2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업(3차) 공고문

2022. 3월

< 목  차 >

1. 지원 목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	10

4. 사업 요구 사항	20

5. 사업 추진체계 및 절차 등	30

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	32

7. 주요 추진 일정(안)	35

(붙임)인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항	36

1		지원 목적 및 배경

□ 지원 배경

ㅇ 디지털 대전환의 가속화로 국내 기업·기관의 경쟁력 향상을 위한 인공지능 산업 기반 조성 및 활성화가 필요

- 인공지능 성능은 학습용 데이터와 직결되며, 고품질·대규모 데이터 확보는 선결과제로 국가적 차원의 데이터 구축 지원 필요성 증대

- 인공지능 학습용 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 소요되며, 국내 기업·기관 등의 인공지능 도입·개발에 진입장벽으로 작용

※ 인공지능 도입의 장애물(‘21, KISDI) : 기계학습용 데이터 부족(24.2%) 등

ㅇ 코로나 19로 인한 경제침체 극복에 대응하여 사회 전반의 디지털 일자리 창출 능력을 높이고 양질의 일자리 창출 필요

□ 지원 목적

ㅇ 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심인 인공지능 학습용 데이터 구축ㆍ개방을 통해 전 산업에 지능화 혁신 및 성장 견인

- 각 분야의 데이터 수요를 발굴하고 인공지능 도입 확산과 기술 발전을 선도할 대규모 데이터 확보 및 민간 데이터 구축 사업 촉진

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 전주기에 직접고용과 함께 크라우드 소싱 방식을 도입하여 대규모 일자리 창출

- 인공지능 학습용 데이터 구축 사업을 통한 청년층을 비롯한 고용 취약계층 대상 투자와 경력개발 지원을 수반한 전문 인력 양성

⇨ 디지털 대전환의 핵심 기반인 인공지능 학습용 데이터 구축ㆍ개방을 통한 인공지능 산업 활성화와 질 높은 대규모 일자리 창출 추진

2		지원사업 주요내용

□ 공고 및 접수기간 : ’22. 3. 17(목)∼4. 22.(금)

※ 분야별 접수마감 기한(3.17~4.22)은 상이하므로 접수일정은 32페이지 필히 참조

□ 지원 규모 : ’22년 총 5,382억원

공고 차수	분야수(데이터종수)	공고
1차	48(120종)	1월 21일
2차	105(150종)	2월 18일
3차(금회)	13(40종)	3월 17일

□ 지원기간 :

o 주제지정과제(다년도) : 협약일로부터 ～ ’23. 11. 30.

※ 1차년도 : 협약일로부터~’22.12.31, 2차년도 : ’23.1.1~’23.11.30

o 자유과제(단년도) : 협약일로부터 ～ ’22. 12. 31.

※ 과제의 협약 시작일은 협약체결 완료 월의 1일로 소급 적용하여 협약체결 예정

□ 지원대상 : 기업, 대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회, 개인사업자 등

□ 지원규모 : 정부지원금 13.5억원~50억원 수준(과제목록 9페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의ㆍ조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정공모/다년도) 5개 분야(10종 데이터) / 5개 수행기관 선정․지원

※ 1년 단위 협약을 기본으로 하되, 해당연도 과제평가 결과에 따라 최대 2년 이내로 지원 가능하며, NIA의 차년도 확보 예산에 따라 지원 기간·예산은 변경될 수 있음

ㅇ (자유공모/단년도) 5개 분야(15종 데이터 내외) / 15개 내외 수행기관 선정․지원

※ 자유공모는 5개 분야에서 각각 3개 내외 수행기관 선정

※ 2022년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

ㅇ (데이터 고도화/단년도) 2개 분야(10종 데이터 내외) / 10개 내외 수행기관 선정․지원

※ 데이터 고도화는 2개 분야에서 각각 5개 내외 수행기관 선정

※ 2022년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

ㅇ (데이터 활용·환류/단년도 또는 다년도) 1개 분야(5종 데이터 내외) / 5개 내외 수행기관 선정․지원

※ 데이터 활용·환류 과제는 단년도(협약기간:협약일~’22.12.31) 또는 다년도(협약기간:협약일~’23.11.30)을 선택하여 지원

※ 다년도 과제는 1년 단위 협약을 기본으로 하되, 해당연도 과제평가 결과에 따라 최대 2년 이내로 지원 가능하며, NIA의 차년도 확보 예산에 따라 지원 기간·예산은 변경될 수 있음

※ 2022년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

▸ (수행기관) 주관기관 + 참여기관

▸ (주관기관) 과제를 주관하여 수행하는 대표 기관(기업)

▸ (참여기관) 주관기관과 공동으로 해당 과제에 참여하여 사업을 수행하는 기관(기업)

▸ (수요기관) 과제에 참여하여 과제수행의 결과 발생하는 유‧무형의 결과물 또는 서비스 수요자로서 이용하거나 활용하는 기관(기업)으로 정부출연금 지원 없이 과제에 참여

□ 지원조건

ㅇ 인공지능 활용 전문기업을 포함하여 인공지능 학습용 데이터 구축 역량을 갖춘 2개 이상 기업ㆍ기관이 수행기관을 구성(필수, 수요기관 제외)

ㅇ 주관기관 자격으로 총 13개 분야에 총 3개까지 지원 가능하며 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터)에 주관기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

※ 주관기관 자격으로 다수 분야에 참여 시 참여한도인 3개 분야 접수완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수는 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

ㅇ 참여 기관은 13개 분야에 모두 참여 가능하나, 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터)에 참여기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

ㅇ 자유 공모 분야는 인공지능 신기술 선도, 기존 산업 지능화, SOC 지능화, 안전재난 고도화, 생활환경 고도화의 5개 분야에 데이터 구축 주제를 자유롭게 선정하여 지원

ㅇ 데이터 고도화 2개 분야는 ’22.3월 현재 AI허브에 등록되어 제공되고 있는 162종 데이터 중 1종 이상을 선정하여 “음성/자연어/비전 분야” 또는 “자율주행/안전/농축수산/국토환경/헬스케어/교육 분야”에 지원

※ 기 구축 데이터 중 헬스케어 안심존 개방 데이터 29종은 고도화 대상에서 제외

데이터 고도화 예시 :

1) AI허브 제공 중인 자율주행 분야 OOOO 데이터셋을 구성하는 원천데이터 등에 AI 성능향상, 기능강화에 필요한 원천 및 라벨링 데이터 등을 추가, 보완하여 데이터의 유용성과 활용도를 높이기 위한 데이터 업그레이드 방안을 제안

2) AI허브 제공 중인 특정지역 기반의 OOOO 데이터셋을 구성하는 원천데이터 등에 타 지역 특성을 반영한 원천 및 라벨링 데이터 등을 추가, 보완 및 활용하여 인공지능 지역 확산을 도모하기 위한 방안을 제안

ㅇ 데이터 활용·환류 분야는 ’22.3월 현재 AI허브에 등록되어 제공되고 있는 162종 데이터 중 1종 이상을 선정하여 지원하여야 하며, 해당 데이터를 활용하여 개발한 인공지능 서비스의 실제 서비스를 통해 재수집되는 데이터의 정제·가공·활용 방안을 반드시 포함하여 지원

※ 기 구축 데이터 중 헬스케어 안심존 개방 데이터 29종은 데이터 활용·환류 대상에서 제외

※ 인공지능 서비스는 기 완성된 서비스 또는 개발 예정인 서비스 모두 가능

데이터 활용·환류 예시 :
1) AI허브 제공 중인 자연어 분야 OOOO 데이터셋을 활용·학습하여 개발된 AI 챗봇 등의 지능형 서비스를 통해 사용자들로부터 실시간 재수집되는 자연어 대화 데이터를 정제·가공하여 추가 공개함으로써 지속적인 학습 데이터 증강 및 AI성능 고도화를 도모할 수 있는 선순환 체계 구축 방안을 제안

2) AI허브 제공 중인 안전 분야 OOOO 데이터셋을 활용·학습하여 개발된 모니터링 서비스를 통해 재수집되는 영상 데이터를 정제·가공하여 추가 공개함으로써 지속적인 학습 데이터 증강 및 AI성능 고도화를 도모할 수 있는 선순환 체계 구축 방안을 제안

< 신청 시 유의사항 >

▸ 대학은 교내 다수 연구실 등이 동일 분야에 주관 또는 참여기관으로 중복참여 하거나 주관기관으로 3개 분야 초과 신청에 주의

- 대학은 산학협력단 명의 신청이 원칙이고 산학협력단이 없는 대학만 학교법인 명의로 신청

▸ 동일 분야 내 중복 지원 기업･기관이 주관기관으로 참여한 경우 수행기관 공모신청 전체가 무효이며, 참여기관으로 참여한 경우 해당 기업･기관에 대해서만 무효로 처리 하고 그 참여 비율(예산분담비율) 만큼 평가시 감점

▸ 인공지능 학습용 데이터 품질검증 전문기관으로 지정된 한국정보통신기술협회(TTA)는 참여 불가

▸ 총괄책임자의 경우 중복투입이 불가하며, 참여인력의 경우 중복투입이 가능하나 한국지능정보사회진흥원의 타사업 및 외부기관의 사업을 포함하여 참여율 100% 초과 불가

▸ 구체적인 사유 없이 수행기관 총괄책임자 변경 불가

▸ 전담기관(NIA)의 사업수행 중 개인정보보호법을 위반하여 전담기관(NIA) 사업 참여 제재 처분 중인 사업자는 지원불가

□ 민간부담금 부담

ㅇ 국가연구개발혁신법 시행령 제19조(연구개발비의 지원과 부담)에 따라 수행기관은 민간부담금을 부담하되, 지원금액 기준은 코로나19로 인한 산업현장의 어려움 해소를 위한 ‘감염병 대응 국가연구개발사업 지원 지침(’22.1월 개정)’ 기준을 적용

< 정부지원금 지원기준 및 민간부담금 중 현금부담 기준 >

▸ 정부지원금 지원기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 총 사업비의 80% 이하	해당 수행기관 총 사업비의 70% 이하	해당 수행기관 총 사업비의 50% 이하

▸ 민간부담금 중 현금부담 기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 민간부담금의 10% 이상	해당 수행기관 민간부담금의 10% 이상	해당 수행기관 민간부담금의 15% 이상

※ 비영리 기관(대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회 등)의 경우 정부지원금 100% 지원

ㅇ 과제 예산에 크라우드소싱 인건비를 산정한 경우 민간부담금의 산출은 정부지원금에서 크라우드소싱 인건비를 제외한 금액을 적용하여 산정

< 민간부담금 산정 예시 >

▸ 정부지원금 17.36억원을 지원받는 중소기업이 크라우드소싱 인건비로 8억원을 책정한 경우 민감부담금을 산출하는 방법 예시

1) 기준 금액 = 17.36억원(정부지원금) – 8억원(크라우드소싱 인건비) = 9.36억원

2) 민간부담금 산출 = 9.36억(80%) : 2.34억(20%)

* 중소기업의 경우 정부지원금 80%, 민간부담금 20% 배정

3) 총사업비(최종) = 17.36억 + 2.34억 = 19.7억

□ 정부 지원금 지급

ㅇ 정부 지원금은 수행기관에 참여한 모든 주관･참여기관에 분배됨을 원칙으로 함

ㅇ 정부지원금은 과제수행에 지장이 없는 범위 내에서 분할 지급

□ 관련 규정

ㅇ 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시)

ㅇ 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

※ (주의요망) 9조 2항을 참고하여 평가배제(완전자본잠식 등) 대상여부를 반드시 확인

ㅇ ICT 예산 정책 협의체 운영 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 결과 평가 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 성과관리 및 활용 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 수행상황 및 정산 보고 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 점검계획 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

※ (주의요망) ICT기금사업 및 연구개발사업 관리지침 제18조 감점기준 확인

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 참여기관 선정평가 세부운영지침

※ 상기 규정 등은 과학기술정보통신부 정보통신신흥기금 운용‧관리 규정 및 부속 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

□ 관련규정 주의사항

ㅇ 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침(9조 2항)

제9조(사업수행계획서의 검토 및 평가)

② 전담기관의 장은 사전검토 과정에서 사업자 등이 다음 각 호에 해당하는 경우에는 해당 사업자 등을 평가대상에서 배제할 수 있으며, 평가배제의 구체적인 방법 및 절차를 별도로 정할 수 있다.

1. 기업의 부도

2. 세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의 체납처분을 받은 경우(다만, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원 받은 기업은 예외)

3. 민사집행법에 기하여 채무불이행자명부에 등재되거나, 은행연합회 등 신용정보집중기관에 채무불이행자로 등록된 경우(다만, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원 받은 기업 등 정부ㆍ공공기관으로부터 재기지원 필요성을 인정받은 기업은 예외)

4. 파산ㆍ회생절차ㆍ개인회생절차의 개시 신청이 이루어진 경우(다만, 법원의 인가를 받은 회생계획 또는 변제계획에 따른 채무변제를 정상적으로 이행하고 있는 경우는 예외로 한다.)

5. 직전년도 결산 기준 자본전액잠식인 경우. 다만, 다음 각 목의 해당되는 경우는 예외로 한다.

가. 대표이사가 「청년기본법」제3조제1호에 해당되는 경우

나. 재무제표 상 한국채택국제회계기준 적용에 따른 상환전환우선주를 일반기업회계기준으로 변환하여 자본으로 인정할 때 자본전액잠식이 아닌 경우

6. 외부감사 기업의 경우 최근년도 결산감사 의견이 "의견거절" 또는 "부적정"인 경우

7. 사업자 등이 제출한 사업수행계획서가 거짓이나 허위 등으로 판명한 경우

8. 그 밖에 전담기관의 장이 평가대상에 포함하는 것이 적정하지 아니하다고 판단한 신청 사업자 등의 경우

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

제18조(결격사유에 대한 평가 및 재평가) ①주관기관이 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조 제2항에 규정한 사유에 해당하거나, 과제참여제한, 공모무효 등의 상태인 경우 컨소시엄의 결격사유로 판단하여 컨소시엄 전체를 평가에서 배제할 수 있다. 다만, 참여기관이 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조 제2항에 규정한 사유에 해당하거나, 과제참여제한, 공모무효 등의 상태인 경우 잔여 컨소시엄의 사업수행계획서를 평가하기 위하여 평가를 진행하고 제2항에서 규정한 기준에 따라 감점 및 컨소시엄에서 제외하는 방법으로 평가에서 배제할 수 있다.

②제1항에서 규정한 참여기관이 결격사유에 의해 컨소시엄에서 제외된 경우 구성원의 출자비율 또는 분담비율을 전체 사업에 대한 비율로 환산하여 기술능력 평가점수에서 환산 비율에 해당하는 점수(소수점 다섯째 자리에서 반올림하여 산출)만큼 감점한다. 출자비율 또는 분담비율은 수행계획서 접수일을 기준으로 하며 결격사유가 있는 구성원의 출자비율 또는 분담비율을 남은 구성원에게 배분하지 않는다. 다만, 결격사유가 있는 기관이 상호출자 금액 없이 참여한 기관인 경우(수요기관 등)에는 평가위원회에서 판단하여 감점한다.

③제안서 평가가 종료된 후 제1항의 결격사유가 발견된 경우 평가위원회 재소집 없이 제2항에 규정한 감점기준에 따라 재평가를 실시할 수 있다. 다만, 결격사유가 있는 기관이 상호출자 금액 없이 참여한 기관(수요기관 등)인 경우에는 평가위원회를 재소집하여 감점한다.

< 지원 과제 목록 >

□ 지정공모 5개 분야(10종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인(36페이지)

영역	연번	분야	데이터 (종)	수행 기관	예산 (억원)	요구사항 (페이지)
컴퓨터 비전	1	일상생활 작업 및 명령 수행 데이터	3	1	46	p36-41
헬스케어	2	소아청소년 심리검사 및 뇌영상 데이터	1	1	17	p42-46
농업	3	주요 화훼류 품질 데이터	1	1	17	p46-48
축산업	4	양돈 생체 에너지 데이터	1	1	17	p49-52
관광	5	국내 여행로그 데이터	4	1	50	p53-64
자유 공모	6	인공지능 신기술 선도 * 인공지능 관련 새로운 기술(예: 메타버스, AR/VR, 로봇, 디지털트윈 등) 선도	3개 내외	3개 내외	각13.5	-
	7	기존 산업 지능화 * 주요 전통 산업(예: 조선, 기계, 철강, 섬유, 농업, 자동차 등)에 지능화 기술 도입 및 디지털 전환	3개 내외	3개 내외	각13.5	-
	8	SOC 지능화 * 국가 주요 SOC(예: 전기, 수도, 도로, 터널 등)의 지능화 기술 개발	3개 내외	3개 내외	각13.5	-
	9	안전재난 고도화 * 주요 재난, 안전(산불, 화재, 홍수 등) 대응을 위한 지능화 서비스 개발	3개 내외	3개 내외	각13.5	-
	10	생활환경 고도화 * 생활환경(예: 고령화, 쓰레기, 악취, 지자체 민원) 문제해결을 위한 지능화 서비스 개발	3개 내외	3개 내외	각13.5	-
데이터 고도화	11	음성/자연어/비전 * 기존 AI허브 데이터 중 음성/자연어 데이터 48종, 비전데이터 36종에서 1종 이상을 선정하여 고도화 제시	5개 내외	5개 내외	각13.5	-
	12	자율주행/안전/농축수산/국토환경/헬스케어/교육 * 기존 AI허브 데이터 중 자율주행 데이터 23종, 안전 21종 데이터, 농축수산 15종 데이터, 국토환경 12종 데이터, 헬스케어 6종, 교육 1종 데이터에서 1종 이상을 선정하여 고도화 제시	5개 내외	5개 내외	각13.5	-
데이터 활용 · 환류	13	데이터 활용·환류 * 기존 AI허브의 162종 데이터 중 1종 이상을 선택하여 지원. 해당 데이터를 활용하여 개발한 인공지능 서비스의 실제 서비스를 통해 재수집되는 데이터의 정제‧가공‧활용 방안 제시	5개 내외	5개 내외	각13.5	-

※ 자유공모의 5개 분야에 동일한 데이터 구축 내용으로 동시에 지원할 수 없으며 만약 확인될 경우 해당 참여신청 건은 모두 무효 처리됨

※ 지정공모(다년도) 1~5번 과제의 각 예산은 1차년도 예산이며, 2차년도 예산은 1차년도 결과평가, 차년도 NIA 예산 상황에 따라 조정될 수 있음

※ 2022년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

※ 데이터 고도화, 데이터 활용‧환류 영역 과제의 유찰, 부적격 발생 시 선정하지 않거나, 자유공모 영역에서 추가 선정할 수 있음(“7.기존 산업지능화 → 6.인공지능 신기술 선도 → 8.SOC지능화 → 9.안전재난고도화 → 10.생활환경 고도화“ 순서에 따라 추가 선정)

※ 자유공모 영역 과제의 유찰, 부적격 발생시 선정하지 않을 수 있음

3		수행기관 선정방안 및 평가기준 등

□ 수행기관 선정 및 사업계획서 평가

ㅇ (사전검토) 사업수행계획서, 제출서류 및 자격요건 사전검토

- 기한 내 접수 완료된 과제에 대해 사업수행계획서의 구비요건, 자격요건 등을 제출서류를 통해 사전검토하고 평가 대상 선정

※ 사전검토는 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조를 기준으로 실시

※ 단, 비영리 기관 및 공기업(공사)은 제9조 2항을 적용하지 아니함

ㅇ (사업계획서 평가) 평가위원회의 구성 및 운영은 한국지능정보사회진흥원(이하 지능정보원) 관련 규정에 따라 시행

- 평가위원은 수행기관의 사업계획서를 사전에 검토하고 피평가자의 프레젠테이션 발표 및 질의응답을 통해 평가(발표 : 20분, 질의응답 : 20분)

※ 발표 시간은 수행기관 접수 결과에 따라 일부 조정 될 수 있음

- 수행기관 총괄책임자가 발표하는 것이 원칙이며 총괄책임자 발표가 불가능하다고 평가위원회에서 인정할 경우 서면으로 평가

- 평가점수 산출은 위원별 평가점수 중 최고․최저 점수를 제외한 나머지 점수를 평균하며 소수점 넷째 자리까지 산정(다섯째 자리에서 반올림)

※ 동점자 발생 시 평가표의 ‘데이터 구축 내용의 적합성 항목’의 배점 상위자, ‘품질목표 및 품질관리방안의 적정성’의 배점 상위자를 차례대로 우선 선정

- 발표자료는 수행계획서 접수 시 제출한 자료 범위 내에서 활용 가능

※ 제안서 접수기간 마감 후, 자료 수정제출, 추가 제출, 동영상 사용 불가

ㅇ (수행기관 선정) 평가결과 적합(70점 이상)인 과제에 대해 평가점수 순으로 순위를 부여하고 우수 수행기관을 선정 후 심의‧조정 실시

※ 사업수행계획서에 제안 분야 번호(연번) 및 분야명 반드시 명기

- 지정공모 5개 과제는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 선정

- 자유공모 과제는 자유공모 5개의 각 분야에서 상위 평가점수를 획득한 3개 내외 수행기관을 각각 선정

※ 자유공모 5개 분야 : ①인공지능 신기술 선도, ②기존 산업 지능화, ③SOC지능화, ④안전재난 고도화, ⑤생활환경 고도화

- 데이터 고도화 과제는 데이터 고도화 2개의 각 분야에서 상위 평가점수를 획득한 5개 내외 수행기관을 각각 선정

※ 데이터 고도화 2개 분야 : ①음성/자연어/비전, ②자율주행/안전/농축수산/국토환경/헬스케어/교육

- 데이터 활용·환류 과제는 동 분야의 상위 평가점수를 획득한 5개 내외 수행기관을 선정

□ 평가 기준

< 평가 기준(지정공모, 자유공모) >

구분

평가항목 및 기준

배점

과제 목표의

타당성

(8)

o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성

5

o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성

3

데이터 구축

내용의 적합성

(32)

o 인공지능 학습용 데이터 확보 계획의 적정성

- 원천 데이터 확보 방안의 타당성

- 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성

8

o 원천 데이터 등의 확보에 대한 사전준비 충분성

- 데이터의 권리확보를 위한 계약, 협약, MOU 등 관련 사전 준비의 적정성(계약서, 협약서, 심의결과 등 증빙 확인)

- 데이터 수집 등을 위한 장비 확보의 충분성

- 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성

9

o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성

- 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성

- 데이터의 수집, 정제, 가공 단계의 절차 및 방법 적정성

10

o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성

- 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성

- 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성

5

품질목표 및 품질관리방안의 적정성

(18)

o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성

- 인공지능 학습용 데이터 품질목표의 타당성

- 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량

- 수행기관의 품질관리체계(조직/절차/품질기준/도구등) 준비도

9

o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성

- 인공지능 학습용 데이터의 품질확보 방안 구체성

9

인공지능 기술역량

(10)

o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성

- 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성

5

o 인공지능 학습용 데이터 저작도구 활용 적정성

- 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등

- 자동화 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성

5

사업 추진체계

및 추진역량

(14)

o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성

- 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성

- 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성

- 인공지능 응용개발 기업･기관의 개발 역량

- 수요기관의 실질적 산출물 활용 계획 타당성

6

o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도

- 인공지능 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등

- 데이터 구축 사전 준비 우수성

* 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지적재산권 등의 확보 여부

6

o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성

- 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등

- 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법

o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성

2

성과, 홍보, 지원방안 적정성

(3)

o 인공지능 학습용 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성

- 인공지능 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등

o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등

3

참여인력 처우개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현

(15)

o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출방안 제시 및 적정성

o 사업을 통한 지속 가능한 일자리 창출 기여 정도

- 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시

6

o 크라우드소싱 인력의 확보 및 운영 방안, 교육, 급여수준, 처우, 성장지원방안 등의 계획의 구체성 및 적정성

- 크라우드소싱 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준 등 운영 방안의 적정성

- 건전한 근로여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성

6

o 크라우드소싱 기반 일자리 창출방안

평가 기준	배점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 70% 이상	3점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 50% 이상	2점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 30% 이상	1점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 30% 미만	0점

3

평가 점수(합계)

100

부정당업자 여부

(감점 –30)

o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체

-30

< 평가 기준(헬스케어) >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (8)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	3
데이터 구축 내용의 적합성 (32)	o 인공지능 학습용 데이터 확보 계획의 적정성 - 원천 데이터 확보 방안의 타당성 - 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성	8
	o 원천 데이터 등의 확보에 대한 사전준비 충분성 - 데이터의 권리확보를 위한 계약, 협약, MOU, IRB, DRB 등 관련 사전 준비의 적정성(심의결과 등 증빙 확인) - 데이터 수집 등을 위한 장비 확보의 충분성 - 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성	9
	o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성 - 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성 - 데이터의 수집, 정제, 가공 단계의 절차 및 방법 적정성	10
	o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성 - 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성 - 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성	5
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (18)	o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 인공지능 학습용 데이터 품질목표의 타당성 - 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/절차/품질기준/도구등) 준비도	9
	o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 인공지능 학습용 데이터의 품질확보 방안 구체성	9
인공지능 기술역량 (10)	o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성 - 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성	5
	o 인공지능 학습용 데이터 저작도구 활용 적정성 - 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등 - 자동화 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성	5
사업 추진체계 및 추진역량 (14)	o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성 - 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성 - 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성 - 인공지능 응용개발 기업･기관의 개발 역량 - 수행기관 내 1차, 3차, 3차 병원 등 다양한 의료기관의 참여 및 업무분담의 적정성	6
	o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도 - 인공지능 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등 - 데이터 구축 사전 준비 우수성 * 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지적재산권 등의 확보 여부	6
	o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성 - 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등 - 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법 o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성	2
성과, 홍보, 지원방안 적정성 (3)	o 인공지능 학습용 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성 - 인공지능 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등 o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등	3
참여인력 처우 개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현 (15)	o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출방안 제시 및 적정성 o 사업을 통한 지속 가능한 일자리 창출 기여 정도 - 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시 o 크라우드 소싱을 통한 인력채용계획 여부 및 적정성(크라우드 소싱 기반 데이터 구축 방법의 도입시) - 건전한 근로여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성	8
	o 헬스케어, 보건, 의료관련 인력의 확보 및 운영 방안, 교육, 급여수준, 처우, 성장지원방안 등의 구체성 및 적정성	7
평가 점수(합계)		100
부정당업자 여부 (감점 –30)	o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체	-30

< 평가 기준(데이터 고도화) >

구분

평가항목 및 기준

배점

과제 목표의

타당성

(8)

o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성

5

o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성

3

데이터 구축

내용의 적합성

(32)

o 인공지능 고도화 데이터 구축 내용 적정성

- 기존 데이터와 차별화된 강화 데이터(원천, 라벨링)의 AI 성능 고도화에 대한 유효성 및 충분성

10

o 고도화 데이터 확보에 대한 사전 준비 충분성

- 기존 데이터의 문제점 및 고도화 데이터의 필요성에 대한 분석의 충분성 및 타당성

- 기존 데이터의 재가공 등 업그레이드 기술의 혁신성

- 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성

9

o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성

- 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성

- 데이터의 수집, 정제, 가공 단계의 절차 및 방법 적정성

8

o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성

- 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성

- 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성

5

품질목표 및 품질관리방안의 적정성

(18)

o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성

- 인공지능 학습용 데이터 품질목표의 타당성

- 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량

- 수행기관의 품질관리체계(조직/절차/품질기준/도구등) 준비도

9

o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성

- 인공지능 학습용 데이터의 품질확보 방안 구체성

9

인공지능 기술역량

(10)

o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성

- 기존 AI허브 데이터 등을 활용한 개발 경험과 수행기관이 개발한 AI응용 서비스의 우수성

- 고도화된 추가 학습용 데이터를 활용한 AI기술구현 및 모델 개발역량, 기존 AI모델 대비 성능강화 목표의 적정성

7

o 인공지능 학습용 데이터 저작도구 활용 적정성

- 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등

- 자동화 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성

3

사업 추진체계

및 추진역량

(14)

o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성

- 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성

- 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성

- 인공지능 응용개발 기업･기관의 개발 역량

- 수요기관의 실질적 산출물 활용 계획 타당성

6

o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도

- 인공지능 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등

- 데이터 구축 사전 준비 우수성

* 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지적재산권 등의 확보 여부

6

o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성

- 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등

- 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법

o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성

2

성과, 홍보, 지원방안 적정성

(3)

o 인공지능 학습용 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성

- 인공지능 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등

o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등

3

참여인력 처우개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현

(15)

o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출방안 제시 및 적정성

o 사업을 통한 지속 가능한 일자리 창출 기여 정도

- 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시

6

o 크라우드소싱 인력의 확보 및 운영 방안, 교육, 급여수준, 처우, 성장지원방안 등의 계획의 구체성 및 적정성

- 크라우드소싱 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준 등 운영 방안의 적정성

- 건전한 근로여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성

6

o 크라우드소싱 기반 일자리 창출방안

평가 기준	배점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 70% 이상	3점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 50% 이상	2점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 30% 이상	1점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 30% 미만	0점

3

평가 점수(합계)

100

부정당업자 여부

(감점 –30)

o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체

-30

< 평가 기준(데이터 활용·환류) >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (8)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	3
데이터 구축 내용의 적합성 (32)	o AI응용서비스 기반 수집된 학습용 데이터 적정성 - 실사용자로부터 재수집된 원천데이터 및 가공데이터의 AI성능 고도화에 대한 유효성, 충분성	8
	o 원천 데이터의 재수집, 가공체계에 대한 사전준비 충분성 - AI응용서비스 기반 재수집 체계 및 인프라 확보 적정성 - 데이터 수집 등을 위한 장비 등의 확보 충분성 - 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성	9
	o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성 - 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성 - 데이터의 수집, 정제, 가공 단계의 절차 및 방법 적정성	10
	o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성 - 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성 - 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성	5
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (18)	o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 인공지능 학습용 데이터 품질목표의 타당성 - 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/절차/품질기준/도구등) 준비도	9
	o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 인공지능 학습용 데이터의 품질확보 방안 구체성	9
인공지능 기술역량 (10)	o 인공지능 응용서비스의 우수성 - 수행기관에서 AI허브 데이터를 활용하여 구현한 AI응용기술 및 서비스 모델의 우수성, 데이터 확보 및 증강 기술 적정성	7
	o 인공지능 학습용 데이터 저작도구 활용 적정성 - 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등 - 자동화 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성	3
사업 추진체계 및 추진역량 (21)	o AI응용 서비스의 실제 사용자의 적정 확보 및 운영 방안 o 서비스 기반 데이터 재수집 체계 및 방법의 실현 가능성	8
	o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성 - 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성 - 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성 - 인공지능 응용개발 기업･기관의 개발 역량	5
	o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도 - 인공지능 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등 * 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지적재산권 등의 관련 실적 등	6
	o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성 - 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등 - 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법 o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성	2
성과, 홍보, 지원방안 적정성 (3)	o 인공지능 학습용 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성 - 인공지능 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등 o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등	3
참여인력 처우 개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현 (8)	o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출방안 제시 및 적정성 o 사업을 통한 지속 가능한 일자리 창출 기여 정도 - 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시 o 크라우드 소싱을 통한 인력채용계획 여부 및 적정성(크라우드 소싱 기반 데이터 구축 방법의 도입시) - 건전한 근로여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성	8
평가 점수(합계)		100
부정당업자 여부 (감점 –30)	o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체	-30

□ 과제조정위원회 심의‧조정 및 수행계획서 확정

ㅇ 우선 지원 대상 수행기관은 지능정보원 관리지침에 따라 과제조정위원회에서 수행내용, 예산의 적정성 등을 종합적으로 검토하고 사업계획에 대해 조정 가능

- 우선 지원 대상 수행기관은 과제조정위원회에서 검토한 사항을 수행계획서에 반영하고, 지능정보원은 과제조정위원회에서 검토ㆍ조정한 사항의 반영 여부를 확인하고 협약 체결

ㅇ 우선 지원 대상 수행기관은 심의․조정결과를 합리적인 이유 없이 거부하는 경우 협약을 포기하는 것으로 간주하고 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원 가능

※ 과제조정위원회를 통한 심의‧조정은 최대 3회까지 개최함을 원칙으로 함

- 우선 지원 대상 수행기관은 통보받은 과제조정위원회의 조정결과에 대해 이의신청을 할 수 있으며 지능정보원은 관리지침에 따라 처리

ㅇ ‘19~’21년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업에 참여하여 수행된 사업수행계획서의 표절이 의심되는 경우(표절 검증 도구 등 활용) 과제조정위원회의 심의 결과에 따라 협약 체결이 거부될 수 있음. 다만 과제조정위원회에서 표절의 정도가 경미 하다고 판단하는 경우 사업수행계획서의 조정을 요청할 수 있음

ㅇ 과제조정위원회에서 표절로 판단하였거나, 과제조정을 하였음에도 합리적인 이유 없이 이를 거부하는 경우 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원할 수 있음

4		사업 요구 사항

□ 데이터 구축에 관한 사항

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 구축 방법, 절차 등이 포함된 인공지능 학습용 데이터 구축 계획서(이하 구축 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 제안서 신청 시 제출(신청 서식 붙임 1)

- 구축 계획서는 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 안내서’를 참조하여 작성

- 수행기관의 구축 역량 확인을 위해 세부 데이터별 샘플 데이터(포트폴리오)를 데이터 구축 계획서에 포함시켜 제출

* 샘플데이터는 실제 구축할 원본 데이터(예: 사진)와 라벨링 데이터로 구성

- 구축 계획서는 선정 평가에 활용하고 과제조정위원회 및 지능정보원이 검토한 사항을 반영하여 확정하고 사업 수행의 기준 문서로 활용

ㅇ 다년도 지원 과제(주제지정 5개 등)는 연차별 성과목표를 명확히 구분하여 사업수행계획서 작성 및 제출

* 다년도 과제는 ’22.12월에 연차 평가, ’23.12월에 최종 평가를 실시 예정

ㅇ 인공지능(AI) 학습(Training)에 적합한 형태와 내용의 원천 데이터 및 라벨링 데이터를 수집･제작하여 누구나 사용할 수 있도록 공개

* 세부적인 데이터 요구사항은 과제별 제안요구내용 ‘붙임’을 참조

ㅇ 데이터의 요구사항 부합성과 초기 품질을 확인하기 위해 초기 검증용 데이터 10% 이상을 중간점검 단계에서 제출(’22. 9월 이전)

- 지능정보원 및 품질검증 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA) 등에서 실시한 초기 검증을 통해 도출된 조치 결과는 추후 데이터 구축과정에 반영

- 중간점검 단계에서 구축한 학습용 데이터를 활용한 1-cycle 검증결과 제출

* 1-cycle 검증 : 소규모 원천데이터의 수집, 정제, 가공 후 모델 학습 및 개발, 검증까지 인공지능 응용개발의 전체 절차를 1회 완료한 산출물을 검증

ㅇ 인공지능 응용 서비스 개발 역량을 보유한 기업‧기관이 수행기관에 참여하여 구축된 데이터를 활용한 인공지능 모델 및 알고리즘 개발

- 인공지능 모델 및 알고리즘 개발은 구축한 데이터의 품질 및 유효성 검증에 활용하는 것으로 학습용 데이터 구축에 자원을 집중

* 단, 인공지능 모델의 개발방법, 검증지표, 성능 목표는 계획서에 구체적으로 명시

ㅇ 인공지능 학습용 데이터는 객체기반 검색이 가능하도록 개념적 객체맵을 구성하고, 디렉토리 형식으로 구조화하여 제출

□ 데이터 품질에 관한 사항

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 구축사업 품질 계획서(이하 품질 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 신청 시 제출(신청 서식 붙임 2)

- 품질 계획서는 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인’을 참조하여 작성

- 품질 계획서는 선정 평가에 활용하고 과제조정위원회 및 지능정보원이 검토한 사항을 반영하여 확정하고 사업 수행 중 품질관리 및 검증의 기준 문서로 활용

- 인공지능 학습용 데이터의 최종 산출물(데이터, AI 모델 등)의 객관적 품질지표와 정량목표를 정의하고 품질 계획서에 명시하여 제출

* 품질지표 및 목표값은 과제조정위원회 검토를 통해 조정될 수 있음

- 품질관리 총괄 책임자를 지정하고 자체 품질검사를 위해 품질관리 조직을 구성하여 운영*

* 품질관리 총괄 책임자, 실무 책임자, 품질자문위원회, 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 구축 단계별 품질 관리 조직, 구축 데이터의 품질 검증 조직 등을 포함

- 데이터 품질 검사를 위한 기준과 검사 절차를 마련하고 자체 품질검증 실시 후 오류 데이터에 대해서는 보완 조치

- 데이터 품질 확보를 위해 작업자 대상 사전에 품질관리 교육 실시

* 품질관리 교육은 참여인원 전체를 대상으로 하는 기본교육과 품질검사 실무자를 대상으로 하는 실무교육 등을 포함하여 교육계획 마련 및 추진

ㅇ 지능정보원 및 한국정보통신기술협회(TTA)의 중간점검 및 최종 산출물의 품질검증 활동에 적극적으로 협조

* 품질검증지표는 과제조정위원회 및 TTA 검토를 통해 협약 전 완료

- 수행기관은 한국정보통신기술협회(TTA)의 데이터 품질검증 수행 및 품질검증에 필요한 환경 및 도구 등을 제공하고 구축된 데이터의 상시 모니터링(온라인 서버 접속 등)이 가능한 방법을 제공

- 점검 단계에서 품질에 대한 조정과 중요한 문제점에 대한 의견이 있을 경우 수행기관은 외부 전문기관의 컨설팅 등을 통해 검토․조치

□ 일자리 창출 및 참여인력에 관한 사항

ㅇ 데이터 구축에 시공간 제한없이 일반국민이 참여 가능한 크라우드소싱, 비대면 근무(재택 등) 방식 등의 도입을 통한 일자리 확대 우대

- 총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 산정 비율을 선정평가에 반영

ㅇ 총 인건비 중 크라우드소싱 인건비를 제외한 1억원 당 2.4명 이상의 인력을 신규 채용하고 3개월 이상에 참여자에 대해 사업실적으로 인정하며 최종결과평가에 반영

* 신규 인력은 ’22.1.1 이후 입사자부터 인정하고 정규직ㆍ계약직 무관

* 직접 고용 인력(정규직, 계약직)은 4대 사회보험 가입 필수

- 크라우드소싱 인건비 1억원 당 10명 이상의 작업자가 참여하고 월 60시간 이상 참여자에 대해 실적으로 인정하며 최종결과평가에 반영

* 과제 수행을 위해 일용직 형태로 모집하여 상근형태로 참여하는 인력은 크라우드 소싱 인원이 아닌 일용직 비목에 계상

ㅇ 크라우드소싱 도입 시 작업자의 권익 보호 방안, 적정 임금 제공 방안 등을 사업 수행계획서에 제시

- 크라우드소싱의 작업자에 대해 최저임금 이상을 보장

※ 크라우드소싱 작업자와 근로계약 체결방법, 임금 지급기준 및 방법 등에 대해 과제 조정 시 검토ㆍ확정 및 적용하며 크라우드워커 표준 업무위탁계약서 제공

ㅇ 크라우드소싱 작업자의 안정적 고용 유도를 위해 역량 강화 교육 및 경력개발 지원에 관한 사항을 제시

※ 수행기관에서 실시하는 크라우드소싱 작업자 역량 강화 교육에 수당 및 여비 지급 가능

□ 공개 및 성과 확산에 관한 사항

ㅇ 본 사업의 결과물인 인공지능 학습용 데이터, 모델 및 알고리즘 소스, 활용 가이드라인 및 매뉴얼 등은 지능정보원이 요구하는 방법에 따라 AI 허브에 개방(필수)

※ 헬스케어 데이터는 ‘안심존’에서 개방

- 인공지능 학습용 데이터(원천데이터, 라벨링데이터 등), 저작도구, 알고리즘 및 모델 등 산출물 일체는 개방

- 최종 데이터는 학습(Training), 검증(Validation), 시험(Test) 데이터로 구분하여 제출하고 기본 비율은 8 : 1 : 1로 제출

※ 과제의 특성에 따라 비율은 변경할 수 있음(과제조정위원회에서 검토･확정)

- 모든 사업 결과물은 사업 종료 1개월 전까지 지능정보원에 제출하고 검토 의견에 대해 보완 후 사업 종료 시까지 최종 제출

- 데이터별 설명서(양식 별도 제공), 데이터별 활용 교육 영상(데이터 1종당 1개) 제작 후,  AI 허브에 개방

ㅇ 수행기관은 필요한 경우 인공지능 학습용 데이터를 활용한 경진대회를 과제조정위원회의 검토 및 확정을 통해 개최

ㅇ 홍보 활동(보도자료 및 인터뷰, 광고 활동) 시 지원사업의 사업명, 과제명, 기관 명칭 사용 필수

* 디지털뉴딜 수행기관인 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 인공지능 학습용 데이터 구축 사업임을 명기

- 모든 홍보 자료(카드뉴스, 동영상, 포스터 등)에 한국지능정보사회진흥원, 한국판 뉴딜(디지털뉴딜) 로고를 삽입

□ 법적 권리에 관한 사항

ㅇ 지식재산권, 초상권, 개인정보보호 등 적법성과 AI허브에 공개, 배포, 활용에 문제가 없는 원천 데이터를 확보하여 데이터 구축

* 원시데이터 등의 확보를 위해 활용할 개인정보수집･활용 동의서, 초상권 이용 동의서, 저작권 계약서는 지능정보원에서 제공하는 양식 및 가이드라인을 활용(신청 서식 9, 10, 11)

- 데이터의 개인정보(얼굴, 번호판 등), 국가보안사항(공간정보, 위치정보 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 비식별화 조치 방안 제시

- 협약 이전에 데이터 수집, 가공, 공개와 관련한 법적사항에 대한 법률 자문 결과를 필요 시 제출하고 내용에 대해 과제조정위원회에서 검토ㆍ확정

- 원시 데이터 등을 구매 및 협약 등을 통해 확보하는 경우 제안 시 증빙자료(계약서, 협약서, MOU 등) 제출

* 헬스케어 영역 데이터의 경우, IRB 또는 DRB 결과서를 협약전 제출 필수

* “원시데이터”란, 기계학습을 목적으로 최초 단계에서 수집 또는 생성한 음성, 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터로 전처리를 거치지 않은 데이터를 말함

- 데이터 구축 및 인공지능 개발에 활용되는 모든 콘텐츠(이미지, 영상, 음성 등)와 데이터는 법률에 의거한 적법한 방법으로 수집ㆍ확보되어야 하며, 관련된 법률상 분쟁에 대해서는 수행기관에서 일체의 책임을 부담

- 수행기관이 계약을 수행함에 있어 제3자의 특허권 또는 저작권, 지재권, 초상권, 개인정보 등을 침해하여 손해배상 청구소송 등이 제기되면 수행기관에서 피해자 측에 소송 결과에 따라 합의 배상

ㅇ 수행기관은 사업 추진과정에서 취득한 기술 등 성과의 확산, 활용성 제고, 지식재산권 확보 및 관리 등에 필요한 조치를 강구

- 본 과제 수행 산출물(원시 데이터 포함) 및 실적 자료는 과제 종료 후 5년간 보존해야 하며 지능정보원에서 요청 시 제공

□ 개인정보보호 및 관리에 관한 사항

ㅇ 데이터 구축에 개인정보가 포함되는지 여부 및 필수적인 개인정보의 구체적인 사항을 사업수행계획서에 반드시 포함

ㅇ 개인정보를 활용하는 경우, 개인정보보호법 상의 의무․권고사항에 대해 사전점검 및 법률 자문을 실시하고 그 결과를 사업수행계획서에 포함

* 인공지능 개인정보보호 자율점검표(개인정보위, ‘21.5)에 따른 자가 점검을 실시하고 그 결과를 제출 및 과제조정위원회에서 검토

ㅇ 개인정보보호 및 관리를 위한 이행․점검‧조치 방안을 사업수행계획서에 구체적으로 제시

* 개인정보 비식별화를 시행하는 경우 ’가명정보 처리 가이드라인(개보위)‘을 준수

ㅇ 수행기관(주관기관, 참여기관) 담당자는 사업착수단계에서 지능정보원에서 시행하는 개인정보보호 교육 필수 이수

ㅇ 개인정보보호법의 심각한 위반사항 발생시 관련 법령 및 규정에 따라 협약 해지, 사업참여제한 등의 불이익을 받을 수 있음

□ 보완조치 요구사항

ㅇ 외부 품질검증 지적사항, 사후 발견된 데이터 누락 및 오류사항 등에 대한 조치 계획을 마련하고 최소 1년은 보완 의무화

* 협약체결 시 별도의 보완조치기간 및 방법에 대한 조항을 협약서에 포함

ㅇ 본 사업에 참여한 수행기관이 각종 정부지원사업(AI 데이터 가공바우처, AI 바우처, AI+X 등)을 통해 타 기관이나 기업 등에 기구축하여 제공한 데이터를 재활용한 것이 확인될 경우 재활용 데이터는 불인정, 협약 취소, 향후 과제참여 불가 등 제재를 받을 수 있음

□ 사업관리 요구사항

ㅇ 일반적 사업관리 추진현황은 주간(격주)/월간 보고와 필요에 따라 수시보고로 진행하고 착수보고회, 중간점검, 최종결과평가를 실시

- 사업 수행 중 중간 결과물(중간보고서), 최종 결과물(최종결과 보고서)을 확인하기 위해 현장실사 등을 통해 진행상황 점검

- 최종 결과보고서, 정산보고서 및 증빙자료는 사업종료 후 30일 이내 제출

* 각종 보고서의 제출 시기는 사업관리 상 필요에 따라 조정될 수 있음

ㅇ 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 인공지능 학습용 데이터 구축은 수행기관(주관기관, 참여기관)에서 직접 수행하는 것이 원칙

- 다만, 수행기관이 아닌 외부 기관의 용역을 통해 데이터 구축 등을 할 경우에는 제안 단계에서부터 사업수행계획서에 용역 계획을 사전에 수립하여 제출하고 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 가능

- 위탁용역비는 정부지원금에서 위탁용역비를 뺀 사업비의 40% 이내로 산정

* 위탁용역·장비 구매 등 발주 시 ‘국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률‘을 준용하여 사업비 집행

< 위탁용역비 산정 기준 >

▸ 위탁용역비 = 정부지원금 X 약 28.57%(7분의2) 이내

- 정부지원금이 10억원일 경우 2.857억원 이내 편성

ㅇ 과제 추진기간 중 과제목표 등 추진 상의 중대한 계획 변경이 있을 경우 정해진 절차에 따라 신청하여 승인 후 시행

ㅇ 참여인력 변경에 관한 사항은 지능정보원과 사전 협의 필수

□ 사업비 산정 및 정산에 관한 사항

ㅇ 사업비는 정보통신진흥기금운용관리 규정(과학기술정보통신부 고시)과 부속 지침 등에 따라 산정

* 동 사업은 비R&D 사업으로 간접비를 책정할 수 없음

- 사업비는 과제조정위원회에서 예산산출 적정성 검토 후 최종 확정

- 사업비(정부지원금 및 민간부담금 현금)는 다른 용도의 자금과 분리하여 전용 계좌 관리․운영하며 해당 계좌와 연결된 사업비 카드 또는 계좌이체 등을 통해 투명하게 집행

- 사업비 집행내역은 관련 증빙자료와 함께 관리하고 점검·정산 시 제출

* 집행 내역은 즉시 KCA 사업관리시스템(PMS)에 등록하여 상시 관리해야 하며 부실입력, 증빙자료 미흡시 정산 등에서 불이익을 받을 수 있음

* 사업비 사용 증빙은 5년간 보관하고 지능정보원이 요구 시 제출

ㅇ 일자리 창출을 위해 정부지원금의 70% 이상을 인건비(현금)로 산정

* 헬스케어 영역의 데이터 과제는 과제조정위원회의 검토·조정을 통해 정부지원금의 50% 이상을 인건비(현금) 책정할 수 있음

- ’22.1.1. 기준 3년 이내 입사자는 정부지원금으로 인건비를 전액 반영할 수 있으며 초과자는 임금의 최대 30% 이내에서 책정 가능

* 신규 인력의 인건비는 경력 등을 고려하여 수행기관 급여기준에 준하여 산정하되 통계청 기준 임금근로자 월평균 소득의 3배를 넘지 않아야 함. 단, 초과자는 이에대한 사유 및 증빙 제출 필수

ㅇ 크라우드소싱 작업자 인건비는 반드시 예산항목 중 ‘일용임금’에 산정

- 크라우드소싱 작업자의 대가는 과제종료 전에 집행된 부분만 인정

ㅇ 참여인력(크라우드 소싱 포함)은 원칙상 국내거주 대한민국 국적자로 제한

- 단, 외국어를 모국어로 하는 해외 거주 외국인이 언어(음성, 자연어 등)와 관련된 데이터 구축에 필수적인 경우, 과제조정위원회가 조정한 범위 내에서 승인을 받아 참여 가능

* 해당 참여 외국인의 신원, 계좌, 입금현황 등 예산집행의 투명한 증빙이 가능한 외국인에 한함

- 국내 거주 외국인(유학생 연구원 등)의 참여가 불가피한 경우 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 참여 가능

ㅇ 인공지능 모델 개발을 위한 GPU 서버 등 고가의 장비 지양 및 자산취득을 최소화하고 임대를 권고

ㅇ 자사 개발 솔루션의 현물 출자, 다수 과제 참여시 자산의 중복 현물 출자는 불인정

ㅇ 지능정보원의 승인이 필요한 사업비 변경 또는 사용에 대해 사전 승인 절차를 거치지 않고 집행한 경우 사업비 불인정

ㅇ 사업비의 집행내역 검토 및 정산은 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시) 및 부속지침, 2022년 예산안 편성 및 기금운용계획안 작성 및 세부지침을 준용

※ 상기 규정 등은 과학기술정보통신부 정보통신신흥기금 운용‧관리 규정 및 부속 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

ㅇ 수행기관은 사업비 사용실적을 사업종료일로부터 30일 이내에 별도로 정하는 서식에 따라 지능정보원에 제출

- 사업비 정산 결과 사용잔액이 있거나 사업비가 부당하게 집행한 경우 해당 금액 중 출연금 지분에 해당하는 금액은 환수

* 사업비 사용 증빙은 5년간 보관

- 사업비 정산은 지능정보원이 지정한 전문회계법인을 통하여 위탁 진행하며 사업비 정산 비용은 주관기관 및 참여기관에서 각각 부담(사업비에 산정 필수)

* ‘기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침’ 참조하여 수행기관별로 각각 산정

□ 기타

ㅇ 과제 참여 인원은 과제 수행 중 취득한 모든 결과물은 지능정보원의 승인 없이는 외부에 제공 또는 다른 용도로 활용 금지

- 수행과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출, 자료요출 등의 보안사고를 방지를 위한 보안정책을 수립

ㅇ 수행과정에서 천재지변, 전염병(코로나19 등) 등 불가항력적인 상황에 따라 과업 범위를 전부 또는 일부를 변경하거나 협약 해약 가능

o 안전조치 및 보건 조치

- 분임 안전보건 책임자는 사업장의 환경을 고려하여 소속 근로자와 관계 수급인 근로자의 산업재해를 예방하는 데 필요한 안전조치 및 보건 조치에 대한 사업주의 이행을 확인하여야 함

- 협약체결 시 지능정보원 사업장 안전보건관리가이드 양식을 사업담당자에게 제출

5		사업 추진체계 및 절차 등

□ 사업 추진체계

			과학기술정보통신부
과제조정위원회			한국지능정보사회진흥원			품질 검증(TTA)
			수행기관 (주관기관, 참여기관)

□ 주요 역할

구분	주요 역할
과학기술 정보통신부	· 사업 기본계획 및 추진전략 수립 · 사업예산 확보 및 전담기관 배정
한국지능정보사회진흥원	· 사업 세부계획 수립 및 시행 지원 · 수행기관 선정 계획 수립 및 지원 · 사업 성과관리 및 홍보 지원
과제조정 위원회	· 사업수행계획 검토, 과제비 내역, 규모, 참여인력, 장비, 위탁계획 등의 적정성 검토 및 과제조정의견 작성 및 제출 ※ AI 및 데이터 관련 기관‧기업, 민간 전문가 등으로 구성
TTA (한국정보통신 기술협회)	· 인공지능 학습용 데이터에 대한 다양성, 품질, 유효성 검증 수행 · 인공지능 학습용 데이터 품질관리, 검증 교육 실시
수행기관 (주관, 참여)	· 인공지능 학습용 데이터 구축 및 개방 · 인공지능 데이터 활용한 AI응용모델 개발 및 제공 · 구축 데이터의 스타트업, 중소기업, 연구자, 학생 등 활용지원 · 데이터 활용 성과 창출 및 지속적 성과관리 및 보고

□ 추진 절차

사업 공고	(과학기술정보통신부)	과학기술정보통신부 및 지능정보원 홈페이지
↓
제안서 접수	(수행기관 → 지능정보원)	제안서 접수, 평가 준비
↓
과제신청서 접수 및 적합성 검토	(지능정보원)	과제 신청서의 적합성 검토
↓
제안서 평가	(평가위원회)	위원회 구성, 과제 제안내용 평가
↓
과제 심의‧조정	(조정위원회)	과제 보완 의견을 제시하고, 적정 예산규모를 심의‧확정
↓
수행계획서(보완) 제출	(수행기관)	조정‧보완된 수행계획서 제출
↓
협약체결	(지능정보원 ↔ 수행기관)	수행기관별 과제 협약
↓
사업비 지급	(지능정보원)	사업 지원금 집행
↓
사업 수행	(수행기관)	수행기관별 과제 수행
↓
사업 중간보고	(수행기관)	중간 추진실적 보고
↓
사업 결과보고 및 정산	(수행기관)	추진결과 보고 및 집행예산 정산
↓
수행결과 최종평가	(최종결과 평가위원회)	평가위원회에서 수행결과 평가

6		제안서 접수 및 방법, 서류 등

▸ 규격 착오 또는 규정의 미숙지 등으로 수행기관이 협약을 체결하지 않거나 협약을 체결하고 불이행하는 경우 향후 일정기간 동안 “한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침”에 의하여 공모사업에 참여제재를 받을수 있음

□ 접수기간

영역 및 분야	접수기간	컨소시엄 구성	제안서 접수(택 1)
			온라인	방문
컴퓨터비전, 헬스케어, 농업, 축산업, 관광 (1~5번)	‘22.4.11.(월) ~4.20(수)	~4.19(화) 18:00시한	~ 4.20(수) 10:00시한	4.20(수) 14:00~16:00시한
자유공모 (6~10번)	‘22.4.11.(월) ~4.21(목)	~4.20(수) 18:00시한	~ 4.21(목) 10:00시한	4.21(목) 14:00~16:00시한
데이터고도화, 데이터 활용·환류 (11번~13번)	‘22.4.11.(월) ~4.22(금)	~4.21(목) 18:00시한	~ 4.22(금) 10:00시한	4.22(금) 14:00~16:00시한

※ 주관기관 자격으로 다수 분야에 참여 시 참여한도인 3개 분야 접수완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수는 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

□ 접수방법

ㅇ 수행기관 구성 접수 : 디지털제안서 통합관리시스템(propose.nia.or.kr)

- 수행기관 등록 시 주관기관의 인증서로 등록하고 참여기관은 해당 컨소시엄 구성 마감시한까지 참여기관 인증서로 개별 승인하여야 등록 완료

- 마감시한까지 인증서로 등록한 기관까지만 인정하고 마감 시한 이후에는 구성 내용 추가, 삭제 등 변경 불가

- 수행기관 구성은 제안서(과제수행계획서) 제출시점 보다 수행기관 구성 접수 마감시한이 우선

ㅇ 수행계획서 온라인 접수 : 디지털제안서 통합관리시스템(propose.nia.or.kr)

- 온라인 접수는 주관기관의 인증서로 등록하고 참여기관의 정보(사업자등록번호)와 사업비(정부출연금+민간부담금) 등을 등록

- PC 및 네트워크 등 사용자 환경에 따라 관련 서류 제출의 어려움이 발생할 수 있으므로 수행계획서는 가급적 마감 전일까지 제출 협조

- 코로나19 관련 사회적 거리두기에 따라 온라인 제출 권장

< 디지털제안서통합관리시스템(DPMS) 안내 >

▸ 한국지능정보사회진흥원이 공모하는 사업은 아래의 시스템을 이용하고 있습니다.

- 공고 게시 장소 : 한국지능정보사회진흥원 홈페이지(www.nia.or.kr)

공공기관 경영정보시스템(www.alio.go.kr)

- 제안서 및 기타등록서류 제출 : DPMS(http://propose.nia.or.kr)

▸ DPMS는 한국지능정보사회진흥원이 공모, 제안서 평가 등의 계약사무에 있어 활용하도록 구축한 제안서 접수 및 평가 시스템입니다.

- 기존처럼 두꺼운 종이제안서를 몇 권씩 제본하고, 수많은 서류를 지참하여 현장에 방문하실 필요 없이 파일형태(PDF)로 변환하시어 DPMS에 접속하여 전송하시면 됩니다.

- DPMS 로그인은 반드시 사업자용 범용공인인증서를 통해서만 가능합니다.

ㅇ 방문 접수 : 지능정보원  대구청사(대구 동구 첨단로 53) 1층 회의실

- 온라인 제출이 불가능할 경우에 한하여 공인인증서 및 해당파일을 소지 하시어 방문접수 가능

- 반드시 주관기관의 공인인증서를 소지하시어 방문하여 사업 책임자가 아닌 대리인 참석 시 위임장 및 신분증을 지참

□ 제출서류 : 별도 첨부 서식 활용

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행계획서 및 발표자료 각 1부

- 인공지능 학습용 데이터 구축사업 구축 계획서 1부

- 인공지능 학습용 데이터 구축사업 품질관리 계획서 1부

ㅇ 사업자등록증 사본(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부(6개월 이내 발급본)

ㅇ 법인등기부등본 및 인감증명서(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

ㅇ 참여기관, 수요기관 참여의사 확인서 각 1부

ㅇ 자격요건 자가점검표(주관기관, 참여기관 포함) 1부(서식 104p~105p)

ㅇ 최근 1년 재무제표, 국세 및 지방세 납입증명서(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

※ 추후 협약체결 확정시 필요한 서류를 제출하여야 하며 기타 필요한 서류를 함께 요청할 수 있음

□ 선정평가 장소 및 일정(안)

ㅇ 장소 : 한국지능정보사회진흥원 서울무교청사

ㅇ 일정 : 추후 통보

□ 사업설명회

ㅇ 일시 : 2022. 3. 24(목) 오후 2시

ㅇ 참여방법 : AI허브(www.aihub.or.kr)를 통해 별도 공지

ㅇ 주요내용 : 사업 추진방향, 신청방법 및 신청절차, 유의사항 등 공모 지원 시 필요한 사항, 질의응답 등

□ 유의사항

ㅇ 제안서 마감 이후 수행계획서 및 발표자료 변경은 불가

ㅇ 공모에 필요한 모든 파일은 PDF 형식 단일파일로 각각 만들어 한개의 파일로 제출하고 제안서 마감 이후 발표자료 및 수행계획서 변경, 추가 제출은 불가능

ㅇ 공모에 필요한 모든 사항(공고서, 관련 규정 및 지침 등)에 대하여 공모 전에 확인·숙지하고 확인·숙지하지 못한 책임은 수행기관에게 있음

ㅇ 마감일시까지 디지털제안서통합관리시스템에 수행계획서 미제출 또는 첨부파일의 하자(오류)가있을 경우 제출하지 않은 것으로 간주

- 단, 제안요약서 및 발표자료 등 미제출시에는 수행계획서로 평가

ㅇ 중복참여에 따른 공모 무효에 관하여는 공고서, 국가를 당사자로하는 계약에 관한 법률 시행규칙 제44조(입찰무효) 준용하여 처리

※ 중복구성의 판단 기준은 법인번호, 법인대표자의 동일성이며, 개인사업자의 경우 사업자등록증상 대표자의 동일성

ㅇ 제출된 수행계획서 등 제출물 일체는 반환하지 않음

□ 문의사항 : 한국지능정보사회진흥원

ㅇ 사업 내용 및 예산, 접수시스템 : 02-6747-2178, 2180, 02-6743-1762
(인공지능데이터사업팀)

- AI허브(www.aihub.or.kr) 질문 게시판을 통해 온라인 문의

ㅇ 공모 및 협약 : 053-230-1172, 1174 (디지털뉴딜사업관리TF)

ㅇ 평가 일정 : 053-230-1147, 1170 (디지털뉴딜사업관리TF)

7		주요 추진 일정(안)

ㅇ ’22. 4월 : 공모신청서 접수 마감, 과제 평가

ㅇ ’22. 6월 : 과제 심의‧조정, 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’22. 7월 : 학습용 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’22. 9월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’22. 10월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정

ㅇ ’22. 12월 : 과제별 최종 산출물 제출

※ 다년도 과제는 1년차 산출물 제출

붙 임		인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항(RFP)

분야1		일상생활 작업 및 명령 수행 데이터

데이터1-1		일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(공간)

1. 데이터 개요

o 인공지능 에이전트 및 로봇이 한국형 3D 공간 환경에서 작업 및 명령*을 수행하기 위한 학습용 데이터

* 예: 더러워진 컵을 씻어서 커피를 따르기, 현관문을 열어서 문밖에 있는 택배를 집어서 거실 테이블 위에 두기 등

o 인공지능 에이전트 및 로봇과 상호작용 가능한 3D 공간 데이터 구축

※ 참고 데이터셋: https://askforalfred.com/

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 공간 데이터 2,000개 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•Embodied AI agent •시각-언어 네비게이션 에이전트(Vision-language navigation agent) •사람-객체 상호작용(Human object interaction)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•Affordance 리스트 정의 - 예: 걸을 수 있는 곳, 앉을 수 있는 곳, 누울 수 있는 곳, 벽 누를 수 있는 곳 •공간 카테고리에 대한 구조화 설계 및 제안 •공간 데이터 2,000개 이상 구성 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 구성할 것
데이터 수집 장비	•비디오 카메라 등 •LiDAR 센서 등 •실세계 물체 스캐닝 장비 등
데이터 수집 방법	•환경의 RGB 영상과 LiDAR 센서 데이터를 동시 수집 •실세계 실내 또는 제한된 실외 환경을 3D로 reconstruction 수집
데이터 가공 방법	•3D mesh에 texture가 입혀진 데이터 - 3D 포인트 클라우드, 공간 3D 세그멘테이션 •다양한 속성값 부여하여 3D 공간 구축 - 공간 내 4개 이상 Affordance 부여(물건 올리기 가능한 곳, 버튼을 누를 수 있는 곳 등) - 문(door), 창문(window): 닫힘, 열림, 반만 열림 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 최소 2,000개 이상의 공간 데이터
데이터 형태	원천 데이터 : 공간 스캔 데이터 (RGB+point cloud) - 라이다, 카메라가 하나의 융복합 센서로 구성된 데이터 라벨링 데이터 : 3D 포인트 클라우드, 공간 3D 세그멘테이션, 공간 텍스처 (동영상) 등 - 비디오 (mp4, png, jpg) (FHD(1920*1080) 이상), 라이다 점군 (pcd), 융복합 센서 간 내/외부 파라미터 - 3D Model (obj, mesh 등) - 공간에 관한 어노테이션

데이터1-2		일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(물체)

1. 데이터 개요

o 인공지능 에이전트 및 로봇이 한국형 3D 공간 환경에서 작업 및 명령*을 수행하기 위한 학습용 데이터

* 예: 더러워진 컵을 씻어서 커피를 따르기, 현관문을 열어서 문밖에 있는 택배를 집어서 거실 테이블 위에 두기 등

o 인공지능 에이전트 및 로봇과 상호작용 가능한 3D 물체 데이터 구축

※ 참고 데이터셋: https://askforalfred.com/

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 최소 200개 이상의 물체 클래스, 클래스별 100개 이상의 물체 수 (instance)

- 최소 6만 개 이상의 3D 물체 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•Embodied AI agent •시각-언어 네비게이션 에이전트(Vision-language navigation agent) •사람-객체 상호작용(Human object interaction)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•물체 카테고리에 대한 구조화 설계 및 제안 - 임무수행을 위한 환경과 객체 배치를 고려하여 설계 * ‘일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(공간)’ 참고 •200개 이상의 물체 클래스 •클래스별 100개 이상의 3D instance •3D instance의 속성 구축 - 예: 주방 물체 (class) - 컵 (instance) - 속성 (깨끗한, 더러운, 내용물이 가득 찬, 반만 찬, 내용물이 없는 등) * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 구성
데이터 수집 장비	•비디오 카메라, LiDAR 센서 등 •실세계 물체 스캐닝 장비 등
데이터 수집 방법	•물체의 RGB 영상과 LiDAR 센서 데이터를 동시 수집 •실세계 물체를 3D로 reconstruction 수집
데이터 가공 방법	•3D mesh에 texture가 입혀진 데이터 - 3D 포인트 클라우드, 공간 3D 세그멘테이션 등 •다양한 속성값 부여하여 3D instance 구축 - 문(door), 창문(window): 닫힘, 열림, 반만 열림 등 - 음식(food): 원래 형태, 자름, 믹싱 등 - 컵(cup): 깨끗한, 더러운, 음료가 가득 찬, 반만 찬, 없는 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 200개 이상의 물체 클래스 •클래스별 100개 이상의 물체 수(instance) •전체 instance 평균 3개의 속성값 부여 •총 6만 개의 3D asset 구축
데이터 형태	•원천 데이터 : 물체 스캔 데이터 - 라이다, 카메라가 하나의 융복합 센서로 구성된 데이터 •라벨링 데이터 : - 3D 포인트 클라우드 기반의 세그멘테이션, 공간 3D 세그멘테이션 등 - 비디오(mp4, png, jpg), 라이다 점군(pcd), 융복합 센서 간 내/외부 파라미터 - 3D Model(obj, mesh 등) - 물체에 관한 어노테이션

데이터1-3		일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(임무수행 명령어)

1. 데이터 개요

o 인공지능 에이전트 및 로봇이 한국형 3D 공간 환경에서 작업 및 명령*을 수행하기 위한 학습용 데이터

* 예: 더러워진 컵을 씻어서 커피를 따르기, 현관문을 열어서 문밖에 있는 택배를 집어서 거실 테이블 위에 두기 등

o 인공지능 에이전트 및 로봇과 상호작용 가능한 수행 명령어 구축

※ 참고 데이터셋: https://askforalfred.com/

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 로봇 임무 작업 지시문 최소 20만 건 이상

- 로봇 임무 작업 지시문에 따른 정답 데이터 최소 20만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어 처리 • 환경 인식 • 로봇 내비게이션 • 작업 계획 • 사물 인식 • 사물 조작
산업 분야	• 가사 로봇 • 공공 서비스 로봇

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•임무 수행을 위한 설계된 환경과 객체를 고려하여 명령어 구성 * ‘일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(공간)’, ‘일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(물체)’ 참고
데이터 수집 장비	•데이터 구축 공정에 따라 원천 데이터를 수집할 수 있는 장비 제시
데이터 수집 및 가공 방법	•작업 지시문 작성 •각 작업 지시문의 정답이 되는 에이전트의 이동 경로와 액션 생성 - 예: (지시문)“빨간 컵을 찬장에 넣어” (어노테이션) 왼쪽으로 가서 빨간 컵 앞으로 간다. 빨간 컵을 든다. 오른쪽으로 간다. 첫번째 상단의 찬장을 연다. 찬장 안에 빨간컵을 넣는다. 찬장을 닫는다 •데이터 수집과 가공이 하나의 프로세스로 이루어지도록 하고, 이에 대한 적정한 방법을 제시할 것 •데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천 데이터를 가공할 수 있는 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•로봇 임무 작업 지시문 20만 건 이상 - 다양한 상황과 장소, 물체/가전/가구와의 상호작용 포함 •로봇 임무 작업 지시문에 따른 정답 데이터 20만 건 이상
데이터 형태	•적절한 데이터 포맷과 폴더 구성 방안을 제안사가 제시

분야2		소아청소년 심리검사 및 뇌영상 데이터

데이터2-1		소아청소년 심리검사 및 뇌영상 데이터(다년도)

1. 데이터 개요

o 아동, 청소년의 정신건강 예측과 의료 연계 서비스 개발을 위한 심리검사 데이터 및 뇌MRI 영상 데이터

o 아동-청소년의 정신건강 위험예측과 의료 연계 서비스의 개발을위해 심리검사 데이터* 및 뇌영상MRI** 데이터가 필요함

* 심리검사 : 아동우울척도, 아동지능검사, 부모-자녀관계검사, 정서-행동평가

** 뇌영상MRI : 뇌구조 영상(T1 강조영상), 뇌기능 영상 (휴지기 기능영상)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 소아정신과의로 부터 정신건강에 이상이 없다고 판단된 8세부터 13세의 일반 아동 최소 2백명 이상(연간)을 3년간 종단 추적

- 10종 이상의 정신건강(우울, 정서, 감각, 기억)에 관련된 임상심리 검사 데이터

* 1인당 최소 100개 이상의 심리지수, 2,000개 이상의 문항 및 항목

- 영상 진단 보조 뇌영상 데이터

* T1영상의 경우 복셀 사이즈 0.7mm 아하, 휴지기 기능영상의 경우 180volume 이상, 뇌부위 200개 이상의 정보

- 데이터가 연령 및 성별에 따라 편향 없이 구축되도록 연령별 일정 분량 이상을 목표로 구축

* (참고) 다년도 데이터로 3년간 2백명 이상 인원을 종단 추적, 선정된 인원의 측정이 불가할 경우 동일 조건의 인원으로 대체하되 160명 이상의 인원을 3년간 유지

o 데이터를 분석할수 있는 안심구역을 자체적으로 구축하여 2년차부터 연구자 등이 데이터를 분석·활용할 수 있도록 제공

* 안심구역: 외부 인터넷과 연결되지 않고, 인공지능 학습 수행, 데이터 분석, 시각화 등을 수행할 수 있는 컴퓨팅 환경을 갖춘 물리적인 공간

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•의료 (아동-청소년 정신건강의 위험도 검출) - 아동-청소년의 정신건강과 정신질환의 위험도를 예측 •교육 (아동-청소년의 정신건강이 인지기능에 미치는 영향 검출) - 현재의 가정환경과 정신건강이 인지기능에 미치는 영향 검출 •교육 (아동뇌구조 해부학 교육) - 뇌성장중에 있는 아동의 뇌구조 정밀 검토 등
산업 분야	•의료 (우울 및 발달장애 조기진단 시스템 개발) - 우울의 정도 및 정서 인지의 정도를 단시간(5분)의 MRI의 촬영으로 파악할 수 있는 진단 시스템 개발 •교육 (VR-AR 뇌구조 해부학 교육) - 아동 뇌영상을 기반으로 한 의과대학의 소아발달, 해부학, 과학교육 등의 디지털 교재 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•심리검사 데이터 - 정신건상임상심리사2급 이상의 정신 보건 전문가가 라벨링한 1인당 최소 10종이상의 검사, 100개 이상의 심리지수 (총 2000개의 문항) - 인지기능 (언어이해, 시공간, 유동추론, 작업기억, 처리속도, IQ) - 우울정도 - 부모관계 (애착, 의사소통, 훈육, 관영, 양육효능감, 학교만족도, 관계좌절감) - 정서행동 (외현화 문제 행동, 내면화 문제행동, 행동증상 지표, 적응기술, 분노 조절, 집단 괴롭힘, 사회성, 자기통제, 실행기능, 부정적 정서성, 회복력) - 감각 (시각, 청각, 촉각, 움직임, 몸 위치, 구강감각, 감각처리, 사회적 감각, 주의집중) •뇌영상 데이터 - 1인당 362개의 뇌영역의 뇌두께, 뇌영역, 뇌볼륨 정보 * 총 21만7천2백개의 뇌구조적 정보 - 뇌구조 MRI 영상 (T1 강조영상) - 뇌기능 MRI 영상 (휴지기 기능 영상)
데이터 수집 장비	•심리검사 데이터 - 인지기능 (웩슬러 지능검사 WISC5) - 우울정도 (KCDI) - 부모관계 (KPRC, KPSI) - 정서행동 (KBASC) - 감각 (감각프로파일) * 국가공인 임상심리사 및 정신보건임상심리사를 통해 실시 * 우울 및 불안의 검사 수치가 높은 데이터는 소아정신과의 검증 필요 •뇌영상 데이터 - 뇌구조 MRI 영상 (3T MRI SIEMENS MAGNETOM Skyra) - 뇌기능 MRI 영상 (3T MRI SIEMENS MAGNETOM Skyra) * 국가공인 방사선기사가 촬영한 뇌영상, T1영상의 경우 복셀 사이즈 0.7mm 아하, 휴지기 기능영상의 경우 180volume이상
데이터 수집 방법	•심리검사 데이터 - 방음실에서 수집되어야 함 - 국가공인 임상심리사 및 정신보건임상심리사로부터 검사를 실시해야 함 •뇌영상 데이터 - 국가공인 방사선사가 검사를 실시해야 함
데이터 권리 획득	•AI 허브(안심존*) 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 RFP에서 명시된 사항을 기반하여 사업계획서 제출 •데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리에 방안에 대해 자세히 기술 * 보건의료 데이터 전용 공개, 제공 심사 후 AI 허브 플랫폼으로 제3자 제공 •데이터 수집단계부터 보유 기관의 정책과 절차에 따라 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 •IRB(기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고 사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 * 기관생명윤리위원회: 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」 따라 “연구대상자를 직접ㆍ 간접적으로 식별할 수 있는 정보를 이용하는 연구” 수행 전 위원회 승인 필요 ** 데이터심의위원회: ‘보건의료 데이터 활용 가이드라인’에 따란 정보주체 또는 대리인의 동의 없이 기관 외부로 가명정보 제공 전 승인 필요
비식별화 방법	•개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안 등 데이터 제공을 위한 적절한 방안 제시 •개인정보보호위의 '가명정보 처리 가이드라인'과 보건복지부와 개인정보보호위원회에서 공동으로 출판한 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 준수
데이터 가공 방법	•심리검사 데이터 - ID, 성별, 나이를 제외한 개인정보는 삭제해야 함 - 심리검사 결과 합계점수를 코딩해야 함 - 1인당 최소 100개 이상의 심리지수를 CSV 파일에 입력해야 함 •뇌영상 데이터 - ID, 성별, 나이를 제외한 개인정보를 삭제해야 함 - DICOM 파일을 Nii.gz 파일로 변환해야 함 - 국가공인 방사선사와 뇌영상 해석 전문가 (2개 기관이상)를 통해 영상 퀄리티를 확인해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•심리검사 데이터 - 8-13세의 연간 최소 2백명 이상의 정신건강 심리검사 결과 - 1인당 최소 100개 이상의 심리지수, 2000개 이상의 문항 및 항목 - 3년간 최소 2백명 이상의 추적 연구 데이터를 수집 •뇌영상 데이터 - 뇌구조영상(T1)과 뇌기능영상(휴지기 기능영상) - 1인당 200개의 뇌영역의 뇌두께, 뇌영역, 뇌볼륨 정보 (연간 최소 200명 이상의 뇌구조적 정보) - 3년간 최소 6백명(총계) 이상의 추적 연구 데이터를 수집
데이터 형태	•원천 데이터 - 심리검사 데이터: ID, 성별, 나이를 제외한 개인정보 삭제, 1인당 100개 이상의 심리검사 지표를 excel 파일에 입력, 데이터 형태: excel 파일 - 뇌영상 데이터 - ID, 성별, 나이를 제외한 개인정보 삭제 - 데이터 형태: Nii.gz 파일 •학습 데이터 - 뇌 영상촬영 중의 움직임 평가, 뇌영상의 선명도, 구조적 parcellation 파일, 성별, 나이, 정신건강의 정도를 기록하는 구조화된 파일(txt, csv, excel 등 정형데이터)

분야3		주요 화훼류 품질 데이터

데이터3-1		주요 화훼류 품질 데이터

1. 데이터 개요

o 유통 중인 주요 화훼류의 주요 품종별 생육이미지 및 품질등급 구간 설정을 위한 인공지능 학습용 이미지 및 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 화훼류 주요 유통 품목 10종(각 품목당 품종 5종)의 품질 등급 규격별 이미지 45만장 이상, 품종별 중결점 이미지 데이터 75만장 이상, 유통환경 데이터 20만세트 이상

- 계절성 및 화훼류 분류(절화, 분화, 난 등)의 비율을 고려하여 품목 제안

* (참고) 다년도(2년) 데이터로 1차년도 최소 120만장 이상, 2차년도 최소 120만장 이상

※ 종류별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•화훼류 생산-유통-수출 종합 관리 시스템 연구 •화훼류 유통환경 및 품질유지기간 연장 기술 개발
산업 분야	•화훼 유통구조 개선으로 신선도 향상 및 유통비용 절감 •화훼류 품질의 등급화, 규격화 가능 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•대상품목: 화훼공판장 유통되는 화훼류 중 절화 (습식유통되는 품목, 예: 장미), 분화(난류, 관엽류 등) 중 유통관계자 및 전문가 자문을 통해 인공지능 학습용 데이터 구축 가능한 10개 품목 선정하여 진행 * 계절성 및 화훼류 분류(절화, 분화, 난 등)의 비율을 고려하여 품목 제안 •(정상이미지) 화훼류(절화, 분화, 난 등) 주요 유통 품목 10종의 품질 등급 규격별 이미지 데이터 - 정상이미지 내에서 품질 등급 특, 상, 중 분류 - 품질등급 기준 : 농산물표준규격 화훼류 등급기준 20종 참고 •(결점이미지) 화훼류(절화, 분화, 난 등) 주요 유통 품목 10종의 중결점 이미지 데이터 - 중결점: 유통 중 발생하는 물리적 손상, 부패(잿빛곰팡이), 시들음 등의 증상들에 대한 이미지 데이터 •화훼 분야 전문가, 유통관계자 등과 협의 및 자문을 통해 이미지 데이터 구축이 필요한 우선순위 항목을 선정하여 진행해야함
데이터 수집 장비	•이미지 수집장치(동일조건하에서 측정이 가능하여야 함) - 품목별 품질등급 기준표를 활용하여 최적의 이미지 데이터 수집 방법을 제시하여야 함 •유통환경 모니터링 장비(온도, 습도, 이산화탄소 농도 등)
데이터 수집 방법	•화훼 분야 전문가, 유통관계자 및 관련 협회의 자문을 통해 주요 품목을 선정하고 주요 화훼류 유통센터 내 환경모니터링 장비 및 이미지 수집장치를 설치하고 수집(유통센터 내 사진촬영 장소 협조 필요) - 이미지 데이터 수집 시 수확일, 입고일 등 계절 정보를 알 수 있는 데이터가 포함되어야 함 - 품질등급 기준 별 탑뷰로 찍기 힘든 품목의 경우 품목의 특성이 나타나도록 45도, 90도, 전체가 나오도록 이미지 촬영이 필요함 (경우에 따라서는 자동화 작업이 어려울 수 있음) * 절화류 : 습식유통 품목 (탑뷰 가능) * 분화류 : 포트별 사진, 분화 개별 사진 필요 (촬영각도 3개 이상 필요) - 유통 중 발생하는 결점(시들음, 물리적 손상, 부패 등)의 유형별 특성이 나타나도록 동일조건(조도, 카메라의 거리 등)에서의 이미지 수집이 필요함
데이터 가공 방법	•품질등급 지표를 활용해서 등급별 특징 detection(예: 꽃의 수, 꽃대의 길이, 꽃의 개화정도 등) •등급별 특징 detection 전 전문가 자문 및 검토 •Annotation tool을 사용하여 촬영정보를 부여 - 육안 검사, 파괴식 품질 검사와 매칭 작업 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•주요 화훼류 품질 선별 서비스용 이미지 데이터 최소 120만장 이상 구축 - 품질 등급 규격별 이미지 데이터 최소 45만장 이상 - 중결점 이미지 데이터 최소 75만장 이상 * 화훼류(절화, 분화, 난 등) 주요 유통 품목 10종의 품질 등급 규격별 이미지 데이터 : 품목 10개 * 품종 5개 * 품질등급 3개 * 등급별 서로다른 개체 1000장 * 촬영각도 3수준 = 45만장 * 화훼류(절화, 분화, 난 등) 주요 유통 품목 10종의 중결점 이미지 데이터 : 품목 10개 * 품종 5개 * 중결점지표 5개이상 * 등급별 1000장 * 촬영각도 3수준 = 75만장 •유통환경 모니터링 데이터 최소 20만세트 이상 구축 - 화훼류(절화, 분화, 난 등) 주요 유통 품목 10종의 유통 환경 모니터링 데이터 품목별 최소 2만세트 이상, 총 20만세트 이상 구축
데이터 형태	•RGB이미지, CSV, Json, xml 등

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지 취득 환경구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 이미지 중복성 방지 및 이미지 품질 확보 방안 제시

※ 동 분야 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함
※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)
ㅇ문의처: 최현진 연구사 chyunjin@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야4		양돈 생체 에너지 데이터

데이터4-1		양돈 생체 에너지 데이터

1. 데이터 개요

o 지능형 스마트 및 일반 축사에서 사육되는 돼지의 복합환경 예측 및 제어 등을 적용 가능한 인공지능 자동화 플랫폼 개발에 활용할 수 있는 가축의 내부 에너지와 관련된 현열 및 잠열 등의 생체 에너지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 챔버 내 환경 센서 데이터 최소 30만건 이상

- 돼지 호흡량 영상 데이터(돼지 호흡량, 챔버 바닥 분뇨 증발량) 최소 40만장 이상

- 호흡량 및 증발량 측정 데이터 최소 10만건 이상

- 사양관리 데이터 최소 1만건 이상, 체중·피부 온도·직장 온도·분뇨 열량 데이터 등 최소 5천건 이상

* (참고) 다년도(2년) 데이터로 1차년도 센서 데이터 최소 30만건 이상, 영상데이터 최소 40만장 이상, 측정 데이터 최소 10만건 이상, 사양관리 등 데이터 최소 1만5천건 이상
2차년도 센서 데이터 최소 30만건 이상, 영상데이터 최소 40만장 이상, 측정 데이터 최소 10만건 이상, 사양관리 등 데이터 최소 1만5천건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•국내 사육 환경에 맞는 돼지의 현열 및 잠열 데이터 구축 •축산 복합환경 예측 및 제어 알고리즘 적용 •생체 데이터 예측 활용
산업 분야	•돼지 이미지 기반 성장예측 체적 인공지능 플랫폼 개발 •성장예측 플랫폼 기반의 사양, 번식관리 및 농가 경영 스마트팜 설계

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•돼지를 수용할 챔버를 구성 후 현열 관련 데이터 측정 - 챔버의 크기 : 최소 10두 이상의 돼지를 수용할 수 있는 크기 - 챔버의 스펙 : 단열 콘크리트 바닥의 두께는 10cm(슬레이트 바닥 아래에는 돼지의 분뇨 및 물이 수집되는 슬러지 탱크 설치), 급이기와 급수기 설치, 환기팬 설치 등 - 돼지를 수용한 챔버의 공기 온도 및 RH 측정 - 돼지의 피부 온도 측정 * 예 : 복사 온도계 등을 이용한 측정 - 돼지의 직장 온도 측정 * 예 : 디지털 온도계 등을 이용한 측정 •돼지를 수용할 챔버를 구성 후 잠열 관련 데이터 측정 - 돼지를 수용한 챔버 내의 영상장치를 활용한 호흡량 측정 * 예 : 챔버 내의 돼지의 옆구리 움직임과 스톱워치를 통한 호흡량 측정 등 - 챔버에 들어가기 전·후 개체별 무게 측정 - 사료 공급기 무게 변화를 통한 돼지의 사료 섭취량 측정 - 급수기 수도 미터의 높이 변화를 통한 돼지의 물 섭취량 측정 - 돼지의 분뇨를 플레이트에 모아서 열량기에 넣고 열량 측정 - 돼지를 수용한 챔버 내의 증발량 측정 * 예 : 1시간 간격의 영상 데이터를 사용하여 바닥에 소변이 젖는 비율로 증발량 측정, 바닥재의 함수비, 온도, 습도, 풍속에 따른 증발량 측정, 바닥재의 시간당 무게변화량에 따른 증발량 측정 등
데이터 수집 장비	•온도계를 통한 온습도 관련 데이터 수집 - 디지털 온도계 등을 이용한 돼지의 직장온도 및 챔버 내의 공기온도, RH 데이터 수집 - 복사 온도계 등을 이용한 돼지의 피부 온도 데이터 수집 •카메라 및 현장실험을 통한 챔버 내의 돼지의 호흡량 및 증발량 데이터 수집 •기 개발된 사료섭취량·급수기 측정 장비를 통한 데이터 수집 - 국내외 개발된 돼지의 사료섭취량·급수기 측정 장비 활용 •열량계를 통한 분뇨 열량 데이터 수집
데이터 수집 방법	•자체 실험 및 측정 - 1회의 실험당 최소 10두 이상의 돼지를 챔버 내에 수용 - 최소 10번의 자체 실험을 진행하고 각 실험마다 다른 돼지 실험군의 측정을 진행 •사업 기간 내 측정 및 수집, 촬영 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 •온·습도 데이터 - 챔버 내의 온·습도는 지속적 측정 권장 - 직장 온도 및 피부 온도는 데이터 별 동일 조건 측정 •사료섭취량·급수기 데이터 - 사료섭취량 및 급수기 데이터 별 동일 조건, 시간 측정 •영상 데이터 - 돼지의 호흡 및 증발률을 확인이 가능한 고해상도 및 일정거리 이내 - 자체 촬영 및 수집 권장
데이터 가공 방법	• 데이터 내 돼지에 대한 정보의 정의 구조화 - 돼지의 현열 및 잠열량, 사료 섭취량, 급수량, 호흡량, 증발량 등에 대한 구분 세부 기준 명시 - 획득한 돼지의 데이터 및 가공 정보 통합하여 제시 •인공지능 학습용 데이터 제작을 위한 통합적 가공 방안 제시 •돼지의 옆구리 움직임을 키포인트로 가공 •바닥의 습윤영역도 파악을 위한 바닥재의 젖은 표면을 바운딩 박스로 가공 •데이터 획득 당시의 챔버에 대한 환경데이터 (온도, 습도, 환기량 등) 어노테이션 •데이터 중복 방지 및 작업 효율화를 위한 적절한 해결 방안 명시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•(돼지) 최소 100두의 실제 현열 및 잠열 자료 데이터 생산 - 챔버에 최소 10두의 돼지를 수용하여 데이터 생산 - 최소 10번의 실험 및 측정 데이터 수집 - 최소 10일의 기간 설정 및 데이터 수집 - 챔버 내 환경(온도, 습도, 환기량 등) 센서 데이터: 최소 30만건 이상(5분 단위) - 사료섭취량, 급수 등 사양관리 데이터: 최소 5천 건 이상(1시간 단위) - 챔버 내 돼지의 체중·피부 온도·직장 온도·분뇨 열량 데이터(일 2회 측정): 최소 1만건 이상 - 돼지 호흡량 측정 영상 데이터: 최소 30만장 이상(30분 단위 측정, 초당 1프레임) - 30분 단위의 호흡량 및 증발량 측정 데이터 최소 10만건 이상 - 챔버 바닥 영상 데이터: 최소 10만장 이상(분당 10프레임)
데이터 형태	•온·습도 측정 데이터 온라인 환경에서 운용가능 한 메타데이터 형태 제시 및 CSV등 오프라인 환경에서 운용 가능한 파일 형태 제시 •사료섭취량·급수기 데이터 온라인 환경에서 운용가능 한 메타데이터 형태 제시 및 CSV등 오프라인 환경에서 운용 가능한 파일 형태 제시 •영상 데이터 - 호흡량 및 증발량 확인이 가능한 영상 이미지 데이터

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지 취득 환경구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 이미지 중복성 방지 및 이미지 품질 확보 방안 제시

※ 동 분야 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함
※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)
ㅇ문의처: 최현진 연구사 chyunjin@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야5		국내 여행로그 데이터

데이터5-1		국내 여행로그 데이터(수도권)

1. 데이터 개요

o 여행지 추천 서비스 개발에 활용할 수 있도록 크라우드 소싱으로 모집한 관광지 여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 여행 상세 데이터를 2개 년도에 걸쳐 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 수도권(서울,경기,인천) 최소 8천명 이상 여행자 동선 데이터, 동선 내에서의 활동 내역 데이터, 신용카드 등 소비내역 데이터 최소 8천명 이상 구축

* (참고) 다년도 구축 데이터로 1차년도 최소 4천명 이상, 2차년도 최소 4천명 이상 구축

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 데이터 등 •개인화 추천(personalized recommend) 인공지능 연구 등
산업 분야	•위치 기반 모빌리티 서비스 •관광추천서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•성인을 대상으로 남녀, 연령대, 여행 목적, 소득 등을 고려한 대상 선정 - 성인의 기준 민법상 성년으로 함 •여행 대상의 성별, 나이, 거주지를 확인하고, 관광지에서 위치 기반 모빌리티 서비스를 이용하는 상태에서 여행 동선과 소비내역 데이터 수집 - 수행기관에서 위치 기반 모빌리티 서비스 업체와 결제 서비스 업체와 제휴하여 데이터 수집 대상 선정
데이터 수집 장비	•네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 수집 가능 장비/플랫폼 •동선 내에서의 활동 기록 수집 가능 장비/플랫폼 •신용카드 소비내역 데이터 수집 가능 장비/플랫폼
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 구체적인 데이터 수집 환경 및 구축 장비 제시 - 같은 관광지가 여러 가지 이름으로 중복되어 구축되지 않도록 일관된 POI 목록을 구축하고 이에 활용하여 통일된 관광지명으로 데이터가 구축될 수 있도록 방안 제시 - 데이터 수집 시 타임 스탬프 등 시간 기록 방안 제시 - 원시데이터, 원천데이터 수집 방안 제시 - 통계분석 데이터 제시 •여행자 동선 및 활동 데이터 - 동선 데이터의 경우 출발, 이동경로, 도착, 이동 중 정차, 위치 오류 등 원시데이터(분), 원천데이터(위치) 인정 •여행자의 신용카드 등 소비내역 데이터 - 관광지 소비내역일 것(여행시작일-여행종료일) - 신용카드, 모바일 간편 결제 서비스 등 검증 가능한 소비내역일 것 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 ※ 촬영 이미지에 특정인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 경우 비식별화 해야 함 ※ 얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것 •여행자의 동선 및 관광지 소비내역 데이터에 대한 권리 획득(법률 자문을 통해 작성한 정보제공 동의서 필수 작성)
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 - 최소 관광지 스팟 동선 및 신용카드 사용 횟수에 대한 가이드라인 제시 •데이터 통합 관리 및 가공 최적화 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 8천명 이상 여행자 동선, 소비내역, 통계 관련 통합 데이터 - 2022년 1차년도 4천명 이상, 2023년 2차년도 4천명 이상
데이터 형태	•원천데이터(csv, excel 등) - 여행자 동선 데이터, 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 원시데이터 •여행자 동선 데이터(csv, excel, GPS 등) - 네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 - 여행지 신용카드 등 소비내역 데이터 - 동선 내에서의 활동 기록, 원천데이터를 동선위주로 편집 * 필수 수집 데이터: 시간, 장소, 장소에 대한 만족도(평점), 소비내역 * 유용한 수집 데이터: 관광지 사진, 여행선호유형, 동행자유무, 이용교통수단, 이용 숙박시설 타입, 관광지에 대한 유형 및 특성 등 * 예) 카페, 야경, 역사, 사진찍기 좋은 장소 등 → 다중선택 가능 설계 •여행자 및 여행지 데이터(csv, excel, png 등) - 여행자 프로필: 성별, 연령, 거주지, 여행목적, 소득수준 - 여행지(POI) 데이터: 여행지의 정확한 기록을 위한 최소한의 POI정보(상호, 업종, 주소, 좌표 등), 여행자 촬영 사진 등 •통계분석 데이터(csv, excel, json, xml 등) - 여행자 동선 데이터 등 - 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 - 빈도, 상관관계, 회귀분석 등

데이터5-2		국내 여행로그 데이터(동부권)

1. 데이터 개요

o 여행지 추천 서비스 개발에 활용할 수 있도록 크라우드 소싱으로 모집한 관광지 여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 여행 상세 데이터를 2개 년도에 걸쳐 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 동부권(강원, 경상) 최소 8천명 이상 여행자 동선 데이터, 동선 내에서의 활동 내역 데이터, 신용카드 등 소비내역 데이터 최소 8천명 이상 구축

* (참고) 다년도 구축 데이터로 1차년도 최소 4천명 이상, 2차년도 최소 4천명 이상 구축

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 데이터 등 •개인화 추천(personalized recommend) 인공지능 연구 등
산업 분야	•위치 기반 모빌리티 서비스 •관광추천서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•성인을 대상으로 남녀, 연령대, 여행 목적, 소득 등을 고려한 대상 선정 - 성인의 기준 민법상 성년으로 함 •여행 대상의 성별, 나이, 거주지를 확인하고, 관광지에서 위치 기반 모빌리티 서비스를 이용하는 상태에서 여행 동선과 소비내역 데이터 수집 - 수행기관에서 위치 기반 모빌리티 서비스 업체와 결제 서비스 업체와 제휴하여 데이터 수집 대상 선정
데이터 수집 장비	•네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 수집 가능 장비/플랫폼 •동선 내에서의 활동 기록 수집 가능 장비/플랫폼 •신용카드 소비내역 데이터 수집 가능 장비/플랫폼
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 구체적인 데이터 수집 환경 및 구축 장비 제시 - 같은 관광지가 여러 가지 이름으로 중복되어 구축되지 않도록 일관된 POI 목록을 구축하고 이에 활용하여 통일된 관광지명으로 데이터가 구축될 수 있도록 방안 제시 - 데이터 수집 시 타임 스탬프 등 시간 기록 방안 제시 - 원시데이터, 원천데이터 수집 방안 제시 - 통계분석 데이터 제시 •여행자 동선 및 활동 데이터 - 동선 데이터의 경우 출발, 이동경로, 도착, 이동 중 정차, 위치 오류 등 원시데이터(분), 원천데이터(위치) 인정 •여행자의 신용카드 등 소비내역 데이터 - 관광지 소비내역일 것(여행시작일-여행종료일) - 신용카드, 모바일 간편 결제 서비스 등 검증 가능한 소비내역일 것 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 ※ 촬영 이미지에 특정인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 경우 비식별화 해야 함 ※ 얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것 •여행자의 동선 및 관광지 소비내역 데이터에 대한 권리 획득(법률 자문을 통해 작성한 정보제공 동의서 필수 작성)
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 - 최소 관광지 스팟 동선 및 신용카드 사용 횟수에 대한 가이드라인 제시 •데이터 통합 관리 및 가공 최적화 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 8천명 이상 여행자 동선, 소비내역, 통계 관련 통합 데이터 - 2022년 1차년도 4천명 이상, 2023년 2차년도 4천명 이상
데이터 형태	•원천데이터(csv, excel 등) - 여행자 동선 데이터, 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 원시데이터 •여행자 동선 데이터(csv, excel, GPS 등) - 네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 - 여행지 신용카드 등 소비내역 데이터 - 동선 내에서의 활동 기록, 원천데이터를 동선위주로 편집 * 필수 수집 데이터: 시간, 장소, 장소에 대한 만족도(평점), 소비내역 * 유용한 수집 데이터: 관광지 사진, 여행선호유형, 동행자유무, 이용교통수단, 이용 숙박시설 타입, 관광지에 대한 유형 및 특성 등 * 예) 카페, 야경, 역사, 사진찍기 좋은 장소 등 → 다중선택 가능 설계 •여행자 및 여행지 데이터(csv, excel, png 등) - 여행자 프로필: 성별, 연령, 거주지, 여행목적, 소득수준 - 여행지(POI) 데이터: 여행지의 정확한 기록을 위한 최소한의 POI정보(상호, 업종, 주소, 좌표 등), 여행자 촬영 사진 등 •통계분석 데이터(csv, excel, json, xml 등) - 여행자 동선 데이터 등 - 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 - 빈도, 상관관계, 회귀분석 등

데이터5-3		국내 여행로그 데이터(서부권)

1. 데이터 개요

o 여행지 추천 서비스 개발에 활용할 수 있도록 크라우드 소싱으로 모집한 관광지 여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 여행 상세 데이터를 2개 년도에 걸쳐 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 서부권(충청, 호남) 최소 8천명 이상 여행자 동선 데이터, 동선 내에서의 활동 내역 데이터, 신용카드 등 소비내역 데이터 최소 8천명 이상 구축

* (참고) 다년도 구축 데이터로 1차년도 최소 4천명 이상, 2차년도 최소 4천명 이상 구축

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 데이터 등 •개인화 추천(personalized recommend) 인공지능 연구 등
산업 분야	•위치 기반 모빌리티 서비스 •관광추천서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•성인을 대상으로 남녀, 연령대, 여행 목적, 소득 등을 고려한 대상 선정 - 성인의 기준 민법상 성년으로 함 •여행 대상의 성별, 나이, 거주지를 확인하고, 관광지에서 위치 기반 모빌리티 서비스를 이용하는 상태에서 여행 동선과 소비내역 데이터 수집 - 수행기관에서 위치 기반 모빌리티 서비스 업체와 결제 서비스 업체와 제휴하여 데이터 수집 대상 선정
데이터 수집 장비	•네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 수집 가능 장비/플랫폼 •동선 내에서의 활동 기록 수집 가능 장비/플랫폼 •신용카드 소비내역 데이터 수집 가능 장비/플랫폼
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 구체적인 데이터 수집 환경 및 구축 장비 제시 - 같은 관광지가 여러 가지 이름으로 중복되어 구축되지 않도록 일관된 POI 목록을 구축하고 이에 활용하여 통일된 관광지명으로 데이터가 구축될 수 있도록 방안 제시 - 데이터 수집 시 타임 스탬프 등 시간 기록 방안 제시 - 원시데이터, 원천데이터 수집 방안 제시 - 통계분석 데이터 제시 •여행자 동선 및 활동 데이터 - 동선 데이터의 경우 출발, 이동경로, 도착, 이동 중 정차, 위치 오류 등 원시데이터(분), 원천데이터(위치) 인정 •여행자의 신용카드 등 소비내역 데이터 - 관광지 소비내역일 것(여행시작일-여행종료일) - 신용카드, 모바일 간편 결제 서비스 등 검증 가능한 소비내역일 것 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 ※ 촬영 이미지에 특정인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 경우 비식별화 해야 함 ※ 얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것 •여행자의 동선 및 관광지 소비내역 데이터에 대한 권리 획득(법률 자문을 통해 작성한 정보제공 동의서 필수 작성)
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 - 최소 관광지 스팟 동선 및 신용카드 사용 횟수에 대한 가이드라인 제시 •데이터 통합 관리 및 가공 최적화 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 8천명 이상 여행자 동선, 소비내역, 통계 관련 통합 데이터 - 2022년 1차년도 4천명 이상, 2023년 2차년도 4천명 이상
데이터 형태	•원천데이터(csv, excel 등) - 여행자 동선 데이터, 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 원시데이터 •여행자 동선 데이터(csv, excel, GPS 등) - 네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 - 여행지 신용카드 등 소비내역 데이터 - 동선 내에서의 활동 기록, 원천데이터를 동선위주로 편집 * 필수 수집 데이터: 시간, 장소, 장소에 대한 만족도(평점), 소비내역 * 유용한 수집 데이터: 관광지 사진, 여행선호유형, 동행자유무, 이용교통수단, 이용 숙박시설 타입, 관광지에 대한 유형 및 특성 등 * 예) 카페, 야경, 역사, 사진찍기 좋은 장소 등 → 다중선택 가능 설계 •여행자 및 여행지 데이터(csv, excel, png 등) - 여행자 프로필: 성별, 연령, 거주지, 여행목적, 소득수준 - 여행지(POI) 데이터: 여행지의 정확한 기록을 위한 최소한의 POI정보(상호, 업종, 주소, 좌표 등), 여행자 촬영 사진 등 •통계분석 데이터(csv, excel, json, xml 등) - 여행자 동선 데이터 등 - 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 - 빈도, 상관관계, 회귀분석 등

데이터5-4		국내 여행로그 데이터(제주도 및 도서지역)

1. 데이터 개요

o 여행지 추천 서비스 개발에 활용할 수 있도록 크라우드 소싱으로 모집한 관광지 여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 여행 상세 데이터를 2개 년도에 걸쳐 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 제주도 및 도서지역 최소 8천명 이상 여행자 동선 데이터, 동선 내에서의 활동 내역 데이터, 신용카드 등 소비내역 데이터 최소 8천명 이상 구축

* (참고) 다년도 구축 데이터로 1차년도 최소 4천명 이상, 2차년도 최소 4천명 이상 구축

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•여행자의 이동패턴과 소비내역, 활동 내역 등 데이터 등 •개인화 추천(personalized recommend) 인공지능 연구 등
산업 분야	•위치 기반 모빌리티 서비스 •관광추천서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•성인을 대상으로 남녀, 연령대, 여행 목적, 소득 등을 고려한 대상 선정 - 성인의 기준 민법상 성년으로 함 •여행 대상의 성별, 나이, 거주지를 확인하고, 관광지에서 위치 기반 모빌리티 서비스를 이용하는 상태에서 여행 동선과 소비내역 데이터 수집 - 수행기관에서 위치 기반 모빌리티 서비스 업체와 결제 서비스업체와 제휴하여 데이터 수집 대상 선정
데이터 수집 장비	•네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 수집 가능 장비/플랫폼 •동선 내에서의 활동 기록 수집 가능 장비/플랫폼 •신용카드 소비내역 데이터 수집 가능 장비/플랫폼
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 구체적인 데이터 수집 환경 및 구축 장비 제시 - 같은 관광지가 여러 가지 이름으로 중복되어 구축되지 않도록 일관된 POI 목록을 구축하고 이에 활용하여 통일된 관광지명으로 데이터가 구축될 수 있도록 방안 제시 - 데이터 수집 시 타임 스탬프 등 시간 기록 방안 제시 - 원시데이터, 원천데이터 수집 방안 제시 - 통계분석 데이터 제시 •여행자 동선 및 활동 데이터 - 동선 데이터의 경우 출발, 이동경로, 도착, 이동 중 정차, 위치 오류 등 원시데이터(분), 원천데이터(위치) 인정 •여행자의 신용카드 등 소비내역 데이터 - 관광지 소비내역일 것(여행시작일-여행종료일) - 신용카드, 모바일 간편 결제 서비스 등 검증 가능한 소비내역일 것 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 ※ 촬영 이미지에 특정인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 경우 비식별화 해야 함 ※ 얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것 •여행자의 동선 및 관광지 소비내역 데이터에 대한 권리 획득(법률 자문을 통해 작성한 정보제공 동의서 필수 작성)
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 - 최소 관광지 스팟 동선 및 신용카드 사용 횟수에 대한 가이드라인 제시 •데이터 통합 관리 및 가공 최적화 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 8천명 이상 여행자 동선, 소비내역, 통계 관련 통합 데이터 - 2022년 1차년도 4천명 이상, 2023년 2차년도 4천명 이상
데이터 형태	•원천데이터(csv, excel 등) - 여행자 동선 데이터, 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 원시데이터 •여행자 동선 데이터(csv, excel, GPS 등) - 네비게이션 이동 및 방문 위치 데이터 - 여행지 신용카드 등 소비내역 데이터 - 동선 내에서의 활동 기록, 원천데이터를 동선위주로 편집 * 필수 수집 데이터: 시간, 장소, 장소에 대한 만족도(평점), 소비내역 * 유용한 수집 데이터: 관광지 사진, 여행선호유형, 동행자유무, 이용교통수단, 이용 숙박시설 타입, 관광지에 대한 유형 및 특성 등 * 예) 카페, 야경, 역사, 사진찍기 좋은 장소 등 → 다중선택 가능 설계 •여행자 및 여행지 데이터(csv, excel, png 등) - 여행자 프로필: 성별, 연령, 거주지, 여행목적, 소득수준 - 여행지(POI) 데이터: 여행지의 정확한 기록을 위한 최소한의 POI정보(상호, 업종, 주소, 좌표 등), 여행자 촬영 사진 등 •통계분석 데이터(csv, excel, json, xml 등) - 여행자 동선 데이터 등 - 여행자 신용카드 등 소비내역 데이터 등 - 빈도, 상관관계, 회귀분석 등