정부가 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심자원인 인공지능(AI) 데이터 품질 표준화를 추진한다. 연말까지 표준안을 바탕으로 인공지능 개발자, 공공기관 관계자 등이 인공지능 데이터의 품질을 보다 체계적으로 계획해 관리할 수 있도록 하기 위해 ‘인공지능 데이터 품질관리 가이드’를 개발·배포한다.

인공지능 데이터 품질 개념 / 과기정통부
인공지능 데이터 품질 개념 / 과기정통부
과학기술정보통신부는 5일 AI 데이터 관련 품질의 개념과 범위, 세부 요구사항 등을 정립한 표준안을 개발하고, 한국정보통신기술협회(TTA) 단체표준으로 만들기 위해 6일 한국정보통신기술협회 내의 단체 표준화 기구(TTA PG 1005, 인공지능기반기술)에 공식제안 했고, 관련 전문가 등의 의견수렴 절차를 거쳐 2021년 6월 최종 채택해 확정할 것으로 전망한다고 밝혔다. 정부는 앞으로 관련 내용을 국제표준화 성과로 이어질 수 있도록 추진한다.

이번 표준안에서 인공지능 데이터의 품질을 ‘인공지능 기술(모델 및 알고리즘)에 활용되는 데이터가 다양성, 정확성, 유효성 등을 확보해 사용자에게 유용한 가치를 줄 수 있는 수준’으로 정의했다. 이는 데이터가 적정한 절차와 요구사항, 규격 등으로 처리되는지에 따라 좌우되며 인공지능 기술과 서비스의 성능을 좌우하는 핵심요소다.

아직 세계적으로 품질 수준이 높지 않은 상황이다. 예를 들어, 세계적 정보통신기술 기업들인 마이크로소프트나 구글 등이 4~6년 넘게 구축·업데이트해 온 유명한 개방 데이터셋의 경우에도 데이터 정확도가 43~83% 수준에 불과하다.

4월 우리나라가 ‘인공지능 국제표준화회의(ISO/IEC JTC1/SC42)’에 인공지능 데이터(딥러닝) 품질 관련 사항을 신규 과제로 제안해 채택되는 등 이제 막 논의가 시작되는 초기단계다.

한국정보통신기술협회와 한국정보화진흥원을 통해 이미 개발된 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 공통기준(2019)‘을 해외사례 분석, 인공지능 및 품질관리 전문가 자문 등을 거쳐 보완하고 구체화해 이번에 표준안을 개발하게 됐다.

표준안은 자연어처리, 자율자동차, 의료, 농축수산, 제조 등 다양한 분야에서 공통적으로 적용 가능한 범용표준의 형태로 개발했다. 데이터의 품질을 체계적으로 확보하고 상호호환성을 제고할 수 있도록 데이터 수집·정제·가공·품질검증·활용 등 전주기 단계별로 필요한 표준절차와 품질 요구사항 등을 정의하고 기본적인 데이터 규격을 담는다.

구체적으로는 ▲원시데이터 수집단계의 다양성, 사실성 등의 품질 요구사항과 파일 포맷, 해상도 등의 기술 적합성 요구사항 ▲정제단계의 데이터 중복방지 및 비식별화 조치 요구사항, △ 가공단계의 객체 분류체계 및 라벨링 규격 요구사항 ▲ 품질검수·활용 단계의 유효성 등 검수 요구사항·방법 등으로 구성되어 있다.

과기정통부는 이번에 개발된 표준안을 이미 추경사업 과제(10대 분야, 150종 데이터)에 적용하고 있으며, 한국정보통신기술협회 내의 단체 표준화 기구(TTA PG 1005, 인공지능기반기술) 내의 산학연 전문가 의견수렴을 거쳐 단체 표준화를 추진한다.

류은주 기자 riswell@chosunbiz.com