데이터라벨링 AI시대에 새로운 직업 그리고 자격증 정보

인공지능(AI)의 발달로 인간의 많은 일자리가 인공지능으로 대체될 것이라고 합니다. 하지만 그로 인해 새로운 직업군이 생겨날 것이라는 예측도 있습니다. 자동차가 생긴 후 인력거라는 직업이 사라졌지만, 주유소라는 새로운 사업이 생겨난 것처럼 말입니다.
데이터라벨링이 그런 일이지 않을까 싶습니다. 인공지능 학습을 위해 필요한 데이터라벨링 작업. 무엇인지 알아보겠습니다.

 

데이터라벨링이란

데이터라벨링(Data labelling)이란 이미지, 영상, 오디오 등의 데이터를 수집하여 인공지능이 인식가능한 형태로 바꾸는 작업입니다. 인공지능을 학습시키기 위해 사진이나 동영상에 등장하는 모든 대상에 라벨을 달아 입력하는 일이라고 할 수 있겠습니다.

 

그리고 데이터라벨링을 작업하는 사람을 데이터라벨러라고 합니다. 데이터라벨러는 2022년 고용노동부 직업사전에 정식 직업으로 등재되었습니다.

 

데이터라벨링의 가장 큰 장점은 시간과 장소에 제약이 없다는 것입니다. 컴퓨터 또는 노트북만 있다면 내가 원하는 시간과 장소에서 작업할 수 있기 때문에 직장인들의 부업으로,  주부, 학생, 어르신들의 새로운 일로 주목받고 있습니다.

 

하지만 데이터라벨링은 주로 정부과제사업으로 일이 보통 하반기에만 있고, 단순한 업무는 단가가 낮아 시간대비 많은 수익을 얻지 못할 수 있다는 것이 단점이기도 합니다.

데이터라벨링 작업 종류

데이터라벨링의 작업은 데이터를 수집하고, 가공하고, 이를 검수하는 업무로 나누어집니다.

 

데이터라벨의 가공업무 중  대표적인 것은 바운딩, 폴리곤, 모션키포인트 등이 있습니다. 바운딩은 대상을 네모로 표시하고 그 대상의 이름을 태깅하는 것입니다. 폴리곤은 대상을 네모가 아닌 테두리를 따라 점을 찍어 분류한 뒤 태깅합니다. 모션키포인트 같은 경우 신체부위 중 관절에 점을 찍어 움직임을 분석하는 데 사용한다고 합니다. 그 외에도 인물의 표정을 보고 감정을 입력하는 작업, 이미지나 영상에 나오는 문자를 바운딩하여 태깅한 후 글자를 옮겨 적는 작업 등도 있습니다.

 

디지털라벨링의 작업은 종류에 따라 단가가 다르다고 합니다. 바운딩의 경우 제일 쉬운 편이라 10원 단위도 있고요. 복잡한 작업일수록 단가는 올라가지만 그에 따른 나의 실력이 수입을 좌우할 것 같습니다.

 

데이터라벨링 자격증 정보

데이터라벨링은 별도의 자격증 없이 일을 할 수 있습니다. 하지만 업무의 난이도나 숙련도에 따라 돈을 더 벌 수 있고, 최근 자격증을 필요로 하는 프로젝트도 많기 때문에 체계적으로 배우고 자격증을 따는 것이 좋을 것 같습니다.

데이터라벨링 자격증은 한국인공지능협회에서 발급하는 민간자격증으로  AIDE(인공지능 데이터 전문가) 2급, 1급 이렇게 두 가지가 있습니다.

AIDE 2급의 경우 인공지능 기초이론과 데이터라벨링 작업능력, 1급은 인공지능 심화이론과  검수에 대한 능력을 검증합니다.  

 

2급의 경우 누구나 응시 가능하지만 1급은 2급 자격증을 보유한 자만 응시할 수 있습니다.

자격시험에 대한 다음의 정보는 2급, 1급이 동일합니다.
응시시간 : 90분 중 준비시간 30분/시험시간 60분
시험문제 : 50문제, 40% 이론 60% 실습
합격점수 : 100점 만점에 60점 이상
응  시 료 : 7만 원

직업훈련포털 HRD-Net에 들어가 데이터라벨링을 검색하면 수강할 수 있는 수업이 나옵니다.

 

 

 

크라우드웍스에서 진행하는 수업으로, 내일배움카드를 이용하면 수업료를 지원받을 수 있다고 하니 참고하시기 바랍니다.

 

데이터라벨링 일하는 방법 (사이트)

데이터라벨링은 대부분 정부과제사업으로 정부에서 프로젝트가 나오면 다양한 업체에서 일을 수행합니다. 그 업체에 업무를 신청하면 됩니다. 잡코리아나 사람인에서 검색하는 방법도 있고,  아래의 플랫폼사이트도 참고하시기 바랍니다.
크라우드웍스 https://www.crowdworks.kr/
레이블러 https://labelr.io/
에이모 https://www.aimmo.ai/ko
데이터고블린 https://www.datagoblins.com/
라벨온 https://www.labelon.kr/
캐시미션 https://www.cashmission.com/

로그인에 여러 번 실패했을 때 '나는 로봇이 아닙니다'를 증명하기 위해 여러 사진 중에 신호등을 선택했던 경험이 있으실 겁니다. 나보다 똑똑한 인공지능이지만 그전에 인간이 입력하는 정보로 학습하는 것이 필수적이 일입니다.
4차 산업의 중심에 있는 인공지능의 쓰임이 날로 확대되고 다양해지는 만큼 데이터라벨링의 중요성도 높아질 듯하니 관심 가져보시길 바랍니다.



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