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초록

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데이터의 폭발적인 양적 증가와 함께 이들을 신속하게, 안정 적으로 처리할 수 있도록 하는 컴퓨팅 환경의 발달은 인공지능 기술을 다양한 ICT 서비스 도메인에 적용하게 함으로써 기술의 발전을 견인하는 중요한 역할을 하고 있다. 인공지능 개발 환경 에서 데이터는 혁신적 가치 창출을 위한 새로운 자원으로 주목 받고 있으며, 방대한 양의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하 거나 또는 데이터 학습을 통한 예측 기술은 4차 산업혁명의 핵 심 기반 기술로써 산업 전반에 큰 파급효과를 불러올 것으로 예 상되고 있다. 이와 동시에 다양한 분야에서 인공지능의 성능을 담보할 수 있는 고품질의 데이터 확보가 인공지능 모델 개발의 가장 큰 어려움 중 하나로 부상하고 있다. 평가하고자 하는 데 이터의 품질은 동일 데이터에 대해서도 활용 목적에 따라 서로 다를 수 있기 때문에 특정 데이터에 대한 객관적인 품질을 평가 하고 관리하는 것은 매우 어렵다. 따라서 이미 보유하고 있는 데이터 혹은 새롭게 획득되는 데이터들에 대한 품질을 평가하 고 기록하는 것은 아주 중요한 기술 이슈가 되고 있다. 이와 관 련 ISO/IEC JTC 1 SC42 인공지능 분과 위원회에서는 빅데이 터 분석 및 기계학습 분야에 사용되는 데이터에 대한 품질 표준 개발이 활발히 논의되고 있으며, W3C, ITU-T 등 국제 표준화 기구에서도 관련 표준 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 고에서 는 현재 진행중인 인공지능 데이터를 위한 품질 표준화 동향에 대하여 알아보고 향후 표준화 방향에 대하여 논의한다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능과 데이터 품질 요소
1. 인공지능과 데이터 품질
2. 인공지능을 위한 데이터 품질 요소
3. 데이터 품질 특성, 차원
Ⅲ. 인공지능을 위한 데이터 품질 표준화 현황
1. JTC 1 SC 42 인공지능 분과
2. ITU-T SG 13 미래 네트워크
Ⅳ. 결론
References

저자

• 하수욱 [ ETRI ]
• 신성필 [ ETRI ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  OSIA Standards & Technology Review Journal

• 간기

  반년간

• pISSN

  1738-9887

• 수록기간

  1987~2026

• 십진분류

  KDC 530 DDC 621