KR102366382B1

KR102366382B1 - 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스

Info

Publication number: KR102366382B1
Application number: KR1020210032217A
Authority: KR
Inventors: 손세미
Original assignee: 주식회사 에스아이에이
Priority date: 2021-03-11
Filing date: 2021-03-11
Publication date: 2022-02-23

Abstract

본 개시의 일 실시예에 따라, 사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법으로서, 상기 방법은, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 제 1 영역에 디스플레이 하는 단계; 및 상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스{User interface for editing and automatic evaluation}

본 개시는 사용자 단말에서의 사용자 인터페이스 제공 방법에 관한 것으로, 구체적으로 사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 수행하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법에 관한 것이다.

최근 들어 딥러닝 기술의 발전으로 물체 식별 딥러닝 모델이 공공, 산업, 군사 등 분야를 막론하고 널리 적용되고 있다. 특히 물체 식별 딥러닝 모델은 CCTV, 위성영상 등의 분야에서 높은 활용성이 기대되고 있다. 한편 인공위성으로부터 고해상도의 위성 영상을 획득하는 기술 또한 보편화되었다.

이러한 딥러닝 모델은 복잡한 구조를 가지며 복잡한 연산을 통해 결과를 출력할 수 있다. 한편 딥러닝 모델의 성능 평가를 위하여, 딥러닝 모델로부터 출력된 결과에 대한 사용자의 검수가 수행될 필요가 있다. 예컨대 사용자는 딥러닝 모델로부터 출력된 결과들을 오분류 행렬(confusion matrix)에 따라 판별할 수 있다. 그러나 딥러닝 모델의 성능 평가를 위해서는 딥러닝 모델에 대한 상당한 이해가 선행되어야 하며, 이에 따라 복잡한 딥러닝 모델의 성능을 평가함으로써 딥러닝 모델을 적절하게 활용할 수 있는 사용자들은 한정된다.

이에 딥러닝 모델을 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 하며, 딥러닝 모델의 출력값에 대한 검수 및 알고리즘에 대한 성능 평가를 쉽게 수행할 수 있도록 하는 당업계의 요구가 존재한다.

대한민국 등록특허 제2119941호

본 개시는 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로, 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스 제공 방법에 관한 것이다.

본 개시의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 과제를 해결하기 위한 사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법으로서, 상기 방법은, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 제 1 영역에 디스플레이 하는 단계; 및 상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

또한, 상기 편집 입력은, 상기 제 1 객체 경계값 정보의 위치 및 크기 중 적어도 하나를 변경하여 디스플레이 하는, 변경 입력; 상기 제 1 객체 경계값 정보를 일 방향으로 전환(flip)하여 디스플레이 하는, 전환 입력; 상기 객체 검출 알고리즘에 기초하여 상기 제 1 객체 경계값 정보에 할당된 클래스인 제 1 클래스를 제 2 클래스로 변경하여 디스플레이 하는, 클래스 변경 입력; 상기 제 1 객체 경계값 정보를 삭제하여 비활성화 상태로 디스플레이 하거나, 또는 디스플레이 하지 않는, 삭제 입력; 상기 객체 경계값 정보의 복제본인 제 2 객체 경계값 정보를 생성하여 디스플레이 하는, 복제 입력; 및 제 3 객체 경계값 정보를 추가로 생성하여 디스플레이 하는, 추가 입력; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 생성하는 단계는, 상기 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보의 값을 TP, FP, FN, 및 언노운(Unknown) 중 적어도 하나로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 변경 입력이 수신되는 경우, 상기 제 1 객체 경계값 정보 및 상기 변경 입력에 기초하여 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상이면, 상기 변경된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 TP로 생성하고, 상기 IOU 값이 상기 임계치 미만이면, 상기 변경된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 전환 입력이 수신되는 경우, 상기 전환 입력에 기초하여 전환된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 클래스 변경 입력이 수신되는 경우, 상기 클래스 변경 입력에 기초하여 상기 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 삭제 입력이 수신되는 경우, 상기 삭제 입력에 기초하여 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 복제 입력이 수신되는 경우, 상기 제 2 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FN로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 제 2 객체 경계값 정보와 대응하는 영역에 상기 삭제 입력이 선행하여 수신된 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 및 상기 제 2 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상이면, 상기 제 2 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 TP로 생성하고, 상기 IOU 값이 임계치 미만인 경우, 상기 제 2 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 추가 입력이 수신되는 경우, 상기 제 3 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FN로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 제 3 객체 경계값 정보와 대응하는 영역에 상기 삭제 입력이 선행하여 수신된 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 및 상기 제 3 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상이면, 상기 제 3 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 TP로 생성하고, 상기 IOU 값이 임계치 미만인 경우, 상기 제 3 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 클래스 값을 가지지 않는 상기 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 언노운으로 생성할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 로직은, 상기 편집 입력이 수신되지 않은 상기 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 TP로 생성할 수 있다.

또한, 상기 방법은, 상기 평가 정보에 기초하여 상기 객체 검출 알고리즘에 대한 평가 스코어를 산출하는 단계; 및 상기 평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하는 경우, 사용자에게 알림을 전송하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 사전 설정된 조건은, 상기 평가 스코어가 임계 기간동안 임계 스코어 미만으로 유지되는 경우를 포함할 수 있다.

또한, 상기 방법은, 상기 이미지 및 상기 이미지에서 상기 제 1 이미지에 대응되는 영역을 표시하는 가이드 객체를 제 2 영역에 디스플레이 하는 단계; 하나 이상의 셀을 포함하는 그리드(Grid) 객체를 상기 제 2 영역에 디스플레이 하는 단계; 상기 하나 이상의 셀 각각에 대하여 완료 입력의 수신을 허용하는 단계; 및 상기 완료 입력이 수신된 셀을, 상기 완료 입력이 수신되지 않은 셀과 시각적으로 구분되도록 표시하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 제 1 영역은, 사용자가 상기 사용자 인터페이스에 재진입 하는 경우에, 상기 완료 입력이 수신되지 않은 셀의 적어도 일부에 대응되는 영역을 상기 제 1 이미지로 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 방법은, 상기 객체 경계값 정보 각각에 대응되는 엔티티의 목록을 제 3 영역에 디스플레이 하는 단계; 및 상기 엔티티 상에서 수신되는 상기 편집 입력 및 상기 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보의 값을 TP, FP, FN, 및 언노운(Unknown) 중 적어도 하나로 생성하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

전술한 과제를 해결하기 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하며, 상기 사용자 인터페이스는, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 디스플레이 하는, 제 1 영역; 을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성하는 명령을 포함할 수 있다.

전술한 과제를 해결하기 위한 사용자 단말로서, 하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서; 네트워크부; 및 사용자 인터페이스를 제공하는 출력부; 를 포함하고, 상기 사용자 인터페이스는, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 디스플레이 하는, 제 1 영역; 을 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 기술적 해결 수단은 이상에서 언급한 해결 수단들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 해결 수단들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 컴퓨팅 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4a 내지 4f는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사전 설정된 로직에 관한 순서도이다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 클래스 변경 입력의 일례를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 삭제 입력의 일례를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 추가 입력의 일례를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 평가 스코어에 관한 알림의 전송 여부를 결정하기 위한 순서도이다.
도 9는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 개시의 몇몇 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.

다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

또한, "이상" 및/또는 "미만"은, "초과" 및/또는 "이하"로 해석될 수 있으며, 그 반대의 해석도 가능할 수 있다.

당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시 적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시 적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

본 개시에서 네트워크 함수와 인공 신경망 및 뉴럴 네트워크(neural network)는 상호교환 가능하게 사용될 수 있다.

본 개시내용에서 "지리적 정보를 포함하는 이미지"라는 용어는, 영상 획득 장치로부터 획득되어 컴퓨팅 장치(100)로 수신되는 지리적 영상을 의미하는 용어로 사용될 수 있다. 영상 획득 장치는 하나 이상의 위성일 수 있으며, 지리적 정보를 포함하는 이미지는 위성으로부터 촬영된 위성 영상일 수 있다. 이 경우, 지리적 정보를 포함하는 이미지는, 임의의 위성이 임의의 시점에 임의의 지역을 촬영한 영상일 수 있다. 즉, 지리적 정보를 포함하는 이미지는, 관심 지역의 제 1 시점에서의 정보를 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 지리적 정보를 포함하는 이미지는 드론 영상, 비행기 영상 등을 포함하는 항공 이미지일 수 있다.

본 개시내용에서 "딥러닝 알고리즘"이라는 용어는, 지리적 정보를 포함하는 이미지로부터 객체를 검출하거나, 변화를 탐지하거나, 이 밖에 판독 데이터를 생성하는 일련의 인퍼런스(inference) 과정 및/또는 인퍼런스를 수행하는 하나 이상의 모듈들을 지칭하는 용어로 사용될 수 있다. 예컨대 본 개시내용에서 딥러닝 알고리즘은 객체 검출 알고리즘을 포함할 수 있다.

객체 탐지 알고리즘은, 사전 학습된 객체 유형들에 따라, 영상에 포함된 객체의 위치를 찾고 객체의 클래스에 따라 바운딩 박스(bounding box) 레이블링 작업을 수행하는 알고리즘일 수 있다. 예컨대, 항공기 유형 객체를 검출하기 위한 알고리즘 A는, 수신된 위성 영상에 존재하는 항공기 객체들을 검출할 수 있다. 구체적으로, 수신된 위성 영상을 판독하여 위성 영상에 존재하는 항공기 유형 객체들의 위치를 검출하고, 바운딩 박스를 사용하여 검출된 객체들의 위치 정보를 출력할 수 있다. 또한, 검출된 객체들의 클래스에 따라, 예를 들어 대형 항공기, 중형 항공기, 소형 항공기 등으로 바운딩 박스 레이블링 작업을 수행할 수 있다.

검출하기 위한 객체에 따라 하나 이상의 객체 탐지 알고리즘이 존재할 수 있으며, 하나의 프로젝트에서 하나 이상의 서로 다른 알고리즘들이 동시에 사용될 수 있다. 예컨대, 항공기 객체를 검출하기 위한 알고리즘 A와 잠수함 객체를 검출하기 위한 알고리즘 B가 하나의 프로젝트에 사용될 수 있다. 이 경우, 알고리즘 A에 기초하여 검출된 객체(즉, 항공기 객체)들은, 사용자 인터페이스 상에서 알고리즘 B에 기초하여 검출된 객체(즉, 잠수함 객체)들과 시각적으로 구분되도록 디스플레이 될 수 있다. 전술한 예시는 일 예시에 불과할 뿐, 본 개시를 제한하지 않는다.

본 개시내용에서 딥러닝 알고리즘은, 메모리(130)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 구성하는 것일 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여, 딥러닝 알고리즘에 위성 영상을 입력하고, 판독 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 획득된 판독 데이터를 기초로 사용자 인터페이스(200)를 생성할 수 있다.

다만 이에 한정되지 않으며, 딥러닝 알고리즘은 서버(미도시)의 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램을 구성하는 것일 수 있다. 즉, 서버의 프로세서는 딥러닝 알고리즘을 통해 위성 영상으로부터 판독 데이터를 획득하고, 이를 컴퓨팅 장치(100)로 전송하거나, 또는 획득된 판독 데이터를 기초로 생성한 사용자 인터페이스(200)를 컴퓨팅 장치(100)로 전송할 수 있다.

본 개시내용에서 "객체 경계값 정보"라는 용어는, 이미지에 존재하는 객체 각각에 대응하여 디스플레이 되는 정보로서, 대응되는 객체에 대한 객체 정보 - 예를 들어, 위치 정보, 클래스 정보, 크기 정보 - 등을 포함하는 정보를 지칭하는 용어로 사용될 수 있다. 상술한 바운딩 박스는 객체 경계값 정보의 일례일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 객체 경계값 정보는 예컨대 문자, 숫자, 기호, 도형, 색상, 음영, 또는 이들의 집합, 배열, 배치 등의 임의의 시각적 요소일 수 있다.

구체적으로 객체 경계값 정보는, 객체 검출 알고리즘을 통해 생성되는 제 1 객체 경계값 정보, 그리고 사용자에 의해 생성되는 제 2 객체 경계값 정보와 제 3 객체 경계값 정보를 포함할 수 있다.

제 1 객체 경계값 정보는, 지리적 정보를 포함하는 이미지를 객체 검출 알고리즘에 입력하여 생성되는 객체 경계값 정보일 수 있다. 제 1 객체 경계값 정보가 포함하는 객체 정보, 즉 객체의 위치 정보, 클래스 정보, 크기 정보 등은, 객체 검출 알고리즘의 판독을 통해 획득되는 것일 수 있다. 또는, 제 1 객체 경계값 정보는, 객체 검출 알고리즘에 입력하여 생성되는 객체 경계값 정보를 사용자가 적어도 일부 수정한 것일 수 있다. 이 경우, 제 1 객체 경계값 정보가 포함하는 객체 정보, 즉 객체의 위치 정보, 클래스 정보, 크기 정보 등은, 객체 검출 알고리즘의 판독을 통해 획득된 후 사용자에 의해 적어도 일부 수정된 것일 수 있다.

제 2 객체 경계값 정보는, 객체 경계값 정보를 복제하는 사용자의 편집 입력(이하, "복제 입력")에 따라 생성되는 객체 경계값 정보일 수 있다. 제 2 객체 경계값 정보가 포함하는 객체 정보는, 사용자로부터 직접 입력 받거나, 사용자의 편집 입력에 기초하여 자동으로 획득되거나, 또는 복제 대상인 객체 경계값 정보가 포함하는 객체 정보에 기초하여 자동으로 획득되는 것일 수 있다.

제 3 객체 경계값 정보는, 새로운 객체 경계값 정보를 추가하는 사용자의 편집 입력(이하, "추가 입력")에 따라 생성되는 객체 경계값 정보일 수 있다. 제 3 객체 경계값 정보가 포함하는 객체 정보는, 사용자로부터 직접 입력 받거나, 또는 사용자의 편집 입력에 기초하여 자동으로 획득되는 것일 수 있다.

본 개시내용에서 "편집 입력" 이라는 용어는, 실제 데이터인 객체 경계값 정보, 즉 정답인 객체 경계값 정보를 생성하기 위한 사용자의 입력을 지칭하는 용어로 사용될 수 있다. 예컨대, 상술한 객체 검출 알고리즘으로부터 생성된 제 1 객체 경계값 정보가 부정확한 경우, 사용자가 제 1 객체 경계값 정보를 보다 정확하게 수정하는 입력이거나, 또는 사용자가 정확한 객체 경계값 정보(즉, 제 2 객체 경계값 정보, 또는 제 3 객체 경계값 정보)를 생성하는 등의 입력일 수 있다.

본 개시내용에서 편집 입력은, 변경 입력, 전환 입력, 클래스 변경 입력, 삭제 입력, 복제 입력, 또는 추가 입력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

변경 입력은, 제 1 객체 경계값 정보의 위치 및 크기 중 적어도 하나를 변경하여 디스플레이 하기 위한 편집 입력일 수 있다. 이 경우 편집 입력에 따라 생성된 정답인 객체 경계값 정보는, 변경된 제 1 객체 경계값 정보일 수 있다.

전환 입력은, 제 1 객체 경계값 정보를 일 방향(예를 들어, 상하 방향, 좌우 방향 등)으로 전환(flip)하여 디스플레이 하기 위한 편집 입력일 수 있다. 이 경우 편집 입력에 따라 생성된 정답인 객체 경계값 정보는, 전환된 제 1 객체 경계값 정보일 수 있다.

클래스 변경 입력은, 상술한 객체 검출 알고리즘에 기초하여 제 1 객체 경계값 정보에 할당된 클래스인 제 1 클래스를 제 2 클래스로 변경하여 디스플레이 하기 위한 편집 입력일 수 있다. 이 경우 편집 입력에 따라 생성된 정답인 객체 경계값 정보는, 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보일 수 있다.

삭제 입력은, 제 1 객체 경계값 정보를 삭제하여 비활성화 상태로 디스플레이 하거나, 또는 디스플레이 하지 않기 위한 편집 입력일 수 있다. 이 경우 편집 입력에 따라 생성된 정답인 객체 경계값 정보는, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보일 수 있다.

복제 입력은, 객체 경계값 정보의 복제본인 제 2 객체 경계값 정보를 생성하여 디스플레이 하기 위한 편집 입력일 수 있다. 이 경우 편집 입력에 따라 생성된 정답인 객체 경계값 정보는, 제 2 객체 경계값 정보일 수 있다.

추가 입력은, 제 3 객체 경계값 정보를 추가로 생성하여 디스플레이 하기 위한 편집 입력일 수 있다. 이 경우 편집 입력에 따라 생성된 정답인 객체 경계값 정보는, 제 3 객체 경계값 정보일 수 있다.

본 개시내용에서 "평가 정보"라는 용어는, 객체 경계값 정보의 정확도와 연관된 정보로, 상술한 편집 입력 및 사전 설정된 로직에 따라, 편집 입력과 연관된 객체 경계값 정보에 대하여 생성되는 정보일 수 있다. 또한 평가 정보는, 알고리즘의 성능 평가를 위한 평가 스코어의 산출에 요구되는 정보일 수 있다.

평가 정보는, 예컨대 오분류 행렬에 기초하여 생성될 수 있다. 오분류 행렬은, 예컨대 상술한 객체 검출 알고리즘으로부터 획득된 판독 데이터가 옳은 지 혹은 틀린 지에 대한 경우의 수를 행렬의 형태로 표현한 것이며, 하기와 같은 예시 테이블로 표현될 수 있다:

		판독 데이터
		Positive	Negative
실제 데이터	Positive	TP (True Positive)	FN (False Negative)
실제 데이터	Negative	FP (False Positive)	TN (True Negative)

행렬 요소 TP(True Positive)는, 객체 A를 올바르게 판독한 경우를 의미할 수 있다. 행렬 요소 FP(False Positive)는, 객체 A를 검출 가능한 다른 객체 B로 틀리게 판독한 경우, 또는 검출 가능하지 않은 객체 A를 검출된 것으로 틀리게 판독한 경우를 의미할 수 있다. 행렬 요소 FN(False Negative)는, 객체 A를 미검출된 것으로 틀리게 판독한 경우를 의미할 수 있다. 행렬 요소 TN(True Negative)는, 검출 가능하지 않은 객체 A를 미검출된 것으로 옳게 판독한 경우를 의미할 수 있다.

한편 상술한 경우들의 이 외의 경우에 대하여 언노운(Unknown)과 같은 평가 정보가 생성될 수 있으며, 예컨대 판독 데이터가 옳은 판독인지 또는 틀린 판독인지 여부를 판단할 수 없는 경우, 또는 판독 데이터가 옳은 판독인지 또는 틀린 판독인지 여부를 판단하기 위한 실제 데이터가 식별 불가한 경우 등을 의미할 수 있다.

다시 말해, 본 개시내용에서 평가 정보는, 편집 입력 및 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 편집 입력과 연관된 객체 경계값 정보 각각에 대하여 TP, FP, FN, TN, 또는 언노운 중 어느 하나의 값으로 생성되는 정보일 수 있다.

본 개시내용에서 "평가 스코어"라는 용어는, 상술한 평가 정보에 기초하여 산출되는 값으로, 알고리즘의 성능(즉, 알고리즘의 판독의 정확도)을 정량적으로 평가하여 획득되는 값일 수 있다. 평가 스코어는, 사용자의 관심도 등에 따라 선택된 임의의 로직에 기초하여 산출될 수 있다.

평가 스코어는, 그 산출에 사용되는 로직의 종류에 따라, 예컨대 정확도(Accuracy; 전체 판독 데이터 중 실제 데이터와 일치한 판독 데이터의 비율)이거나, 정밀도(Precision; Positive인 판독 데이터 중 실제 데이터가 Positive인 비율)이거나, 재현율(Recall; 실제 데이터가 Positive인 것 중 Positive인 판독 데이터의 비율)이거나, AP(Average Precision; 모든 재현율에 대한 정밀도의 평균 값)이거나, 정밀도와 재현율의 조화 평균(F1 Score)이거나, 또는 특정한 평가 정보에 더 큰 가중치를 두는 경우(예를 들어, FP보다 FN 발생 위험에 더 큰 비중을 두는 경우)에는 정밀도에 대한 재현율의 가중치 비를 사용한 정밀도와 재현율의 조화 평균일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 컴퓨팅 장치를 나타낸 블록도이다.

도 1에 도시된 컴퓨팅 장치(100)의 구성은 간략화 하여 나타낸 예시일 뿐이다. 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 컴퓨팅 장치(100)의 컴퓨팅 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수 있고, 개시된 구성들 중 일부만이 컴퓨팅 장치(100)를 구성할 수도 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 프로세서(120), 메모리(130), 출력부(140) 및 입력부(150)를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 컴퓨팅 장치(100)는 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc) 등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크부(110)는 임의의 형태의 유선 또는 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.

본 개시에서 네트워크부(110)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다.

본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서(120)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝 및/또는 사용자 인터페이스의 제공을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 개시의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라 프로세서(120)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 메모리(130)는 프로세서(120)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(110)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 메모리(130)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(130)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따른 출력부(140)는, 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 출력부(140)는 도 3 내지 6 및 도 8 내지 10에 도시된 바와 같은 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 이하에서 도시되고 그리고 후술되는 사용자 인터페이스들은 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따른 출력부(140)는 프로세서(120)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(110)가 수신한 임의의 형태의 정보를 출력할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 출력부(140)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이들 중 일부 디스플레이 모듈은 그를 통해 외부를 볼 수 있도록 투명형 또는 광투과형으로 구성될 수 있다. 이는 투명 디스플레이 모듈이라 지칭될 수 있는데, 상기 투명 디스플레이 모듈의 대표적인 예로는 TOLED(Transparent OLED) 등이 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)를 통해 사용자 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)는 사용자 입력을 수신 받기 위한 키 및/또는 버튼들을 구비할 수 있다. 입력부(150)를 통한 사용자 입력에 따라 본 개시의 실시예들에 따른 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 실행될 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 입력부(150)는 사용자의 버튼 조작 또는 터치 입력을 감지하여 신호를 수신하거나, 카메라 또는 마이크로폰을 통하여 사용자 등의 음성 또는 동작을 수신하여 이를 입력 신호로 변환할 수도 있다. 이를 위해 음성 인식(Speech Recognition) 기술 또는 동작 인식(Motion Recognition) 기술들이 사용될 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 입력부(150)는 컴퓨팅 장치(100)와 연결된 외부 입력 장비로서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 입력 장비는 사용자 입력을 수신하기 위한 터치 패드, 터치 펜, 키보드 또는 마우스 중 적어도 하나일 수 있으나, 이는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되는 것은 아니다.

본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)는 사용자 터치 입력을 인식할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)는 출력부(140)와 동일한 구성일 수도 있다. 입력부(150)는 사용자의 선택 입력을 수신하도록 구현되는 터치 스크린으로 구성될 수 있다. 터치 스크린은 접촉식 정전용량 방식, 적외선 광 감지 방식, 표면 초음파(SAW) 방식, 압전 방식, 저항막 방식 중 어느 하나의 방식이 사용될 수 있다. 전술한 터치 스크린에 대한 자세한 기재는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시일 뿐이며, 다양한 터치 스크린 패널이 컴퓨팅 장치(100)에 채용될 수 있다. 터치 스크린으로 구성된 입력부(150)는 터치 센서를 포함할 수 있다. 터치 센서는 입력부(150)의 특정 부위에 가해진 압력 또는 입력부(150)의 특정 부위에 발생하는 정전 용량 등의 변화를 전기적인 입력신호로 변환하도록 구성될 수 있다. 터치 센서는 터치 되는 위치 및 면적뿐만 아니라, 터치 시의 압력까지도 검출할 수 있도록 구성될 수 있다. 터치 센서에 대한 터치 입력이 있는 경우, 그에 대응하는 신호(들)는 터치 제어기로 보내진다. 터치 제어기는 그 신호(들)를 처리한 다음 대응하는 데이터를 프로세서(120)로 전송한다. 이로써, 프로세서(120)는 입력부(150)의 어느 영역이 터치 되었는지 여부 등을 인식할 수 있게 된다.

본 개시의 일 실시예에서 서버는 서버의 서버 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수도 있다. 서버는 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다. 서버는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 사용자 단말로 제공하기 위한 동작을 수행하는 서버(미도시)는 네트워크부, 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다.

서버는 본 개시의 실시예들에 따른 사용자 인터페이스를 생성할 수 있다. 서버는 생성한 사용자 인터페이스를 사용자 단말로 전송할 수 있다. 또는, 서버는 본 개시의 실시예들에 따른 사용자 인터페이스를 생성하게끔 하기 위한 정보를 네트워크를 통해 사용자 단말에 제공하는 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 이러한 경우, 사용자 단말은 서버에 액세스할 수 있는 임의의 형태의 컴퓨팅 장치(100)일 수 있다. 서버의 프로세서는 네트워크부를 통해 사용자 단말로 사용자 인터페이스를 전송할 수 있다. 또는 서버의 프로세서는 네트워크부를 통해 사용자 단말로 사용자 인터페이스를 생성하게끔 하기 위한 정보를 전송할 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 서버는 예를 들어, 클라우드 서버일 수 있다. 서버는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 서버의 종류는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 실시예들에 따른 서버에 포함된 네트워크부, 프로세서 및 메모리 각각은, 전술한 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 네트워크부(110), 프로세서(120) 및 메모리(130)와 동일한 역할을 수행하거나 또는 동일하게 구성될 수 있다.

본 개시의 실시예들에서 영역들은, 사용자 인터페이스에 디스플레이 되는, 겹쳐지지 않는 화면 상의 일 공간일 수 있다. 또는, 둘 이상의 영역은 겹쳐서 표시될 수도 있다. 둘 이상의 영역이 겹쳐서 표시되는 경우, 하나의 영역에 다른 영역이 가려져, 보이지 않을 수 있다. 또는, 둘 이상의 영역이 겹쳐서 표시되고, 상위 영역이 일부 반 투명하게 표시되는 경우 하위 영역의 적어도 일부가 보일 수 있다. 둘 이상의 영역은 동일한 크기일 수 있다. 또한, 둘 이상의 영역은 상이한 크기일 수도 있다. 하나의 영역은 하나의 영역만을 포함할 수도 있고, 또는 복수의 서브영역을 포함할 수도 있다. 하나의 영역은 하나 이상의 디스플레이 객체를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예들에서 객체는 프로그램, 명령어 또는 데이터 각각에 대응되는 그림, 기호 또는 글자의 집합일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라 객체는 사용자 선택 입력을 수신하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 객체에 대한 사용자 입력을 수신하는 경우, 프로세서(120)는 해당 객체에 대응되어 저장된 명령어 또는 데이터를 실행하여 사용자 인터페이스에 표시할 수 있다. 본 개시의 실시예들에서 객체와 디스플레이 객체는 동일한 의미로 해석될 수 있다.

본 개시의 실시예들에서, “표시”는 출력부(140)를 통해 사용자에게 데이터가 보여 지도록 하는 동작일 수 있다. “표시”와 “디스플레이”는 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다.

이하에서는 본 개시의 실시예들에 따라 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법에 관하여 설명한다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.

본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 개시내용에서의 딥러닝 알고리즘을 구성하는 하나 이상의 모듈 각각은, 이하에서 구체적으로 설명될 신경망에 기반하여 동작할 수 있다.

신경망은 일반적으로 노드라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 노드들은 뉴런(neuron)들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 신경망들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 링크에 의해 상호 연결될 수 있다.

신경망 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 상술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.

하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드의 데이터는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 링크는 가중치(weight)를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변 될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 신경망은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호 연결되어 신경망 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 신경망 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들의 가중치 값이 상이한 두 신경망이 존재하는 경우, 두 개의 신경망들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.

신경망은 하나 이상의 노드들의 집합으로 구성될 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들의 부분 집합은 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력 노드로부터의 거리들에 기초하여, 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 최초 입력 노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n 레이어를 구성할 수 있다. 최초 입력 노드로부터 거리는, 최초 입력 노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야 하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다. 그러나, 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 신경망 내에서 레이어의 차수는 상술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노드들의 레이어는 최종 출력 노드로부터 거리에 의해 정의될 수도 있다.

최초 입력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는, 신경망 네트워크 내에서, 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력 노드들을 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다. 이와 유사하게, 최종 출력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서, 출력 노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또한, 히든 노드는 최초 입력 노드 및 최후 출력 노드가 아닌 신경망을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수와 동일할 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하다가 다시 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수 보다 적을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수보다 많을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 상술한 신경망들의 조합된 형태의 신경망일 수 있다.

딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)는 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrent neural network), 오토 인코더(auto encoder), GAN(Generative Adversarial Networks), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크, 적대적 생성 네트워크(GAN: Generative Adversarial Network) 등을 포함할 수 있다. 전술한 딥 뉴럴 네트워크의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에서 네트워크 함수는 오토 인코더(autoencoder)를 포함할 수도 있다. 오토 인코더는 입력 데이터와 유사한 출력 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망의 일종일 수 있다. 오토 인코더는 적어도 하나의 히든 레이어를 포함할 수 있으며, 홀수 개의 히든 레이어가 입출력 레이어 사이에 배치될 수 있다. 각각의 레이어의 노드의 수는 입력 레이어의 노드의 수에서 병목 레이어(인코딩)라는 중간 레이어로 축소되었다가, 병목 레이어에서 출력 레이어(입력 레이어와 대칭)로 축소와 대칭되어 확장될 수도 있다. 오토 인코더는 비선형 차원 감소를 수행할 수 있다. 입력 레이어 및 출력 레이어의 수는 입력 데이터의 전처리 이후에 차원과 대응될 수 있다. 오토 인코더 구조에서 인코더에 포함된 히든 레이어의 노드의 수는 입력 레이어에서 멀어질수록 감소하는 구조를 가질 수 있다. 병목 레이어(인코더와 디코더 사이에 위치하는 가장 적은 노드를 가진 레이어)의 노드의 수는 너무 작은 경우 충분한 양의 정보가 전달되지 않을 수 있으므로, 특정 수 이상(예를 들어, 입력 레이어의 절반 이상 등)으로 유지될 수도 있다.

뉴럴 네트워크는 교사 학습(supervised learning), 비교사 학습(unsupervised learning), 반교사학습(semi supervised learning), 또는 강화학습(reinforcement learning) 중 적어도 하나의 방식으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습은 뉴럴 네트워크가 특정한 동작을 수행하기 위한 지식을 뉴럴 네트워크에 적용하는 과정일 수 있다.

뉴럴 네트워크는 출력의 오류를 최소화하는 방향으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 뉴럴 네트워크에 입력시키고 학습 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 뉴럴 네트워크의 에러를 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation)하여 뉴럴 네트워크의 각 노드의 가중치를 업데이트 하는 과정이다. 교사 학습의 경우 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어있는 학습 데이터를 사용하며(즉, 라벨링된 학습 데이터), 비교사 학습의 경우는 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 교사 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링 된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 뉴럴 네트워크에 입력되고, 뉴럴 네트워크의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교함으로써 오류(error)가 계산될 수 있다. 다른 예로, 데이터 분류에 관한 비교사 학습의 경우 입력인 학습 데이터가 뉴럴 네트워크 출력과 비교됨으로써 오류가 계산될 수 있다. 계산된 오류는 뉴럴 네트워크에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 뉴럴 네트워크의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 뉴럴 네트워크의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 뉴럴 네트워크가 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.

뉴럴 네트워크의 학습에서 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있으며, 따라서, 학습 데이터에 대한 오류는 감소하나 실제 데이터에 대해서는 오류가 증가하는 학습 사이클이 존재할 수 있다. 과적합(overfitting)은 이와 같이 학습 데이터에 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오류가 증가하는 현상이다. 예를 들어, 노란색 고양이를 보여 고양이를 학습한 뉴럴 네트워크가 노란색 이외의 고양이를 보고는 고양이임을 인식하지 못하는 현상이 과적합의 일종일 수 있다. 과적합은 머신러닝 알고리즘의 오류를 증가시키는 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 과적합을 막기 위하여 다양한 최적화 방법이 사용될 수 있다. 과적합을 막기 위해서는 학습 데이터를 증가시키거나, 레귤라이제이션(regularization), 학습의 과정에서 네트워크의 노드 일부를 비활성화하는 드롭아웃(dropout), 배치 정규화 레이어(batch normalization layer)의 활용 등의 방법이 적용될 수 있다.

도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

도 3을 참고하면, 본 개시에 따른 사용자 인터페이스(200)는, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지(300) 및 제 1 이미지(300)에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 생성되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들(310)을 디스플레이 하는 제 1 영역(210); 상기 지리적 정보를 포함하는 이미지 및 상기 지리적 정보를 포함하는 이미지에서 제 1 이미지(300)에 대응되는 영역을 표시하는 가이드 객체(220a)를 디스플레이 하는 제 2 영역(220); 및 객체 경계값 정보들 각각(311, 312, 313)에 대응되는 엔티티들(331, 332, 333, 334)의 목록(330)을 디스플레이 하는 제 3 영역(230); 을 포함할 수 있다.

다만 상술한 구성 요소들은 사용자 인터페이스(200)를 구성하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 사용자 인터페이스(200)는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다. 예컨대, 사용자 인터페이스(200)는 버튼들(21, 242)을 포함하는 툴 바 영역(240)을 더 포함할 수 있다.

제 1 영역(210)은, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지(300) 및 제 1 이미지(300)에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 생성되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들(310)을 디스플레이 할 수 있다.

제 1 이미지(300)는, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부일 수 있다. 즉, 제 1 영역(210)은, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 전체를 제 1 이미지(300)로 디스플레이 할 수도 있고, 또는 사용자 입력이나 컴퓨터 프로그램에 사전 설정된 비율에 따라 줌 인(Zoom in)된, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 일부를 제 1 이미지(300)로 디스플레이 할 수도 있다.

객체 경계값 정보들(310)은, 지리적 정보를 포함하는 이미지에 존재하는 객체들 각각에 대응하여 제 1 영역(210)에 디스플레이 될 수 있으며, 대응되는 객체에 대한 객체 정보 - 예를 들어, 위치 정보, 클래스 정보, 크기 정보 등 -를 포함하는 정보일 수 있다. 도 3에서는 객체 경계값 정보들(310)이 바운딩 박스인 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

객체 경계값 정보들(310)은, 객체 검출 알고리즘을 통해 생성되는 제 1 객체 경계값 정보, 객체 경계값 정보를 복제하는 편집 입력인 복제 입력에 따라 생성되는 제 2 객체 경계값 정보, 및/또는 새로운 객체 경계값 정보를 추가하는 편집 입력인 추가 입력에 따라 생성되는 제 3 객체 경계값 정보를 포함할 수 있다.

제 1 객체 경계값 정보 내지 제 3 객체 경계값 정보는, 사용자 인터페이스(200) 상에서 서로 시각적으로 구분되도록 디스플레이 될 수 있다. 예컨대 제 1 객체 경계값 정보 내지 제 3 객체 경계값은 서로 다른 색상으로 표시되거나, 서로 다른 형태의 테두리로 표시될 수 있다.

또는, 각각의 객체 경계값 정보에 대하여, 서로 상이한 표시자가 디스플레이 될 수 있다. 도 3은, 사용자에 의해 적어도 일부 수정된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여 (정확히는, 그와 연관되는 엔티티(332)에 대하여), '수정됨' 등의 텍스트를 포함하는 표시자(332a)가 디스플레이 되며, 사용자에 의해 생성된 제 2 객체 경계값 정보 및/또는 제 3 객체 경계값 정보에 대하여(정확히는, 그와 연관되는 엔티티(333)에 대하여), '새로 찾음', '새로 찾은 객체' 등의 텍스트를 포함하는 표시자(333a)가 디스플레이 되고, 한편 사용자에 의해 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여(정확히는, 그와 연관되는 엔티티(334)에 대하여), '삭제' 등의 텍스트를 포함하는 표시자(334a)가 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제 1 객체 경계값 정보 내지 제 3 객체 경계값 정보는 서로 시각적으로 구분되지 않을 수 있다.

한편 제 1 영역(210)은, 사용자로부터 편집 입력을 수신할 수 있다. 편집 입력은, 제 1 영역(210) 상에 디스플레이 된 각각의 객체 경계값 정보들(311, 312, 313) 상에서 수신되거나, 또는 제 1 영역(210) 내 객체 경계값 정보들(310)이 디스플레이 되지 않은 임의의 위치에서 수신될 수 있다.

편집 입력은, 변경 입력, 전환 입력, 클래스 변경 입력, 삭제 입력, 복제 입력, 또는 추가 입력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.

한편 프로세서(120)는, 편집 입력 및 메모리(130)에 저장된 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 편집 입력과 연관된 객체 경계값 정보(311, 312, 313)에 대한 평가 정보를 생성할 수 있다. 즉, 편집 입력이 수신되거나 및/또는 편집 입력에 의하여 생성된 객체 경계값 정보에 대해서는, 편집 입력 및 사전 설정된 로직에 기초하여 평가 정보를 생성할 수 있으며, 이 밖에 편집 입력이 수신되지 않은 객체 경계값 정보에 대해서는, 사전 설정된 로직에 기초하여 평가 정보를 생성할 수 있다.

편집 입력 및 사전 설정된 로직에 기초하여 평가 정보를 생성하는 것에 관한 자세한 설명은 도 4 내지 7을 통하여 후술한다.

제 2 영역(220)은, 상기 지리적 정보를 포함하는 이미지를 디스플레이 할 수 있고, 그리고 상기 지리적 정보를 포함하는 이미지에서 제 1 이미지(300)에 대응되는 영역을 표시하는 가이드 객체(220a)를 더 디스플레이 할 수 있다.

제 1 영역(210)이 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지(300)를 디스플레이 할 수 있는 것과 대조적으로, 제 2 영역(220)은 지리적 정보를 포함하는 이미지 전체를 디스플레이 할 수 있다.

가이드 객체(220a)는, 제 1 영역(210)에 디스플레이 되는 제 1 이미지(300)에 대응되는 영역을 표시하며, 이에 따라 제 1 영역(210) 또는 제 1 이미지(300)와 대응되는 외관을 가질 수 있다. 가령, 사용자 인터페이스(200) 상에서 제 1 영역(210) 또는 제 1 이미지(300)가 3:2의 가로:세로 비율을 가지는 직사각형으로 디스플레이 되는 경우, 가이드 객체(220a) 또한 3:2의 가로:세로 비율을 가지는 직사각형으로 디스플레이 될 수 있다.

또한 가이드 객체(220a)는, 제 1 영역(210)에 디스플레이 되는 제 1 이미지(300)와 서로 연동될 수 있다. 예컨대 제 1 영역(210)이 지리적 정보를 포함하는 이미지 내의 더 광범위한 지리적 영역을 디스플레이 하도록 변경되는 경우(예를 들어, 줌 아웃 되는 경우 등), 가이드 객체(220a) 또한 변경된 제 1 영역(210)과 대응되는 영역, 즉 더 광범위한 지리적 영역을 포함하도록, 제 2 영역(220) 내에서 확대되어 디스플레이 될 수 있다. 또는, 지리적 정보를 포함하는 이미지 내의 제 1 지역을 디스플레이 하는 제 1 이미지(300)가, 제 1 지역과 상이한 제 2 지역을 디스플레이 하도록 변경되는 경우, 가이드 객체(220a) 또한 제 2 영역(220) 내에서 제 1 지역과 대응되는 영역으로부터 제 2 지역과 대응되는 영역으로 이동될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 반대로 제 2 영역(220) 내에서의 가이드 객체(220a)의 이동 내지 확대/축소에 따라, 제 1 영역(210)에 디스플레이 되는 제 1 이미지(300)가 연동하여 변경될 수 있다.

한편, 제 2 영역(220)은, 사용자의 입력에 따라, 하나 이상의 셀을 포함하는 그리드(Grid) 객체를 더 디스플레이 할 수 있다. 예컨대, '타일뷰 보기' 버튼(225)에 대한 클릭이나, 또는 툴 바 영역(240)의 미니맵 버튼(242)에 대한 클릭에 응답하여, 하나 이상의 셀을 포함하는 그리드 객체가 제 2 영역(220) 상에 추가로 디스플레이 될 수 있다.

또한, 상기 하나 이상의 셀 각각에 대하여 사용자로부터 완료 입력이 수신될 수 있으며, 완료 입력이 수신된 셀은 완료 입력이 수신되지 않은 셀과 시각적으로 구분되도록 표시될 수 있다. 이에 따라 사용자 인터페이스(200) 재진입 시 편집 작업이 미완료된 부분을 우선적으로 확인할 수 있다.

그리드 객체 및 완료 입력에 관한 보다 자세한 설명은 도 9를 통하여 후술한다.

제 3 영역(230)은, 객체 경계값 정보들 각각(311, 312, 313)에 대응되는 엔티티들(331, 332, 333, 334)의 목록(330)을 디스플레이 할 수 있다.

엔티티들(331, 332, 333, 334)은, 각각이 대응되는 객체 경계값 정보들(311, 312, 313)에 관한 정보를 포함하도록 디스플레이 될 수 있다. 도 3은, 엔티티들(331, 332, 333, 334)이 대응되는 객체 경계값 정보들(311, 312, 313)의 이미지, (클래스 정보 및 크기 정보를 포함하는) 객체 정보(331b, 332b, 333b, 334b), 및 표시자 (332a, 333a, 334a)를 포함하도록 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 위에서 열거된 정보들 보다 많은 정보들(예를 들어, 대응되는 객체 경계값 정보의 위치 정보 또는 컨피던스 정보 등) 또는 적은 정보들을 포함하도록 디스플레이 될 수 있다.

도 3은 각각의 엔티티들(331, 332, 333, 334)이 카드 형태로 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 엔티티들의 목록(330)은 리스트 형태로 디스플레이 되고, 각각의 엔티티들(331, 332, 333, 334)은 리스트 내 각 행을 구성하도록 디스플레이 될 수도 있다.

엔티티들(331, 332, 333, 334)은 또한, 각각이 포함하는 정보에 따라 필터링 및/또는 정렬되어 디스플레이 될 수 있다. 도 3은, 엔티티들(331, 332, 333, 334)이 대응되는 객체 경계값 정보들의 클래스 정보에 따라 계층적으로 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 가령, 알고리즘 A에 의하여 획득된 객체 경계값 정보들과 대응되는 엔티티들은, 알고리즘 B에 의하여 획득된 객체 경계값 정보들과 대응되는 엔티티들과 상이한 계층으로 디스플레이 될 수 있다. 또는, 대형 항공기 클래스로 레이블링 된 객체 경계값 정보들과 대응되는 엔티티들은, 중형 항공기 클래스로 레이블링 된 객체 경계값 정보들과 대응되는 엔티티들과 제 3 영역(230) 내의 상이한 영역에 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 엔티티들(331, 332, 333, 334)은 대응되는 객체 경계값 정보들의 검출 시점 정보, 크기 정보 등에 따라 정렬되어 디스플레이 될 수 있다.

한편 각각의 엔티티들(331, 332, 333, 334)은, 상술한 편집 입력을 수신할 수 있다. 즉, 엔티티들(331, 332, 333, 334)은, 엔티티들 각각이 대응되는 객체 경계값 정보들(311, 312, 313)에 대한 변경 입력, 전환 입력, 클래스 변경 입력, 삭제 입력, 복제 입력, 또는 추가 입력을 직접 수신할 수 있다.

가령, 엔티티 A에 입력된 클래스 변경 입력에 따라, 엔티티 A에 대응되는 객체 경계값 정보 A의 클래스가 연동하여 변경될 수 있다. 또는, 엔티티 B에 입력된 삭제 입력에 따라, 엔티티 B에 대응되는 객체 경계값 정보 B가 삭제되어 비활성화 상태로 디스플레이 되거나, 또는 디스플레이 되지 않을 수 있다. 또는, 엔티티 C를 추가로 생성하는 추가 입력이 제 3 영역(230) 내에서 수신됨에 따라, 객체 경계값 정보 C가 추가로 생성되어 제 1 영역(210) 상에 디스플레이 될 수 있다.

엔티티들(331, 332, 333, 334) 상에서의 편집 입력은, 예컨대 엔티티들을 선택(호버, 클릭, 더블 클릭, 또는 우클릭 등)함으로써, 또는 엔티티들을 선택하는 것에 응답하여 디스플레이 되는 컨텍스트 메뉴(미도시) 내에서 편집 입력과 관련된 항목을 선택함으로써 수신될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

한편 프로세서(120)는, 엔티티들(331, 332, 333, 334) 상에서 수신된 편집 입력 및 메모리(130)에 저장된 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 편집 입력과 연관된 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성할 수 있다. 즉, 편집 입력이 수신되거나 및/또는 편집 입력에 의하여 생성된 엔티티들에 대응되는 객체 경계값 정보에 대해서는, 편집 입력 및 사전 설정된 로직에 기초하여 평가 정보를 생성할 수 있으며, 예컨대 편집 입력이 수신되지 않은 엔티티들에 대응되는 객체 경계값 정보에 대해서는, 사전 설정된 로직에 기초하여 평가 정보를 생성할 수 있다.

사전 설정된 로직 및 평가 정보의 생성에 관한 자세한 설명은 이하 도 4 내지 7을 통하여 후술한다.

도 4a 내지 4f는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사전 설정된 로직에 관한 순서도이다.

도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 클래스 변경 입력의 일례를 예시적으로 도시한 도면이다.

도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 삭제 입력의 일례를 예시적으로 도시한 도면이다.

도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 추가 입력의 일례를 예시적으로 도시한 도면이다.

도 4a는, 변경 입력과 관련한 사전 설정된 로직의 일례를 도시한다. 변경 입력은, 제 1 객체 경계값 정보의 위치 및 크기 중 적어도 하나를 변경하여 디스플레이 하는 편집 입력일 수 있다.

먼저, 사용자 인터페이스(200) 상에서 제 1 객체 경계값 정보에 대한 변경 입력이 수신될 수 있다(S210). 도 3을 통해 상술한 바와 같이, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 변경 입력은, 제 1 영역(210)에 디스플레이 된 제 1 객체 경계값 정보 상에서 직접 수신되거나, 또는 제 3 영역(230)에 디스플레이 된 엔티티들 중 제 1 객체 경계값 정보와 대응되는 엔티티 상에서 수신될 수 있다.

다음으로, 수신된 변경 입력에 기초하여 제 1 객체 경계값 정보가 변경될 수 있고(S211), 변경된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다. 예컨대, 제 1 객체 경계값 정보를 100m 만큼 좌측 방향으로 이동시키는 변경 입력에 기초하여, 좌측 방향으로 100m 만큼 위치가 변경된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다. 그리고/또는, 제 1 객체 경계값 정보의 너비를 늘리는 변경 입력에 기초하여, 너비가 변경된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다.

다음으로, 제 1 객체 경계값 정보 및 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값을 산출하고, 산출된 IOU 값이 임계치 미만인지 여부가 판단될 수 있다(S212).

여기서 IOU(Intersection Over Union) 값은, 검출하고자 하는 객체에 대한 실제 영역(즉, 정답인 객체 경계값 정보, 또는 변경 입력과 관련하여서는 변경된 제 1 객체 경계값 정보)과 예측된 영역(즉, 제 1 객체 경계값 정보)의 비율이며, 0 이상 1 이하의 값을 가질 수 있다. 예측된 영역(즉, 제 1 객체 경계값 정보)의 정확도가 높을수록, IOU 값은 증가할 수 있다.

제 1 객체 경계값 정보 및 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상인 경우(S212, YES), 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP로 생성할 수 있다. 또는, 제 1 객체 경계값 정보 및 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 미만인 경우(S212, NO), 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다.

IOU 값의 임계치는 컴퓨터 프로그램에 사전 설정되거나, 및/또는 사용자에 의해 설정될 수 있다. 가령 IOU 값의 임계치는 0.5로 설정될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 0.5보다 높거나 또는 낮게 설정될 수 있다.

제 1 객체 경계값 정보 및 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상으로 산출되는 되는 경우, 상기 변경 입력이 입력되지 않은 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 다시 말해, 제 1 객체 경계값 정보가 올바른 판독 데이터인 것으로 판단할 수 있으므로, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 TP로 생성될 수 있다.

한편 제 1 객체 경계값 정보 및 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 미만으로 산출되는 경우, 객체를 다른 객체로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 FP로 생성될 수 있다.

상술한 변경 입력이 사용자 인터페이스(200) 상에서 수행되는 일례에 관하여는, 도 5를 참고하여 후술한다.

도 4b는, 전환 입력과 관련한 사전 설정된 로직의 일례를 도시한다. 전환 입력은, 제 1 객체 경계값 정보를 일 방향으로 전환(flip)하여 디스플레이 하는 편집 입력일 수 있다.

먼저, 사용자 인터페이스(200) 상에서 제 1 객체 경계값 정보에 대한 전환 입력이 수신될 수 있다(S220). 도 3을 통해 상술한 바와 같이, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 전환 입력은, 제 1 영역(210)에 디스플레이 된 제 1 객체 경계값 정보 상에서 직접 수신되거나, 또는 제 3 영역(230)에 디스플레이 된 엔티티들 중 제 1 객체 경계값 정보와 대응되는 엔티티 상에서 수신될 수 있다.

수신된 전환 입력에 기초하여 제 1 객체 경계값 정보가 전환될 수 있고, 전환된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다. 예컨대 오른쪽으로 기울어진 형태의 제 1 객체 경계값 정보에 대하여 상하 방향 및/또는 좌우 방향으로의 전환 입력이 수신되는 경우, 왼쪽으로 기울어진 형태로 전환된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다.

다음으로, 전환 입력이 수신된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다(S221). 제 1 객체 경계값 정보에 대한 전환 입력이 입력되는 것은, 객체를 다른 객체로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 FP로 생성될 수 있다.

상술한 전환 입력이 사용자 인터페이스(200) 상에서 수행되는 일례에 관하여는, 도 5를 참고하여 후술한다.

도 4c는, 클래스 변경 입력과 관련한 사전 설정된 로직의 일례를 도시한다. 클래스 변경 입력은, 객체 검출 알고리즘에 기초하여 제 1 객체 경계값 정보에 할당된 클래스인 제 1 클래스를 제 2 클래스로 변경하여 디스플레이 하는 편집 입력일 수 있다.

먼저, 사용자 인터페이스(200) 상에서 제 1 객체 경계값 정보에 대한 클래스 변경 입력이 수신될 수 있다(S230). 도 3을 통해 상술한 바와 같이, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 클래스 변경 입력은, 제 1 영역(210)에 디스플레이 된 제 1 객체 경계값 정보 상에서 직접 수신되거나, 또는 제 3 영역(230)에 디스플레이 된 엔티티들 중 제 1 객체 경계값 정보와 대응되는 엔티티 상에서 수신될 수 있다.

수신된 클래스 변경 입력에 기초하여 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다. 예컨대, 제 1 객체 경계값 정보에 할당된 클래스인 A380(대형 항공기)을 B330(중형 항공기)으로 변경하는 클래스 변경 입력에 기초하여, B330로 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 될 수 있다.

다음으로, 클래스 변경 입력이 수신된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다(S231). 제 1 객체 경계값 정보에 대한 클래스 변경 입력이 입력되는 것은, 객체를 다른 객체로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 FP로 생성될 수 있다.

상술한 클래스 변경 입력이 사용자 인터페이스(200) 상에서 수행되는 일례에 관하여는, 이하에서 도 5를 통하여 후술한다.

도 5는, 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 클래스 변경 입력이 수신되는 일례를 도시한다. 다만 클래스 변경 입력 이외에 변경 입력, 전환 입력 등에 관하여서도 참고 가능하다.

도 5(a)는, 제 1 객체 경계값 정보(311)의 일례를 도시한다.

도 5(b)는, 제 1 객체 경계값 정보(311)가 사용자에 의해 선택되는 것에 응답하여, 제 1 객체 경계값 정보(311)에 편집 입력의 수신이 가능함을 직관적으로 표시하는 그래픽적 요소들(411)이 디스플레이 되는 일례를 도시한다.

제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 사용자의 선택은, 예컨대 제 1 객체 경계값 정보(311), 또는 제 1 객체 경계값 정보에 대응되는 엔티티에 대한 호버(hover)이거나, 클릭이거나, 더블 클릭이거나, 우클릭이거나, 또는 이들 중 둘 이상의 결합일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

제 1 객체 경계값 정보(311)에 편집 입력의 수신이 가능함을 직관적으로 표시하는 그래픽적 요소들(411)은, 제 1 객체 경계값 정보(311)의 크기 변경에 관한 입력을 수신 가능한 핸들, 제 1 객체 경계값 정보(311)의 크기 값을 나타내는 텍스트, 제 1 객체 경계값 정보(311)의 회전에 관한 입력을 수신 가능한 핸들, 및 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대응하는 위치에 디스플레이 되는 컨텍스트 메뉴 등을 포함할 수 있다. 특히 도 5(b)는, 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대응하는 위치에 디스플레이 되는 컨텍스트 메뉴(400)가, 클래스 변경에 관한 입력을 수신 가능한 항목(401), 제 1 객체 경계값 정보(311)의 테두리 색상에 대한 설정 입력을 수신 가능한 항목(402) 및 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 코멘트 입력을 수신 가능한 항목(403)을 포함하는 일례를 도시한다.

편집 입력의 종류와 관련하여 볼 때, 상기 그래픽적 요소들(411) 중, 제 1 객체 경계값 정보(311)의 크기 변경에 관한 입력을 수신 가능한 핸들, 크기 값을 나타내는 텍스트, 회전에 관한 입력을 수신 가능한 핸들 등은, 예컨대 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 변경 입력이나 전환 입력의 수신이 가능함을 직관적으로 표시하는 그래픽적 요소들일 수 있으며, 한편 클래스 변경에 관한 입력을 수신 가능한 항목(401)을 포함하는 컨텍스트 메뉴(400)는 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 클래스 변경 입력의 수신이 가능함을 직관적으로 표시하는 그래픽적 요소일 수 있다.

다만 이에 한정되는 것은 아니며, 열거된 요소보다 많거나 또는 적은 요소들이, 제 1 객체 경계값 정보(311)에 편집 입력의 수신이 가능함을 직관적으로 표시하기 위해 디스플레이 될 수 있다. 예컨대, 제 1 객체 경계값 정보(311) 상에 임의의 투명도 값을 가지는 색상을 오버레이 하거나 기타 임의의 방법으로 제 1 객체 경계값 정보(311)를 하이라이트 할 수 있다.

한편 도 5(b)는, 컨텍스트 메뉴(400)를 통해 클래스 변경 입력이 수신되는 일례를 도시한다. 구체적으로, 알고리즘(도 5(b)에서 '항공기'로 표기됨) 변경에 관한 항목, 하위 클래스(도 5(b)에서 '대형 항공기'로 표기됨) 변경에 관한 항목, 및 최하위 클래스(도 5(b)에서 'A380'로 표기됨) 변경에 관한 항목 각각에 대한 입력을 통해 클래스 변경 입력이 수행되는 일례를 도시한다. 또한 각각의 항목은, 쉐브론(Chevron) 버튼이 선택되는 경우에, 항목 값 변경을 위한 추가적인 컨텍스트 메뉴를 렌더링 할 수 있다.

도 5(c)는, 도 5(b)와 같은 클래스 변경 입력의 수신에 따라 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값이 디스플레이 되고, 한편 제 1 객체 경계값에 포함되는 클래스 정보가 수정되었음을 표시하는 표시자(420)가 더 디스플레이 되는 일례를 도시한다.

구체적으로 도 5(c)는, 제 1 객체 경계값 정보의 하위 클래스 항목을 '대형 항공기'에서 '중형 항공기'로 변경하는 사용자 입력에 따라, 하위 클래스 항목이 '중형 항공기'값을 가지고, 최하위 클래스 항목이 중형 항공기에 속하는 'B330'값을 가지도록 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보가 디스플레이 되는 일례를 도시한다.

도 5(c)에서 표시자(420)는 '수정된 객체'와 같은 텍스트로서 디스플레이 된다. 도 5(c)는 클래스 변경 입력의 일례를 도시하고 있으나, 예컨대 제 1 객체 경계값 정보에 포함되는 객체 정보의 적어도 일부를 수정하는 편집 입력들(예를 들어, 변경 입력, 전환 입력 등)에 대해서도 동일한 표시자(420)가 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 제 1 객체 경계값 정보에 포함되는 객체 정보의 적어도 일부가 수정되었음을 표시하는 표시자(420)는, 텍스트 이외에 특정한 색상 또는 특정한 모양을 가지는 아이콘일 수 있다.

도 5(d)는, 편집 입력이 종료된 후에 디스플레이 될 수 있는 태그(430)의 일례를 도시한다. 도 5(d)를 참고하면, 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보(312)는, 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보(312)가 포함하는 객체 정보들의 적어도 일부(예를 들어, 클래스 정보, 크기 정보 등)를 포함하는 태그(430)와 함께 디스플레이 될 수 있다.

태그(430)는, 편집 입력이 종료된 후 사전 설정된 시간 동안만 디스플레이 되고, 사전 설정된 시간이 경과함에 따라 디스플레이 되지 않을 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 태그(430)는 사전 설정된 시간의 경과 여부와 무관히 상시 디스플레이 되거나, 또는 객체 경계값 정보가 호버되는 동안에만 디스플레이 될 수도 있다.

다시 도 4를 참고하면, 도 4d는, 삭제 입력과 관련한 사전 설정된 로직의 일례를 도시한다. 삭제 입력은, 제 1 객체 경계값 정보를 삭제하여 비활성화 상태로 디스플레이 하거나, 또는 디스플레이 하지 않는 편집 입력일 수 있다.

먼저, 사용자 인터페이스(200) 상에서 제 1 객체 경계값 정보에 대한 변경 입력이 수신될 수 있다(S240). 도 3을 통해 상술한 바와 같이, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 삭제 입력은, 제 1 영역(210)에 디스플레이 된 제 1 객체 경계값 정보 상에서 직접 수신되거나, 또는 제 3 영역(230)에 디스플레이 된 엔티티들 중 제 1 객체 경계값 정보에 대응되는 엔티티 상에서 수신될 수 있다.

수신된 삭제 입력에 기초하여 제 1 객체 경계값 정보가 삭제될 수 있고, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보가 비활성화 상태로 디스플레이 되거나, 또는 디스플레이 되지 않을 수 있다. 예컨대, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보는, 선택 불가능한 상태 및/또는 가시성이 떨어지는 외관(예를 들어, 채도가 낮은 색상이나, 점선 또는 얇은 형태의 테두리 등)으로 디스플레이 될 수 있다. 또는, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보는 제 1 영역(210)에서 디스플레이 되지 않고, 그리고/또는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보와 대응되는 엔티티는 제 3 영역(230)에서 디스플레이 되지 않을 수 있다.

다음으로, 삭제 입력이 수신된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다(S241). 제 1 객체 경계값 정보에 대한 삭제 입력이 입력되는 것은, 검출 가능하지 않은 객체를 검출된 것으로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 FP로 생성될 수 있다.

한편, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보가 제 1 영역(210)에서 디스플레이 되지 않거나, 그리고/또는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보와 대응되는 엔티티가 제 3 영역(230)에 디스플레이 되지 않는 경우에도, 예컨대 메모리(130)에는 삭제 입력이 수신된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보가 저장될 수 있다. 이에 따라, 삭제 입력이 수신된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보가, 추후 알고리즘의 평가 스코어 산출에 있어 누락되지 않게끔 할 수 있다.

한편, 제 1 객체 경계값 정보에 대하여 삭제 입력이 수신되는 경우, 즉 복제본으로 생성된 제 2 객체 경계값 정보 및/또는 추가로 생성된 제 3 객체 경계값 정보에 대하여 삭제 입력이 수신되는 경우, 해당 제 2 객체 경계값 정보 및/또는 제 3 객체 경계값 정보에 대하여는 평가 정보가 생성되지 않을 수 있다.

상술한 삭제 입력이 사용자 인터페이스(200) 상에서 수행되는 일례에 관하여, 이하 도 6을 참고할 수 있다.

도 6은, 제 1 영역(210) 상에서 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 삭제 입력이 수신되는 일례를 도시한다.

도 6(a)는 제 1 객체 경계값 정보(311)가 사용자에 의해 선택되는 것에 응답하여 컨텍스트 메뉴(600)가 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 도 6(a)는 제 1 객체 경계값 정보(311)가 편집 입력의 수신이 가능함을 직관적으로 표시하는 다른 그래픽적 요소들도 디스플레이 하나, 이에 대한 자세한 설명은 도 5를 참고하여 전술된 바 중복 설명은 생략한다.

삭제 입력은, 예컨대 컨텍스트 메뉴(600) 중 삭제 항목(601)에 대한 클릭일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제 1 객체 경계값 정보(311)를 선택하고 키보드 상의 삭제(Delete) 버튼을 누르는 등 임의의 가능한 입력을 통해 제 1 객체 경계값 정보(311)에 대한 삭제 입력을 수행할 수 있다.

도 6(b)는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)가 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 여기서 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)는 비활성화된 상태로 도시될 수 있다. 도 6(b)는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)가 비활성화된 상태에서, 제 1 객체 경계값 정보(311)보다 옅은 색의 테두리를 디스플레이 하고, 그리고 삭제된 객체 경계값 정보임을 나타내는 태그(610)를 더 디스플레이 하는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

도 6(c) 및 도 6(d)는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)를 제 1 객체 경계값 정보(311a)로 복원하는 일례를 도시한다. 도 6(c)를 참고하면, 복원은, 예컨대 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)에 대한 사용자의 선택에 응답하여 렌더링 되는 복원 메뉴(620)를 선택함으로써 수행될 수 있다. 도 6(d)는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)가 제 1 객체 경계값 정보(311a)로 복원됨에 따라, 제 1 객체 경계값 정보(311a)가 삭제 입력의 수신 이전(도 6(a)) 참고)과 같이 보다 짙은 색의 테두리로 디스플레이 되고, 그리고 삭제된 객체 경계값 정보임을 나타내는 태그(610)가 디스플레이 되지 않는 일례를 도시한다. 상술한 예시는 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)를 그렇지 않은 객체 경계값 정보들과 시각적으로 구분하기 위한 방법의 일 예시에 불과할 뿐, 본 개시를 제한하지 않는다.

한편 삭제된 제 1 객체 경계값 정보(314)가 제 1 객체 경계값 정보(311a)로 복원되는 경우, 복원된 제 1 객체 경계값 정보(311a)는 삭제 입력이 수신되기 전의 제 1 객체 경계값 정보(314)와 동일한 객체 정보들을 포함할 수 있다. 또한 이 경우, 삭제 입력을 수신한 제 1 객체 경계값 정보(314)에 대하여 생성되었던 평가 정보(FP)가 삭제될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

다시 도 4를 참고하면, 도 4e는, 복제 입력과 관련한 사전 설정된 로직의 일례를 도시한다. 복제 입력은, 제 1 객체 경계값 정보의 복제본인 제 2 객체 경계값 정보를 생성하여 디스플레이 하는 편집 입력일 수 있다.

먼저 사용자 인터페이스(200) 상에서 객체 경계값 정보에 대한 복제 입력이 수신될 수 있다(S250). 도 3을 통해 상술한 바와 같이, 객체 경계값 정보에 대한 복제 입력은, 제 1 영역(210)에 디스플레이 된 객체 경계값 정보 상에서 직접 수신되거나, 또는 제 3 영역(230)에 디스플레이 된 엔티티들 중 복제 대상인 객체 경계값 정보와 대응되는 엔티티 상에서 수신될 수 있다.

다음으로, 수신된 복제 입력에 기초하여, 객체 경계값 정보의 복제본인 제 2 객체 경계값 정보가 생성되고 디스플레이 될 수 있다(S251). 이 경우, 제 2 객체 경계값 정보는, 복제 대상인 객체 경계값 정보가 포함하는 객체 정보를 적어도 일부 포함할 수 있다. 가령, 23.5x8.1(m)의 크기 정보와 B330이라는 클래스 정보 및 (41.13331, 17.21532)의 위치 정보를 가지는 객체 경계값 정보에 대하여 복제 입력을 수행한 경우, 복제본인 제 2 객체 경계값 정보는, 23.5x8.1(m)의 크기 정보와 B330이라는 클래스 정보를 포함할 수 있으며, 다만 제 2 객체 경계값 정보가 생성되는 위치에 따라 (41.13331, 17.21532)와는 상이한 위치 정보를 가질 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

다음으로, 제 2 객체 경계값 정보와 대응되는 영역에 삭제 입력이 선행 수신되었는지 여부가 판단될 수 있다(S252). 제 2 객체 경계값 정보와 대응되는 영역에 삭제 입력이 선행 수신되지 않은 것으로 판단되는 경우(S252, NO), 제 2 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FN으로 생성할 수 있다. 즉, 이 경우 객체가 미검출된 것으로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일하게 볼 수 있으므로, 복제본인 제 2 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 FN으로 생성될 수 있다.

또는, 제 2 경계값 정보와 대응되는 영역에 삭제 입력이 선행 수신된 것으로 판단되는 경우(S252, YES), 제 2 객체 경계값 정보 및 선행 수신된 삭제 입력에 따라 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값을 산출하고, 산출된 IOU 값이 임계치 미만인지 여부가 판단될 수 있다(S254). IOU 값 및 IOU 값의 임계치 설정과 관련한 내용은 도 4(a)를 통하여 전술한 바, 중복 설명은 생략한다.

제 2 객체 경계값 정보 및 선행 수신된 삭제 입력에 따라 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상인 경우(S254, NO), 제 2 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP로 생성할 수 있다(S255). 즉, 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보와 실질적으로 동일한 제 2 객체 경계값 정보가 생성된 것이며, 다시 말해 상기 삭제된 제 1 객체 경계값 정보가 올바른 판독이어서 상기 삭제 입력이 수신되지 않은 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 2 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP로 생성할 수 있다. 한편 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여는 평가 정보가 생성되지 않을 수 있다.

또는, 제 2 객체 경계값 정보 및 선행 수신된 삭제 입력에 따라 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 미만인 경우(S254, YES), 제 2 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다(S256). 즉, 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보가 제 2 객체 경계값 정보로 변경되었으며, 객체를 다른 객체로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 2 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다. 한편 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여는 평가 정보가 생성되지 않을 수 있다.

도 4f는, 추가 입력과 관련한 사전 설정된 로직의 일례를 도시한다. 추가 입력은, 제 3 객체 경계값 정보를 추가로 생성하여 디스플레이 하는 편집 입력일 수 있다.

먼저 사용자 인터페이스(200) 상에서 추가 입력이 수신될 수 있다(S260). 도 3을 통해 상술한 바와 같이, 추가 입력은 제 1 영역(210) 및/또는 제 3 영역(230)에서 수신될 수 있다.

다음으로, 수신된 추가 입력에 기초하여, 제 3 객체 경계값 정보를 생성하고 디스플레이 할 수 있다(S261). 이 경우, 제 3 객체 경계값 정보는, 수신된 추가 입력에 기초하여 획득되는 객체 정보를 적어도 일부 포함할 수 있다. 예컨대, (41.13331, 17.21532)의 위치에 23.5x8.1(m)의 크기로 제 3 객체 경계값 정보를 생성하는 추가 입력이 입력된 경우, 제 3 객체 경계값 정보는 (41.13331, 17.21532)의 위치 정보 및 23.5x8.1(m)의 크기 정보를 포함할 수 있다.

이 밖에 추가 입력에 기초하여 획득되지 않는 객체 정보의 경우(예를 들어, 클래스 정보), 해당 객체 정보의 값을 포함하지 않거나, 해당 객체 정보의 디폴트 값을 해당 객체 정보의 값으로 자동 설정하거나, 또는 직전 수행한 편집 입력에 기초하여 해당 객체 정보의 값을 자동 설정할 수 있다. 가령, 제 3 객체 경계 정보의 클래스 정보는 추가 입력에 기초하여서는 획득되지 않을 수 있으며, 이 경우 클래스 정보의 값이 없는 상태인 제 3 객체 경계값 정보가 생성되거나, 클래스 정보의 디폴트 값(예를 들어, 하나 이상의 클래스들 중 가장 첫번째 클래스의 값)을 클래스 정보의 값으로 하는 제 3 객체 경계값 정보가 생성되거나, 또는 직전 수행된 편집 입력과 연관된 객체 경계값 정보의 클래스 정보 값과 동일한 값을 클래스 정보 값으로 가지는 제 3 객체 경계값 정보가 생성될 수 있다. 예컨대, 추가 입력 직전에 B330의 클래스 정보 값을 가지는 객체 경계값 정보에 대한 전환 입력이 수행된 경우, 후속하는 추가 입력에 따라 생성된 제 3 객체 경계값 정보는 B330의 클래스 정보 값을 가지도록 자동 설정될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

다음으로, 제 3 객체 경계값 정보와 대응되는 영역에 삭제 입력이 선행 수신되었는지 여부가 판단될 수 있다(S262). 제 3 객체 경계값 정보와 대응되는 영역에 삭제 입력이 선행 수신되지 않은 것으로 판단되는 경우(S262, NO), 제 3 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FN으로 생성할 수 있다(S263). 즉, 이 경우 객체가 미검출된 것으로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일하게 볼 수 있으므로, 제 3 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 FN으로 생성될 수 있다.

또는, 제 3 경계값 정보와 대응되는 영역에 삭제 입력이 선행 수신된 것으로 판단되는 경우(S262, YES), 제 3 객체 경계값 정보 및 선행 수신된 삭제 입력에 따라 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값을 산출하고, 산출된 IOU 값이 임계치 미만인지 여부가 판단될 수 있다(S264). IOU 값 및 IOU 값의 임계치 설정과 관련한 내용은 도 4(a)를 통하여 전술한 바, 중복 설명은 생략한다.

제 3 객체 경계값 정보 및 선행 수신된 삭제 입력에 따라 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상인 경우(S264, NO), 제 3 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP로 생성할 수 있다(S265). 즉, 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보와 실질적으로 동일한 제 3 객체 경계값 정보가 생성된 것이며, 다시 말해 상기 삭제된 제 1 객체 경계값 정보가 올바른 판독이어서 상기 삭제 입력이 수신되지 않은 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 3 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP로 생성할 수 있다. 한편 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여는 평가 정보가 생성되지 않을 수 있다.

또는, 제 3 객체 경계값 정보 및 선행 수신된 삭제 입력에 따라 삭제된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 미만인 경우(S264, YES), 제 3 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다(S266). 즉, 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보가 제 3 객체 경계값 정보로 변경되었으며, 객체를 다른 객체로 틀리게 판독한 경우와 실질적으로 동일한 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 제 3 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 FP로 생성할 수 있다. 한편 이 경우, 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여는 평가 정보가 생성되지 않을 수 있다.

상술한 추가 입력이 사용자 인터페이스(200) 상에서 수행되는 일례에 관하여는, 도 8을 참고하여 후술한다.

도 7은, 제 1 영역(210) 상에서 제 3 객체 경계값 정보(313)를 생성하기 위한 추가 입력이 수신되는 일례를 도시한다.

도 7(a) 및 도 7(b)는 제 1 영역(210) 상에서 추가 입력이 수신되는 방법의 일례를 도시한다. 구체적으로, 사용자는 툴 바 영역(240) 내의 사각형 그리기 버튼(241)을 선택할 수 있고, 버튼(241)의 선택에 응답하여 제 3 객체 경계값 정보를 제 1 영역(210) 상에 그리기 위한 포인터(510)가 디스플레이 될 수 있다. 사용자는 예컨대, 포인터(510)를 사용하여 제 1 영역(210) 상의 일 위치를 클릭하고, 제 1 영역(210) 상의 다른 일 위치까지 드래그 앤 드롭 하는 동작을 통하여, 도 7(b)에 도시된 것과 같은 제 3 객체 경계값 정보를 그릴 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 포인터(510)를 사용하여 제 1 영역(210)상의 일 위치를 선택함에 따라, 컴퓨터 프로그램에 사전 설정된 크기, 또는 사용자에 의해 사전 설정된 크기의 제 3 객체 경계값이 곧바로 그려질 수도 있다.

도 7(c)는, 도 7(b)와 같이 제 3 객체 경계값을 그리는 것에 응답하여, 제 3 객체 경계값의 객체 정보의 적어도 일부를 입력할 수 있는 컨텍스트 메뉴(500)가 디스플레이 되고, 한편 제 3 객체 경계값 정보가 사용자에 의해 생성되었음을 표시하는 표시자(520)가 디스플레이 되는 일례를 도시한다.

컨텍스트 메뉴(500)를 통해, 추가 입력으로부터 획득되지 않은 객체 정보, 가령 클래스 정보에 대한 값을 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 컨텍스트 메뉴(500) 및 컨텍스트 메뉴를 통해 클래스 정보를 입력받는 것에 관한 자세한 설명은 도 5(b) 및 5(c)를 통하여 전술한 바, 중복 설명을 생략한다.

한편 도 7(c)에서 표시자(520)는, '새로 찾은 객체'와 같은 텍스트로서 디스플레이 된다. 도 7(c)는 추가 입력의 일례를 도시하고 있으나, 예컨대 복제본인 제 2 객체 경계값 정보를 생성하는 편집 입력들(예를 들어, 복제 입력 등)에 대해서도 동일한 표시자(520)가 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 객체 경계값 정보가 사용자에 의해 생성되었음을 표시하는 표시자(520), 텍스트 이외에 특정한 색상 또는 특정한 모양을 가지는 아이콘일 수 있다. 이 경우, 표시자(520)는, 도 5(c)에서 상술한 표시자(420) - 즉, 제 1 객체 경계값 정보에 포함되는 객체 정보의 적어도 일부가 수정되었음을 표시하는 표시자(420) -와는 상이한 색상 또는 상이한 모양을 가짐으로써 서로 시각적으로 구분될 수 있다.

한편 객체 경계값 정보가 사용자에 의해 생성되었음을 표시하는 표시자(520)는 사용자의 선택을 수신할 수 있으며, 사용자의 선택 수신에 응답하여, 제 1 객체 경계값 정보에 포함되는 객체 정보의 적어도 일부가 수정되었음을 표시하는 표시자(420)로 바뀌어 디스플레이 될 수 있다. 반대로, 제 1 객체 경계값 정보에 포함되는 객체 정보의 적어도 일부가 수정되었음을 표시하는 표시자(420)는 사용자의 선택을 수신할 수 있으며, 사용자의 선택 수신에 응답하여, 객체 경계값 정보가 사용자에 의해 생성되었음을 표시하는 표시자(520)로 바뀌어 디스플레이 될 수 있다.

즉, 표시자(420, 520)를 선택함으로써, 선택된 표시자에 대응하는 객체 경계값 정보는 객체 검출 알고리즘에 의해 생성된 제 1 객체 경계값 정보로 취급되거나, 또는 사용자에 의해 생성된 객체 경계값 정보(즉, 제 2 객체 경계값 정보 및/또는 제 3 객체 경계값 정보)로 취급될 수 있다. 이에 따라, 생성되는 평가 정보 또한 상이해질 수 있다.

가령, 제 1 객체 경계값 정보에 대하여 전환 입력을 수행하는 경우, 전환 입력을 수신한 제 1 객체 경계값 정보의 평가 정보는 FP로 생성될 수 있으며, 전환된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여 제 1 객체 경계값 정보에 포함되는 객체 정보의 적어도 일부가 수정되었음을 표시하는 표시자(420)가 디스플레이 될 수 있다. 여기서 표시자(420)를 선택하는 경우, 표시자(420)는 객체 경계값 정보가 사용자에 의해 생성되었음을 표시하는 표시자(520)로 대체될 수 있으며, 전환 입력을 수신한 제 1 객체 경계값 정보는 예컨대 제 3 객체 경계값 정보와 같이 취급되고, 평가 정보가 FN으로 대체될 수 있다. 전술한 예시는 일 예시에 불과할 뿐 본 개시를 제한하지 않는다.

도 8(d)는 추가 입력이 종료된 후에 디스플레이 될 수 있는 태그(530)의 일례를 도시한다. 태그(530)와 관련하여서는 도 5(d)를 통하여 전술한 바, 중복 설명을 생략한다.

상술한 경우 이외에도, 사전 설정된 로직은, 클래스 값을 가지지 않는 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 언노운(Unknown)으로 생성할 수 있다. 예컨대, 알려지지 않은 유형의 객체가 검출된 경우, 해당 객체의 객체 경계값 정보는 글래서 정보를 포함하지 않을 수 있으며, 이 경우 해당 객체에 대응하는 객체 경계값 정보의 평가 정보는 언노운으로 생성될 수 있다.

또한, 사전 설정된 로직은, 상술한 편집 입력이 수신되지 않은 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP로 생성할 수 있다. 즉, 객체 검출 알고리즘에 의해 생성된 제 1 객체 경계값 정보에 대하여 어떠한 편집 입력도 수신되지 않는 것은, 해당 제 1 객체 경계값 정보가 올바른 판독임을 의미하는 경우로 판단될 수 있다. 이에 따라, 편집 입력이 수신되지 않은 제 1 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보는 TP로 생성될 수 있다.

이와 같이, 올바른 판독인 제 1 객체 경계값 정보에 대하여는 사전 설정된 로직에 따라 TP 값의 평가 정보가 자동으로 생성될 수 있는 바, 사용자로서는 올바른 판독인 모든 객체 경계값 정보에 대하여 일일이 평가 정보를 TP로 입력하여야 하는 번거로움을 덜 수 있다. 이에 따라 작업의 속도 및 효율이 향상될 수 있다.

종합하자면, 사용자는 직관적인 그래픽 편집 입력(예컨대, 바운딩 박스의 외관을 변경하는 입력, 새로운 바운딩 박스를 그리는 입력, 바운딩 박스를 복사하고 붙여넣는 입력 등)만을 수행함으로써, 곧바로 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성할 수 있다. 이에 따라, 모든 객체 경계값 정보들에 대해 사용자가 일일이 평가 정보를 입력하여야 하는 번거로움을 덜 수 있으며, 작업의 속도와 효율을 향상시킬 수 있다. 나아가, 딥러닝 알고리즘에 대한 이해도 여부와 무관하게, 모든 사용자들이 딥러닝 알고리즘의 성능 평가의 기초가 되는 평가 정보를 쉽고 직관적으로 생성할 수 있다.

도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 평가 스코어에 관한 알림의 전송 여부를 결정하기 위한 순서도이다.

먼저, 도 4 내지 7을 통해 상술한 방법에 따라 생성된 평가 정보들에 기초하여, 객체 검출 알고리즘에 대한 평가 스코어가 산출될 수 있다(S110). 프로세서(120)는 생성된 평가 정보들에 기초하여 객체 검출 알고리즘에 대한 평가 스코어를 산출할 수 있다.

평가 스코어는, 사용자의 관심도 등에 따라 선택된 임의의 로직에 기초하여 산출될 수 있다. 그 산출에 사용되는 로직의 종류에 따라, 평가 스코어는 예컨대 정확도(Accuracy; 전체 판독 데이터 중 실제 데이터와 일치한 판독 데이터의 비율)이거나, 정밀도(Precision; Positive인 판독 데이터 중 실제 데이터가 Positive인 비율)이거나, 재현율(Recall; 실제 데이터가 Positive인 것 중 Positive인 판독 데이터의 비율)이거나, AP(Average Precision; 모든 재현율에 대한 정밀도의 평균 값)이거나, 정밀도와 재현율의 조화 평균(F1 Score)이거나, 또는 특정한 평가 정보에 더 큰 가중치를 두는 경우(예를 들어, FP보다 FN 발생 위험에 더 큰 비중을 두는 경우)에는 정밀도에 대한 재현율의 가중치 비를 사용한 정밀도와 재현율의 조화 평균일 수 있다. 상술한 로직 중 일부는 하기와 같은 수학식으로 나타낼 수 있다.

다음으로, 산출된 평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하는 지 여부가 판단될 수 있다(S120). 프로세서(120)는, 메모리(130)에 저장된 사전 설정된 조건을 판독하여, 산출된 평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.

사전 설정된 조건은, 평가 스코어가 임계 기간동안 임계 스코어 미만으로 유지되는 경우일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 임계 기간 조건 및 임계 스코어 조건 중 어느 하나의 조건만을 포함하거나, 혹은 더 많은 조건들을 포함할 수도 있다.

평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우(S120, YES), 사용자에게 알림이 전송될 수 있다(S130). 한편 평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하지 않는 것으로 판단되는 경우에는(S120, NO), 사용자에게 알림이 전송되지 않을 수 있다(S140). 프로세서(120)는 평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하는 것으로 판단한 경우, 사용자에게 알림을 전송하도록 출력부(140)를 제어할 수 있다.

알림은, 사용자 인터페이스(200) 상에 디스플레이 되는 알림 배너, 팝업 윈도우 등의 시각적 요소이거나, 경고음과 같은 청각적 요소이거나, 또는 이들의 결합일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 주의를 불러일으키기 위한 임의의 가능한 형태의 알림이 전송될 수 있다.

즉, 알림이 전송되는 것은, 지리적 정보를 포함하는 이미지의 판독에 이용되는 알고리즘의 정확도 내지 성능이 불충분 함을 의미할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 알림을 수신하는 경우, 예컨대 알고리즘의 학습 네트워크의 파라미터(학습 네트워크의 설정된 필터의 수, 필터 사이즈, 필터의 가로:세로 비율, 레이어 수 등)를 변경하여 학습 방향을 변경하거나, 혹은 해당 알고리즘의 이용을 중단하고 보다 성능이 높은 알고리즘을 재선택할 수 있다. 반대로 사용자는 알림을 수신하지 않는 경우, 알고리즘에 대한 현재의 학습이 적절하다고 판단하고 기존의 학습이 계속적으로 이루어질 수 있도록 하거나, 혹은 해당 알고리즘을 지리적 정보를 포함하는 이미지의 판독에 계속하여 이용할 수 있다.

결과적으로, 사용자는 직관적인 그래픽 편집 입력만을 수행함으로써, 곧바로 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보가 생성될 수 있고, 나아가 평가 정보를 기초로 알고리즘에 대한 성능평가까지 자동으로 수행될 수 있다. 즉, 딥러닝 알고리즘에 대한 이해도 여부와 무관하게, 모든 사용자들이 딥러닝 알고리즘의 성능 평가의 기초가 되는 평가 정보를 쉽고 직관적으로 생성할 수 있으며, 나아가 딥러닝 알고리즘의 성능을 지속적으로 유지 및 관리할 수 있다.

도 9는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

구체적으로 도 9는, 하나 이상의 셀을 포함하는 그리드(Grid) 객체를 더 디스플레이 하는 제 2 영역(220)의 일례를 도시한다. 예컨대 도 3에 도시된 '타일뷰 보기' 버튼(225)에 대한 선택에 따라, 하나 이상의 셀들(220b, 220c)을 포함하는 그리드 객체가 제 2 영역(220)에 더 디스플레이 될 수 있다.

도 9를 참고하면, 제 2 영역(220)은 '타일뷰 보기' 버튼(225)에 대한 선택에 응답하여, 제어부(221)를 더 디스플레이 할 수 있다. 또한 제어부(221) 상에서, 상기 하나 이상의 셀들(220b, 220c) 각각에 대한 완료 입력(221a), 상기 하나 이상의 셀들(220b, 220c)을 순차적으로 선택하는 입력(221b), 또는 상기 하나 이상의 셀들(220b, 220c)을 포함하는 그리드 객체의 형상을 변경하는 입력(221c) 등이 수신될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

하나 이상의 셀들(220b, 220c) 각각은, 사용자로부터 완료 입력의 수신을 허용할 수 있다. 예컨대, 제어부(221) 상에서 완료 버튼(221a)을 선택함으로써, 완료 버튼(221a) 선택 시에 가이드 객체(220a)가 디스플레이 되는 영역 - 즉, 제 1 영역(210)에 디스플레이 되는 제 1 이미지(300)에 대응되는 영역 -과 대응되는 하나 이상의 셀들에 대하여 완료 입력이 수신될 수 있다.

완료 입력은, 사용자가 지리적 정보를 포함하는 이미지 내 제 1 지역을 포함하는 제 1 이미지(300) 상에서의 편집 작업을 완료하여 제 1 지역에 대한 작업 우선 순위가 낮아진 경우에, 제 1 지역을 포함하는 제 1 이미지(300)에 대응되는 하나 이상의 셀들에 대하여 입력될 수 있다.

한편 완료 입력이 수신된 셀(220b)은, 완료 입력이 수신되지 않은 셀(220c)과 시각적으로 구분되도록 표시될 수 있다. 가령, 완료 입력이 수신된 셀(220b) 상에 어두운 색의 음영이 오버레이 되거나, 또는 완료 입력이 수신된 셀(220b) 자체가 제 2 영역(220)에서 디스플레이 되지 않는 등으로, 완료 입력이 수신된 셀(220b)이 완료 입력이 수신되지 않은 셀(220c) 보다 시각적으로 덜 강조되도록 디스플레이 될 수 있다.

또한, 사용자가 상기 사용자 인터페이스에 재진입 하는 경우에, 상기 완료 입력이 수신되지 않은 셀(220c)의 적어도 일부에 대응되는 영역이 상기 제 1 이미지(300)로 디스플레이 될 수 있다. 즉, 예컨대 사용자가 지리적 정보를 포함하는 이미지에 대한 편집 작업을 진행하던 중에 컴퓨터 프로그램을 종료한 후 다시 시작하는 경우, 또는 컴퓨터 프로그램 내 다른 메뉴로 진입하였다가 사용자 인터페이스(200)로 재진입 하는 경우에, 완료 입력이 수신되지 않은 셀(220c)의 적어도 일부에 대응되는 영역이 제 1 이미지(300)로 디스플레이 될 수 있다.

이에 따라 사용자 인터페이스(200) 재진입 시 편집 작업이 미완료된 부분을 우선적으로 확인할 수 있으며, 편집 작업을 누락하지 않도록 사용자를 보조할 수 있다.

한편 제 2 영역의 제어부(221)는, 완료 입력 외에도 상기 하나 이상의 셀들(220b, 220c)을 순차적으로 선택하는 입력(221b), 또는 상기 하나 이상의 셀들(220b, 220c)을 포함하는 그리드 객체의 형상을 변경하는 입력(221c)을 수신할 수 있다.

하나 이상의 셀들을 순차적으로 선택하는 입력(221b)은, 제 2 영역(220)에 디스플레이 된 하나 이상의 셀들을, 예컨대 좌우 방향키 등을 통해 좌측 상단의 첫 번째 셀부터 우측 하단의 마지막 셀까지 순차적으로 선택하는 입력일 수 있으며, 그리고/또는 이와 연동하여 제 1 영역(210)에 디스플레이 되는 제 1 이미지(300)가 연동하여 변경되도록 하는 입력일 수 있다. 즉, 예컨대 제 1 영역(210)에 디스플레이 되는 제 1 이미지(300)는, 제 2 영역(220)에서 선택된 셀과 대응되는 지리적 영역을 포함하여 디스플레이 되도록 변경될 수 있다.

또한, 하나 이상의 셀들을 포함하는 그리드 객체의 형상을 변경하는 입력(221c)은, 그리드 객체를 구성하는 셀들의 개수를 변경하는 입력일 수 있다. 가령 도 9는 가로 4개, 세로 3개의 셀들로 구성되는 그리드 객체의 일례를 도시하나, 제어부 상에서 그리드 객체의 형상을 변경하는 입력(221c)을 통해, 예컨대 가로 6개, 세로 2개의 셀들로 구성되도록 변경된 그리드 객체가 디스플레이 될 수 있다.

도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 순서도이다.

컴퓨팅 장치(100)는 지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 제 1 영역에 디스플레이 할 수 있다(단계 S110).

컴퓨팅 장치(100)는 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 편집 입력과 연관된 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 생성할 수 있다(단계 S120).

본 개시의 일 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스는, 편집 및 자동 평가를 제공하는 로직에 의해 구현될 수 있다.

전술한 편집 및 자동 평가를 제공하는 로직은, 그와 대응되는 모듈, 회로 또는 수단에 의해 구현될 수도 있다.

이와 같은 본 개시의 일 실시예에 따른 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100) 및 제 1 영역의 자세한 설명은 도 3 내지 9를 참조하여 전술한 내용으로 대체될 수 있으며, 전술한 내용에 기초하여 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 방법은 단계별로 내용이 추가, 수정, 삭제가 될 수 있다.

도 11은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.

본 개시가 일반적으로 컴퓨팅 장치에 의해 구현될 수 있는 것으로 전술되었지만, 당업자라면 본 개시가 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어 및/또는 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 개시의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드(handheld) 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

본 개시의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘 다에 위치할 수 있다.

컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

컴퓨터 판독가능 전송 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. 피변조 데이터 신호라는 용어는 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 전송 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들 중 임의의 것의 조합도 역시 컴퓨터 판독가능 전송 매체의 범위 안에 포함되는 것으로 한다.

컴퓨터(1102)를 포함하는 본 개시의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경(1100)이 나타내어져 있으며, 컴퓨터(1102)는 처리 장치(1104), 시스템 메모리(1106) 및 시스템 버스(1108)를 포함한다. 시스템 버스(1108)는 시스템 메모리(1106)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1104)에 연결시킨다. 처리 장치(1104)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1104)로서 이용될 수 있다.

시스템 버스(1108)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇 가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1106)는 판독 전용 메모리(ROM)(1110) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1112)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1110)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(1102) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1112)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.

컴퓨터(1102)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1114)(예를 들어, EIDE, SATA)－이 내장형 하드 디스크 드라이브(1114)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음－, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1116)(예를 들어, 이동식 디스켓(1118)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1120)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1122)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1114), 자기 디스크 드라이브(1116) 및 광 디스크 드라이브(1120)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1124), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1126) 및 광 드라이브 인터페이스(1128)에 의해 시스템 버스(1108)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1124)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘 다를 포함한다.

이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(1102)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 개시의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

운영 체제(1130), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1132), 기타 프로그램 모듈(1134) 및 프로그램 데이터(1136)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1112)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1112)에 캐싱될 수 있다. 본 개시가 여러가지 상업적으로 이용가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1138) 및 마우스(1140) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(1102)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1108)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1142)를 통해 처리 장치(1104)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.

모니터(1144) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1146) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 모니터(1144)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.

컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1148) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1148)는 워크스테이션, 컴퓨팅 디바이스 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨터(1102)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1150)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1152) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1154)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1156)를 통해 로컬 네트워크(1152)에 연결된다. 어댑터(1156)는 LAN(1152)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1152)은 또한 무선 어댑터(1156)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 모뎀(1158)을 포함할 수 있거나, WAN(1154) 상의 통신 컴퓨팅 디바이스에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1154)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1158)은 직렬 포트 인터페이스(1142)를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(1102)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1150)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

컴퓨터(1102)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.

Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성 있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.11(a, b, g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 11Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 소프트웨어로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 제조 물품은 임의의 컴퓨터-판독가능 저장장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 저장매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims

사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법으로서,
지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 제 1 영역에 디스플레이 하는 단계;
상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP(True Positive), FP(False Positive), FN(False Negative), 및 언노운(Unknown) 중 적어도 하나로 생성하는 단계; 및
상기 평가 정보에 기초하여 상기 객체 검출 알고리즘의 성능에 대한 평가 스코어를 산출하는 단계;
를 포함하고,
상기 편집 입력은,
상기 객체 경계값 정보들에 대한 직관적인 그래픽 편집 입력을 포함하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 편집 입력은,
상기 제 1 객체 경계값 정보의 위치 및 크기 중 적어도 하나를 변경하여 디스플레이 하는, 변경 입력;
상기 제 1 객체 경계값 정보를 일 방향으로 전환(flip)하여 디스플레이 하는, 전환 입력;
상기 객체 검출 알고리즘에 기초하여 상기 제 1 객체 경계값 정보에 할당된 클래스인 제 1 클래스를 제 2 클래스로 변경하여 디스플레이 하는, 클래스 변경 입력;
상기 제 1 객체 경계값 정보를 삭제하여 비활성화 상태로 디스플레이 하거나, 또는 디스플레이 하지 않는, 삭제 입력;
상기 객체 경계값 정보의 복제본인 제 2 객체 경계값 정보를 생성하여 디스플레이 하는, 복제 입력; 및
제 3 객체 경계값 정보를 추가로 생성하여 디스플레이 하는, 추가 입력;
중 적어도 하나를 포함하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
삭제
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 변경 입력이 수신되는 경우,
상기 제 1 객체 경계값 정보 및 상기 변경 입력에 기초하여 변경된 제 1 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상이면, 상기 변경된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 TP로 생성하고, 상기 IOU 값이 상기 임계치 미만이면, 상기 변경된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 전환 입력이 수신되는 경우,
상기 전환 입력에 기초하여 전환된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 클래스 변경 입력이 수신되는 경우,
상기 클래스 변경 입력에 기초하여 클래스가 변경된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 삭제 입력이 수신되는 경우,
상기 삭제 입력에 기초하여 삭제된 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 복제 입력이 수신되는 경우,
상기 제 2 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FN로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 제 2 객체 경계값 정보와 대응하는 영역에 상기 삭제 입력이 선행하여 수신된 경우,
삭제된 제 1 객체 경계값 정보 및 상기 제 2 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상이면, 상기 제 2 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 TP로 생성하고, 상기 IOU 값이 임계치 미만인 경우, 상기 제 2 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 FP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 추가 입력이 수신되는 경우,
상기 제 3 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 FN로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 제 3 객체 경계값 정보와 대응하는 영역에 상기 삭제 입력이 선행하여 수신된 경우,
삭제된 제 1 객체 경계값 정보 및 상기 제 3 객체 경계값 정보 사이의 IOU 값이 임계치 이상이면, 상기 제 3 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 TP로 생성하고, 상기 IOU 값이 임계치 미만인 경우, 상기 제 3 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 FP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 2항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
클래스를 가지지 않는 상기 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 언노운으로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 사전 설정된 로직은,
상기 편집 입력이 수신되지 않은 상기 제 1 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보를 상기 TP로 생성하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 평가 스코어가 사전 설정된 조건을 만족하는 경우, 사용자에게 알림을 전송하는 단계;
를 더 포함하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 14항에 있어서,
상기 사전 설정된 조건은,
상기 평가 스코어가 임계 기간동안 임계 스코어 미만으로 유지되는 경우를 포함하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 이미지 및 상기 이미지에서 상기 제 1 이미지에 대응되는 영역을 표시하는 가이드 객체를 제 2 영역에 디스플레이 하는 단계;
하나 이상의 셀을 포함하는 그리드(Grid) 객체를 상기 제 2 영역에 디스플레이 하는 단계;
상기 하나 이상의 셀 각각에 대하여 완료 입력의 수신을 허용하는 단계; 및
상기 완료 입력이 수신된 셀을, 상기 완료 입력이 수신되지 않은 셀과 시각적으로 구분되도록 표시하는 단계;
를 더 포함하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 16항에 있어서,
상기 제 1 영역은,
사용자가 상기 사용자 인터페이스에 재진입 하는 경우에, 상기 완료 입력이 수신되지 않은 셀의 적어도 일부에 대응되는 영역을 상기 제 1 이미지로 디스플레이 하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 객체 경계값 정보 각각에 대응되는 엔티티의 목록을 제 3 영역에 디스플레이 하는 단계; 및
상기 엔티티 상에서 수신되는 상기 편집 입력 및 상기 사전 설정된 로직 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 상기 평가 정보의 값을 TP, FP, FN, 및 언노운(Unknown) 중 적어도 하나로 생성하는 단계;
를 더 포함하는,
사용자 단말에서 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우 편집 및 자동 평가를 위한 사용자 인터페이스를 제공하며,
상기 사용자 인터페이스는,
지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 디스플레이 하는, 제 1 영역;
을 포함하고,
상기 컴퓨터 프로그램은,
상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP(True Positive), FP(False Positive), FN(False Negative), 및 언노운(Unknown) 중 적어도 하나로 생성하고, 상기 평가 정보에 기초하여 상기 객체 검출 알고리즘의 성능에 대한 평가 스코어를 산출하는 명령을 포함하고,
상기 편집 입력은,
상기 객체 경계값 정보들에 대한 직관적인 그래픽 편집 입력을 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
사용자 단말로서,
하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서;
네트워크부; 및
사용자 인터페이스를 제공하는 출력부;
를 포함하고,
상기 사용자 인터페이스는,
지리적 정보를 포함하는 이미지의 적어도 일부인 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지에 포함된 객체에 대하여 객체 검출 알고리즘에 기초하여 획득되는 제 1 객체 경계값 정보를 포함하는 객체 경계값 정보들을 디스플레이 하는, 제 1 영역;
을 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 제 1 영역 상에서 수신되는 편집 입력 및 사전 설정된 로직에 기초하여, 상기 편집 입력과 연관된 상기 객체 경계값 정보에 대한 평가 정보를 TP(True Positive), FP(False Positive), FN(False Negative), 및 언노운(Unknown) 중 적어도 하나로 생성하고, 상기 평가 정보에 기초하여 상기 객체 검출 알고리즘의 성능에 대한 평가 스코어를 산출하고,
상기 편집 입력은,
상기 객체 경계값 정보들에 대한 직관적인 그래픽 편집 입력을 포함하는,
사용자 단말.