2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업 공고문(재공고)

2022. 4월

< 목  차 >

1. 지원 목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	8

4. 사업 요구 사항	14

5. 사업 추진체계 및 절차 등	24

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	28

7. 주요 추진 일정(안)	29

(붙임)인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항	30

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. 4. 15.(금)∼5. 12.(목)

※ 분야별 접수마감 기한(4.15~5.12)은 상이하므로 접수일정은 26페이지 필히 참조

□ 지원 규모(재공고) : 총 460.24억원

□ 지원기간 : 협약일로부터 ～ ’22. 12. 31.(단년도)

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

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

□ 지원규모 : 정부지원금 13.8억원~52.08억원 수준(과제목록 7페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의ㆍ조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정공모) 15개 분야(22종 데이터) / 15개 수행기관 선정․지원

ㅇ (자유공모) 지역특화 2개 분야(3종 데이터) / 3개 수행기관 선정․지원

※ 지역특화는 자유주제공모로 총 2개 분야에 지원할 수 있으며 지역특화 분야별 선정 수행기관 수는 7페이지 표 참조

▸ (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 17개 분야에 총 3개까지 지원 가능하며 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.객체 인식 고도화 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 17개 분야에 모두 참여 가능하나, 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.객체 인식 고도화 데이터)에 참여기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

ㅇ 지역특화분야는 지방자치단체(광역 및 기초) 참여가 필수이고 공고일 기준 해당 지방자치단체에 소재지가 등록되어 있는 기업ㆍ기관이 주관기관 또는 참여기관으로 참여가 필수

※ 지방자치단체는 주관, 참여, 수요기관 중에서 선택하여 참여

※ 수요기관은 동일 분야에 중복하여 참여 가능

< 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 자본전액잠식 등 평가배제 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 15개 분야(22종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인(30페이지)

영역	연번	분야	데이터 (종)	수행 기관	예산 (억원)	요구사항 (페이지)
헬스케어	1	악성 종양 데이터	3	1	52.08	30~40
비전	2	객체 인식 고도화 데이터	3	1	52.08	41~46
	3	3D 사람간 상호작용 데이터	1	1	36	47~49
	4	다중 객체 3차원 표현 데이터	1	1	36	50~53
	5	3D 물체 조립 데이터	1	1	17.36	54~55
	6	규칙 기반 고차원 영상 인식을 위한 데이터	2	1	34.72	56~59
음성	7	연령대별 특징적 발화(은어․속어 등) 음성 데이터	1	1	17.36	60~62
자연어	8	멀티모달 다자 감성 대화	1	1	17.36	63~64
	9	문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터	1	1	17.36	65~66
컴퓨터 그래픽스	10	교통 흐름 시뮬레이션 데이터	2	1	34.72	67~72
자율주행	11	자율주행차 센서 분석 데이터	2	1	34.72	73~77
로보틱스	12	가려진 객체 추론 데이터	1	1	17.36	78~81
안전	13	교통법규 위반 상황 데이터	1	1	17.36	82~84
	14	실내외 군중 특성 데이터	1	1	17	85-87
농업	15	디지털 트랩 포집 해충 데이터	1	1	17.36	88-90
지역 특화	16	인공지능 신기술 선도 * 인공지능 관련 새로운 기술(예: 메타버스, AR/VR, 로봇, 디지털트윈 등) 선도에 필요한 데이터	2	2	각13.8	-
	17	지역 SOC 지능화 * 지역 SOC(예: 전기, 수도, 도로, 터널 등)의 지능화 기술 개발에 필요한 데이터	1	1	각13.8	-

※ 인공지능 신기술 선도, 지역 SOC 지능화에 동일한 데이터 구축 내용으로 동시에 지원할 수 없으며 만약 확인될 경우 해당 참여신청 건은 모두 무효 처리됨

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 15개는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 선정

- 지역특화는 인공지능 신기술 선도 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 2개 수행기관을 선정하고, 지역 SOC 지능화 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 선정

※ 인공지능 신기술 선도 2개, 지역 SOC 지능화 1개 수행기관 선정

□ 평가 기준

< 평가 기준 >

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

□ 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 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
헬스케어, 비전, 음성, 자연어 (1번~9번)	‘22.5.2(월) ~5.11(수)	~5.10(화) 18:00시한	~ 5.11(수) 10:00시한	5.11(수) 14:00~16:00시한
컴퓨터그래픽스, 자율주행, 로보틱스, 안전, 농업, 지역특화 (10번~17번)	‘22.5.2(월) ~5.12(목)	~5.11(수) 18:00시한	~ 5.12(목) 10:00시한	5.12(목) 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 컴소시엄 구성 마감시한까지 참여기관 인증서로 반드시 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

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

□ 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 : 사업 공모

ㅇ ’22. 5월 : 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. 11월 : 과제별 최종 산출물 제출

ㅇ ’22. 12월 : 과제별 구축 데이터 품질 검증

ㅇ ’23. 01월 : 최종 결과평가 및 사업비 정산

※ 상기 일정은 변경될 수 있음

붙 임		인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항(RFP)

분야1		악성종양 데이터

데이터1-1		폐암 예후 예측 융합 데이터

1. 데이터 개요

o 폐암의 예후 예측 인공지능 모델 개발에 활용할 수 있는 PET, CT 영상 데이터, 병리진단 및 치료정보 등 임상정보 융합 데이터

- 재발의 위험도가 높은 폐암은 기존의 수술 이외에 면역항암제, 방사선 치료 등이 새로운 치료 방법으로 이용되고 있어 맞춤형 치료가 활성화되고 있음

- 병리 진단은 진단영역에서 가장 중요한 정보이며, 최근 디지털 이미지화 되고 있고 유전체 및 약물 반응 등 다양한 데이터와 결합하면서 그 중요성이 더욱 강조되는 분야임

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 최소 1만명 이상의 폐암 환자

- 폐 전산화 단층 영상 데이터 최소 3만건 이상

- 조직병리 결과 최소 1만건 이상

- 병리영상데이터 최소 1만건 이상 (Whole slide image)

- 임상 지표 데이터 최소 1만건 이상

- 치료(수술, 항암, 방사선 치료) 관련 데이터 최소 1만건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•폐암의 치료 방법, 패턴 분석 및 영상 이미지 분석 •폐암 조직학적 분류(classification) •폐암 조직학적 계측(morphometry) 등
산업 분야	•폐암의 치료 이후 인공지능 기반 재발 예측 모델 개발 •폐암 임상정보의 융합 데이터셋 구축 •폐암 전문 지능형 병리 AI 솔루션 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•전산화단층촬영 영상 데이터(치료전/치료기간/치료이후) •폐암 진단을 위한 병리 이미지 - 폐암 및 정상군을 포함하는 증례군 구축 - 검체 내에서의 위치 포함 •고해상도의 디지털 병리 이미지(Whole Slide image) - 이미지에서 병변의 위치 확인을 위한 Segmentation 또는 Bounding Box 등의 레이블 제시 •구조화된 병리 판독 정보 •특수검사 결과 예측을 위한 추가 이미지 및 의료데이터 제시 - 면역화학적 염색 슬라이드 이미지 제시 - 유전체 검사 정보(예: EGFR, ROS-1, ALK 등) *머신러닝이나 딥러닝에 맞는 확장자나(i.e. VCF)인코딩 형식(i.e. vmer)을 수행기관이 지정 하도록 할 것 - 치료 후 Re-biopsy 슬라이드 이미지 등 •감별진단을 위한 일부 대조군 데이터 제시 •임상 데이터 - 원발암의 위치, 폐암 병기, 폐암 예후 결과(사망 또는 재발) 등 •폐암 치료 데이터
데이터 수집 장비	•의료영상장비(CT), 전체 슬라이드 스캐너를 이용한 디지털 병리 시스템으로 부터 수집 - DICOM 파일
데이터 수집 방법	•진단명이 확인되는 병리 슬라이드의 디지털 이미지를 수집해야 함 •필요한 병리 슬라이드 확보를 위한 대상 및 대조 집단 확보 방안을 제시해야 함 •병리 데이터 생산을 위한 방법을 제시해야 함 •조직병리 진단의 정확성 확보를 위한 방법을 제시해야 함 - 최종진단, 경과관찰 등 •임상데이터 수집 방법을 제시해야 함 •병리 데이터의 정제 방법을 제시해야 함 - 확보된 병리 데이터의 병리학 전문 인력 분석 수행 및 분석 결과가 주석 처리된 데이터(annotated data) 생산 및 표준화 •데이터셋 구축 시 암 관련 임상정보와 통합하여 필수적으로 연계·분석을 해야 함 •암 진단·형태, 계측·예후 예측 등에 활용 가능한 임상정보를 반드시 확보해야 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	•병리 데이터 유형별로 어노테이션을 시행하는 방법을 작성해야 함 •가공 데이터인 어노테이션 데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 작성해야 함 - 인공지능 임무정의에서 해당 임무를 달성할 수 있는 충분한 내용의 어노테이션 컨텐츠를 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 1만명 이상의 폐암 환자 - 전산화단층촬영 영상 데이터 최소 3만건 이상 - 조직병리 결과 최소 1만건 이상 - 병리영상데이터 최소 1만건 이상 (Whole slide image) - 임상 지표 데이터 최소 1만건 이상 - 폐암 치료 데이터 최소 1만건 이상
데이터 형태	•원천데이터 - 영상 데이터: DICOM - 조직 병리 결과, 임상 데이터: csv - 고해상도의 디지털 병리 이미지(Whole Slide Image) - 병리 판독 정보: 검사 방법, 조직검사, 추가 유전체 및 면역화학염색 결과 - 결합 가능 임상 데이터: 원발암의 위치, 폐암 병기, 폐암 치료 방법 1) 치료를 위해 이용된 항암/수술/방사선 치료 정보 2) 항암: 약제/ 사용 기간 3) 수술: 수술 방법 4) 방사선: 치료 정보 - 폐암 예후 결과(사망 또는 재발) 등 •학습데이터 : json + 마스크 이미지(png) - 마스킹 된 병변의 질환명, 크기 및 위치정보등이 포함된 데이터 (json) - 관심영역이 segmentation 마스크 이미지 데이터(png) - 병리 및 임상정보 등을 기록한 csv, excel, json, xml 데이터 등

데이터1-2		악성 림프종 예후 예측 융합 데이터

1. 데이터 개요

o 림프계에서 발생하는 악성 림프종의 예후 예측 인공지능 모델 개발에 활용할 수 있는 PET / CT 영상데이터, 병리진단 등 임상정보 데이터 구축 필요성 강조되고 있음

o 호지킨 또는 비호지킨 림프종 등 악성 림프종의 예후 예측을 위한 인공지능 모델 개발 등에 활용할 수 있는 악성 림프종 관련 PET / CT 영상 데이터, 임상 정보 데이터, 병리 조직 데이터 구축

o 데이터 구축량 : 악성 림프종 환자 PET DICOM 이미지 최소 4천건 이상, CT DICOM 이미지 최소 4천건 이상, 임상 정보 데이터 최소 2천명 이상, 병리 정보 데이터 최소 2천명 이상

- PET과 CT 영상 데이터 중 동일 환자에서 치료 전·치료 중·치료 후의 영상 데이터셋은 각각 최소 2천세트 이상 포함

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인공지능 모델 학습 또는 검증을 위한 양질의 데이터셋 구축 가능 •구축된 학습용 데이터를 활용하여 예후 예측 모델 등
산업 분야	•악성 림프종 예후 예측 또는 치료 반응 예측을 위한 인공지능 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 •개별 악성 림프종 환자의 예후 예측 정보를 서비스하는 의료서비스 플랫폼 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•PET DICOM 영상 데이터 - F-18 FDG PET 토르소 또는 전신 영상 데이터 * Trans-axial 영상데이터로 토르소(뇌 기저부에서 허벅지 중간) 범위 이상을 포함 - 각 이미지에 대해 주요 병변의 SUVmax 및 Deauville 점수 데이터 •CT DICOM 영상 데이터 - 두경부, 흉부, 복부 중 한 곳 이상의 영상 데이터(부위별 최소 1천건 이상) * Trans-axial 영상데이터로 구성 •임상 정보 데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 가족력, 일반 혈액 검사 결과(WBC, ANC, ALC, PLT, Hb, NLR-PLR 등), 특수 혈액 검사 결과(LDH, B2-MG, PEP 등), 골수 검사 결과, 진단명, 병기 등을 포함한 데이터 •병리 조직 데이터 - 병리 조직을 대상으로 한 일반 염색, 특수 염색 결과 (CD45, CD20, CD5, CD10, CD30, CD4, CD8, CD23, CD56, BCL-2, BCL-6, MUM-1, Cyclin D1, ALK, c-Myc, Ki-67 등)
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS) 내에 저장된 PET, CT DICOM 파일 •전자의무기록 시스템(EMR) 내에 저장된 임상정보 데이터
데이터 수집 방법	•자체 수집, 다기관 수집 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 적절한 방법을 제시해야 함 - 직접 검사 시 촬영 기종 및 촬영 방법을 제시해야 함 - 후향적 데이터 수집인 경우 영상데이터는 촬영 기종, 방법 및 후처리 방법을 제시해야 함 •PET 영상의 SUVmax 측정 시 재현성을 유지할 수 있는 측정 방법과 프로그램을 제시해야 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	•데이터 가공 인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등)를 개발 및 제공해야 함 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼을 작성 및 제공해야 함 •SUVmax 측정시에 측정 부위를 식별 가능하도록 영상 또는 기타 자료에 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•PET DICOM 이미지 최소 4천건 이상 - 뇌기저부에서 허벅지 중간을 최소 포함한 영상을 인정함 - 주요 병변의 SUVmax 측정 및 Deauville 점수를 포함함 - 동일 환자에서 치료 전–치료 중–치료 후의 영상 데이터셋을 최소 2천세트 이상 포함해야 함 •CT DICOM 이미지 최소 4천건 이상 - 경부, 흉부, 복부 중 한 가지 영역 이상 포함한 영상을 인정함 - 동일 환자에서 치료 전–치료 중–치료 후의 영상 데이터셋을 최소 2천세트 이상 포함해야 함 •임상 정보 데이터 2천명 이상 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 가족력, 일반혈액검사 결과, 특수혈액검사 결과, 골수검사결과, 진단명, 병기 등을 포함한 데이터 •병리 정보 데이터 최소 2천명 이상 - 병리 조직을 대상으로 한 일반 염색, 특수 염색 결과
데이터 형태	•PET 영상데이터 - 토르소 또는 전신 PET DICOM 데이터 - 주요 병변의 SUVmax 및 Deauville 점수 (csv, json, xml 파일) •CT 영상데이터 - 경부, 흉부, 복부 중 한 곳 이상의 CT DICOM 데이터 •임상 정보 데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 가족력, 일반 혈액 검사 결과, 특수 혈액 검사 결과, 골수 검사 결과, 진단명, 병기 등을 포함한 데이터 (csv, json, xml 파일) •병리 정보 데이터 - 병리 조직을 대상으로 한 일반 염색, 특수 염색 결과 (csv, json, xml 파일) •학습 데이터 : json + 마스크 이미지(png) 파일을 포함하여 제시

데이터1-3		암환자 방사선 치료 데이터

1. 데이터 개요

o 암환자의 치료에 이용되는 방사선 치료의 치료계획 이미지 및 치료 데이터

- 방사선 치료는 다른 치료법에 비해 부작용이 적어 치료 후에도 일상 생활이 가능한 장점이 있음

- 우리나라에서 방사선치료는 전체 암 환자의 30%정도 시행되고 있으나 선진국의 60%에 비하여 낮은 상황으로 추후 방사선 치료의 비중은 상승할 것으로 예측

- 방사선 치료를 표준화하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 객관화하는 분석 방법을 사용/학습하여 표준화된 대량 데이터를 구축함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 전립선암, 직장암, 두경부암, 자궁경부암 등을 대상으로 방사선 치료한 데이터(완치 목적 치료 가능 및 방사선 치료 비중 높음)

- Cone Beam CT(CBCT) 최소 3만건 이상 (최소 5천명 대상자)

- 조직병리 결과 최소 5천건 이상

- 임상 지표 데이터 최소 5천건 이상

- 방사선 치료 관련 데이터 최소 5천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
의료 분야	•암종에 따른 방사선 치료 방법 및 패턴 분석 •암종의 치료 시 획득되는 CBCT 영상 이미지 분석 •방사선 치료 방법에 따른 효과 차이 분석 등
산업 분야	•암의 방사선치료 이후 인공지능 기반 재발 예측 모델 개발 •암의 개인별 맞춤형 방사선 치료 방안(CDSS) 제안 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•CBCT 영상 데이터(치료기간) - 방사선 치료기간 시 변화하는 종양 이미지를 학습하여 치료 반응을 평가하고 병변이미지를 분류하고 및 라벨링함 - JSON 파일은 메타정보, 좌표정보, 형태정보, 클래스정보 등을 포함 •조직병리 결과 •임상 지표 데이터 •방사선 치료 데이터 등
데이터 수집 장비	•의료영상장비(CBCT) - 의료영상장비 기반의 DICOM 파일 데이터
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)에서 데이터베이스 쿼리를 통해 촬영된 의료 영상 및 해당 영상의 임상정보(pathology report)를 추출해야 함 •텍스트 데이터 자연어 추출 또는 수기수집해야 함 •정확한 진단명이 확인되는 병리 슬라이드의 디지털 이미지를 수집 •방사선 치료시 촬영된 CBCT 이미지를 수집해야 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	•비식별화 등의 영상 전처리 과정을 거친 후 영상 데이터베이스를 구축해야 함 •영상 서버 시스템의 데이터베이스에 저장된 비식별화된 CBCT 이미지에 저작도구를 이용하여 병변 부위를 어노테이션 작업해야 함 •최소 2인 이상의 전문의가 교차 판독 진행해야 함 •관리자 시스템을 구축하여 작업 관리를 진행해야 함 - 교차 판독 일치도 확인 등 •공정별 데이터 구축 작업 및 진도 관리를 시행해야 함 - 단계별 워크 리스트 제공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•CBCT 영상 데이터 최소 3만건 이상(최소 5천명 이상) •조직병리 결과 최소 5천건 이상 •임상 지표 데이터 최소 5천건 이상 •방사선 치료 데이터 최소 5천건 이상 - 치료기간, 횟수, 선량, 방법, 치료기법, DVH, OAR 등 방사선 치료와 관련된 지표를 포함해야 함
데이터 형태	원천 데이터 : •CT 영상 데이터: 고해상도 png, 또는 tif 파일 •조직 병리 결과, 방사선 치료 데이터, 임상 데이터: csv 파일 학습 데이터 : • Annotation 결과 : json 파일 - 마스크 이미지 : png 파일

분야2		객체 인식 고도화 데이터

데이터2-1		동일 객체 인식 오류 방지 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 모양으로 변환된 객체*, 응집된 다수의 객체 등을 정확하게 인식하기 위한 시각적 유사도가 낮지만 동일한 객체 데이터

* 예 : 페트병-찌그러진 페트병, 자르거나 채를 썰 수 있는 음식 등

※ 참고 데이터셋: Estimating Training Data Influence by Tracing Gradient Descent, https://arxiv.org/pdf/2002.08484.pdf

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 모양 변환 및 다양한 계수를 가질 수 있는 개체(instance) 100종 이상

- 형태 변환 개체 이미지 50만 장 이상

- 계수 변환 개체 이미지 5만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•군중 계수 연구 (Crowd Counting), Large scale, in the wild 관련 연구 •전반적 비전 강인성 연구 등
산업 분야	•머신 비전, 스마트 팩토리, 스마트 홈 및 키친 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•모양 변환 및 다양한 계수를 가질 수 있는 개체(instance) 이미지 - 페트병, 병, 식재료 등 일상 생활에서 접할 수 있는 객체 •[계수 변환] 최소 5개 이상 계수 변환 제안 •[형태 변환] 최소 5종 이상 형태 변환 제안 •바운딩 박스 및 세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 Full HD급 이상
데이터 수집 방법	•[계수 변환] 최소 5개 이상 계수 변환 제안 - 최소 1개, 최대 제한없음 (최대의 경우, 사람의 눈으로 단번에 계수 불가능한 숫자) - 계수 변환은 일정하지 않게* 수행하며 각 이미지에 존재하는 객체에 대한 계수에 대해 함께 구축 * ex. 일정한 계수 변환: 모든 객체에 대해 1개/3개/5개/10개/100개로 구축 일정하지 않은 계수 변환: 1개/2~10개/비균등한 행열구조의 랜덤 개수 •[형태 변환] 최소 5종 이상 형태 변환 제안 - 원본(온전한 형태)를 포함하는 최소 5종 이상의 변환* 제안 * ex. 사과/등분한 사과/슬라이스한 사과/말린 사과/구운 사과 등
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 모든 객체에 대한 instance 라벨링 수행 •계수값 어노테이션 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•모양 변환이 가능하며 다양한 계수를 가질 수 있는 100종 이상의 개체(instance) •형태 변환 5종 이상, 형태 변환 별 개체 이미지 1천 장 이상, 총 50만 장 이상 •계수 변환 5종 이상, 계수 변환 별 개체 이미지 100장 이상, 총 5만 장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 계수/형태 변환 이미지(jpeg 등) •라벨링 데이터 - 바운딩 박스, 세그멘테이션 라벨링 데이터(json 등)

데이터2-2		비동일 객체 인식 오류 방지 데이터

1. 데이터 개요

o 서로 다른 객체이지만 형태, 색상, 질감 등의 유사성* 때문에 생기는 인식 오류(동일 객체로 인식)를 줄이기 위한 유사한 모습을 한 비동일 객체 데이터

* 예 : 사과-빨간 공, 뱀-밧줄, 오토바이-자전거, 물결-비닐, 플라스틱병-유리병 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 유사성 가진 개체 50쌍 이상(100종 이상)

- 개체별 형태 변환 10종 이상

- 개체별 이미지 1천 장 이상, 총 100만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전반적 비전 강인성 연구 등
산업 분야	•머신 비전, 이미지 검색 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

항목	요구사항
데이터 구성	•시각적 유사도 높은 비동일 개체 50쌍 이상(100종 이상) - 일반적으로 다수 활용되고 있는 CNN, YOLO, RNN 등 모델에서 확률적 검출 유사도*가 높은 객체에 대해 제안 * Confidence score 등을 통한 유사도 수치 필요 •형태, 색상, 질감 등 시각적 유사도를 향상시키는 요소에 대한 클래스 계층구조 분류 제안 •바운딩 박스 및 세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•시각적 유사성이 높은 비동일 객체 pair 수집 - 1:1 pair가 되도록 수집 수행 - 각도 및 환경에 따라 시각적 유사성이 떨어질 수 있기 때문에 이에 대한 수집 방안 제시 •객체별 10종 이상의 다양한 각도, 환경 변화를 포함하도록 수집 - 각도 수치 제시 필요 - 배경색 변경, 복잡한 배경을 포함 - 조도의 변화 포함 •형태, 색상, 질감 등 시각적 유사도를 향상시키는 요소에 대한 클래스 계층구조 분류 제안 및 분류 수집
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 모든 객체에 대한 instance 라벨링 수행 •시각적 유사성 요인 어노테이션 - 두 객체간의 유사성에 대한 원인을 인지하기 위해서 하나의 pair 이미지 당 최소 5명의 참가자가 원인 분류 어노테이션 수행 ※ 참가자의 연령, 시력, 성별 등 다양성 확보방안 제시

3. 데이터 구축 방법

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•유사성 가진 개체 50쌍 이상(2개 1쌍, 총 100종 이상) •개체별 형태 변환 10종 이상 •개체별 이미지 1천 장 이상, 총 100만 장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : - 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 시각적 유사도가 높은 이미지 데이터 pair - 바운딩박스/polygon 라벨링 데이터(json 등) - 객체 간 유사성 원인 분류 어노테이션(json 등)

데이터2-3		개체 레벨 인식 (Instance level recognition, ILR) 데이터

1. 데이터 개요

o 체계적인 계층구조 설계와 세밀한 분류(Fine-grained classification)를 통해 개체 수준까지 검출·인식하기 위한 개체 레벨 인식 데이터

* 예 : [class: Dog] 도메인에서 치와와, 세퍼트, 비글 등 개의 품종과 같이 고유한 개체 클래스를 분류하기 위한 연구

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 최소 1만 종 이상의 개체, 총 10만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•Fine-grained classification 연구 •전반적 비전 인식 및 분류 연구 등
산업 분야	•개체(종) 검색, 교육 등 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•300종 이상의 슈퍼 카테고리 (High level, Basic level ... ) - 슈퍼 카테고리의 경우, 현존하는 공공 데이터셋 중 벤치마크로 활발히 사용되는 카테고리 선정 및 제안 •1만 종 이상의 개체 카테고리 (instance level) •하위 level로 확장될 때 확장 클래스는 최소 5종 이상을 권고하며 확장 클래스에 대한 분류 제안 - 최소: (high level) 1종 → (middle level) 5종 → (instance level) 5종 (총 25종) •최소 3개 이상의 level 구조 및 분류 제안 - 5 level 예시) 음식-음료-탄산-코카콜라-콜라/제로콜라/... - 4 level 예시) 음식(음료)-음료(탄산)-코카콜라-콜라/제로콜라/... - 3 level 예시) 음식-코카콜라-콜라/제로콜라/... •바운딩 박스 및 세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•제안하는 클래스 계층구조에 적합한 데이터 수집 •이미지 당 단일 객체, 다중 객체*(같은 개체 레벨에 존재하는 클래스) 등 다양한 방법으로 수집 수행 * 하나의 이미지에 콜라와 제로콜라를 함께 위치하여 수집 •직접 수집 및 크라우드 소싱을 통한 수집 수행
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 모든 객체에 대한 instance 라벨링 수행 •정확한 개체명 라벨링 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•개체 최소 1만 종 이상, 총 10만 장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : 객체별 바운딩박스/세그멘테이션 수행한 데이터, level 구조에 대한 정보

분야3		3D 사람 간 상호작용 데이터

데이터3-1		3D 사람 간 상호작용 데이터(2인 및 3인 이상)

1. 데이터 개요

o 두 사람(2인) 사이의 다양한 상호작용(Interaction)이 발생하는 상황을 3D 좌표 정보와 상호작용 정보로 나타내는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 사람(2인)들의 다양한 상호작용(예: 악수, 포옹 등)이 존재하는 영상과 대응되는 3D 정보 데이터 4,000 Clip 이상

- 사람(3인이상)의 다양한 상호작용(스포츠, 그룹활동 등)이 존재하는 영상과 대응되는 3D 정보를 포함하는 비디오 데이터 3,000 Clip 이상

< 3D 사람 간 상호작용 데이터(2인) >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•AR/VR/MR 환경 내 상호작용 예측 서비스 •사람들의 정확한 자세 추정 또는 행동 예측
AI 임무	•3차원 사람 자세 및 동작 추정 (3D Human Pose and Motion Estimation) •3차원 사람 상호작용 모델링 (3D Human Interaction Modeling) •사람 행동 예측(Human Behavior Prediction)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•두 사람 간의 상호작용 3D 데이터 •2인 사이 상호작용에 대한 카테고리* 및 구조화 제안 필요 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 설계 •대상자의 성별, 연령, 체형 등을 고려하여 설계
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 •사람의 3차원 정보 측정을 위한 Motion Capture 장비
데이터 수집 방법	•사람들 간 상호작용이 발생하는 다양한 시나리오 설계 후 1대 이상의(정면 포함) RGB 카메라와 Motion Capture 장비를 통하여 수집
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람의 키포인트 정보를 어노테이션 함 •Motion Capture 정보를 활용하여 3D 키포인트로 어노테이션 함 •사람들 간의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-사람 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 •기본 메타정보 태깅 •데이터 정확성을 위한 교차검증(Cross checking) 등의 검수 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•2명의 사람 간의 상호작용 3D 데이터 - 비디오 데이터 4,000 Clip 이상(각 클립당 10초 이상) - 촬영 대상자 최소 20명 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB 비디오(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터: - 2D 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 영상 내의 사람들 간 상호작용 정보

< 3D 사람 간 상호작용 데이터(3인 이상) >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•AR/VR/MR 환경 내 상호작용 예측 서비스 •사람들의 정확한 자세 추정 또는 행동 예측
AI 임무	•3차원 사람 자세 및 동작 추정 (3D Human Pose and Motion Estimation) •3차원 사람 상호작용 모델링 (3D Human Interaction Modeling) •사람 행동 예측(Human Behavior Prediction)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다수의 사람 간의 상호작용 3D 데이터 •상호작용에 대한 카테고리* 및 구조화 제안 필요 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 설계 •대상자의 성별, 연령, 체형 등을 고려하여 설계
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 •사람의 3차원 정보 측정을 위한 Motion Capture 장비
데이터 수집 방법	•사람 간 상호작용이 발생하는 다양한 시나리오 설계 후 1대 이상(정면 포함) RGB 카메라와 Motion Capture 장비를 통하여 수집
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람의 키포인트 정보를 어노테이션 함 •Motion Capture 정보를 활용하여 3D 키포인트로 어노테이션 함 •사람들 간의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-사람 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 •기본 메타정보 태깅 •데이터 정확성을 위한 교차검증(Cross checking) 등의 검수 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 3명 이상의 사람들 간의 상호작용 3D 데이터 - 비디오 데이터 3,000 Clip 이상(각 클립당 10초 이상) - 촬영 대상자 최소 20명 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB 비디오(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터: - 2D 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 영상 내의 사람들 간 상호작용 정보

분야4		다중 객체 3차원 표현 데이터

데이터4-1		다중 객체 3차원 표현 데이터(실내 및 실외)

1. 데이터 개요

o 일상 환경 실내 공간에서의 단일·다중 사람 및 객체의 상호작용(Interaction) 정보를 3D로 동시에 변환 및 표현하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 실내 상호작용 이미지 데이터 최소 1만 장 이상

- 실외 상호작용 이미지 데이터 최소 1만 장 이상

< 다중 객체 3차원 표현 데이터(실내)>

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•개체 단위의 인간 및 객체 3D 복원 •다중 3D 객체 간 관계 모델링 •3D 인간-객체 간 상호작용 모델링 •사회적 인공지능(Social Artificial Intelligence) •인간 행동 추론(Human Behavior Inference)
AI 임무	•인간 및 객체 3D 복원 •인간-객체 간 상호작용 모델링 •인간 행동 예측

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•실내 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 •사람과 다양한 객체(예: 의자, 책상, 노트북 등)의 상호작용(예:책상에 앉아서 노트북을 하는 장면 등)에 대한 카테고리 및 구조화 제안
데이터 수집 장비	•다중 RGB/RGB-D 카메라
데이터 수집 방법	•사람과 객체의 상호작용이 발생하는 다양한 실내 시나리오 설계에 따른 데이터 수집 •사람과 객체의 상호작용이 발생하는 장면을 RGB/RGB-D 카메라를 복합적으로 360도 배치한 시스템 구성 •이미지의 기본 메타정보 태깅
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람 및 객체에 대한 2D/3D 바운딩 박스 정보, 키포인트 정보를 어노테이션 함 •현존하거나 새로 구축한 3D 사람 모델(예: SMPL 등)을 활용하여 2D 이미지 내의 사람 영상에 투영하여 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 자세, 위치, 키포인트 등의 3D 정보를 모두 포괄) •현존하거나 새로 구축한 3D 객체 모델(예: ShapeNet 또는 SAPIEN)을 활용하여 2D 이미지 내의 객체에 투영하여 객체의 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 클래스, 위치, 자세 등의 3D 정보를 모두 포괄) •사람과 객체의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-객체 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 Ref. Perceiving 3D Human-Object Spatial Arrangements from a Single Image in the Wild, https://arxiv.org/pdf/2007.15649.pdf

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실내 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 - 이미지 데이터 10,000장 이상 (사람/객체 1명/1개 이상 포함) - 사람-객체 사이 상호작용에 대한 카테고리* 및 구조화 제안 필요 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 설계
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB/RGB-D 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 이미지 내에 존재하는 사람 및 객체의 2D/3D 바운딩 박스 및 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 객체의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 이미지 내의 사람-객체의 상호작용 정보

< 다중 객체 3차원 표현 데이터(실외)>

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•개체 단위의 인간 및 객체 3D 복원 •다중 3D 객체 간 관계 모델링 •3D 인간-객체 간 상호작용 모델링 •사회적 인공지능(Social Artificial Intelligence) •인간 행동 추론(Human Behavior Inference)
AI 임무	•인간 및 객체 3D 복원 •인간-객체 간 상호작용 모델링 •인간 행동 예측

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•실외 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 •사람과 다양한 객체(예: 자동차, 자전거 등)의 상호작용(예: 가방을 든 사람이 자전거를 타는 장면 등)에 대한 카테고리 및 구조화 제안
데이터 수집 장비	•다중 RGB/RGB-D 카메라
데이터 수집 방법	•사람과 객체의 상호작용이 발생하는 다양한 실내 시나리오 설계에 따른 데이터 수집 •사람과 객체의 상호작용이 발생하는 장면을 RGB/RGB-D 카메라를 복합적으로 360도 배치한 시스템 구성 •이미지의 기본 메타정보 태깅
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람 및 객체에 대한 2D/3D 바운딩 박스 정보, 키포인트 정보를 어노테이션 함 •현존하거나 새로 구축한 3D 사람 모델(예: SMPL 등)을 활용하여 2D 이미지 내의 사람 영상에 투영하여 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 자세, 위치, 키포인트 등의 3D 정보를 모두 포괄) •현존하거나 새로 구축한 3D 객체 모델(예: ShapeNet 또는 SAPIEN)을 활용하여 2D 이미지 내의 객체에 투영하여 객체의 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 클래스, 위치, 자세 등의 3D 정보를 모두 포괄) •사람과 객체의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-객체 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 Ref. Perceiving 3D Human-Object Spatial Arrangements from a Single Image in the Wild, https://arxiv.org/pdf/2007.15649.pdf

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실외 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 - 이미지 데이터 10,000장 이상 (사람/객체 1명/1개 이상 포함)
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB/RGB-D 비디오 •라벨링 데이터 : - 이미지 내에 존재하는 사람 및 객체의 2D/3D 바운딩 박스 및 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 객체의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 이미지 내의 사람-객체의 상호작용 정보

분야5		3D 물체 조립 데이터

데이터5-1		3D 물체 조립 데이터

1. 데이터 개요

o 가구를 비롯한 조립이 필요한 물체(예. assembled item)에 대하여 주어진 부품들을 이용한 조합·조립 데이터

o 동일한 부품으로 다양한 완성품을 만들거나, 서로 다른 부품의 조합으로 하나의 완성품을 만드는 등 설계 및 설계 최적화를 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 완성품 2,000개 이상

- 완성품별 50개 부품 이내

※ 완성품별 부품 평균 개수(10개, 20개, 30개, 40개, 50개 이상) 각 400개씩

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•생산기술: 완성품 조립을 위한 부품의 조합 순서 추론 •설계분야: 같은 재료를 바탕으로 다양한 종류의 물체를 구성하는 방법 개발 •설계 최적화

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•평균 50개 부품으로 구성되는 3D 조립 완성품 - 완성품은 3D mesh 형태로 CAD 모델처럼 전처리가 완료된 상태 - 완성품을 구성하는 각 부품의 고유 식별 번호 및 조립 순서, 부품의 위치들을 json 문서에 명시 - 가구, 기계 등 다양한 조립품 카테고리를 다루도록 구성 •각 완성품은 부품들로 조립되어 있으며, 부품들은 서로 다른 완성품에도 활용될 수 있어야 함 - 데이터 제작 시, 부품별 ID를 정의하고, 정의된 부품들을 활용해 완성품을 제작
데이터 수집 장비	•조립 설계도 직접 수집 및 제작 가능 장비 •부품 및 완성품의 3D 모델링, 렌더링 직접 수집 및 제작 가능 장비
데이터 수집 방법	•부품 및 완성품 물체의 3D 모델을 확보하거나 직접 제작 - 특별한 3D 스캐닝 하드웨어를 바탕으로 제작하는 것이 아닌, 3차원 전문 디자이너가 도면을 바탕으로 직접 제작 - 저작권 문제가 없는 순수 창작물 혹은 저작권 구매한 3D 모델을 이용 - 부품 및 완성품 3D 모델 확보 방안 제안
데이터 가공 방법	•조립과정에 따른 부품 간 관계 내 상하 관계가 정의된 그래프 형태로 표현 Ref. Building LEGO Using Deep Generative Models of Graphs, https://arxiv.org/pdf/2012.11543.pdf

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•완성품 2천 개의 3D mesh 모델 - 완성품별 부품의 개수 평균 50개로 구성
데이터 형태	•원천 데이터 : - 조립 순서가 기록된 설계도 및 데이터 - 완성품의 3차원 데이터(mesh 등) - 부품들의 3차원 데이터(mesh 등) •라벨링 데이터 : - 완성품을 구성하는 부품의 조립 순서를 기록한 학습 데이터(json 등) - 부품 간 조립 방식 및 상하 관계가 정의된 그래프

분야6		규칙 기반 고차원 영상 인식 데이터

데이터6-1		규칙 기반 집단행동 인식 비디오 데이터

1. 데이터 개요

o 사람의 집단행동(예. 스포츠 등) 영상을 고차원, 고정밀로 인식하기 위하여 해당 행동을 설명하는 ‘논리를 통해 정의된 규칙’ 정보*를 포함하는 비디오 데이터

* 예: 테니스 경기에서 서비스 1회 이후 스트로크 0회 이상 등

※ 참고 데이터셋: Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding, https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/file/5e388103a391daabe3de1d76a6739ccd-Paper.pdf

o 사람의 집단행동 클래스를 정의하고, 해당 행동의 논리적 규칙을 정의하여 이를 추가적인 지식베이스로 제공하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 30초 내외의 비디오 클립 최소 6만 개 이상

- 최소 20개 이상의 집단행동 클래스

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•스포츠 비디오, 지능형 영상감시 시스템의 고차원/고정밀 인식 서비스 •자율주행 차량 혹은 보행 로봇의 교통 상황 인식 및 대응
연구 분야	•정교한 비디오 인식 •규칙 위반 이상 상황 검출(Abnormal Detection) •영상 내 논리적 규칙 추론

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•집단행동 비디오와 해당하는 논리적 규칙 데이터 - 집단행동 클래스 20개와 논리적 규칙 10건 이상 포함, 클래스별 3천 개 비디오
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라 등
데이터 수집 방법	•집단행동의 클래스 정의 및 각 행동의 논리적 규칙 제안 - 다수의 사람이 등장하는 환경(예: 스포츠 경기장, 교차로 등)과 이의 집단행동 클래스를 정의 - 집단행동에 참여하는 사람과 객체의 역할 정의 및 이에 기반한 논리적 규칙 정의 •정의된 집단행동을 비디오로 촬영 - 연기자들을 섭외하여 논리적 규칙에 기반한 행동을 연기하는 장면을 촬영 - 실제 CCTV 영상이나 웹에 존재하는 비디오들을 수집
데이터 가공 방법	•수집된 비디오에 대해서 아래와 같은 어노테이션을 진행 - 집단행동 클래스 정보 - 비디오에서 해당 집단행동의 시작과 끝 바운더리 정보 - 각 집단행동에 참여하는 사람들의 바운딩 박스 정보 - 각 집단행동의 논리적 규칙 정보 •비디오의 기본 메타정보 태깅 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•30초 내외의 비디오 클립 최소 6만 개 이상 - 집단행동 클래스 20개, 클래스별 논리적 규칙 10건 이상 포함, 클래스별 비디오 3,000 클립 이상 •기구축 과제와 중복되지 않도록 구축 필요
데이터 형태	• 원천 데이터 : RGB 비디오(FHD(1920*1080) 이상) • 라벨링 데이터 : - 비디오에서 발생하는 집단행동 클래스 정보 - 집단행동 시작과 끝 바운더리 정보 - 참여하는 사람의 바운딩 박스 정보 - 집단행동의 논리적 규칙 정보

데이터6-2		규칙 기반 상황 인지 및 행동 예측 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 복잡한 사전 규칙을 따르는 환경에서 촬영된 영상에서 고차원 인식을 수행하기 위해 ‘논리를 통해 정의된 규칙’ 정보*를 이해하고, 이를 바탕으로 수행 가능한 행동을 예측하는 인공지능 학습용 데이터

* 예: 자율주행 차량이 현재의 영상과 교통법규와 주행상식 바탕으로 향후 행동을 결정

※ 참고 데이터셋: Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding, https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/file/5e388103a391daabe3de1d76a6739ccd-Paper.pdf

o 각 상황에서 취할 수 있는 가능한 행동들을 클래스 정보로 제시하는 이미지 데이터와 상황 이해를 위해 필요한 복잡한 규칙을 논리의 형태로 정의한 지식베이스를 함께 제공

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 예측 대상 행동 클래스 50개 이상, 총 10만 장 이상의 이미지

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•스포츠 비디오, 지능형 영상감시 시스템의 고차원/고정밀 인식 서비스 •자율주행 차량 혹은 보행 로봇의 교통 상황 인식 및 대응
연구 분야	•규칙 위반 이상 상황 검출(Abnormal Detection) •영상 내 논리적 규칙 추론 •논리적 규칙을 활용하여 영상의 상황을 인식하고 다음으로 가능한 행동들을 예측

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•상황 이미지와 이에 해당하는 논리적 규칙 데이터 - 예측 대상 행동 클래스 50개, 각 행동의 수행 가능 여부를 결정하기 위한 논리 규칙 20건 이상 포함 - 이미지마다 논리 규칙에 등장하는 객체들에 대한 바운딩박스 및 상태 정보 제공
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라
데이터 수집 방법	•현 상황에서 수행 가능한 행동 클래스 정의 및 상황의 이해를 위한 논리적 규칙을 제안 - 인공지능 에이전트(예: 자율주행 자동차 등)를 가정하고 이들이 복잡한 사전 규칙(예: 교통법규, 도로주행 상식 등)을 이해함으로써 취할 수 있는 행동들(예: 직진, 좌회전, 우회전, 차선 바꿈, 멈춤 등)을 클래스로 정의 - 정의한 각 행동의 수행 가능 여부를 판단하기 위한 사전 규칙을 장면 내 객체들의 클래스와 상태 그리고 이들의 관계로 정의하는 술어논리(predicate logic)로 표현 •정의된 상황을 이미지로 촬영 - 각 행동 클래스의 논리 규칙을 따르면서 최대한 다양한 상황 연출
데이터 가공 방법	•수집된 이미지에 대해서 아래와 같은 어노테이션 진행 - 현 상황에서 수행 가능한 행동들의 클래스 정보 - 각 상황에 관여하는 객체들의 바운딩 박스 및 상태 정보 •각 행동 클래스 수행 여부 결정을 위한 논리적 규칙 정보 •이미지의 기본 메타정보 태깅 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 예측 대상 행동 클래스 50개, 총 10만 장 이상의 이미지 - 클래스별 논리적 규칙 20건 이상, 2천 장 이상 이미지
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 예측 대상 행동 클래스 정보 - 상황에 연관된 객체들의 위치, 클래스, 상태 정보 - 상황의 논리적 규칙 정보

분야7		연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 음성 데이터

데이터7-1		연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 일상대화 및 특수상황에서 나타나는 연령대별 특징적 발화(은어·속어·유행어·줄임말·말하기 방식 등)가 포함된 대화음성과 문맥이해 기술 개발을 위한 인공지능 학습용 한국어 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 음성 3,000시간 이상(화자 2,000명 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식 모델의 성능 향상 등에 관한 연구
산업 분야	• 구어체 음성인식 서비스, 상담 서비스, 디지털 휴먼 챗봇 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 자체제작, 크라우드 소싱, 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 실제 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 함 - 연령대별 특징적 발화(은어, 속어, 유행어, 줄임말, 말하기 방식 등) 등 특징적 발화가 전체 데이터의 10%이상 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 - 연령대별 특징적 발화(은어, 속어, 유행어, 줄임말, 말하기 방식 등) 등 적절한 분류 및 분포 구성 방안 제시 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 - 화자 성비의 비중을 10%p 이내로 균등하게 확보 - 발화자의 성별, 지역, 연령, 수준을 균형 있게 구성하는 방안 제시 • 신조어·은어·약어에 대한 메타데이터 별도 구축 방안 제시 - 예 : 뉘앙스, 쓰임새, 배경, 활용 상황 등에 대한 정보 • 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이가 되어야 함
데이터 가공 방법	• 실제 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 대화 음성 데이터 가공을 원칙으로 함 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 가명화 처리하는 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 - 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 부분에 하이라이트 등 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 음성 3,000시간 이상 - 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 10%이상 포함한 3,000시간 이상 음성
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화자 감정 태깅(긍정, 부정, NULL) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 분류 - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 관련 정보 : JSON - 뉘앙스, 쓰임새, 배경, 활용 상황 등에 대한 정보 4) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

분야8		멀티모달 다자 감성 대화

데이터8-1		멀티모달 다자 감성 대화

1. 데이터 개요

o 동영상 및 오디오 파일에서 전사된 구어체 텍스트 정보를 기반으로 각 단계에 기록된 감정의 특징을 태깅한 학습용 데이터

o 한 사람이 아닌 여러 사람의 상황을 기술하고, 외침, 울음, 웃음 등과 같이 감정 발화에 영향을 주는 요인들을 추가로 라벨링 하여 AI가 비언어적인 발화 정보를 함께 분석할 수 있도록 정보 제공

o 하나의 파일 내에서 전사된 텍스트 데이터를 기반으로 여러 화자 정보가 식별체계로 제공됨

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 5만 건 세션 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어처리와 컴퓨터비전, 오디오를 활용하는 멀티모달 정보처리를 위한 인공지능 알고리즘 등 관련 연구 분야의 확장
산업 분야	• 메타버스 등과 같은 사용자 대화 시스템의 다양한 모달리티 이해

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 세션 1건의 정의 : 연결된 오디오 클립 1개, 이의 전사 구어체 텍스트 원본 데이터 1개, 감정 구간이 연결된 라벨링 데이터 1개로 구성 - 1건의 데이터 내에는 최소 2명 이상의 발화자가 있어야 하며, 화자 당 최소 8회 이상의 발화가 있어야 함 - 오디오 외에 비디오 클립 연결할 수 있되, 비디오 클립의 경우 화자 당 최소 6회 이상 발화 필요 - 여러 문단으로 구분된 연속된 발화는 1개의 발화로 인정함 - "응, 그렇지"와 같은 발화가 단순한 동조성 발화, 감정이 드러나지 않는 발화에 대해 1개의 발화로 인정되지 않음 - 맥락 관점에서 앞 여러 문장의 원인이 되어 최종적 결론에 도달하는 단어(예를 들어 사랑 고백에 승낙하는 단어로써 "네")인 경우 감정 라벨링을 하고 이를 1개의 발화로 인정
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축공정에 따라 원천 데이터를 가공할 방안 제시
데이터 수집 방법	• 드라마 혹은 기타 데이터 소스에서 각 발화자의 음성 정보를 추출하고 이에 따라 수집 • 동영상의 경우에는 추출한 음성만 데이터에 반영함
데이터 가공 방법	• 라벨러는 원문 데이터와 음성을 듣고 각각의 전사 단계에 들어가는 감정의 흐름을 추적, 기재해야 함 • 세 명 이상의 담당자가 1건의 대화를 보고 감정의 흐름을 라벨링하며, 두 명 이상의 라벨러가 동일하게 라벨링한 감정을 채택 • 사업팀은 감정 라벨의 속성에 대한 사항을 정의하고, 각 정의에 적합한 예제 맥락과 문장을 충분히 제공하여 데이터가 일정한 품질을 도출하도록 구성해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 대화 수: 세션 5만 건 - 데이터 수집 채널별 그리고 상황에 대한 비율은 사업팀이 적정하게 구성하여 제시하되, 하나의 상황이 전체 데이터의 40%를 넘을 수 없음 • 발화자 수: 100명 이상 • 감성 분류: 7개 이상 - 예시 감성: 분노, 혐오, 슬픔, 즐거움, 중립, 놀람, 공포 등
데이터 형태	• 원천 데이터 : 수집되는 원천 데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 음성 녹음 파일-세션별 1건의 JSON 파일이 pair 되도록 구성

분야9		문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터

데이터9-1		문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터

1. 데이터 개요

o 뉴스나 블로그 등에 작성된 문장이 사실형 문장인지 추론형, 혹은 예측형 문장인지를 인공지능이 자동으로 판단하기 위한 데이터

o 문장의 특징을 사설형, 추론형, 예측형, 대화형인지 등에 대한 라벨링을 제공함으로써 기계가 좀 더 자연스러운 문장을 구사할 수 있도록 지원하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 15만 문장 이상(문서 1만 건 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 사건 기술 문장의 사실성/추론/예측 여부 판단
산업 분야	• 교육, 미디어, 금융 등 지식형 로봇 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 하나의 문서는 여러 문장을 포함할 수 있음 - 여러 문장은 추론이나 예측을 위하여 전후 관계가 있는 문장이 포함되어 있어야 함 * 예를 들어 연구 결과 예측치가 어느 정도 나올 것으로 판단되었고 실험 결과가 예측치와 같았는지 틀렸는지에 대한 정보를 상호 참조가 가능하게 연결점을 낼 수 있는 구조가 되어야 함 - 하나의 문서 내에는 최소 5개, 최대 50개의 문장이 라벨링 될 수 있음 • 최종 산출 데이터의 측정 기준은 하나의 문장을 1건으로 하며, 추출하는 문서에 대한 참조 정보를 포함해야 함 - 사건을 기술하는 문장이 추론적 사실 또는 사건을 기술하는 것인지, 실제 벌어진 사건을 기술하는 것인지를 주석 - 주석된 문장에서의 사건이 실제로 사실로 밝혀진 것인지, 아닌지까지 주석으로 달아진 것을 1건에 포함하며, 문형의 특징이 기술되지 않은 문장은 건수에 포함하지 않음
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축공정에 따라 원천 데이터를 가공할 방안 제시
데이터 수집 방법	• 원천문서: 뉴스나, 도서, 블로그 등 수집 - 사실성을 검증할 수 있는 과거 데이터 수집 - 다양한 문장 유형(사건 및 사실 예측, 진행 혹은 이미 벌어진 사건 기술, 판단, 평가 등) 포함 - 비교적 판단이 쉬운 잘 알려진 주제로 데이터를 사전에 선별 - 역사, 사회, 금융, 문화 등 다양한 카테고리 데이터 포함
데이터 가공 방법	• 문장 유형은 크라우드 워커 3인 이상이 판단하도록 함 • 언어학적/사회학적 판단이 모두 필요하며, 세 사람 이상이 동일 문장에 대해 판단하여 주석Certainty: 사건/사실이 확실한 것으로 문장을 기술함Non-Certainty: 사건/사실이 확실하지는 않음 (예측, 주관적 평가 등)Time: 해당 사건이 발생한 시점, 과거 혹은 미래의 사건 Polarity: positive (결국 사실로 밝혀짐), negative (결국 거짓으로 밝혀짐), underspec.(진행 또는 조사 중) [참고] http://ceur-ws.org/Vol-1749/paper_006.pdf (EVALITA 2016 shared task)문장, 혹은 서술어가 발생하는 지점별로 certainty: certain/non-certain/underspecified 를 주석

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 문서 단위: 1만 건 이상, 문장 단위 15만 건 이상 • 각 카테고리(결국 사실로 밝혀짐 등)가 고르게 분포하도록 하며, 하나의 문자유형이 전체 데이터의 40%가 넘지 않아야 함 - 사업팀은 각 유형의 비율을 제시할 수 있음 - 데이터 구축과정에서 1-cycle 작업 이후 최대 20%까지 문장 유형의 비율을 조정할 수 있음
데이터 형태	• 원천 데이터 : 수집되는 원천 데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용 데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 모든 관계성을 추적할 수 있는 별도의 정리 파일을 CSV 형태 등으로 제공해야 함

분야10		교통 흐름 시뮬레이션 데이터

데이터10-1		도심·고속도로 차량 흐름 시뮬레이션 데이터

1. 데이터 개요

o 3D 모델링된 국내 주요 도시·고속도로에서 다수·다양한 차량의 신호대기, 차량정체 등 여러 가지 교통상황 시뮬레이션 데이터

- 각 차량의 경우 현재 자율주행 차량에 존재하는 차량 센서 렌더링

* 전·후·좌·우 스테레오 컬러/흑백 카메라 및 고밀도 RGB-D 카메라의 가상센서 영상 등

- 차량 센서에 따라 각 객체별 정답(ground truth) 세그멘테이션 맵과 3차원 바운딩 박스 데이터 등을 동시에 렌더링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 이벤트 건당 10초 내외의 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 최소 40만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•인공지능 기반 자율주행 시스템 제작 •도심·고속도로 내 자율항법 알고리즘 개발 •교통사고 사전방지 알고리즘 개발 등
산업 분야	•자율주행 등 자동차 관련 산업 •물류 및 배송(택배 등) 관련 산업 •교통량 분산 및 해소 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•이벤트 건당 10초 내외 원본 모델링 시뮬레이션/애니메이션 데이터 및 영상 센서의 렌더링 데이터(스테레오 및 RGBD 카메라 영상): - 보행자와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 - 자동차와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 - 고정물과 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 - 교통신호 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 • 시뮬레이션 데이터 구성 - 다양한 형태의 도시지형, 고정물, 보행자, 자동차, 교통신호 등의 3D 모델 - 각 모델들의 매트리얼 정보 및 RGB texture - 이벤트 시뮬레이션 건당 약 10초 내외의 오브젝트들의 모션 데이터 - 각 이벤트별 60 fps 이상의 전방위 스테레오 카메라 렌더링, 덴스 뎁스 이미지 등 - 모든 프레임별 각 오브젝트의 세그멘테이션 맵 - 모든 프레임별 각 오브젝트의 Bounding Box 좌표
데이터 수집 장비	• 대형 3D 스캐닝 장비(laser/radar/lidar 등) - Leica, Artec 3D 스캐너 등 • 항공측량 카메라 - Leica 등 • 3D 모델링 소프트웨어 - Maya, ZBrush, 3D Max, Blender 등
데이터 수집 방법	•주요 도시 및 고속도로 모델링 - 각 도시·고속도로별 3D 스캐닝 또는 사진 측량 - 스캐닝 정보 기반의 3D 지형 모델링 정보 및 텍스처 정보 획득 •목적구간의 시간대별/시나리오별 교통상황 수집
데이터 가공 방법	•통행량 변화 시뮬레이션 데이터 생성 - 일상과 유사한 시간대별 차량 변화량 시뮬레이션 - 통행량 변화에 따른 가상센서 획득 정보 렌더링 * 자동차, 신호등 등 랜덤 변화량을 반영한 교통요소에 대해 모델링하고, 사고 또는 일반 상황 등의 이벤트도 현실적으로 반영 •차량별 가상센서 수집정보 렌더링 - 차량별 독립된 ID 부여 및 관리 - 차량 ID별 가상센서 렌더링 데이터 생성 •시뮬레이션 결과를 확인할 수 있는 로그 데이터 구성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이벤트당 10초 내외 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터: - 보행자와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상) - 자동차와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상) - 고정물과 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상) - 교통신호 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상)
데이터 형태	•최소 5km, LOD 4레벨의 실감 시뮬레이션 데이터 : OBJ, PLY, PNG, TIF 등 •이벤트 건당 10초 내외 객체별 모션 데이터 : BVH, AMC, C3D 등 •각 상황별 객체 클래스, 횡가속도, 종가속도, 획속도, 종속도, 상대속도, 상대 거리등 정보들을 담고 있는 메타데이터 (JSON등) •각 이벤트의 60 fps 이상의 전방위 스테레오 카메라 렌더링, 덴스 뎁스 영상 등 : PNG, HDR 등 •모든 프레임별 각 객체 세그멘테이션 맵 : PNG, TIF 등 •모든 프레임별 각 객체 Bounding Box 좌표 : XML, JSON 등

데이터10-2		도심 보행자 흐름 시뮬레이션 데이터

1. 데이터 개요

o 3D 모델링된 국내 주요 도시에서 다양한 종류의 수단을 이용하는 다수의 보행자 군집의 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 구축

- CCTV 카메라와 이동차량 관점에서 각 객체별 정답(ground truth) 세그멘테이션 맵과 3차원 바운딩 박스 데이터 등을 동시에 렌더링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 이벤트 건당 10초 내외의 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 최소 40만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 도심 지형(도심 횡단보도/지하철/철도 등)에서 보행자들의 가상 crowd simulation을 통해 최적의 대중교통 네비게이션 알고리즘 개발 • 보행자의 이동량을 사전에 시뮬레이션 하고, 이를 이용한 인공기능 기반 도시설계 알고리즘 개발 • 보행자 클라우드 시뮬레이션용 3D 그래픽스 데이터 구축을 통한 도심환경 시뮬레이션을 위한 3D 데이터 구축
산업 분야	• 보행자의 안전 및 교통량 컨트롤 통한 도시개발 • 보행자 교통량과 지역상권의 유동인구량 분석을 통한 지역 경제 상권 분석 및 개발 • 각종 지구 설계 및 대중교통 수단 개발 • 보행자 교통량 분산 및 해소를 위한 도시 개발 • 자율주행 등을 위한 보행자 안전 시스템 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•이벤트 건당 10초 내외 원본 모델링 시뮬레이션/애니메이션 데이터 및 렌더링 데이터: - 보행자와 자동차 시간대별 도심 군집 이동상황 - 보행자의 시간대별 버스 라인별 군집 이동상황 - 보행자의 시간대별 지하철 호선별 군집 이동상황 - 보행자의 시간대별 인도 위 군집 이동상황 • 데이터 구성 - 다양한 형태의 도시지형, 고정물, 보행자, 자동차, 교통신호 등의 3D 모델 - 각 모델들의 매트리얼 정보 및 RGB texture - 이벤트 시뮬레이션 건당 약 10초 내외의 오브젝트들의 모션 데이터 - 각 이벤트의 60 fps 이상의 CCTV 영상, 자동차 전후방 블랙박스 영상 등 - 모든 프레임별 각 객체의 세그멘테이션 맵 - 모든 프레임별 각 객체의 Bounding Box 좌표
데이터 수집 장비	• 3D 스캐너 - Leica, Artec 3D 스캐너 등 • 항공측량 카메라 - Leica 등 • 3D 모델링 소프트웨어 - Maya, ZBrush, 3D Max, Blender 등
데이터 수집 방법	•주요 도시 모델링 - 각 도시별 3D 스캐닝 또는 사진 측량 - 스캐닝 정보 기반의 3D 지형 모델링 정보 및 텍스처 정보 획득 •보행자 이동 애니메이션 생성을 위한 다양한 캐릭터 모션 캡쳐 •목적 구간의 시간대별 실제 보행자 이동량 수집 •수집된 데이터를 기반으로 가상 군집의 보행 시뮬레이션 3D 그래픽스 데이터 생성 •가상의 보행자 수 변화에 따른 가상 군집의 보행 시뮬레이션 3D 그래픽스 데이터 생성
데이터 가공 방법	•보행자 군집 시뮬레이션 데이터 생성 - 일상과 유사한 시간대별 보행자 군집 이동 시뮬레이션 - 보행자 유동량에 따른 CCTV, 차량 블랙박스 영상 렌더링 * 자동차, 신호등 등 랜덤 변화량을 반영한 교통요소에 대해 모델링하고, 사고 또는 일반 상황 등의 이벤트도 현실적으로 반영 •이동 객체별 가상센서 수집정보 렌더링 - 이동 객체별 독립된 ID 부여 및 관리 - 이동 객체별 CCTV, 블랙박스 가상센서 렌더링 데이터 생성 •시뮬레이션 결과를 확인할 수 있는 로그 데이터 구성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이벤트당 10초 내외 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 (보행자 숫자는 실측값 및 가상의 증가 변화량에 따른 시뮬레이션을 포함하여야 함): - 보행자와 자동차 시간대별 도심 군집이동 상황(10만건 이상) - 보행자의 시간대별 버스 라인별 군집 이동 상황(10만건 이상) - 보행자의 시간대별 지하철 호선별 군집 이동 상황(10만건 이상) - 보행자의 시간대별 인도 위 군집 이동 상황(10만건 이상) 등
데이터 형태	•최소 5km, LOD 4레벨의 실감 시뮬레이션 데이터 : OBJ, PLY, PNG, TIF 등 •이벤트 건당 10초 내외 객체별 모션 데이터 : BVH, AMC, C3D 등 •각 이벤트의 60 fps 이상의 전방위 스테레오 카메라 렌더링, 덴스 뎁스 영상 등 : PNG, HDR 등 •각 상황별 객체 클래스, 횡가속도, 종가속도, 획속도, 종속도, 상대속도, 상대 거리등 정보들을 담고 있는 메타데이터 (JSON등) •모든 프레임별 각 객체 세그멘테이션 맵(이벤트 40만건, 프레임 600장, 스테레오 이미지 생성시 총 4.8억장 생성): PNG, TIF 등 •모든 프레임별 각 객체 Bounding Box 좌표 : XML, JSON 등

분야11		자율주행차 센서 분석 데이터

데이터11-1		노변기지국 송·수신 V2X 메시지 데이터

1. 데이터 개요

o C-ITS 노변 기지국에 설치된 V2X 통신장비를 이용하여 주변에 이동 중인 차량 또는 취약도로 사용자가 전송하는 V2X 메시지를 수신하고, 이를 기반으로 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 파악할 수 있는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : C-ITS 노변 기지국 기반 V2X 메시지 원천 데이터 최소 5개월, 학습을 위한 객체 이동 정보   데이터셋 450만개 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• C-ITS 기반 도로 교통 관제의 고도화를 위한 V2X 학습 데이터셋 수집 • 도로상에서 V2X 통신을 이용하는 차량 또는 취약도로사용자(Vulnerable Road User, VRU)로부터 전송되는 Basic Safety Message (BSM), Personal Safety Message (PSM), Probe Vehicle Data (PVD) 등을 수집하여 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 파악하고, 이를 기반으로 도로 교통 상의 위험 사전 인지, 도로 교통 효율 향상 등을 위한 인공지능 모델 개발
산업 분야	• 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 인지하여 자율주행 차량에 제공함으로써 1인칭 센서 정보만으로는 극복할 수 없는 완성된 자율주행 달성에 활용 • 또한 인지 결과를 도로, 교통 및 C-ITS 인프라의 유지보수 및 고도화에 활용하여 자율주행 환경 구축 위한 비용 절감

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - C-ITS 노변 기지국에 탑재된 V2X 통신장비를 통해 수신한 V2X 메시지 데이터 •학습용 데이터 - V2X 메시지에서 추출한 해당 객체의 연속된 이동 정보 (이동체 종류, 위치, 속도, 방향, 조향각, 방향지시등, 비상등 등) •메타 데이터 - 자율주행 차량에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등)를 통해 수집된 객체인식 데이터 - 스마트폴(S-Pole) 등 인프라에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등)를 통해 수집된 객체인식 데이터 - 날씨 데이터, 경찰청 사고정보/교통정보 데이터 등 1차 데이터
데이터 수집 장비	•C-ITS 노변 기지국 및 V2X 정보수집 시스템 다중 채널 통신을 지원하는 V2X 통신장비 탑재 표준화된 V2X 메시지 수집 및 가공 GPS기반 UTC 시간 동기화된 데이터 저장 센터시스템과 연계된 대용량 V2X 정보수집 •자율주행 차량에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등) •인프라에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등)
데이터 수집 방법	•노변 기지국의 V2X 통신 수신거리 내에서 차량이 10Hz로 전송하는 BSM이나 1Hz로 전송하는 PVD, 또는 취약도로 사용자가 1Hz로 전송하는 PSM 등 수신한 V2X 메시지를 해당 기지국의 위치와 함께 시공간 데이터베이스에 저장
데이터 가공 방법	•동일 노변 기지국이 수신한 동일 객체의 원천데이터 중 위치, 속도, 방향, 조향각, 지시등 등을 묶어 학습을 위한 객체 이동 정보를 생성 •기지국 위치, 교통 상황, 기상 상황 등을 반영하여 상황에 맞는 학습 데이터 셋을 추출 •경찰청 사고 정보 데이터의 위치, 시간, 사고 유형과 연계하여 학습데이터를 라벨링 •학습 데이터 셋과 도로 유지 보수 데이터의 위치, 시간, 작업내역을 연계하여 학습데이터를 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•C-ITS 노변 기지국 기반 V2X 메시지 원천 데이터 최소 5개월 •도로 이용자 상태 인식/교통 흐름 인식/ 도로 상태 파악 등을 위한 학습용 데이터셋 450만개 이상 (뱅뱅사거리 교차로 기준, 일평균 차량 수 고려) [참고] - 9월 서울시 교통량 조사자료, https://topis.seoul.go.kr/refRoom/openRefRoom_2.do
데이터 형태	•원천 데이터 - V2X 메시지 원본 데이터 – Binary •학습용 데이터 - 객체 이동 정보 데이터 - JSON

데이터11-2		지능형 인프라 센서 기반 동적객체 인지 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행 고도화를 위한 C-ITS 지능형 인프라용 학습 데이터셋으로 가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 관심 대상 동적 객체(차량, 사람, 이륜차 등)의 정확한 위치와 동선을 추적하기 위한 지능형 인프라 기반 3차원 객체  인식 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 지능형 인프라 기반 라이다-카메라 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상, 3D 객체 인식 및 추적 학습용 데이터셋 6만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•C-ITS, 도로 자율주행 고도화를 위한 지능형 인프라 기반 객체 인지 데이터셋 •가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 도로 주변의 동적 객체인 차량, 보행자, 이륜차 등을 검출 및 추적하는 인공지능 모델을 개발
산업 분야	•도로 주변의 차량, 사람, 이륜차 등의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 인프라, 차량에 제공하여 C-ITS 사업, 도로 자율주행 고도화, 도로 인프라 유지보수 등에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 지능형 인프라에 설치된 라이다, 카메라 센서에서 수집한 3차원 점군 데이터(point-cloud) 라이다 센서와 동기화된 카메라 영상 데이터(RGB image) •학습용 데이터 - 카메라-라이다 데이터 내 관심 객체 검출을 위한 객체 분류 및 3D 바운딩 박스 레이블 데이터 (객체 종류, 객체 위치, 객체 크기, 진행 방향 등) •메타 데이터 - 라이다, 카메라 데이터의 좌표계 캘리브레이션 파라미터 •정밀지도 동적 객체좌표 정보와 연계된 정밀지도 정보
데이터 수집 장비	•지능형 인프라에 설치된 라이다-카메라 융합 데이터 수집 시스템 라이다, 카메라 데이터의 시간적 동기화 라이다, 카메라 데이터의 좌표계 캘리브레이션
데이터 수집 방법	•지능형 인프라에 설치된 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •다양한 교통 상황에 대한 수집을 위해 시나리오 별 (시간, 도로 환경, 특수 상황 등) 사전 정의 및 메타 데이터화 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3D 바운딩 박스 레이블링 - 관심 객체 종류, 객체추적 ID, 3D 바운딩 박스 위치, 3D 바운딩 박스 크기 (길이, 너비, 높이), 객체 3D 진행 방향(Quaternion) 등 시계열 데이터 내 동일 객체는 동일 ID를 가지도록 가공 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 • 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•지능형 인프라 기반 라이다-카메라 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상 •동적객체 인식 및 추적 모델 학습용 데이터셋 6만장 이상 [참고문헌] - nuScenes: 약 40,000 장 (Caesar et al. 2020, nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving) - PixSet Dataset: 약 29,000장 (Deziel et al. 2021, PixSet : An Opportunity for 3D Computer Vision to Go Beyond Point Clouds With a Full-Waveform LiDAR Dataset)
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (비손실 포맷) •학습용 데이터 - 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON 등 •지도 데이터 – JSON, SHP 등

분야12		가려진 객체 추론 데이터

데이터12-1		가려진 객체 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 로봇이 가려져 있는 목표물을 지능적으로 조작하기 위하여 사물의 영역, 자세(Pose), 겹쳐진 관계, 가려진 영역 등을 생성 및 추론하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다수의 사물이 다양한 실·가상 환경에서 가려지고 겹쳐진 상황 등을 상정한 최소 20만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•물체의 아모달(Amodal) 영역 분할 및 아모달 Point Cloud Completion 기술 •로봇이 파지한 물체의 영역 분할, 자세추정, 아모달 인식 기술 •미학습 물체의 영역 분할 기술 •다수의 물체가 혼재된 상황에서 효율적인 물체 인식 및 조작을 위한 로봇 카메라 시점 최적화 기술 •물체의 가림 여부 및 가림 순서를 파악하고, 로봇의 물체 조작 계획 수립 기술 •물체 자세 추정 기술 등
산업 분야	•다양한 환경에서 다양한 물체를 인식 및 조작해야 하는 가정 및 영업장 환경에서의 로봇 및 비전 시스템 •물류 현장에서 로봇팔의 물체 파지, 조작, 이송, 배치를 위한 로봇 비전 시스템 등 •로봇이 파지한 물체를 정확히 인식해야 하는 가정 및 산업 환경에서의 정밀 조립, 조작 시스템

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다양한 로봇 환경(빈피킹, 선반, 테이블)과 다양한 카메라 자세에서 촬영된 다수의 물체가 서로 가려져 있는 로봇 비전 데이터 •데이터 내 모든 물체의 Object ID, Semantic Class, 보이는(Visible) 영역, 가려진(Occluded) 영역, 아모달(Amodal) 영역을 모두 레이블링한 학습 데이터 제공 •데이터 내 모든 물체의 가림 여부, 물체 간 가림 관계를 레이블링한 학습 데이터 제공 •데이터 내 작업 공간에 놓여져 있는 물체들의 6 자유도 자세를 기록한 데이터 •데이터 내 로봇이 파지중인 물체의 6 자유도 자세를 기록한 데이터 •가상 데이터, 실환경 데이터(전체 30% 이상)를 포함하는 데이터 구축 •(데이터 구성 1, 70%) 다양한 로봇 환경(빈피킹, 선반, 테이블)과 다양한 카메라 자세에서 촬영된 다수의 물체가 서로 가려져 있는 로봇 비전 데이터 •(데이터 구성 2, 30%) 다양한 로봇 환경 및 카메라 자세에서 다양한 로봇팔 및 그리퍼가 물체를 파지하고 있는 상태를 촬영한 로봇 비전 데이터 •데이터 구성 2의 경우 파지에 사용된 로봇팔 및 그리퍼의 종류, 로봇팔 각 관절의 자세 데이터 제공
데이터 수집 장비	•Structured Light Camera (Azure Kinect, Realsense D435i), Stereo Camera (ZED) 등 3종 이상의 1080p HD급 해상도 RGB-D 카메라로 동일한 환경을 촬영하여 제공 •카메라 6 자유도 자세 측정 장치 (로봇팔, 팬틸트, 모션캡쳐 시스템 등) •RGB-D, Point Cloud 데이터 생성이 가능하며, 데이터 다양성 확보를 위한 RGB 도메인 무작위화(Domain Randomization)가 가능한 실사 렌더링 (Photorealistic Rendering) 시뮬레이터 •2종 이상의 로봇 팔, 5종 이상의 그리퍼 (2 finger, 3 finger, 5 finger, soft grippper 포함)가 구비된 물체 파지용 로봇팔 시스템 추가
데이터 수집 방법	•20 종 이상의 Semantic Class, 200종 이상의 Object-level Class의 물체를 선정 (가정 내 물체 100종, 물류용 물체 50종, 제조부품 물체 50종) - 가정 내 물체 예시: 컵, 통조림, 장난감, 소스용기 등 - 물류용 물체 예시: 종이상자, 원통용기, 비닐팩 등 - 제조부품 물체 예시: 금속부품, 플라스틱 부품, 공구 등 •3D Scan을 통해 물체 별 3D Point Cloud, Mesh, RGB-D 모델 획득 및 Object 자세 레이블링에 활용 •(데이터 구성 1) 로봇 환경에서 다수의 물체를 배치하여 Scene 형성(가정, 물류, 제조 환경 분류) 및 다양한 카메라 자세를 데이터 취득 •(데이터 구성 2) 로봇 환경에서 로봇팔을 이용하여 물체를 파지한 후 다양한 로봇팔 및 그리퍼 자세, 카메라 자세에서의 Scene을 형성해 데이터 취득 •데이터 취득 시점의 카메라 자세 기록 방법 제안, 로봇팔 말단에 카메라를 부착하여 촬영, 또는 턴테이블과 팬틸트 컨트롤러에 카메라를 부착하여 촬영 등
데이터 가공 방법	•가려진 물체의 영역을 레이블링하기 위한 방법 제안 필요 •물체의 가려진 부분을 비전문가가 유추를 통해서 부정확하게 레이블링을 해서는 안되며 가려진 영역의 정확한 Ground Truth 레이블링 방법 제시 필요 •다양한 물체 배치, 카메라 자세, 환경의 데이터를 확보 할 수 있도록 데이터간 유사도를 낮추는 방법 제시 필요 •로봇팔 및 그리퍼의 다양한 파지 자세 및 카메라 자세 확보를 위한 방법 제안 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•RGB, Depth, Point Cloud, Camera 자세 데이터 세트 20만건 이상 - 다양한 배경, 물체 조합의 Scene 4천개 이상 - 각 Scene 별 데이터 50세트 이상 - 가상 데이터를 포함하며, 실환경 데이터를 전체 30% 이상 - 물체들의 6 자유도 자세를 기록한 데이터 1만건 이상 •물체 200종 이상, 종류는 Semantic Object의 계층 구조 - 물체 종류는 Semantic Object의 계층 구조로 구성 - 20종 이상의 Semantic Class ID, 각 Semantic Class ID 별 10종 이상의 Object
데이터 형태	•원천 데이터 - 단일 물체별 RGB, Depth, Point Cloud 3D Scan 세트 - 복수 물체가 상호간 가려지게 배치된 환경 및 로봇팔이 물체를 파지한 환경에서 취득한 RGB, Depth, Point Cloud 데이터 세트 •라벨링 데이터 - 물체별 Semantic Class ID, Object ID - 물체별 보이는 영역, 가려진 영역, 아모달 영역등 활용성이 높은 적절한 데이터 라벨방식 제시 - 물체들의 가림 여부 및 가림관계 그래프 - 카메라 6 자유도 자세, 카메라 내부 파라미터(Intrinsic Parameter) - 물체별 6 자유도 자세 - 물체 파지시의 로봇팔 및 그리퍼의 관절 자세 값 •시뮬레이터 SW - 수집된 데이터셋을 시뮬레이션 할 수 있는 SW 공개 - 실사 렌더링 기술과 물리엔진이 포함된 시뮬레이터

분야13		교통법규 위반 상황 데이터

데이터13-1		비식별화된 교통법규 위반 상황 데이터

1. 데이터 개요

o 도로에서 주행 중인 차량(이륜차 포함)의 교통법규 위반 여부를 확인하기 위한 비식별화된 법규위반 행위 영상 데이터

o 인공지능 학습용 원천데이터 비식별화 가공량:

- 최소 3초 ∼ 최대 1분 이내의 교통법규 위반 상황을 촬영한 영상 데이터 최소 10만 건 이상

<특기사항>

경찰청 본청에서 보유하고 있는 교통법규 위반 원시데이터 제공 예정이며 본 과제를 제안하는 수행기관은 경찰청 본청을 수요기관으로 포함하여 제안하여야 함
※ 문의처 : orangemilk01@police.go.kr

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도로 교통 법규 준수 관련 정책연구 •교통 안전 기술 관련 연구
산업 분야	•도로에서 주행 중인 차량(이륜차 포함)의 교통법규 위반 여부 확인

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시데이터 구성 - 차량번호가 명확히 식별된 데이터 - 신호·지시위반, 중앙선 침범, 보도 통행, 보행자 보호의무 위반 등 교통법규 위반 상황별 데이터 - 120mb 이내의 영상 데이터 •교통법규 위반 상황 데이터 구성(예시) - 차량(이륜차 포함), 사람, 안전표지, 노면표시 등 객체 인식 - 신호위반에 있어 적색신호에 진행여부 등 - 중앙선 침범에 있어 황색실선 진입여부 등 - 보도통행에 있어 도로가 아닌 보도(인도, 횡단보도 등) 진행 여부 등 - 보행자 보호의무 위반에 있어 보행 신호기 유무에 따른 상황 ▸(신호기 설치) 보행 신호기가 녹색불이며, 보행자의 통행이 이뤄지고 있는 상황에서 차량 진행여부 등 ▸(신호기 미설치) 횡단보도상 보행자의 통행이 이뤄지고 있는 상황에서 차량 진행여부 등 •원천 / 라벨링 / 메타 데이터 구성 방안 제시
데이터 수집 장비	•블랙박스, 핸드폰, CCTV, 기타 동영상 촬영 장비 - 블랙박스의 경우 별도 전용뷰어를 통해 확인되는 경우가 있는 등 수집 장비별 확장명이 다양함을 참고
데이터 수집 방법	•경찰청 본청에서 보유하고 있는 교통법규 위반상황 원시데이터 (개인정보 등 비식별화가 되어 있지 않은 데이터) 활용
데이터 가공 방법	•원천 데이터를 공개할 수 있도록 안면 및 자동차번호판에 대한 완벽한 비식별화 조치 •데이터 정제, 비식별화 작업은 경찰청에서 지정하는 장소에서 구체적인 방법과 안내를 통해 작업을 수행하며, 지정하는 장소에서 데이터 유출 방지를 위한 방안(보안 시설 설치 등) 제시 ※추후 데이터 정제 장소는 과제 수행기관과 협의 후 변경될 수 있음 •개인정보 보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시 •데이터 구축 목적 달성을 위해 적절한 가공 방법 제시 - 교통법규 위반 상황별 영상 데이터상 객체에 Bounding Box, Polygon, Polyline 등 적절한 어노테이션 방안 제시 •데이터 비식별화 품질 확인을 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 3초 ∼ 최대 1분 이내의 교통법규 위반 상황 영상 데이터 최소 10만 건 이상 - 영상데이터의 길이를 60초로 가정할 경우, 전체 수량은 180,000,000 frames ( 100,000 clip x 60 sec x 30 frames/sec)
데이터 형태	•원천 데이터 - 영상 내의 안면, 자동차번호판이 완벽하게 비식별화 된 avi, mov, mp4 등 영상 데이터 •라벨링 데이터 - JSON, CSV 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

5. 참고사항 (유형별 교통법규위반 사례(예시))

위반내용	위반장면
신호위반
중앙선 침범
안전모 미착용
보행자 보호의무 위반

분야14		실내외 군중 특성 데이터

데이터14-1		실내외 군중 특성 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 실내외 환경*에서 군중의 계수, 밀집도, 군중이동(방향, 속도 등), 군집특성(군집성격, 연령, 색상, 성별 등) 등을 분석하기 위한 영상 및 이미지 데이터

* 예 : 학교, 관람시설, 역사 승강장, 다중이용시설(놀이동산, 워터파크, 쇼핑몰, 아쿠아리움 등), 대형 건물 로비, 강연장, 콘서트홀, 야외 공연장, 광장, 공원 등 다양한 실내외 군집장소

o 군중의 특성과 계수, 밀집도, 규모를 분석하고 군중의 이동을 예측하는 인공지능 학습 모델을 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 실내외 환경에서의 다양한 군중을 촬영한 이미지 데이터 20만장 이상 및 영상 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•군집체 행동, 사건, 이상상황 분류 및 검출 기술개발 •군집체 상황 묘사 및 이동방향 및 속도 예측
산업 분야	•다양한 실내외 환경에서 군집체의 사고 상황 검출 •군집체의 안전한 이동 동선 예측 및 대피경로 제안 •군집체 성격 및 활동 형태분석을 통한 마케팅 활용 •군집체 성격, 이동 패턴 등의 분석을 통한 상권 분석

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시 데이터 - 학습 데이터 셋을 만들기 위해 군중을 촬영한 원시 영상 데이터 •원천 데이터 - 원시데이터를 바탕으로 군중 특성, 이동 등을 고려한 필요 영상 및 이미지를 추출하고 중복 제거, 개인정보 비식별화 등 정제 과정을 거쳐 생성한 영상 및 이미지 데이터 •라벨링 데이터 - 군중의 특성, 이동 등 필요한 정보를 원천데이터에 부여
데이터 수집 장비	•영상수집장비 - CCTV, 디지털 카메라, 기타 영상수집장치
데이터 수집 방법	•다양한 규모와 특징을 가진 군집체가 등장하는 영상 •데이터 수집・제작 방법 제시 - 향후 재사용 및 추가 활용 가능성 확보 - 품질의 해상도 및 frame rate 제시 - 다양한 환경 제시(낮, 밤, 장소, 날씨 등) - 촬영 각도 및 거리 등의 다양성 제시 - 직접 촬영(재연 포함) 또는 저작권(개인정보 포함) 해결된 영상 수집 - 다중카메라 영상 제안 가능 •학습에 적합한 영상 길이 및 수량 제시 •영상의 시나리오 분류 및 정의 •개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	•군집체 검출과 해당하는 군집체의 특성 검출을 위한 어노테이션 방법 및 규칙 제시 •검출하고자 하는 군집체에 대한 특정 가능한 학습 데이터 요소 정의(개인정보보호 문제 발생 가능성 제거) •다양한 각도의 영상(이미지) 내에서 동일 군집체를 검출하고 특성을 분석하기 위한 방법론 제시 •동일한 각도의 영상(이미지) 내에서 다양한 군집체를 검출하고 특성을 분석하기 위한 방법론 제시 •어노테이션 작업에 필요한 저작 도구 개발 및 공개 •어노테이션 작업 도구의 기능 및 사용방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 - 20만장 이상의 JPG, PNG 등의 이미지 데이터 •동영상 - MP4, AVI 등의 표준 동영상 데이터 ※ 동영상 시간(규모)은 직접촬영 또는 기존영상 활용 등을 고려하고 다양성을 반영하여 수행기관에서 제안
데이터 형태	•원천 데이터(영상, 이미지) - 이미지 : 영상을 기반으로 이미지 추출 - 영상 : 1080P이상의 FHD / 4K, 30FPS ※ 품질에 대해서 추가 제안 가능하며 영상 및 이미지의 지속적인 활용을 위한 방안 제시 •라벨링 데이터 - 군집체 정보(군집체 특성, 속도, 방향성 등의 정보 포함) 제공 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

분야15		디지털 트랩 포집 해충 데이터

데이터15-1		디지털 트랩 포집 해충 데이터

1. 데이터 개요

o 작물 재배 시 병해충 피해를 예방하거나 농약 살포 최소화에 필요한 인공지능 디지털트랩 기술 개발에 활용 가능한, 무인포집기로 포집된 해충 판별을 위한 이미지 데이터 및 환경 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 포집기 종류(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등)에 따라 포집된 해충 종류 판별을 위한 이미지 데이터 최소 12만 장 이상, 환경데이터 최소 14만 세트 이상

- 포집기 180개 이상 : 20개소 이상 설치, 1개소당 3세트 이상

* 1세트(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등 3종류 이상으로 구성)

※ 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	•딥러닝 기반 병해충 자동 판별 알고리즘 및 모델 개발 •해충 유인제 또는 농약 살포 방제 효과 검증 기술 개발 •무인 자동 약제 살포 및 방제 기술 개발 등
산업 분야	•해충 포획 및 모니터링을 위한 인공지능 트랩 개발 •인공지능 기반 무인 자동 약제 살포 시스템 개발 •데이터 기반 잔류농약 저감기술 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터

구성

•각 포집기별 포집된 해충 판별 이미지

- 해상도 : 1920x1080 해상도 이상을 갖는 RGB 이미지

* 이미지 파일 형식은 JPG 또는 PNG 형태로 저장

•각 이미지별 학습용 해충 라벨링 데이터

- 이미지 속 해충을 대상으로 라벨링(Bounding Box, Polygon등) 작업을 한 데이터

* 해충 라벨링 작업 시 병해충 전문가의 판별을 통해 정확한 라벨링 정보 구축

* 라벨링 파일 형식은 XML 형태로 저장

•환경 데이터(포집기 내외부 온도, 습도 등 환경 모니터링)

데이터

수집 장비

•고해상도 RGB 촬영이 가능한 카메라 사용

- 촬영 이미지 해상도가 최소 1920x1080 이상되는 카메라

데이터

수집 방법

•설치 지역별, 포집기 종류별 해충 포획수 측정 및 지역별 포집된 해충의 동정이 가능하여야 함

•무인트랩을 이용한 포집(주 2회 이상 수집, 장당 해충 100마리 이하 및 개체 미포집 등으로 반복촬영에 의한 중복요소 불인정)

(미소곤충형) mm 단위로 크기가 작은 해충까지 예찰	(페로몬트랩형) 곤충의 페로몬(종 내 화학통신물질)을 합성해 만든 유인제로 해충을 유인하여 포획	(유아등형) 빛을 이용하여 해충을 유인

•포집기 종류(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등)별 포집된 해충 이미지를 수집하여 포집된 해충 판별

- 나방류는 포충하기 위해 LED 또는 형광등을 이용

- 수컷을 유인하여 잡는 성페로몬 끈끈이 트랩 이용 가능

* 밤에 활동하는 해충을 촬영하기 위해서는 트랩이 필요함

데이터

가공 방법

•중복이미지, 불량이미지 정제 방안이 확보되어야 함

•해충의 형태적 특성에 적합한 bounding box, polygon, keypoints 등의 annotation 방법을 수립하고 수집 이미지 상 해충들에 대한 detection을 위한 annotation과 해충에 대한 구분을 위한 곤충 전문가의 class 분류, 라벨링 또는 가공 데이터 검수 과정이 반드시 필요

항목	요구사항
데이터 수량	•포집기 종류(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등)에 따라 포집 된 해충 종류 판별을 위한 이미지 데이터 최소 12만 장 이상 •환경데이터 최소 14만 세트 이상
데이터 형태	•해충 RGB 이미지 데이터 : JPG 또는 PNG 파일 형태 •이미지 라벨링 데이터 : XML 또는 JSON 파일 형태 - 라벨링 데이터에는 라벨링 된 해충의 이름(학명 사용), 이미지 위치 정보 등이 포함되어 있어야 함 •포집기 내외부 환경데이터(온도, 습도 등) : 텍스트 등

4. 데이터 규모

기타. 농업, 축산업 과제 공통 요구 사항

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

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

※ 분야 68에 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)