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ETRI 중심으로 미국,일본,독일,중국,영국과 함께 협력
'데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준' 제정

ETRI 연구진이 국제표준으로 제정된 '데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준'에 대해 설명하고 있다.ETRI 제공
ETRI 연구진이 국제표준으로 제정된 '데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준'에 대해 설명하고 있다.ETRI 제공

[파이낸셜뉴스] 한국전자통신연구원(ETRI) ETRI 전략표준연구실을 중심으로 미국,2018 러시아 월드컵 아시아 최종예선 b조 일정일본,독일,2018 러시아 월드컵 아시아 최종예선 b조 일정중국,영국 등 세계적인 전문가들과 함께 인공지능(AI) 관련 국제표준이 만들어졌다.이는 AI 안정성과 신뢰성을 지원하는 핵심 국제표준으로 AI 개발 과정에 사용되는 데이터의 품질을 평가하고 관리할 수 있는 국제적 공통기준이다.

향후 AI 관련,데이터 품질에 대한 측정과 평가를 할 수 있게 됨에 따라 품질 여부를 쉽게 알 수 있는 길이 열렸다.고객은 품질을 근거로 데이터의 품질에 대한 신뢰성에 따라 구입여부를 판단할 수 있을 뿐만아니라 AI 개발 중에도 지속적으로 사용 중인 데이터 품질을 개선할 수 있는 기준을 갖게 된다.

16일 ETRI에 따르면,ETRI 전략표준연구실 하수욱 기술총괄이 이번 프로젝트를 지휘해 '데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준'이 국제표준으로 제정됐다.

이는 데이터 품질 관점에서 AI 안전 및 신뢰성을 지원하는 세계 최초의 표준이다.

ETRI 측은 "이번에 제정된 국제표준으로 AI 신뢰성과 안정성 확보는 물론 향후 관련 규제 준수에 도움이 돼 법적 분쟁을 줄이고,규제기관의 감시를 완화하는 효과가 있을 것"이라고 전망했다.또한 "기업 간 상호운용성을 높이고 고품질의 데이터 확보를 기반으로 혁신적인 AI 응용 서비스 개발을 촉진할 수 있을 것"이라고 설명했다.

우선 연구진은 총 6개의 부분으로 구성된 '데이터 분석 및 기계학습을 위한 데이터 품질' 시리즈 중 AI에 사용되는 데이터 품질에 대한 개요와 공통 개념을 정립했다.△데이터 품질 측정 △데이터 품질관리 요구사항 △품질관리 절차 등 시리즈 표준들에 대한 이해와 적용을 돕는 '개요 및 용어,예제' 개발을 주도했다.

제정된 표준은 데이터 기반의 의사결정 시대에서 조직이 AI 개발 과정에서 데이터 품질을 평가,관리,개선할 수 있는 도구와 방법을 제공한다.데이터가 목적에 맞도록 사용될 수 있도록 돕고,2018 러시아 월드컵 아시아 최종예선 b조 일정일관되고 신뢰할 수 있는 공통의 용어와 실천 방안들을 제시하고 있다.

연구진이 제정한 표준은 △데이터 품질 보장을 통해 안전한 AI 모델 개발과 오류 및 편향 최소화 △AI 시스템의 신뢰성을 높여 성능의 일관성을 유지하면서 데이터의 생애주기 관리 △AI 안전성을 강화해 리스크 관리와 법규 준수를 돕는 역할을 지원하는 데 중점을 맞추고 있다.

연구진은 이번 성과를 바탕으로 AI 신뢰성과 안정성을 지원하기 위해 인공지능 개발 환경에서 데이터 생애주기에 따른 데이터 요구사항,활용 정보,기계학습 모델 공유 정보 등에 대한 국제표준을 개발한다.이를 위해 미국,일본,독일,중국,영국 등 국제표준연구반 산하 데이터 작업반 및 국내 산학연 전문가들과 지속적인 협력을 해 나갈 계획이다.

ETRI 이승윤 표준연구본부장은 "이 표준은 회원국들의 적극적인 지지를 얻은 가운데 국제표준으로 제정됐다"며 "우리나라도 AI안전연구소를 설립하는 시점에서 중요한 의미를 갖는 표준"이라고 말했다.
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