지도 학습은 라벨이 부여된 데이터셋을 이용하여 인공지능을 학습시키는 접근법이다. 인공지능에 대한 관심이 높기 때문에, 지도 학습을 위한 학습 데이터를 준비하는 일은 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는, 이미지로 저장된 GO 게임 데이터셋을 학습 가능한 라벨 데이터로 변환하기 위한 실행 가능한 알고리즘을 제안한다. 학습 데이터는 GO 말의 위치와 색을 포함해야 한다. 그러나 GO 말이 차지하는 영역이 크기 때문에 GO 보드를 검출하기가 어렵다. 또한 보드의 기준점을 알기 어려워, 말의 위치를 인식하는 것 역시 어렵다. 제안된 방법은 보드 위에 GO 말이 있는지 여부에 따라 GO 보드를 검출하기 위해 서로 다르게 적용된다. 더 나아가 GO 보드의 시작점을 찾음으로써, 이미지에서 GO 말의 위치를 학습 데이터로 변환할 수 있다.

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