통계법 제33조 (비밀의 보호)

통계작성과정에서 알려진 사항으로서 개인 또는 법인이나 단체의 비밀에 속하는 사항은 보호되어야 한다.

『2023년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업』

데이터 수요조사

안녕하십니까?

한국지능정보사회진흥원(이하 NIA)에서는 인공지능 산업 활성화를 위해 『인공지능 학습용 데이터 구축 사업』을 추진하고 있습니다.

이와 관련하여 ‘23년 『인공지능 학습용 데이터 구축 사업』 추진을 위하여 후보 과제 발굴 수요조사를 실시하고 있습니다.

본 설문은 다양한 영역에서 활용할 수 있는 인공지능 학습용 데이터를 발굴하기 위한 것으로, 설문 결과는 사업 기획을 위한 기초자료로 활용됩니다.

여러 가지 업무로 바쁘시겠지만, 소중한 의견 개진을 부탁드립니다.

※ 기간 : 2022. 10. 04.(화) ~ 10. 17.(월) 18시까지

※ 방법 : 이메일(airoadmap@nia.or.kr) 또는 온라인폼(https://url.kr/m89vcn) 제출

※ 문의 : AI데이터기획팀 (☎ 053-230-4204, 02-6747-2169)

개인정보 수집 및 이용 동의

인공지능 학습용 데이터 구축 수요조사를 위한

개인정보 수집·이용 동의서

수집·이용목적	인공지능 학습용 데이터 구축 수요조사를 위한 개인정보 수집·이용
수집·이용항목	소속, 성명, 직위, 전화번호, 이메일주소
보유·이용기간	개인정보 수집 및 이용 목적 달성 시 1개월 이내 폐기
동의·거부권리 및 거부에 따른 불이익	귀하께서는 위 개인정보 수집·이용에 대한 동의를 거부할 권리가 있습니다. 거부 시 불이익은 없습니다.

동의

비동의

「개인정보 보호법」 제15조 제1항 제1호, 제17조 제1항  제1호, 제23조 제1호, 제24조 제1항 제1호에 따라 아래와 같이 개인정보의 수집, 이용에 관하여 귀하의 동의를 얻고자 합니다.  아래의 내용을 자세히 읽어보시고 동의 여부를 결정하여 주시기 바랍니다.

<23년 후보 과제 발굴 수요조사 설문 문항 구조>
1. 필요 데이터 활용 목적*	→	2. 필요 데이터 현황*		3. 고도화 필요 데이터		4. 기타
[참고자료] 설문조사 문항 응답시 참고할 수 있는 자료입니다. ‘인공지능(AI) 학습용 데이터 구축·활용 고도화 방안’ (link), '인공지능 통합 플랫폼 AI-Hub 활용 가이드' p19~ : 구축데이터 목록, 라벨링 방법 참고 (link) ‘2021년 인공지능 학습용 데이터 수요조사 결과 반영 예시(’22년 RFP)’ (link) *표기된 문항은 필수사항입니다.

설문 답변 자료는 전문가로 구성된 위원회에서 검토‧심의하여

후보과제를 선정하는데 활용됩니다. 최대한 상세하게 작성 요청드립니다

1. 인공지능 활용 계획에 따라 다음 사항을 작성해 주십시오.

항목	문항		질의 사항
1. 필요 데이터 활용 목적	1.1 인공지능 활용 영역* ※ 고도화 방안 기준		□ 자연어(텍스트) □ 자연어(음성) □ 영상‧이미지(컴퓨터 그래픽스) □ 영상‧이미지(컴퓨터 비전) □ 헬스케어 □ 교통 □ 물류 □ 재난 □ 안전 □ 환경 □ 농업 □ 축산업 □ 수산업 □ 제조 □ 로보틱스 □ 법률 □ 교육 □ 금융 □ 지식재산 □ 문화‧관광 □ 스포츠 □ 기타
	1.2 인공지능 활용 목적*		인공지능을 통해 만들고 싶은 서비스, 해결하고 싶은 사회적 문제 등 최종적으로 기대하는 활용 목적을 기술해 주세요.
		1.2.1 예상 서비스*	제안한 데이터가 구축되었을 때 기대되거나 개발 예정인 서비스는 어떤 것인가요?
		1.2.2 예상 연구 성과	제안한 데이터가 구축되었을 때 기대되는 연구 성과는 무엇인가요?
2. 1번에서 답변하신 활용 목적에 따라 작성 부탁드립니다.
2. 필요 데이터 현황 (참고 AI 허브)	2.1 데이터명*		1번에서 기술한 목적을 달성하기 위해, 인공지능을 학습시킬 데이터가 필요합니다. 데이터 이름은 무엇이라고 할까요? ※ 인공지능 데이터명이 2가지 이상일 경우, 설문지를 각각 답변해 주십시오. 예) CCTV 이상행동 영상 데이터
	2.2 관련 데이터 정보*		데이터를 제안할 때 논문 등 참고했던 정보가 있었다면 상세하게 기술해 주세요. 예) 논문 ㅇㅇㅇ, 데이터 소스 ㅇㅇㅇ, 깃허브 ㅇㅇㅇ, AI허브 데이터 ㅇㅇㅇ 등
	2.3 보유 데이터 현황*		앞에서 제안한 데이터와 관련하여 자체적으로 구축하여 가용할 수 있는 데이터를 가지고 있나요? ○ 보유 ○ 보유하지 않음
	2.4 데이터 형식*		앞에서 제안한 데이터는 어떤 형식으로 필요한가요? □ 이미지 □ 비디오 □ 텍스트 □ 오디오 □ 3D □ 센서 □ 기타
		2.4.1 세부 형식*	앞에서 제안한 데이터의 형식을 상세하게 기술해 주세요. (분량 제한 없음)
	2.5 필수 데이터 수량		앞에서 제안한 데이터는 어느 정도 규모로 필요하다고 생각하시나요? 예) (원천데이터) ㅇㅇㅇ만 건, (학습용 데이터) ㅇㅇㅇ만 건, (메타데이터) ㅇㅇㅇ만 건 등
	2.6 데이터 수집방법		앞에서 제안한 데이터를 수집(구축)하기 위해 필요한 장비나 방법 등은 무엇이 있는지 상세하게 기술해 주세요. (분량 제한 없음)
	2.7 데이터 라벨링 방법		인공지능이 데이터를 학습하기 위해서는 데이터 내 사물, 사람 등의 정보가 필요한데, 이를 부착하는 활동을 ‘라벨링’이라고 합니다. 1번에서 제안하신 데이터에 적합한 라벨링 방법을 아는 대로 작성해 주세요.
3. 고도화 필요 데이터	3.1 고도화 데이터 제안		현재까지 공개된 데이터(AI 허브) 가운데 고도화(업데이트)가 필요하다고 생각되는 데이터가 있나요? 있다면 어떤 데이터인가요?
	3.2 제안 사유		3.1에서 데이터 고도화를 제안한 이유를 상세하게 기술해 주세요. (분량 제한 없음)
4. 기타	4.1 기타 의견		기타 인공지능 학습용 데이터 수요 제시와 관련된 의견을 자유롭게 기술해 주십시오.
	4.2 첨부 파일		인공지능 학습용 데이터 수요 제시와 관련된 파일을 첨부해 주십시오.

♣ 응답해주셔서 대단히 감사합니다. ♣