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과기부, ‘AI 데이터 품질 표준’ 글로벌 표준화 착수
관련 전문가 등의 의견수렴 절차 거쳐 내년 6월 최종 채택
“국가 전반 AI 기술과 서비스 성능 높이는데 크게 기여 기대”
이창현 기자 기자페이지 + 입력 2020-10-05 14:22:16
▲과학기술정보통신부는 5일 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심자원인 인공지능(AI) 데이터 관련 품질의 개념과 범위, 세부 요구사항 등을 정립한 표준안을 개발한다고 밝혔다. ⓒ스카이데일리
 
정부가 인공지능(AI) 데이터 품질 표준화를 착수하고, 전 세계에 적용될 수 있도록 공식 제안에 나설 방침이다.
 
과학기술정보통신부(과기부)5일 디지털 뉴딜 데이터 댐의 핵심자원인 인공지능(AI) 데이터 관련 품질의 개념과 범위, 세부 요구사항 등을 정립한 표준안을 개발한다고 밝혔다.
 
과기부는 데이터 댐의 핵심자원인 인공지능 데이터 관련 품질의 개념과 범위, 세부 요구사항 등을 정립한 표준안을 개발하고 한국정보통신기술협회(TTA) 단체표준으로 만들기 위해 오는 6일 한국정보통신기술협회 내의 단체 표준화 기구(TTA PG 1005, 인공지능기반기술)에 공식 제안할 예정이다. 관련 전문가 등의 의견수렴 절차를 거쳐 내년 6월에 최종 채택·확정될 것으로 전망된다.
 
과기부는 이번 표준안에서 인공지능 데이터 품질 기준을 인공지능 기술(모델 및 알고리즘)에 활용되는 데이터가 다양성, 정확성, 유효성 등을 확보해 사용자에게 유용한 가치를 줄 수 있는 수준으로 정의했다. 이는 데이터가 적정한 절차와 요구사항, 규격 등으로 처리되는지에 따라 좌우되며, 인공지능 기술과 서비스의 성능을 좌우하는 핵심요소다.
 
그러나 아직까지 세계적으로 품질 수준은 높지 않은 상황이다. 세계적 정보통신기술 기업들인 마이크로소프트나 구글 등이 4~6년 넘게 구축·업데이트해온 유명한 개방 데이터셋의 경우에도 데이터 정확도가 43~83% 수준에 불과한 것으로 알려졌다.
 
특히 지난 4월 우리나라도 인공지능 국제표준화회의에 인공지능 데이터(딥러닝) 품질 관련 사항을 신규 과제로 제안해 채택되는 등 이제 막 논의가 시작되는 초기단계다. 국제표준화회의는 국제표준화기구(ISO)와 국제전기기술위원회(IEC)가 정보기술 분야 국제표준화를 위해 운영 중인 합동기술위원회(JTC 1)의 인공지능 분과위원회를 말한다.
 
과기부는 이에 한국정보통신기술협회와 한국정보화진흥원을 통해 개발된 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 공통기준을 해외사례 분석, 인공지능 및 품질관리 전문가 자문 등을 거쳐 보완·구체화해 표준안을 개발하게 됐다.
 
표준안은 자연어처리, 자율자동차, 의료, 농축수산, 제조 등 다양한 분야에서 공통적으로 적용 가능한 범용표준의 형태로 개발됐다. 데이터의 품질을 체계적으로 확보하고 상호호환성을 제고할 수 있도록 데이터 수집정제가공품질검증활용 등 전주기 단계별로 필요한 표준절차와 품질 요구사항 등을 정의하고 기본적인 데이터 규격을 담고 있다.
 
구체적으로 원시데이터 수집단계 다양성, 사실성 등 품질 요구사항과 파일 포맷, 해상도 등의 기술 적합성 요구사항 정제단계 데이터 중복방지 및 비식별화 조치 요구사항 가공단계의 객체 분류체계 및 라벨링 규격 요구사항 품질검수·활용 단계 유효성 등 검수 요구사항·방법 등으로 구성됐다.
 
과기부는 이번에 개발된 표준안을 이미 추경사업 과제에 적용하고 있다. 한국정보통신기술협회 내 단체 표준화 기구 내 산··연 전문가 의견수렴을 거쳐 신속하게 단체 표준화를 추진한다.
 
향후 관련 사항을 국립전파연구원 등을 통해 인공지능 국제표준화회의에 제안하는 등 국제표준화의 성과로 이어지도록 할 방침이다. 또한 올 연말까지 표준안을 바탕으로 AI 개발자, 공공기관 관계자 등이 AI 데이터 품질을 보다 체계적으로 계획·관리할 수 있도록 하기 위해 자세한 설명 등을 포함하는 ‘AI 데이터 품질관리 가이드를 개발·배포할 계획이다.
 
과기부 관계자는 이번에 개발된 표준안이 디지털 뉴딜 데이터 댐핵심자원인 AI 데이터 품질을 향상시키고, 나아가 국가 전반 AI 기술과 서비스 성능을 높이는데 크게 기여할 것으로 기대한다고 말했다.
 
[이창현 기자 / 시각이 다른 신문 ⓒ스카이데일리]
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