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I. AI 기반 산업 생태계 확산 추진을 위한 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 개요
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| 추진배경 | - 정부에서 '데이터 댐' 구축을 목표로 '디지털뉴딜' 사업 등 다양한 데이터 기반 정책 추진 - '데이터 댐'의 핵심 사업으로 대규모의 AI 학습용 데이터 구축 및 민간 개방을 통한 AI 산업 생태계 확산 |
| 목적 | - AI 학습용 데이터의 품질관리에 대한 이해를 바탕으로 생애주기 전반의 품질관리에 대한 기준 문서 제공 - AI 학습용 데이터 구축사업에 참여하는 수행기관 및 참여기관의 품질관리 역량 강화를 통한 고품질의 학습용 데이터 확보 |
II. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 구성 및 활용
가. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 구성체계
| 구성체계 | 설명 | 세부항목 |
| I. 총론 | - 개발 배경 및 목적 설명 - 가이드라인의 전반적인 구성체계 - 수행기관 및 발주기관 담당자 활용 - 생애주기 기반 인공지능 학습용 데이터의 품질관리 개념 소개 |
제1장 추진배경 및 목적 |
| 제2장 가이드라인 구성 및 활용 | ||
| 제3장 인공지능 학습용 데이터 품질관리 이해 | ||
| II. 품질관리체계 | - 인공지능 학습용 데이터의 생애주기에 따라 계획, 구축, 운영, 활용으로 품질영역 구분 - 각 영역별 주요 품질관리 활동 설명 |
제1장 개요 |
| 제2장 계획단계 품질관리 | ||
| 제3장 구축단계 품질관리 | ||
| 제4장 운영,활용단계 품질관리 | ||
| III. 품질관리기준 | - 적정한 수준의 품질 유지 및 구축, 운영 과정에서의 품질관리활동 적정성 판단 - 데이터 및 프로세스 관점에서 품질기준 제시 |
제1장 개요 |
| 제2장 품질관리 지표 | ||
| IV. 품질검사방법 | - 구축, 운영, 활용 단계에서의 품질검사, 개선하는 절차에 대해 단계별 설명 | 제1장 개요 |
| 제2장 품질검사 방법 | ||
| 제3장 운영단계 품질검사 방법 | ||
| V. 부록 | - 주요용어 정의 및 관련 서식 제공 - 객관적인 품질보증을 위해 수행하는 품질검증 체계 설명 |
1. 용어정의 |
| 2. 관련서식 | ||
| 3. AI Hub 데이터 활용환경 사용 유의사항 | ||
| 4. 품질검증 관련 문서 |
나. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 활용
| 활용 | 설명 | 가이드라인 |
| 미경험 | - 인공지능 학습용 데이터의 생애주기 및 인공지능 학습용 데이터의 품질관리에 대한 정의에서 품질관리 기본적 개념까지 설명 | - I. 총론 (1장~3장) |
| 품질관리 이해도가 높은 경우 | - 인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델을 제시하고, 인공지능 학습용 데이터의 품질관리 모델을 제시 - 인공지능 학습용 데이터의 생애주기(계획, 구축, 운영, 활용)의 4개 영역으로 구분하여 영역별 수행하는 품질관리 활동 설명 |
- II. 품질관리체계 (1장~4장) |
| 데이터 품질관리 담당자 | - 프로세스 관점의 품질관리 지표와 획득, 정제, 라벨링 등 각 구축 단계별 산출된느 데이터의 품질을 고려하여 품질지표 정의 및 검사방법/산식 설명 | - III. 품질관리기준 (1장~2장) |
| 품질검사 계획업무 담당 및 실제 품질검사 담당자 |
- 사전에 정의한 품질기준에 따라 구축 단계별로 검사하는 절차와 방법 설명 | - IV. 품질검사방법 (1장~3장) |
※ 출처 : 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v1.0 (2021.02), 과학기술정보통신부/NIA/TTA
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