형 목록을 확인하고, 기준에 맞는 라벨링 유형을 선택할 수 있는 기능 |
| 클래스 선택 - 클래스 | 프로젝트 관리자가 설정한 클래스 목록을 확인하고 선택하는 기능 |
| 빠른보기 | 어노테이션을 미리보기 아이콘 형태로 볼 수 있는 기능. 크기는 X1 ~ X5까지 조절하여 확인할 수 있음 |
| 어노테이션 그룹 | 특성을 묶을 수 있는 여러 개의 어노테이션을 그룹화하여 라벨링 한 내역을 볼 수 있음 |
| 어노테이션 그룹 - 그룹 추가 | 어노테이션 그룹을 추가하는 기능 |
| 어노테이션 속성 | 생성한 어노테이션의 목록 패널로 어노테이션의 속성을 설정하거나 삭제할 수 있음 |
| 어노테이션 속성 - 분류 추가 | 어노테이션의 속성 패널에 분류를 추가할 수 있는 기능 |
| 관계 | 관계 라벨링 도구로 어노테이션 간 관계를 생성하면 이 패널에 목록으로 추가됨 |
| 가이드라인 | 라벨링 작업을 위해 필요한 정보를 안내하는 문서를 확인할 수 있는 패널로, 해당 프로젝트 가이드라인 및 공지사항을 확인할 수 있음 |
| 저장 | 작업한 라벨 정보를 저장하는 기능. 제출 전에 데이터를 저장하여 유실을 방지할 수 있음 |
| 보류 | 현재 진행 중인 작업을 완료하지 않은 상태에서 보류하고, 다음 작업으로 이동할 수 있는 기능. 이후 다시 돌아와 계속 진행할 수 있음. 관리자가 프로젝트에 보류 기능을 활성해두어야 워커가 사용할 수 있음 |
| 불량 | 라벨링 작업 중 사용하기 어려운 데이터 및 기타 문제로 인해 작업이 어렵다고 판단했을때, 작업자가 사용할 수 있는 기능으로, 불량 접수된 할당 작업물은 관리자가 확인할 수 있음 |
| 불량 취소 | 불량 접수한 할당작업의 불량 취소 처리하는 기능 |
| 제출 | 작업한 라벨 정보를 저장 후 제출하는 기능으로 다음 할당 작업을 자동으로 가져옴 |
| 수정하기 | 작업이 완료된 후 제출한 작업물을 다시 수정할 때 사용하는 기능으로, 어노테이션 수정 후 해당 버튼 클릭시 수정된 작업물로 제출됨 |
| 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 | 작업 데이터의 할당번호와 함께 상태에 따라 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 등이 표시됨 |
| 할당 번호 | 할당 작업 데이터에 부여된 고유 식별 번호로, 특정 할당 작업의 추적, 확인, 관리를 위해 사용 |
| 작업 상태 | 작업 데이터의 라벨링 진행상태를 나타내며, 진행중/완료/(보류)로 표시됨 |
| 작업자 | 작업을 수행하는 작업자(접속한 계정 주인)의 이름이 표시됨 |
| 작업 시간 | 어노테이터를 가동한 순간부터 측정되며, 작업에 소요된 총 시간이 표시됨 |
| 에디터 | 작업할 데이터와 어노테이션이 표시되는 공간. 동영상 저작도구에서는 구간 정제를 위한 프레임바 및 재생 컨트롤 버튼이 있음 |
| 구간분리 | 전체 데이터를 특정 기준에 따라 여러 개의 구간으로 나눌 때 사용하는 기능 |
| 십자 가이드선 | 라벨 작업의 정확도를 높이기 위해 십자 가이드선을 설정하는 기능으로, 두께와 색상을 조정할 수 있음. 단축키(G)로 표시 여부를 전환을 할 수 있음 |
| 이미지 대비 | 작업 이미지의 명암 차이를 조정하여 시각적 구분을 명확하게 하는 기능 |
| 이미지 밝기 | 작업 이미지의 밝기를 설정하는 기능 |
| 이미지 등분 | 작업 중인 이미지를 등분하여 표시하는 기능으로, 최대 100개로 등분할 수 있음 |
| 어노테이션 기준 크기 박스 | 어노테이션의 기준 크기 박스를 직접 입력하여 설정하는 기능. 높은 숫자를 입력할 수록 선이 두꺼워짐 |
| 이미지 반전 | 작업 이미지의 색상을 반대 색상으로 설정하는 기능 |
| 좌표 표시 | 에디터 영역에 마우스 커서의 좌표를 표시하는 기능 |
| 이미지 경계 설정 | 작업 이미지 경계 밖에 어노테이션을 생성 가능 여부를 설정하는 기능 |
| 줄자 표시 | 에디터 영역에 가로 세로 줄자를 표시하는 기능 |
| 이전 프레임에서 어노테이션 복제 | 이전 프레임에서 생성된 어노테이션을 그대로 복사하여 현재 프레임에 적용하는 기능 |
| 단축키 | 라벨링 작업에 필요한 각종 기능의 단축키 정보를 확인할 수 있는 곳으로, 단축키는 특정 기능을 빠르게 실행하기 위한 키보드 상의 키 조합 |
| 설정 | 저작도구를 설정하는 곳으로 어노테이션, 전역,패널 등의 기능들을 설정할 수 있음 |
| 할당 라벨 | 할당 받은 라벨 목록을 보여주는 패널로 할당번호, 작업상태 및 검수 상태 정보를 제공 |
| 히스토리 | 작업 내역을 관리하는 히스토리 패널로, 작업 내역을 저장하거나 제출하면 초기화됨. 내역 항목을 클릭하면 이전 상태로 되돌릴 수 있음 |
| 검수 코멘트 | 반려된 라벨의 반려 사유(검수태그, 코멘트)가 기재된 패널로, 프로젝트/그룹/작업/어노테이션별 필터를 적용하여 확인할 수 있음 |
| 메타정보 | 비디오 파일 용량에 대한 정보를 확인할 수 있음 |
| 어노테이션 그룹 | 특성을 묶을 수 있는 여러 개의 어노테이션을 그룹화하여 라벨링 한 내역을 볼 수 있음 |
| 어노테이션 속성 | 생성한 어노테이션의 목록 패널로 어노테이션의 속성을 설정하거나 삭제할 수 있음 |
| 어노테이션 속성 - 분류 추가 | 어노테이션의 속성 패널에 분류를 추가할 수 있는 기능 |
| 클래스 선택 - 어노테이션 타입 | 프로젝트 관리자가 설정한 라벨링 유형 목록을 확인하고, 기준에 맞는 라벨링 유형을 선택할 수 있는 기능 |
| 클래스 선택 - 클래스 | 프로젝트 관리자가 설정한 클래스 목록을 확인하고 선택하는 기능 |
| 관계 | 관계 라벨링 도구로 어노테이션 간 관계를 생성하면 이 패널에 목록으로 추가됨 |
| 가이드라인 | 라벨링 작업을 위해 필요한 정보를 안내하는 문서를 확인할 수 있는 패널로, 해당 프로젝트 가이드라인 및 공지사항을 확인할 수 있음 |
| 저장 | 작업한 라벨 정보를 저장하는 기능. 제출 전에 데이터를 저장하여 유실을 방지할 수 있음 |
| 보류 | 현재 진행 중인 작업을 완료하지 않은 상태에서 보류하고, 다음 작업으로 이동할 수 있는 기능. 이후 다시 돌아와 계속 진행할 수 있음. 관리자가 프로젝트에 보류 기능을 활성해두어야 워커가 사용할 수 있음 |
| 불량 | 라벨링 작업 중 사용하기 어려운 데이터 및 기타 문제로 인해 작업이 어렵다고 판단했을때, 작업자가 사용할 수 있는 기능으로, 불량 접수된 할당 작업물은 관리자가 확인할 수 있음 |
| 불량 취소 | 불량 접수한 할당작업의 불량 취소 처리하는 기능 |
| 제출 | 작업한 라벨 정보를 저장 후 제출하는 기능으로 다음 할당 작업을 자동으로 가져옴 |
| 수정하기 | 작업이 완료된 후 제출한 작업물을 다시 수정할 때 사용하는 기능으로, 어노테이션 수정 후 해당 버튼 클릭시 수정된 작업물로 제출됨 |
| 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 | 작업 데이터의 할당번호와 함께 상태에 따라 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 등이 표시됨 |
| 할당 번호 | 할당 작업 데이터에 부여된 고유 식별 번호로, 특정 할당 작업의 추적, 확인, 관리를 위해 사용 |
| 작업 상태 | 작업 데이터의 라벨링 진행상태를 나타내며, 진행중/완료/(보류)로 표시됨 |
| 작업자 | 작업을 수행하는 작업자(접속한 계정 주인)의 이름이 표시됨 |
| 작업 시간 | 어노테이터를 가동한 순간부터 측정되며, 작업에 소요된 총 시간이 표시됨 |
| 에디터 | 작업할 데이터와 어노테이션이 표시되는 공간 |
| Object Mode | 선택도구. 에디터 내 어노테이션을 선택할 때 사용하는 기능 |
| Cuboid | 3D 포인트 클라우드(PCD) 데이터에서 입체적인 상자 형태로 객체의 위치와 방향을 지정하는 기능 |
| Segmentation | 이미지나 영상에서 특정 객체의 픽셀 단위 경계를 따라 색칠하여 구분하는 기능 |
| Segmentation - color | 세그멘테이션 라벨링 시 칠하는 기능 |
| Segmentation - erase | 세그멘테이션 라벨링을 지우는 기능 |
| Segmentation - circle | 세그멘테이션 라벨링 도구 모양을 원형으로 설정하는 기능 |
| Segmentation - square | 세그멘테이션 라벨링 도구 모양을 사각형으로 설정하는 기능 |
| Segmentation - 자물쇠 | 라벨링된 영역을 보호하여 추가 라벨링이나 수정을 막는 기능 |
| review_comment | 검수 코멘트 |
| Tracking Mode | 포커싱 모드. 에디터에서 라벨링 하는 지점을 추적하여 카메라가 초점을 맞추게 하는 기능 |
| Selection Color | 세그멘테이션 라벨링 도구의 색상을 정하는 것과 관련된 기능. 클릭 시 selection과 preview를 볼 수 있음 |
| Selection Color - selection | 세그멘테이션 라벨링 도구의 색상을 정하는 기능 |
| Selection Color - preview | 세그멘테이션 라벨링 도구의 색상을 정하기 전에 미리 색상을 확인해 볼 수 있는 기능 |
| Projected Images | 에디터 내 (우측) 상단 실제 이미지의 보기 방식(1장 혹은 여러장)과 프로젝션 포인트 보기, 사진 밝기, 포인트 밝기, 어노테이션 보기 설정 기능에 해당 |
| ROI | ROI(Region of Interest)는 인공지능이 분석해야 할 특정 3D 영역을 정의하는 개념으로, 집중적으로 처리해야 하는 영역을 설정하여, 불필요한 데이터를 줄이고 연산 성능을 최적화하는 방법 |
| ROI - Radius | ROI의 반지름을 의미하며, 단위는 미터(m)임 |
| ROI - Angle of view | ROI의 화각을 의미하며, 렌즈를 통해 카메라가 담을 수 있는 이미지의 각도(Degree)를 의미 |
| ROI box | 3D 공간에서 특정 객체 또는 영역을 감싸는 직육면체(3D Bounding Box) 형태의 관심 영역(ROI)을 보여주는 기능으로, 천장과 바닥을 제외하고 특정 구역만 라벨링할 수 있도록 설정하는 용도로 사용됨 |
| 단축키 | 라벨링 작업에 필요한 각종 기능의 단축키 정보를 확인할 수 있는 곳으로, 단축키는 특정 기능을 빠르게 실행하기 위한 키보드 상의 키 조합 |
| 설정 | 어노테이터 설정(색상 프리셋/어노테이션 기본 포인트 색상, 크기, 큐보이드 선 두께), 전역 설정(어노테이션 패널창 폰트 크기), 패널 설정 등의 기능 설정 |
| 평면도 | PCD 할당작업 데이터의 바로 위에서 본 그림 |
| 측면도 | PCD 할당작업 데이터의 바로 옆에서 본 그림 |
| 정면도 | PCD 할당작업 데이터의 바로 앞에서 본 그림 |
| 메타정보 | 작업 데이터 파일 용량에 대한 정보를 확인할 수 있음 |
| 할당 라벨 | 할당 받은 라벨 목록을 보여주는 패널로 할당번호, 작업상태 및 검수 상태 정보를 제공 |
| 클래스 선택 | 어노테이션 타입 및 클래스를 선택하는 패널 |
| 클래스 선택 - 기본형 | 드롭다운(dropdown)형태의 클래스 선택하는 기본 기능 |
| 클래스 선택 - 확장형 | 클릭 시 라디오버튼(radio button)형태로 나열된 클래스들을 한 눈에 볼 수 있고 선택할 수 있음 |
| 클래스 선택 - 어노테이션 타입 | 프로젝트 관리자가 설정한 라벨링 유형 목록을 확인하고, 기준에 맞는 라벨링 유형을 선택할 수 있는 기능 |
| 클래스 선택 - 클래스 | 프로젝트 관리자가 설정한 클래스 목록을 확인하고 선택하는 기능 |
| 어노테이션 그룹 | 특성을 묶을 수 있는 여러 개의 어노테이션을 그룹화하여 라벨링 한 내역을 볼 수 있음 |
| 어노테이션 그룹 - 그룹 추가 | 어노테이션 그룹을 추가하는 기능 |
| 어노테이션 속성 | 생성한 어노테이션의 목록 패널로 어노테이션의 속성을 설정하거나 삭제할 수 있음 |
| 히스토리 | 작업 내역을 관리하는 히스토리 패널로, 작업 내역을 저장하거나 제출하면 초기화됨. 내역 항목을 클릭하면 이전 상태로 되돌릴 수 있음 |
| 관계 | 관계 라벨링 도구로 어노테이션 간 관계를 생성하면 이 패널에 목록으로 추가됨 |
| 검수 코멘트 | 반려된 라벨의 반려 사유(검수태그, 코멘트)가 기재된 패널로, 프로젝트/그룹/작업/어노테이션별 필터를 적용하여 확인할 수 있음 |
| 검수 코멘트 - 작업 단위 | 검수자가 특정 작업에 남긴 코멘트가 해당 작업에만 표시되는 기능 |
| 검수 코멘트 - 그룹 단위 | 워크샵 내에 특정 묶음 작업의 어노테이션 화면에서 검수코멘트가 표시되는 기능 |
| 검수 코멘트 - 프로젝트 단위 | 프로젝트에 할당된 모든 작업의 어노테이터 화면에서 검수 코멘트 패널에 코멘트가 표시되는 기능 |
| 가이드라인 | 라벨링 작업을 위해 필요한 정보를 안내하는 문서를 확인할 수 있는 패널로, 해당 프로젝트 가이드라인 및 공지사항을 확인할 수 있음 |
| 에러 로그 | 어노테이터 시스템에서 발생한 오류 내용을 기록하는 로그로, 문제의 원인을 분석하고 버그를 수정할 수 있도록 상세 정보를 제공 |
| 저장 | 작업한 라벨 정보를 저장하는 기능. 제출 전에 데이터를 저장하여 유실을 방지할 수 있음 |
| 보류 | 현재 진행 중인 작업을 완료하지 않은 상태에서 보류하고, 다음 작업으로 이동할 수 있는 기능. 이후 다시 돌아와 계속 진행할 수 있음. 관리자가 프로젝트에 보류 기능을 활성해두어야 워커가 사용할 수 있음 |
| 불량 | 라벨링 작업 중 사용하기 어려운 데이터 및 기타 문제로 인해 작업이 어렵다고 판단했을때, 작업자가 사용할 수 있는 기능으로, 불량 접수된 할당 작업물은 관리자가 확인할 수 있음 |
| 불량 취소 | 불량 접수한 할당작업의 불량 취소 처리하는 기능 |
| 제출 | 작업한 라벨 정보를 저장 후 제출하는 기능으로 다음 할당 작업을 자동으로 가져옴 |
| 수정하기 | 작업이 완료된 후 제출한 작업물을 다시 수정할 때 사용하는 기능으로, 어노테이션 수정 후 해당 버튼 클릭시 수정된 작업물로 제출됨 |
| 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 | 작업 데이터의 할당번호와 함께 상태에 따라 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 등이 표시됨 |
| 할당 번호 | 할당 작업 데이터에 부여된 고유 식별 번호로, 특정 할당 작업의 추적, 확인, 관리를 위해 사용됨 |
| 작업 상태 | 작업 데이터의 라벨링 진행상태를 나타내며, 진행중/완료/(보류)로 표시됨 |
| 작업자 | 작업을 수행하는 작업자(접속한 계정 주인)의 이름이 표시됨 |
| 작업 시간 | 어노테이터를 가동한 순간부터 측정되며, 작업에 소요된 총 시간이 표시됨 |
| 에디터 | 작업할 데이터와 어노테이션이 표시되는 공간 |
| 선택도구 | 에디터 내 어노테이션을 선택할 때 사용하는 기능 |
| 하이라이트 도구 | 특정 문장을 드래그하여 해당 텍스트에 라벨을 할당하는 기능 |
| 관계 | 어노테이션 간 관계를 설정하는 라벨링 도구 |
| 어노테이션 라벨 표시 | 생성된 어노테이션에 해당 라벨을 표시하는 기능으로,필요에 따라 보이기/숨기기를 전환할 수 있음 |
| 관계 표시 | 어노테이션 간 관계를 설정하는 라벨링 도구 |
| 단축키 | 라벨링 작업에 필요한 각종 기능의 단축키 정보를 확인할 수 있는 곳으로, 단축키는 특정 기능을 빠르게 실행하기 위한 키보드 상의 키 조합 |
| 설정 | 저작도구를 설정하는 곳으로 어노테이션, 전역,패널 등의 기능들을 설정할 수 있음 |
| 관계 | 관계 라벨링 도구로 어노테이션 간 관계를 생성하면 이 패널에 목록으로 추가됨 |
| 히스토리 | 작업 내역을 관리하는 히스토리 패널로, 작업 내역을 저장하거나 제출하면 초기화됨. 내역 항목을 클릭하면 이전 상태로 되돌릴 수 있음 |
| 에러 로그 | 어노테이터 시스템에서 발생한 오류 내용을 기록하는 로그로, 문제의 원인을 분석하고 버그를 수정할 수 있도록 상세 정보를 제공함 |
| 검수 코멘트 | 반려된 라벨의 반려 사유(검수태그, 코멘트)가 기재된 패널로, 프로젝트/그룹/작업/어노테이션 별로 필터해 확인할 수 있음 |
| 메타정보 | 텍스트 파일 용량에 대한 정보를 확인할 수 있음 |
| 클래스 선택 | 어노테이션 타입 및 클래스를 선택하는 패널 |
| 클래스 선택 - 기본형 | 드롭다운(dropdown)형태의 클래스 선택하는 기본 기능 |
| 클래스 선택 - 확장형 | 클릭 시 라디오버튼(radio button)형태로 나열된 클래스들을 한 눈에 볼 수 있고 선택할 수 있음 |
| 클래스 선택 - 어노테이션 타입 | 프로젝트 관리자가 설정한 라벨링 유형 목록을 확인하고, 기준에 맞는 라벨링 유형을 선택할 수 있는 기능 |
| 클래스 선택 - 클래스 | 프로젝트 관리자가 설정한 클래스 목록을 확인하고 선택하는 기능 |
| 할당 라벨 | 할당 받은 라벨 목록을 보여주는 패널로 할당번호, 작업상태 및 검수 상태 정보를 제공 |
| 어노테이션 속성 | 생성한 어노테이션의 목록 패널로 어노테이션의 속성을 설정하거나 삭제할 수 있음 |
| 어노테이션 속성 - 분류 추가 | 어노테이션의 속성 패널에 분류를 추가할 수 있는 기능 |
| 가이드라인 | 라벨링 작업을 위해 필요한 정보를 안내하는 문서를 확인할 수 있는 패널로, 해당 프로젝트 가이드라인 및 공지사항을 확인할 수 있음 |
| 저장 | 작업한 라벨 정보를 저장하는 기능. 제출 전에 데이터를 저장하여 유실을 방지할 수 있음 |
| 보류 | 현재 진행 중인 작업을 완료하지 않은 상태에서 보류하고, 다음 작업으로 이동할 수 있는 기능. 이후 다시 돌아와 계속 진행할 수 있음. 관리자가 프로젝트에 보류 기능을 활성해두어야 워커가 사용할 수 있음 |
| 불량 | 라벨링 작업 중 사용하기 어려운 데이터 및 기타 문제로 인해 작업이 어렵다고 판단했을때, 작업자가 사용할 수 있는 기능으로, 불량 접수된 할당 작업물은 관리자가 확인할 수 있음 |
| 불량 취소 | 불량 접수한 할당작업의 불량 취소 처리하는 기능 |
| 제출 | 작업한 라벨 정보를 저장 후 제출하는 기능으로 다음 할당 작업을 자동으로 가져옴 |
| 수정하기 | 작업이 완료된 후 제출한 작업물을 다시 수정할 때 사용하는 기능으로, 어노테이션 수정 후 해당 버튼 클릭시 수정된 작업물로 제출됨 |
| 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 | 작업 데이터의 할당번호와 함께 상태에 따라 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 등이 표시됨 |
| 할당 번호 | 할당 작업 데이터에 부여된 고유 식별 번호로, 특정 할당 작업의 추적, 확인, 관리를 위해 사용됨 |
| 작업 상태 | 작업 데이터의 라벨링 진행상태를 나타내며, 진행중/완료/(보류)로 표시됨 |
| 작업자 | 작업을 수행하는 작업자(접속한 계정 주인)의 이름이 표시됨 |
| 작업 시간 | 어노테이터를 가동한 순간부터 측정되며, 작업에 소요된 총 시간이 표시됨 |
| 에디터 | 작업할 데이터와 어노테이션이 표시되는 공간으로 어노테이션 설정창, 프롬프트 확인 및 입력창, 어노테이션 속성창이 있음 |
| 프롬프트 도구 | 프롬프트를 입력하고 출력할 수 있는 도구. 프롬프트 어노테이터에서 디폴트값으로 선택되어 있음 |
| 마크다운 모드 | 사용자가 입력한 텍스트와 AI가 생성한 응답을 명확하게 구분하고, 가독성을 높이기 위해 마크다운(Markdown) 형식을 지원. 텍스트 서식을 추가하여 가독성을 높이고, 중요한 내용을 강조하는 역할 |
| LaTex 모드 | 텍스트 내에서 수학 공식, 기호, 또는 복잡한 수식 표현을 쉽게 작성하고 표시할 수 있도록 지원하는 기능. 이는 머신러닝 모델 설명, 공학 공식, 수학 문제 생성, 논문 요약 등에 유용하게 활용될 수 있음 |
| 단축키 | 라벨링 작업에 필요한 각종 기능의 단축키 정보를 확인할 수 있는 곳으로, 단축키는 특정 기능을 빠르게 실행하기 위한 키보드 상의 키 조합 |
| 설정 | 어노테이터 설정(접혀있을 때의 턴 높이, 질문/답변의 라벨 속성 표시여부), 전역 설정(어노테이션 폰트 크기 설정), 패널 설정을 할 수 있는 기능 |
| 메타정보 | 작업 데이터 파일 용량에 대한 정보를 확인할 수 있음 |
| 가이드라인 | 라벨링 작업을 위해 필요한 정보를 안내하는 문서를 확인할 수 있는 패널로, 해당 프로젝트 가이드라인 및 공지사항을 확인할 수 있음 |
| 할당 라벨 | 할당 받은 라벨 목록을 보여주는 패널로 할당번호, 작업상태 및 검수 상태 정보를 제공 |
| 히스토리 | 작업 내역을 관리하는 히스토리 패널로, 작업 내역을 저장하거나 제출하면 초기화됨. 내역 항목을 클릭하면 이전 상태로 되돌릴 수 있음 |
| 검수 코멘트 | 반려된 라벨의 반려 사유(검수태그, 코멘트)가 기재된 패널로, 프로젝트/그룹/작업/어노테이션별 필터를 적용하여 확인할 수 있음 |
| 에러 로그 | 어노테이터 시스템에서 발생한 오류 내용을 기록하는 로그로, 문제의 원인을 분석하고 버그를 수정할 수 있도록 상세 정보를 제공 |
| 저장 | 작업한 라벨 정보를 저장하는 기능. 제출 전에 데이터를 저장하여 유실을 방지할 수 있음 |
| 보류 | 현재 진행 중인 작업을 완료하지 않은 상태에서 보류하고, 다음 작업으로 이동할 수 있는 기능. 이후 다시 돌아와 계속 진행할 수 있음. 관리자가 프로젝트에 보류 기능을 활성해두어야 워커가 사용할 수 있음 |
| 불량 | 라벨링 작업 중 사용하기 어려운 데이터 및 기타 문제로 인해 작업이 어렵다고 판단했을때, 작업자가 사용할 수 있는 기능으로, 불량 접수된 할당 작업물은 관리자가 확인할 수 있음 |
| 불량 취소 | 불량 접수한 할당작업의 불량 취소 처리하는 기능 |
| 제출 | 작업한 라벨 정보를 저장 후 제출하는 기능으로 다음 할당 작업을 자동으로 가져옴 |
| 수정하기 | 작업이 완료된 후 제출한 작업물을 다시 수정할 때 사용하는 기능으로, 어노테이션 수정 후 해당 버튼 클릭시 수정된 작업물로 제출됨 |
| 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 | 작업 데이터의 할당번호와 함께 상태에 따라 라벨러 모드/검수자 모드/관리자 모드/작업 데이터 모드 등이 표시됨 |
| 할당 번호 | 할당 작업 데이터에 부여된 고유 식별 번호로, 특정 할당 작업의 추적, 확인, 관리를 위해 사용 |
| 작업 상태 | 작업 데이터의 라벨링 진행상태를 나타내며, 진행중/완료/(보류)로 표시됨 |
| 작업자 | 작업을 수행하는 작업자(접속한 계정 주인)의 이름이 표시됨 |
| 작업 시간 | 어노테이터를 가동한 순간부터 측정되며, 작업에 소요된 총 시간이 표시됨 |
Updated 30 days ago