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인공지능 학습용 데이터 구축 사업 신규과제 발굴을 위한

全 공공기관 대상 수요조사 추진

한국지능정보사회진흥원, 2021.3.19.(금)

◆ 디지털 뉴딜 성과 조기 달성과 인공지능 산업 활성화를 위해 신규 데이터 과제 50종, 총 975억 원 규모 사업 추진

□ 사업개요

o 원천데이터(이미지, 동영상, 텍스트, 음성 등)를 수집하여 기계학습(머신러닝) 개발에 필요한 형태로 구축‧가공하여 개방하는 사업

- ‘AI 허브(aihub.or.kr)’를 통해 개방 중이며, ’21년 과제(150종) 추진 중

□ 수요조사

ㅇ (조사내용)

1. 신규로 구축하고자 하는 인공지능 학습용 데이터*(엑셀 sheet1)

* 과제 수, 분야, 데이터 타입, 활용분야 등 자유롭게 제안 가능하나, 붙임 (’20~’21년 구축 데이터 리스트)를 참조하여 중복 과제 배제 요망

2. 보유 혹은 확보 가능한 비정형 데이터 현황*(엑셀 sheet2)

* 인공지능 학습용 데이터 기획 발굴에 활용하고자 함

ㅇ (조사대상) 공공기관(공기업, 준정부기관, 기타 공공기관 모두 포함)

ㅇ (조사기간) ’21.3.19.(금) ~ 3.31.(수)

ㅇ (조사기관) 한국지능정보사회진흥원

ㅇ (결과활용) 인공지능 학습용 데이터 신규과제 선정의 기초 자료로 활용

□ 지원내용

ㅇ (정부지원금) 과제 당 19.5억원 이내(단년도)

ㅇ (컨소시엄) 인공지능 활용 전문기업을 포함하여 인공지능 학습용 데이터 구축 역량을 갖춘 2개 이상 기업ㆍ기관이 컨소시엄 구성(필수)

ㅇ (전문교육) 인공지능 학습용 데이터 사업, 품질관리 교육 제공

□ 문의 및 제출처

ㅇ (연락처) 053-230-4285, 4236, 4232

ㅇ (이메일) airoadmap@nia.or.kr

참고		인공지능 학습용 데이터 구축 절차

◈ AI 학습용 데이터는 현실세계의 정형ㆍ비정형 데이터에 각종 지식과 정보를 라벨링하여 인공지능이 이해할 수 있는 형태로 가공

① (데이터 설계) 기계학습이 가능한 데이터의 형식과 구조*를 모델링하고 데이터의 구축 공정을 개발하여 데이터 작업자에게 제공

* 데이터 크기 및 길이, 파일 형식, 코딩문법 체계, 정보 라벨링 범위 및 방법 등

② (데이터 수집) 저작권, 개인정보 등 법적문제가 없는 원천 데이터를 온ㆍ오프라인을 통해 수집‧제작‧축적

※ 자율주행AI를 위한 도로주행영상을 데이터수집 장비 등 통해 직접 촬영하여 획득

③ (데이터 가공) 원천 데이터에 AI가 인지하고 판단해야할 각종 정보를 사람이 라벨링(태깅, 어노테이션)함으로써 데이터셋으로 가공

④ (데이터 확장) 고성능‧다기능 AI 구현을 위해 복잡하고 고차원적인 정보*를 개발자가 추가로 라벨링하여 데이터 확장

* Level 4이상의 자율주행기술의 구현을 위해 영상에 나타난 사람(객체)의 시선 및 동선, 표지판(객체)이 담고 있는 정보(지명, 위치, 방향) 등 고차원 정보를 추가

⑤ (데이터 검증) AI에게 학습시킬 데이터의 다양성, 정확성, 유효성 등을 품질검증 전문기관에서 AI 학습을 위한 데이터셋의 적합성을 평가

< 자율주행차 학습 데이터 가공(예시) >

원천데이터 제작	자율주행용 정보 라벨링	AI 데이터셋 제공
<데이터 수집 차량> <주행영상 획득>	<주행영상내 객체정보 라벨링 > <전용 라벨링 툴 활용>	<원천데이터, 가공데이터> <라벨링 정보 코드파일>