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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 355 - 369 (15page)
- DOI
- 10.18208/ksdc.2022.28.3.355
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인공지능이 산업전반에 적용되고 있는 지능정보사회는 끊임없는 기술적 진화를 하고 있다. 우리 생활에 잠식해 있는 다양한 데이터는 인공지능에 적용되어 분석, 구현, 예측하며 활용된다. 이에 인공지능 학습용 우수 데이터의 필요성이 강조되고 인공지능 데이터산업도 급속도로 성장하고 있다. 우리나라도 2017년부터 정책적으로 ‘인공지능 학습용데이터 구축사업’을 추진하고 있다.
본 연구는 아직 생소한 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로 인공지능 학습용 패션 레이블드데이터를 분석하고 그 활용 방안을 모색하고자 한다. 본 연구자는 패션 데이터 라벨링 작업의 중요성을 인지하여 직접 데이터 라벨링 작업에 참여하였다. 연구방법은 문헌중심의 질적 연구방법을 택하였다. 연구범위는 패션에 관련된 레이블드데이터로 제한하였다.
연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 국내외 데이터 라벨링 관련 연구를 분석한 결과 레이블드데이터 산업은 성장기에 있으며 세분화된 연구가 필요하다. 둘째, 패션인공지능 헬퍼 ‘데이터고블린’을 실행하여 패션데이터의 어노테이션 방법과 과정을 제시하였다. 셋째, 패션 라벨디드데이터를 기반으로 패션산업에서의 활용방향을 모색하였다.
본 연구는 지식재산권 창출 및 인재양성을 통한 일자리 창출은 물론 패션산업 발전의 원동력을 제공하게 될 것이라 기대한다.
본 연구는 아직 생소한 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로 인공지능 학습용 패션 레이블드데이터를 분석하고 그 활용 방안을 모색하고자 한다. 본 연구자는 패션 데이터 라벨링 작업의 중요성을 인지하여 직접 데이터 라벨링 작업에 참여하였다. 연구방법은 문헌중심의 질적 연구방법을 택하였다. 연구범위는 패션에 관련된 레이블드데이터로 제한하였다.
연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 국내외 데이터 라벨링 관련 연구를 분석한 결과 레이블드데이터 산업은 성장기에 있으며 세분화된 연구가 필요하다. 둘째, 패션인공지능 헬퍼 ‘데이터고블린’을 실행하여 패션데이터의 어노테이션 방법과 과정을 제시하였다. 셋째, 패션 라벨디드데이터를 기반으로 패션산업에서의 활용방향을 모색하였다.
본 연구는 지식재산권 창출 및 인재양성을 통한 일자리 창출은 물론 패션산업 발전의 원동력을 제공하게 될 것이라 기대한다.
목차
Abstract
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 레이블드데이터 현황
Ⅳ. 패션 레이블드데이터 분석
Ⅴ. 결론
Reference
참고문헌 (0)
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