기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon A2I 출력 데이터 기계 학습 워크플로에서 Amazon A2I에 데이터 객체를 보내면 인적 루프가 생성되고 인적 검토자가 해당 데이터 객체를 검토하는 작업을 받게 됩니다.**** 각 인적 검토 작업의 출력 데이터는 인적 검토 워크플로에서 지정하는 Amazon Simple Storage Service(S3)의 결과 버킷에 저장됩니다. 데이터 경로에서 `YYYY/MM/DD/hh/mm/ss`는 인적 루프 생성 날짜(년(`YYYY`), 월(`MM`), 일(`DD`)) 및 생성 시간(시(`hh`), 분(`mm`), 초(`ss`))을 나타냅니다. ``` s3://customer-output-bucket-specified-in-flow-definition/flow-definition-name/YYYY/MM/DD/hh/mm/ss/human-loop-name/output.json ``` 출력 데이터의 내용은 [태스크 유형](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-task-types-general.html)(내장 또는 사용자 지정)과 사용하는 [인력](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-management.html) 유형에 따라 달라집니다. 출력 데이터에는 항상 인적 작업자의 응답이 포함됩니다. 또한 출력 데이터에는 인적 루프, 인적 검토자(작업자) 및 데이터 객체에 대한 메타데이터가 포함될 수 있습니다. 다음 섹션을 사용해 다양한 태스크 유형 및 인력을 위한 Amazon A2I 출력 데이터 형식에 대해 자세히 알아보세요. ## 기본 제공 태스크 유형의 출력 데이터 Amazon A2I 기본 제공 태스크 유형에는 Amazon Textract 및 Amazon Rekognition이 포함됩니다. 인적 응답 외에도 이러한 태스크 중 하나의 출력 데이터에는 인적 루프가 생성된 이유에 대한 세부 정보와 인적 루프를 생성하는 데 사용된 통합 서비스에 대한 정보가 포함됩니다. 다음 테이블을 사용하여 모든 기본 제공 태스크 유형의 출력 데이터 스키마에 대해 자세히 알아보세요. 각 파라미터의 값은 Amazon A2I에서 사용하는 서비스에 따라 달라집니다.** 이러한 서비스별 값에 대한 자세한 내용은 이 섹션의 두 번째 테이블을 참조하세요. **** | 파라미터 | 값 유형 | 예제 값 | 설명 | | --- | --- | --- | --- | | awsManagedHumanLoopRequestSource | 문자열 | AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3 또는 AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1 | Amazon A2I가 인적 루프를 생성하도록 요청한 API 작업 및 관련 AWS 서비스입니다. Amazon A2I 인적 루프를 구성하는 데 사용하는 API 작업입니다. | | flowDefinitionArn | 문자열 | arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name | 인적 루프를 생성하는 데 사용된 인적 검토 워크플로(플로우 정의)의 Amazon 리소스 수(ARN)입니다. | | humanAnswers | JSON 객체 목록 | 
{
"answerContent": {
    "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3": {
        "moderationLabels": [...]
    }
},
또는
{
    "answerContent": {
        "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1": {
            "blocks": [...]
    }
},
| 작업자 응답이 포함된 answerContent의 JSON 객체 목록.이 객체에는 제출 세부 정보와, “프라이빗 작업 인력을 사용한 경우”, 작업자 메타데이터도 포함됩니다. 자세한 내용은 [작업자 활동 추적](#a2i-worker-id-private)을 참조하세요.Amazon Rekognition `DetectModerationLabel` 검토 태스크에서 생성된 인적 루프 출력 데이터의 경우 이 파라미터에는 긍정적인 응답만 포함됩니다. 예를 들어 작업자가 콘텐츠 없음을 선택하면 이 응답은 포함되지 않습니다.** | | humanLoopName | 문자열 | `'human-loop-name'` | 인적 루프의 이름입니다. | | inputContent | JSON 객체 | 
{
    "aiServiceRequest": {...},
    "aiServiceResponse": {...},
    "humanTaskActivationConditionResults": {...},
    "selectedAiServiceResponse": {...}
}
| 인적 루프 생성을 요청할 때 AWS 서비스가 Amazon A2I로 전송한 입력 콘텐츠입니다. | | aiServiceRequest | JSON 객체 | 
{
    "document": {...},
    "featureTypes": [...],
    "humanLoopConfig": {...}
}
또는 
{
    "image": {...},
    "humanLoopConfig": {...}
}
| Amazon A2I와 통합된 AWS 서비스로 전송된 원래 요청입니다. 예를 들어 Amazon A2I와 함께 Amazon Rekognition을 사용하는 경우 여기에는 API 작업 `DetectModerationLabels`를 통해 이루어진 요청이 포함됩니다. Amazon Textract 통합의 경우 여기에는 `AnalyzeDocument`를 통해 이루어진 요청이 포함됩니다. | | aiServiceResponse | JSON 객체 | 
{
    "moderationLabels": [...],
    "moderationModelVersion": "3.0"
}
또는 
{
    "blocks": [...],
    "documentMetadata": {}
}
| AWS 서비스의 전체 응답입니다. 이는 사람의 검토가 필요한지 여부를 결정하는 데 사용되는 데이터입니다. 이 객체에는 인적 검토자와 공유되지 않은 데이터 객체에 대한 메타데이터가 포함될 수 있습니다. | | selectedAiServiceResponse | JSON 객체 | 
{
    "moderationLabels": [...],
    "moderationModelVersion": "3.0"
}
또는 
{
    "blocks": [...],
    "documentMetadata": {}
}
| `ActivationConditions`의 활성화 조건과 일치하는 `aiServiceResponse`의 서브셋. `aiServiceResponse`에 나열된 모든 데이터 객체는 추론을 무작위로 샘플링하거나 모든 추론이 활성화 조건을 시작한 경우에 `selectedAiServiceResponse`에 나열됩니다. | | humanTaskActivationConditionResults | JSON 객체 | 
{
     "Conditions": [...]
}
| 인적 루프가 생성된 이유를 포함하는 `inputContent`의 JSON 객체입니다. 여기에는 인적 검토 워크플로(흐름 정의)에 포함된 활성화 조건 목록(`Conditions`)과 각 조건에 대한 평가 결과, 즉 이 결과는 `true` 또는 `false`입니다. 활성화 조건에 대한 자세한 내용은 [Amazon Augmented AI의 인적 루프 활성화 조건에 대한 JSON 스키마](a2i-human-fallback-conditions-json-schema.md) 섹션을 참조하세요. | 다음 테이블의 탭을 선택하여 태스크 유형별 파라미터에 대해 알아보고 각 기본 제공 태스크 유형에 대한 예제 출력 데이터 코드 블록을 확인하세요. ------ #### [ Amazon Textract Task Type Output Data ] Amazon Textract 내장 통합을 사용하면 출력 데이터에 `awsManagedHumanLoopRequestSource`의 값으로 `'AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1'`이 표시됩니다. `answerContent` 파라미터는 Amazon A2I로 전송된 모든 블록에 대한 사람의 응답을 포함하는 `Block` 객체를 포함합니다. `aiServiceResponse` 파라미터에는 를 사용하여 `AnalyzeDocument`로 전송된 원본 요청에 대한 Amazon Textract의 응답이 들어 있는 `Block` 객체도 포함되어 있습니다. 블록 객체에 표시되는 파라미터에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Textract 개발자 안내서의 [블록](https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/API_Block.html)을 참조하세요.** 다음은 Amazon Textract 문서 분석 추론의 Amazon A2I 인간 검토의 출력 데이터 예제입니다. ``` { "awsManagedHumanLoopRequestSource": "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1", "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1": { "blocks": [...] } }, "submissionTime": "2020-09-28T19:17:59.880Z", "workerId": "111122223333", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-111122223333" } } } ], "humanLoopName": "humnan-loop-name", "inputContent": { "aiServiceRequest": { "document": { "s3Object": { "bucket": "amzn-s3-demo-bucket1", "name": "document-demo.jpg" } }, "featureTypes": [ "TABLES", "FORMS" ], "humanLoopConfig": { "dataAttributes": { "contentClassifiers": [ "FreeOfPersonallyIdentifiableInformation" ] }, "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanLoopName": "humnan-loop-name" } }, "aiServiceResponse": { "blocks": [...], "documentMetadata": { "pages": 1 } }, "humanTaskActivationConditionResults": { "Conditions": [ { "EvaluationResult": true, "Or": [ { "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Mail address", "ImportantFormKeyAliases": [ "Mail Address:", "Mail address:", "Mailing Add:", "Mailing Addresses" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 100, "WordBlockConfidenceLessThan": 100 }, "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "EvaluationResult": true }, { "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Mail address", "ImportantFormKeyAliases": [ "Mail Address:", "Mail address:", "Mailing Add:", "Mailing Addresses" ] }, "ConditionType": "MissingImportantFormKey", "EvaluationResult": false } ] } ] }, "selectedAiServiceResponse": { "blocks": [...] } } } ``` ------ #### [ Amazon Rekognition Task Type Output Data ] Amazon Textract 내장 통합을 사용하면 출력 데이터에 `'AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3'`의 값으로 문자열이`awsManagedHumanLoopRequestSource` 표시됩니다. `answerContent` 파라미터는 Amazon A2I로 전송된 모든 조절 레이블에 대한 사람의 응답을 포함하는 `moderationLabels` 객체를 포함합니다. `aiServiceResponse` 파라미터에는 `DetectModerationLabels`로 전송된 원본 요청에 대한 Amazon Rekognition의 응답이 들어 있는 `moderationLabels` 객체도 포함되어 있습니다. 블록 객체에 표시되는 파라미터에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Rekognition 개발자 안내서의 [ModerationLabel](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/API_ModerationLabel.html)을 참조하세요. 다음은 Amazon Rekognition Image 조절 추론의 Amazon A2I 인간 검토의 출력 데이터 예제입니다. ``` { "awsManagedHumanLoopRequestSource": "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3", "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3": { "moderationLabels": [...] } }, "submissionTime": "2020-09-28T19:22:35.508Z", "workerId": "ef7294f850a3d9d1", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-111122223333" } } } ], "humanLoopName": "humnan-loop-name", "inputContent": { "aiServiceRequest": { "humanLoopConfig": { "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanLoopName": "humnan-loop-name" }, "image": { "s3Object": { "bucket": "amzn-s3-demo-bucket1", "name": "example-image.jpg" } } }, "aiServiceResponse": { "moderationLabels": [...], "moderationModelVersion": "3.0" }, "humanTaskActivationConditionResults": { "Conditions": [ { "EvaluationResult": true, "Or": [ { "ConditionParameters": { "ConfidenceLessThan": 98, "ModerationLabelName": "Suggestive" }, "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck", "EvaluationResult": true }, { "ConditionParameters": { "ConfidenceGreaterThan": 98, "ModerationLabelName": "Female Swimwear Or Underwear" }, "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck", "EvaluationResult": false } ] } ] }, "selectedAiServiceResponse": { "moderationLabels": [ { "confidence": 96.7122802734375, "name": "Suggestive", "parentName": "" } ], "moderationModelVersion": "3.0" } } } ``` ------ ## 사용자 지정 태스크 유형의 출력 데이터 Amazon A2I를 사용자 지정 인적 검토 워크플로에 추가하면 인적 검토 태스크에서 반환된 출력 데이터에 다음과 같은 파라미터가 표시됩니다. **** | 파라미터 | 값 유형 | 설명 | | --- | --- | --- | | `flowDefinitionArn` | 문자열 | 인적 루프를 생성하는 데 사용된 인적 검토 워크플로(플로우 정의)의 Amazon 리소스 수(ARN)입니다. | | `humanAnswers` | JSON 객체 목록 | 작업자 응답이 포함된 answerContent의 JSON 객체 목록. 이 파라미터의 값은 [작업자 태스크 템플릿](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-instructions-overview.html)에서 받은 출력에 따라 결정됩니다.프라이빗 작업 인력을 사용하는 경우 작업자 메타데이터가 포함됩니다. 자세한 내용은 [작업자 활동 추적](#a2i-worker-id-private)을 참조하세요. | | `humanLoopName` | 문자열 | 인적 루프의 이름입니다. | | `inputContent` | JSON 객체 | [https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/API_StartHumanLoop.html](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/API_StartHumanLoop.html)에 요청하여 Amazon A2I로 전송된 입력 콘텐츠. | 다음은 Amazon A2I 및 Amazon Transcribe와의 사용자 지정 통합에서 얻은 출력 데이터의 예제입니다. 이 예시에서는 `inputContent`이 다음과 같이 구성되어 있습니다. + Amazon S3에 있는 .mp4 파일 경로와 동영상 제목 + Amazon Transcribe에서 반환된 트랜스크립션 (Amazon Transcribe 출력 데이터에서 파싱됨) + 작업자 태스크 템플릿에서 .mp4 파일을 클리핑하고 작업자에게 동영상의 관련 부분을 보여주기 위해 사용하는 시작 및 종료 시간입니다. ``` { "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "transcription": "use lambda to turn your notebook" }, "submissionTime": "2020-06-18T17:08:26.246Z", "workerId": "ef7294f850a3d9d1", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-111122223333" } } } ], "humanLoopName": "human-loop-name", "inputContent": { "audioPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket1/a2i_transcribe_demo/Fully-Managed Notebook Instances with Amazon SageMaker - a Deep Dive.mp4", "end_time": 950.27, "original_words": "but definitely use Lambda to turn your ", "start_time": 948.51, "video_title": "Fully-Managed Notebook Instances with Amazon SageMaker - a Deep Dive.mp4" } } ``` ## 작업자 활동 추적 Amazon A2I는 작업 출력 데이터에서 개별 작업자를 추적하는 데 사용할 수 있는 정보를 제공합니다. 인적 검토 태스크를 수행한 작업자를 식별하려면 Amazon S3의 출력 데이터에서 다음을 사용합니다. + `acceptanceTime`은 작업자가 태스크를 수락한 시간입니다. 이 날짜 및 시간 스탬프의 형식은 년(`YYYY`), 월(`MM`), 일(`DD`), 시(`HH`), 분(`MM`), 초(`SS`), 및 밀리초(`mmm`)에 대한 `YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZ`입니다. 날짜 및 시간은 **T**로 구분됩니다. + `submissionTime`는 이 시간은 작업자가 **제출** 버튼을 사용하여 주석을 제출한 시간입니다. 이 날짜 및 시간 스탬프의 형식은 년(`YYYY`), 월(`MM`), 일(`DD`), 시(`HH`), 분(`MM`), 초(`SS`), 및 밀리초(`mmm`)에 대한 `YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZ`입니다. 날짜 및 시간은 **T**로 구분됩니다. + `timeSpentInSeconds`은 작업자가 해당 태스크를 적극적으로 수행한 총 시간(초)을 보고합니다. 이 지표에는 작업자가 일시 중지하거나 휴식을 취한 시간은 포함되지 않습니다. + `workerId`는 각 작업자에게 고유합니다. + `workerMetadata`에서 [프라이빗 작업 인력](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-private.html)을 사용하는 경우 다음과 같은 내용이 표시됩니다. + `identityProviderType`은 프라이빗 작업 인력을 관리하는 데 사용하는 서비스입니다. + `issuer`은 이 인적 검토 태스크에 배정된 작업 팀과 관련된 Cognito 사용자 풀 또는 OpenID Connect(OIDC) 자격 증명 공급자(IdP) 발급자입니다. + 고유 `sub` 식별자는 해당 작업자를 참조합니다. Amazon Cognito를 사용하여 인력을 생성하는 경우 Amazon Cognito를 사용하여 이 ID와 연결된 이 작업자(예: 해당 이름 또는 사용자 이름)에 대한 세부 정보를 검색할 수 있습니다. 방법을 알아보려면 [Amazon Cognito 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/)의 [사용자 계정 관리 및 검색](https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/how-to-manage-user-accounts.html#manage-user-accounts-searching-user-attributes)을 참조하세요.** 다음은 Amazon Cognito를 사용하여 프라이빗 작업 인력을 생성하는 경우 확인할 수 있는 출력의 예입니다. 이는 `identityProviderType`에서 식별됩니다. ``` "submissionTime": "2020-12-28T18:59:58.321Z", "acceptanceTime": "2020-12-28T18:59:15.191Z", "timeSpentInSeconds": 40.543, "workerId": "a12b3cdefg4h5i67", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.aws-region.amazonaws.com/aws-region_123456789", "sub": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee" } } ``` 다음은 OIDC IdP를 사용하여 프라이빗 작업 인력을 생성하는 경우 확인할 수 있는 출력의 예입니다. ``` "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Oidc", "issuer": "https://example-oidc-ipd.com/adfs", "sub": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee" } } ``` 프라이빗 작업 인력 사용에 대한 자세한 내용은 [프라이빗 작업 인력](sms-workforce-private.md)을 참조하세요.