목차
라벨링 알바, 이것만 알면 돈벌이 끝!
데이터 라벨링이란 무엇인가?
왜 데이터 라벨링이 중요할까?
다양한 데이터 라벨링 유형 살펴보기
라벨링 알바, 이것만은 꼭 알아두자!
데이터 라벨링으로 돈 벌기: 실제 방법
라벨링 알바, 이것만 알면 돈벌이 끝!
최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 ‘데이터 라벨링’이라는 용어를 자주 접하게 됩니다.
2023년 5월 27일 네이버 블로그 정보에 따르면, 지자체들이 데이터 라벨링 전문가 과정을 신설하고 국가직무능력표준(NCS)에도 데이터 라벨링 직무가 새롭게 반영될 정도로 데이터 라벨러는 단순한 부업을 넘어 하나의 직업으로 자리 잡고 있습니다.
AI의 성능을 좌우하는 핵심 작업인 데이터 라벨링 알바, 제대로 알고 시작하면 분명 훌륭한 수입원이 될 수 있습니다.
데이터 라벨링이란 무엇인가?
데이터 라벨링은 인공지능(AI)이 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 원천 데이터(Raw Data)에 AI가 이해할 수 있는 정답(Tag/Label)을 달아주는 작업을 의미합니다.
마치 어린아이에게 그림책을 보여주며 “이건 사과야”, “이건 바나나야”라고 가르쳐주듯, AI에게도 데이터의 의미와 속성을 알려주는 과정과 같습니다.
예를 들어, 자율주행 자동차가 도로 위의 신호등, 차선, 보행자 등을 정확히 인식하기 위해서는 이러한 객체들이 무엇인지, 어디에 있는지를 명확하게 표시한 데이터로 학습해야 합니다.
AI 프로젝트 전체 시간의 약 80%가 데이터 준비에 쓰인다는 말이 있을 정도로, 고품질의 라벨링 데이터는 AI 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소입니다.
검색 결과 2에 따르면, 이 작업은 지도 학습의 필수 전제 조건입니다.
왜 데이터 라벨링이 중요할까?
“Garbage In, Garbage Out”, 즉 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 GIGO 원칙은 데이터 라벨링에서도 중요하게 적용됩니다.
아무리 최첨단 AI 모델 아키텍처를 사용하더라도, 라벨링이 부정확하거나 편향되어 있다면 AI는 엉뚱하고 잘못된 결과를 내놓게 됩니다.
테슬라의 자율주행이나 ChatGPT와 같은 고도화된 AI 서비스들의 뛰어난 성능 역시 고품질의 라벨링 데이터를 기반으로 합니다.
정확한 데이터 라벨링은 AI 모델에게 다음과 같은 긍정적인 영향을 미칩니다:
- AI 모델의 성능 향상: AI가 정확한 예측 및 결정을 내릴 수 있도록 도와 신뢰성 높은 결과를 산출합니다.
- AI 모델의 일반화 능력 향상: 새로운 환경에서도 유사한 상황을 인식하고 응용할 수 있는 능력을 키워줍니다.
- AI 모델의 작업 생산성 향상: AI가 더 빠르고 효율적으로 패턴을 인식하고 학습하도록 지원하여 전체 작업의 효율성을 높입니다.
- AI 모델의 윤리성 강화: 편향성과 차별성을 최소화하여 공정하고 윤리적인 AI 모델을 만드는 데 기여합니다.
다양한 데이터 라벨링 유형 살펴보기
데이터 라벨링은 데이터의 형태에 따라 다양한 유형으로 나뉩니다.
각각의 유형은 특정 AI 기술의 발전에 기여하며, 라벨링 알바 역시 어떤 유형의 작업을 수행하느냐에 따라 달라질 수 있습니다.
이미지/영상 데이터 라벨링 (Computer Vision)
- 바운딩 박스 (Bounding Box): 객체를 사각형 박스로 감싸 위치를 지정하는 가장 보편적인 방법입니다.
자율주행 자동차가 도로 위의 차량이나 보행자를 인식하는 데 사용됩니다. - 폴리곤 (Polygon): 객체의 외곽선을 따라 점을 찍어 정밀하게 영역을 표시하는 방식으로, 곡선 형태의 객체 인식에 적합합니다.
- 시맨틱 세그멘테이션 (Semantic Segmentation): 이미지의 모든 픽셀을 특정 클래스(도로, 사람, 하늘 등)로 분류합니다.
- 키포인트 (Keypoint): 사람의 관절이나 얼굴의 눈, 코, 입 등 특정 지점을 찍어 자세나 표정 등을 분석하는 데 활용됩니다.
- 3D 큐보이드 (Cuboid): 2D 이미지에서 3차원 육면체 박스를 그려 깊이감까지 표현합니다.
텍스트 데이터 라벨링 (NLP, 자연어 처리)
- 감성 분석 (Sentiment Analysis): 텍스트가 긍정적인지 부정적인지, 혹은 중립적인지를 태깅합니다.
고객 리뷰 분석 등에 활용됩니다. - 개체명 인식 (NER, Named Entity Recognition): 문장 내에서 인물, 장소, 날짜, 조직명 등 특정 개체를 식별하고 분류합니다.
- 의도 분류 (Intent Classification): 챗봇이나 음성 비서 등에서 사용자의 발화 의도(예: 예약, 취소, 문의)를 파악하고 분류합니다.
오디오 데이터 라벨링
- 전사 (Transcription): 음성을 텍스트로 그대로 받아 적는 작업으로, 음성 인식(STT) 모델 학습에 필수적입니다.
- 화자 분리 (Diarization): 여러 화자가 대화하는 오디오에서 누가 언제 말했는지 구간을 나누는 작업입니다.
이 외에도 영상, 3D 데이터 라벨링, 다중 모달 데이터 라벨링 등 다양한 분야에서 데이터 라벨링이 이루어지고 있습니다.
2023년 3월 기준으로 국내에서 활동하는 데이터 라벨러가 약 50만 명가량 추산될 정도로 수요가 많다는 점을 기억하세요.
라벨링 알바, 이것만은 꼭 알아두자!
데이터 라벨링 알바를 시작하기 전에 몇 가지 알아두면 좋은 점들이 있습니다.
1. 라벨링 작업자의 윤리 및 중요성
앞서 강조했듯이, 라벨링은 AI 모델의 성능과 직결됩니다.
따라서 정확하고 책임감 있는 자세로 작업에 임하는 것이 매우 중요합니다.
“Human-in-the-loop”이라는 표현처럼, 사람의 세심한 검수가 AI의 오류를 줄이고 고품질 데이터를 만드는 핵심입니다.
또한, AI 모델의 공정성 확보를 위해 작업 시 편향되지 않도록 주의해야 합니다. 데이터 프라이버시 관련 정보를 숙지하고 개인정보가 포함된 데이터는 철저히 관리해야 합니다.
2. 라벨링 작업 방식의 차이
데이터 라벨링 작업은 크게 세 가지 방식으로 나뉩니다.
- 수동 라벨링 (Human Labeling): 사람이 직접 툴을 이용해 하나씩 작업하는 방식입니다.
가장 정확하지만 비용과 시간이 많이 소요됩니다. - 반자동 라벨링 (Semi-Automated / AI-Assisted): AI 모델이 1차로 라벨링(Pre-labeling)을 하고, 사람이 이를 검수 및 수정하는 방식입니다.
속도가 빠르고 비용이 절감됩니다. - 크라우드 소싱 (Crowdsourcing): 불특정 다수에게 작업을 맡기는 방식입니다.
대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있지만, 데이터 보안 및 품질 관리가 어려울 수 있습니다.
대부분의 라벨링 알바는 수동 또는 반자동 라벨링 형태로 진행됩니다.
데이터 라벨링으로 돈 벌기: 실제 방법
실질적인 라벨링 알바를 찾고 수익을 얻기 위한 구체적인 방법은 다음과 같습니다.
1. 데이터 라벨링 플랫폼 활용
데이터 라벨링 전문 플랫폼을 통해 프로젝트에 참여할 수 있습니다.
여러 플랫폼들이 존재하며, 각 플랫폼마다 모집하는 프로젝트의 종류와 지원 자격, 수익 지급 방식 등이 다릅니다.
- 아마존 메커니컬 터크(Amazon Mechanical Turk, MTurk): 글로벌 크라우드소싱 플랫폼으로 다양한 데이터 라벨링 작업을 찾을 수 있습니다.
- 국내 데이터 라벨링 플랫폼: 최근에는 국내에서도 AI 허브, 크라우드웍스, 아이디어콘서트 등 데이터 라벨링 프로젝트를 제공하는 플랫폼들이 활발하게 운영되고 있습니다.
2. 프로젝트 지원 및 작업 절차
일반적으로 데이터 라벨링 프로젝트에 지원하면 다음과 같은 절차를 거칩니다.
- 회원가입 및 프로필 작성: 플랫폼에 가입하고 개인 정보를 포함한 프로필을 작성합니다.
- 교육 이수: 대부분의 프로젝트는 해당 작업에 대한 사전 교육을 이수하도록 요구합니다.
이 교육을 통해 작업 방법, 툴 사용법, 주의사항 등을 배우게 됩니다. - 프로젝트 지원 및 선정: 교육 이수 후, 참여하고 싶은 프로젝트에 지원합니다.
프로젝트의 난이도나 요구 사항에 따라 선정될 수도, 그렇지 않을 수도 있습니다. - 데이터 라벨링 작업 수행: 선정된 프로젝트의 가이드라인에 따라 데이터를 라벨링합니다.
- 검수 및 평가: 작업한 데이터는 검수 과정을 거칩니다.
검수 결과에 따라 보상이 지급됩니다. - 수익 정산: 프로젝트 완료 및 검수 통과 후, 플랫폼에서 정해진 수익을 지급받습니다.
수익은 보통 계좌 이체 방식으로 지급되며, 프로젝트별로 최소 지급 금액이나 지급일이 다를 수 있습니다.
참고: 2023년 5월 27일 네이버 블로그 정보에 따르면, 데이터 라벨러는 부업으로도 인기가 많으며, 작업량이나 난이도에 따라 건당 수천 원에서 수만 원까지 수익을 얻을 수 있습니다.
또한, 2021년 3월 기준으로 국내 데이터 라벨러는 약 50만 명으로 추산되며, 관련 교육을 제공하는 사이트들도 많습니다.
3. 주의사항 및 팁
- 프로젝트별 요구 사항 확인: 각 프로젝트마다 요구하는 작업자의 조건, 작업 시간, 작업량, 수익 등이 다릅니다.
꼼꼼히 확인하고 본인에게 맞는 프로젝트를 선택해야 합니다. - 오픈 프로모션 활용: 일부 플랫폼에서는 신규 회원 가입이나 특정 프로젝트 참여 시 추가적인 보너스를 제공하기도 합니다.
- 커뮤니티 활용: 데이터 라벨러 커뮤니티나 카페 등을 통해 유용한 정보나 좋은 프로젝트 정보를 얻을 수 있습니다.
- 꾸준함과 정확성: 단기적인 수익보다는 꾸준히 정확하게 작업을 수행하는 것이 중요합니다.
이는 더 많은 프로젝트 기회를 얻는 데 도움이 됩니다.
데이터 라벨링은 AI 산업의 성장에 직접적으로 기여하는 중요한 일입니다. 꼼꼼함과 책임감을 가지고 임한다면, 시간과 장소에 비교적 자유로운 환경에서 부가 수입을 얻을 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
꼼꼼함과 기본적인 컴퓨터 활용 능력만 있다면 충분히 도전할 수 있습니다.
단순 이미지 분류의 경우 건당 수십 원에서 수백 원 정도일 수 있지만, 복잡한 영상 라벨링이나 텍스트 분석 작업은 건당 수천 원에서 수만 원까지도 가능합니다.
꾸준히 작업하면 월 몇십만 원 이상의 부수입을 얻는 것도 충분히 가능합니다.
또한, 작업자는 개인정보 보호 서약 등에 동의해야 하며, 데이터를 외부에 유출하거나 무단으로 사용하는 것은 엄격히 금지됩니다.
하지만 일부 프로젝트에서는 전용 프로그램을 설치해야 할 수도 있습니다.
이 경우, 프로젝트 안내에 상세하게 명시되어 있습니다.
