JSON
JSON이 원활한 데이터 교환, 모델 구성, 실시간 애플리케이션을 통해 AI 및 ML 워크플로우를 어떻게 간소화하는지 알아보세요.
JSON(JavaScript Object Notation)은 사람이 읽고 쓰기 쉽고 기계가 구문 분석하고 생성하기 쉬운 가볍고 텍스트 기반의 데이터 교환 형식입니다. 원래 JavaScript에서 파생되었지만 사실상 모든 최신 프로그래밍 언어에서 지원하는 언어 독립적인 표준이 되었습니다. 단순성과 유연성 덕분에 웹 애플리케이션을 포함하여 데이터 저장, 구성 파일, 서버 간 통신 및 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기반 애플리케이션의 초석이 되었습니다.
JSON은 어떻게 작동하나요?
JSON은 데이터를 두 가지 기본 구조로 나타냅니다.
- 객체: 키-값 쌍의 모음으로, 중괄호 안에 묶여 있습니다.
{}
. 키는 문자열이어야 하며 값은 문자열, 숫자, 부울, 배열 또는 기타 객체가 될 수 있습니다. 이 구조는 모델의 구성 설정과 같이 여러 속성을 가진 엔터티를 나타내는 데 이상적입니다. - 배열: 값의 순서가 지정된 목록으로, 대괄호 안에 묶여 있습니다.
[]
. 배열의 값은 유효한 JSON 데이터 유형일 수 있습니다. 이는 여러 항목 목록(예: 다중)을 저장하는 데 유용합니다. 바운딩 박스 객체 감지 모델의 예측.
ECMA-404 표준에 의해 정의된 이 간단한 구문은 JSON 파일을 간결하고 사람이 읽기 쉽게 만들어 쉬운 디버깅과 수동 검사를 용이하게 합니다.
AI 및 머신러닝 분야에서의 응용
AI 및 ML 환경에서 JSON은 데이터 전처리에서 모델 배포에 이르기까지 전체 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 필수적입니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크와의 보편적인 호환성은 원활한 데이터 흐름을 보장합니다.
다음은 두 가지 일반적인 실제 응용 분야입니다.
- 데이터 세트 주석(Dataset Annotations): 컴퓨터 비전 데이터 세트 중 상당수는 COCO 데이터 세트와 같이 JSON 파일을 사용하여 주석을 저장합니다. 객체 감지 작업의 경우 JSON 파일은 파일 이름, 크기 및 객체 배열을 포함하여 각 이미지의 속성을 정의할 수 있습니다. 배열의 각 객체에는 클래스 레이블(예: "자동차", "사람"), 신뢰도 점수 및 경계 상자의 정확한 좌표가 포함됩니다.
- API 통신 및 모델 출력: Ultralytics YOLO11과 같이 학습된 모델이 서비스로 배포되면 종종 REST API를 통해 통신합니다. 입력 이미지는 API 엔드포인트로 전송되고 모델은 예측 결과를 JSON 형식으로 반환합니다. 이 구조화된 출력은 다른 소프트웨어에서 쉽게 사용할 수 있으므로 로보틱스에서 스마트 감시 시스템에 이르기까지 더 큰 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 이를 활용하여 모델과 출력을 효율적으로 관리합니다.
JSON과 다른 데이터 형식 비교
JSON을 다른 일반적인 데이터 직렬화 형식과 비교하는 것이 유용합니다.
- YAML (YAML Ain't Markup Language): YAML은 사람이 읽을 수 있도록 우선 순위를 지정하며 모델 아키텍처 또는 하이퍼파라미터 튜닝 정의에 사용되는 것과 같은 구성 파일에 자주 사용됩니다. JSON도 구성에 사용할 수 있지만 YAML의 들여쓰기 기반 구문은 일반적으로 복잡한 중첩 구조에 더 깔끔하다고 간주됩니다. JSON은 더 간단한 구문 분석 규칙과 다양한 프로그래밍 언어에서 널리 지원되기 때문에 API를 통한 데이터 교환에 일반적으로 사용됩니다.
- XML (eXtensible Markup Language): XML은 사람이 읽을 수 있고 기계가 읽을 수 있는 또 다른 형식입니다. 그러나 XML은 열고 닫는 태그를 사용하기 때문에 JSON보다 더 장황하여 파일 크기와 구문 분석 복잡성이 증가합니다. SOAP을 사용하는 일부 엔터프라이즈 시스템 및 이전 웹 서비스에서 여전히 사용되지만 JSON은 단순성과 효율성으로 인해 최신 API 및 웹 개발에서 XML을 크게 대체했습니다.
요약하자면, JSON의 가벼운 특성, 사람이 읽을 수 있는 가독성, 구문 분석의 용이성 덕분에 현대 AI 시스템에서 데이터를 구조화하고 교환하는 데 매우 효과적이고 널리 채택되는 형식이 되었습니다. 기본 구조 및 사용법에 대한 자세한 내용은 공식 JSON.org 사이트 및 Mozilla 개발자 네트워크와 같은 리소스에서 훌륭한 소개를 제공합니다.