ISO/IEC TS 4213:2022 시험방법 제공 ISO/IEC TS 4213:2022 표준은 인공지능(AI) 분류성능 측정을 위한 국제표준입니다.  자동차 번호판 인식, CCTV 카메라 영상 식별 등 인공지능 기술을 이용하여 영상에 대한 객체 식별 성능을 측정하기 위한 표준으로 사용됩니다. 소프트웨어평가기술원(SETAS)은 ISO/IEC TS 4213 표준에 따른 분류성능 측정시험을 위한 전용 소프트웨어 시험도구(4213box)를 개발하고, 시험방법과 함께 제공하고 있습니다.

■ ISO/IEC TS 4213:2022 표준 
⊙ Assessment of machine learning classification performance  (머신러닝 분류성능 평가)
⊙ 인공지능 머신러닝 기술을 이용하여, 영상데이터에서 사람 인식, 동물 인식,  차량 인식 등 영상에 포함된 다양한 객체를 인식하는 소프트웨어에 대한 성능을 측정하는데 사용됨 

■ ISO/IEC TS 4213:2022 평가 항목
①  Binary classification
•  Confusion matrix,  Accuracy,  Precision,  recall, specificity,  F1 score,  Fβ score
•  Kullback-Leibler divergence,  ROC curve,  AUROC curve,  PRC,  AUPRC,  CRC,  Lift curve
②  Multi-class classification
•  Accuracy,   Macro-average F1,  Weighted-average F1,  Micro-average F1
•  Kullback-Leibler divergence
③  Multi-label classification
•  Hamming loss,  Exact match ratio,  Jaccard index
•  Kullback-Leibler divergence
④  Computational complexity
•  Classification latency,  Classification throughput,  Classification efficiency
•  Energy consumption

■ ISO/IEC TS 4213:2022 시험방법 특징 
⊙ 대량의 입력데이터에 대해 분류한 결과를 평가하므로, 10만개 이상의 분류결과 데이터를 기반으로 평가가 가능해야 함
⊙ 이를 위하여 분류성능 측정을 위한 전용 시험도구가 필수적임
⊙ Energy consumption 평가를 위하여 전력량 측정기기가 필요하며, 전력량 측정 결과에 대한 측정불확도평가보고서 작성이 필수적으로 요구됨