참고1		인공지능 학습용 데이터 개념

□ AI 학습용 데이터 개념

ㅇ AI 알고리즘은 대량의 데이터(이미지 등)를 반복 학습하여 데이터 내에 존재하는 특성‧속성(feature)을 추출하고 저장하여 작동

ㅇ AI 학습용 데이터는 원시데이터에 각종 지식과 정보를 라벨링하여 기계가 읽고‧이해할 수 있는 형태로 가공

< AI 학습용 데이터 가공 예시 >

ㅇ AI 서비스는 ①방대한 데이터(이미지, 텍스트 등) 수집, ②데이터 가공(분류, 라벨링 등), ③클라우드 기반의 고성능 컴퓨팅 자원을 활용한 데이터 학습, ④AI 모델 생성 과정을 거쳐 ⑤상용 서비스로 제공

< 자율주행을 위한 AI 서비스 제공 예시(Nvidia) >

⇨ 인공지능이 사물의 객체를 인식ㆍ판별 등을 할 수 있도록 영상, 이미지, 자연어, 텍스트 등의 데이터를 가공ㆍ정제하는 라벨링 데이터로 가공된 인공지능 학습용 데이터가 조사 대상

※ 정형 데이터(통계정보, 인구정보 등) 등은 조사 대상에서 제외

참고2		인공지능 학습용 데이터 구축 사업 소개

□ 사업 개요

ㅇ (개요) 디지털 뉴딜 ‘디지털 댐’의 핵심인 AI 학습용 데이터를 대규모로 구축ㆍ개방하여 전 산업에 AI를 빠르게 확산(’17년～)

- 코로나19로 인한 경기침체 극복을 위해 금번 추경(2,925억원)을 통해 대규모 일자리 창출과 동시에 AI 산업 생태계 활성화 촉진

ㅇ (예산) ’21년 정부안 2,925억원, ’20년 3,315억원(본예산 390억원 + 추경 2,925억원)

- ‘20년 추경(2,925억원)을 포함하여 ’25년까지 2.5조원 투자 예정

□ 그동안 추진내용

ㅇ 그동안(’17～’19년) 21종 4,650만건을 구축하고 민간에서 활용하도록 ‘AI 허브*’ 개방

- ’20년 상반기 20종, 추경(3차) 반영으로 150종 추가 추진 중

< ‘20년 추경 / 10대 분야, 150종 구축현황 >

구분	자연어	의료	무인이동	농축수산	국토환경	미디어	안전	기타	지역경제	자유주제
데이터(종)	32	20	14	12	10	11	16	8	6	21
예산(억원)	624	390	273	234	195	214.5	312	156	117	409

□ 향후 계획

ㅇ 관계부처 수요조사 등을 거쳐 범정부 중장기 로드맵 수립(~12월) 및 데이터 구축·활용 촉진(’21년~)