(128 관리 2-1) 인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델, 품질관리 단계별 수행방안

제 2 교시

1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습용 데이터 품질의 중요성이 대두됨에 따라,
‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0(한국지능정보사회진흥원)’이
발표 되었다.
인공지능 학습용 데이터 품질관리에 대한 아래 사항을 설명하시오.

가. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 개념 및 필요성
나. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델, 품질관리 단계별 수행방안 
다. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 지표

 

인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델

 

 

본 『품질관리 안내서』에는 품질관리체계를 확보하기 위해
인공지능 학습용 데이터의 품질관리를 위한 원칙, 대상, 기준, 조직, 절차 등을 정의하였다.

이를 통해 인공지능 학습용 데이터 품질관리의 기본 방향을 제시하였다.

또한, 품질관리 활동을 생애주기인 계획, 구축 그리고 운영･활용의 영역별로 구분하였다.

 

계획 단계 품질관리

 

‘1. 계획 단계 품질관리’는
고품질의 인공지능 학습용 데이터 구축을 위한 체계적인 품질관리를 수행하기 위하여
‘품질관리계획서’를 수립하는 활동을 의미한다.

 

구축 단계 품질관리

 

구축 단계에서는
‘프로젝트 개요･운영’, ‘프로세스/상태 관리’, ‘작업자 수준 관리’ 그리고
‘프로젝트 품질 관리’로
세분화하여 데이터 품질관리 기준을 제시하였다.

또한, 각 단계별 자체 평가를 통해, 수행기관이 스스로 데이터 품질을 보완할 수
있도록 안내한다.

 

 ‘2. 구축 단계 품질관리’는
계획 단계에서 작성한 ‘품질관리계획서’를 기반으로
수행기관의 품질관리 조직의 자체적인 품질검사 활동을 의미한다.

품질검사 활동은 4개의 영역인
‘프로젝트 개요･운영’, ‘프로세스/상태 관리’, ‘작업자 수준 관리’
그리고 ‘프로젝트 품질 관리’로 세분화하였다.

 

운영･활용 단계 품질관리

 

‘3. 운영･활용 단계 품질관리’는
인공지능 학습용 데이터를 지능정보원의 주도로 민간에 개방하기 위해
‘구축 단계 품질관리’로부터
AI Hub에 적재된 학습 데이터셋의 품질을 향상시키기 위한 활동을 의미한다.

인공지능 학습용 데이터의 운영 및 활용 대상에 따라 크게
‘데이터 품질진단 및 개선관리’와 ‘품질오류 신고관리’로 구분 된다.

 

 

 

품질관리 체계

 

품질관리 단계별 수행 방안 문제에 대해

품질관리 활동의 생애 주기, 품질관리 체계의 단계로 풀이해도 좋을 듯 합니다.

 

계획 단계, 구축 단계, 운영·활용 단계