□ 디지털 뉴딜 이행을 위한 뒷받침, 인공지능 데이터 품질 기준 필요성 배가

  ○ AI 학습에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 고품질의 방대한 데이터를 확보하는 것이며 이를 위해 AI 데이터 품질을 검사･측정할 수 있는 기준이 필요

  - 현재 데이터 품질 지표로는 ISO/IEC* 25012에서 SW 품질에 영향을 미치는 데이터 품질 모델을 정확성･완전성･일관성･신뢰성･현재성 같은 데이터 고유 성질과 가용성･이식성･복구성･유용성･적합성･기밀성･효율성･정밀성･추적성･이해성 등 SW 종속적 성질로 구분한 체계가 일반적

  * ISO(International Organization for Standardization): 국제표준화기구/IEC(International Electrotechnical Commission): 국제전기기술위원회

  - 또한 DAMA(Data Management Association)에서 정확성･완전성･일관성･적시성･타당성･고유성의 6가지 품질지표 항목을 제시

  - 국내에서도 한국정보화진흥원이 준비성･완전성･일관성･정확성･보안성･적시성･유용성의 7개 지표 및 24개 세부 품질 지표를 제시

  - 이들 지표는 데이터의 일반적 성질을 기반으로 작성되었고 추상적 경우가 많기 때문에 데이터가 AI 학습에 얼마나 유용한지 평가하는데 다소 미흡한 실정

  ○ 또한 세계적으로 인공지능 기술과 서비스의 성능을 좌우하는 데이터 처리의 적정한 절차와 요구사항, 규격 등 품질 수준이 높지 않은 상황

  - MS･구글 등이 4~6년 기간 동안 구축･업데이트해온 유명한 개방 데이터셋(MS COCO･ Google Open Images)의 경우에도 데이터 정확도가 43~83% 수준에 불과

  - 금년 4월 우리나라가 ‘인공지능 국제표준화회의(ISO/IEC JTC1/SC42)※’에 인공지능 데이터(딥러닝) 품질 관련 사항을 신규 과제로 제안하여 채택되는 등 이제 막 논의가 시작되는 초기단계

  ※ ISO와 IEC가 정보기술 분야 국제표준화를 위해 운영 중인 합동기술위원회(JTC 1)의 인공지능 분과위원회

  ○ 이에 우리 정부는 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐※’의 핵심 자원인 인공지능의 데이터 품질 표준안을 마련(10.5)해 국제 표준화를 선도한다는 구상

  ※ 「한국판 뉴딜 종합계획(7.14)」에서 디지털 뉴딜 이행을 위해 데이터 댐 구축 계획 발표. 개인정보를 포함한 모든 유무형 자산과 국

가 행정정보에 이르는 광범위한 데이터를 소위 댐에 축적해 필요한 곳에 사용하고 새로운 부가가치를 창출한다는 의미

 □ ‘인공지능 데이터 품질안’ 개념･범위･세부 요구사항 포함한 표준 개발

  ○ 한국정보통신기술협회･한국정보화진흥원을 통해 旣개발한 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 공통기준(’19년)’을 해외사례 분석, 인공지능 및 품질관리 전문가 자문 등을 거쳐 보완･구체화하여 이번 표준안 개발

  - 자연어처리, 자율자동차, 의료, 농축수산, 제조 등 다양한 분야에서 공통적으로 적용 가능한 범용표준 형태로 개발

  ○ (정의) 인공지능 데이터 품질 표준안은 ‘인공지능 기술(모델 및 알고리즘)에 활용한 데이터가 다양성･정확성･유효성 등을 확보하여 사용자에게 유용한 가치를 줄 수 있는 수준’으로 정의

  - 데이터 품질을 체계적으로 확보하고 상호호환성을 제고할 수 있도록 데이터 수집･정제･가공･품질검증･활용 등 전주기 단계별로 필요한 표준절차와 품질 요구사항 등을 정의하고 기본적인 데이터 규격 포함

  ○ (범위) 데이터 구축 全 단계에 적용되며 품질관리 대상을 데이터 자체의 품질관리(Data-Oriented Quality, 일반 요구사항)와 구축 과정의 품질관리(Process-Oriented Quality, 구축 요구사항)로 구분

  - (주요 품질 요구 사항_데이터) 품질관리 대상이 되는 데이터 상태에 따라 원시데이터, 데이터 라벨링, 인공지능 활용 품질 요구사항으로 구분

  ※ △원시데이터 수집단계의 다양성･사실성 등 품질 요구사항과 파일 포맷, 해상도 등 기술 적합성 요구사항 △정제단계의 데이터 중

복방지 및 비식별화 조치 요구사항 △가공단계의 객체 분류체계 및 라벨링 규격 요구사항 △품질검수･활용 단계의 유효성 등 검수 요

구사항･방법 등

  ○ (주요 품질 요구 사항_구축 절차) 품질관리가 수행되어야 하는 데이터 구축 단계에 따라 데이터 획득, 정제, 라벨링, 품질검수 및 활용 품질 요구사항으로 구분

  ○ (향후 일정) 신속하게 단체 표준화 추진 및 국제 표준화로 이어지도록 준비

  - 한국정보통신기술협회 단체 표준화 기구(TTA PG 1005, 인공지능기반기술) 내의 산･학･연 전문가 의견수렴을 거쳐 신속하게 단체 표준화 추진

  ※ 10.6일 한국정보통신기술협회 내의 단체 표준화 기구(TTA PG 1005, 인공지능기반기술)에 공식 제안했으며 관련 전문가 의견 수렴

 절차를 거쳐 2021년 6월 최종 채택･확정 예상

  - 관련 사항을 국립전파연구원 등을 통해 ‘인공지능 국제표준화회의(ISO/IEC JTC1/SC42)’에 제안하는 등 국제표준화 성과를 확보한다는 구상

  - 아울러 금년 말까지 표준안을 바탕으로 인공지능 개발자, 공공기관 관계자 등이 인공지능 데이터 품질을 보다 체계적으로 계획･관리할 수 있도록 자세한 설명 등을 포함하는 ‘인공지능 데이터 품질관리 가이드’를 개발･배포할 계획

  - 이번 표준안 개발로 인공지능 데이터 품질을 향상시키는 동시에 국가 전반의 인공지능 기술과 서비스 성능 제고에 일조할 것으로 기대