인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인

I. AI 기반 산업 생태계 확산 추진을 위한 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 개요

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

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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