2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업 공고문(재공고 2차)

2022. 6월

< 목  차 >

1. 지원 목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	7

4. 사업 요구 사항	12

5. 사업 추진체계 및 절차 등	22

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	24

7. 주요 추진 일정(안)	27

(붙임)인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항	28

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. 6. 3.(금)∼6. 24.(금)

□ 지원 규모(재공고) : 총 117.6억원

□ 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~34.72억원 수준(과제목록 7페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의ㆍ조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정공모) 4개 분야(6종 데이터) / 4개 수행기관 선정․지원

ㅇ (자유공모) 지역특화 1개 분야(1종 데이터) / 1개 수행기관 선정․지원

※ 지역특화는 자유주제공모로 총 1개 분야(인공지능 신기술)에 지원 가능

▸ (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 5개 분야에 총 3개까지 지원 가능하며 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.3D 물체 조립 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 5개 분야에 모두 참여 가능하나, 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.3D 물체 조립 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 4개 분야(6종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인(28페이지)

영역	연번	분야	데이터 (종)	수행 기관	예산 (억원)	요구사항 (페이지)
비전	1	3D 물체 조립 데이터	1	1	17.36	28-29
자연어	2	추상 요약 사실성 검증 데이터	1	1	17.36	30-31
컴퓨터 그래픽스	3	교통 흐름 시뮬레이션 데이터	2	1	34.72	32-37
안전	4	특수 카메라 영상 상황 인지 데이터	2	1	34.36	37-41
지역 특화	5	인공지능 신기술 선도 * 인공지능 관련 새로운 기술(예: 메타버스, AR/VR, 로봇, 디지털트윈 등) 선도에 필요한 데이터	1	1	13.8	-

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 4개는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 선정

- 지역특화는 인공지능 신기술 선도 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 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

□ 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. 10월 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 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
비전, 자연어, 컴퓨터그래픽스, 안전, 지역특화 (1번~5번)	‘22.6.13(월)	~ 6.23(목) 18:00시한	~ 6.24(금) 10:00시한	6.24(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 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(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. 6월 : 사업 공모

ㅇ ’22. 6월 : 공모신청서 접수 마감, 과제 평가

ㅇ ’22. 7월 : 과제 심의‧조정, 협약체결, 사업 착수

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

ㅇ ’22. 10월 : 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		3D 물체 조립 데이터

데이터1-1		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 평균 20개 부품 이상

※ 완성품별 부품은 최소 10개 이상 50개 이하로 구성

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 20개로 구성 ※ 완성품별 부품은 최소 10개 이상 50개 이하로 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

분야2		추상 요약 사실성 검증 데이터

데이터2-1		추상 요약 사실성 검증 데이터

1. 데이터 개요

o 기계나 사람이 작성한 요약문에서 나타나는 잘못된 요약에 대해 잘못된 요약 부분을 별도로 태깅하고 이유를 정규화한 데이터

o 사람이나 기계가 요약한 데이터와 원문 정보를 함께 제공하며, 각 요약의 부적정 부분을 범주화하여 사람이 라벨링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 10만 세트 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 요약, 오류, 검증, 자연어 생성 연구
산업 분야	• 자동 요약 및 생성에 대한 연구 및 언어모델 개발 등 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1세트의 정의: 원천 문서, 오답 요약문, 잘못된 부분, 오류 유형을 라벨링한 데이터 세트 - 하나의 원천 문서는 여러 개의 영역으로 구분될 수 있으며, 이 경우 원천 문서는 분절되어야 함 - 단 이 경우 원천 문서가 같다는 것을 확인할 별도 식별체계를 제공해야 함 * 예를 들어 30페이지 보고서에서 서론 부분, 2장 현황 부분, 3장 대안 부문, 4장 결론 부분이 있는 경우 이를 네 개로 나누고 요약문을 구성할 수 있음 * 다만 이 경우, 네 개의 요약문을 하나로 합쳤을 때 전체적으로 하나의 문서를 설명하는 형태를 띨 수 있어야 함 - 원천 문서는 KoBART와 같은 자동 요약 모델이 수용할 수 있는 적정 수준의 어절 규모를 유지해야 하며 모델이 처리할 수 없는 과도하게 긴 문서를 제공해서는 안 됨
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	• 기존 작성된 요약문 데이터의 원천 데이터를 대상으로 기계가 자동 요약하게 하며, 사람이 직접 오류를 주석으로 달아줌 - 바르게 요약된 내용을 정리하여 넣어주어야 함 - 요약 내용을 쓰는 이는 해당 분야의 전문가 집단으로 구성할 것 - 교정한 요약 내용에 문제가 없는지 검수하는 팀을 구성할 것 - 검수팀에 대한 역량 확보 방안 제시
데이터 가공 방법	• 오류 부분의 위치, 오류 유형 (왜곡, 추가, 정보 부족 등)을 주석으로 달아주며 주석을 달아주는 인프라 환경은 사업팀이 별도로 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 데이터 정의에서 제시한 세트 기준 총 10만 세트 - 데이터의 도메인(분야)는 사업팀이 정의하여 제시할 수 있으나 하나의 분야가 40%를 넘어서는 안 됨
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

분야3		교통 흐름 시뮬레이션 데이터

데이터3-1		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 5초 내외의 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 최소 20만 건 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 5초 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 - 이벤트별 30 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	• 3D 모델링 소프트웨어 - Maya, ZBrush, 3D Max, Blender 등
데이터 수집 방법	• 한국에 존재하는 대도시 일부 및 고속도로 일부 모델링 • 차량 및 차량 흐름 모델링
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 5초 내외 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터: - 보행자와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(5만 건 이상) - 자동차와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(5만 건 이상) - 고정물과 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(5만 건 이상) - 교통신호 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(5만 건 이상)
데이터 형태	•최소 5km, LOD 4레벨의 실감 시뮬레이션 데이터 : OBJ, PLY, PNG, TIF 등 •이벤트 건당 5초 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 30 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

데이터3-2		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 5초 내외의 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 최소 20만 건 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 5초 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 5초 내외의 오브젝트들의 모션 데이터 - 각 이벤트의 30 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 모델링 소프트웨어 - Maya, ZBrush, 3D Max, Blender 등
데이터 수집 방법	• 한국에 존재하는 대도시 일부 및 도로 일부 모델링 • 차량 및 차량 흐름 모델링 • 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 5초 내외 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 (보행자 숫자는 실측값 및 가상의 증가 변화량에 따른 시뮬레이션을 포함하여야 함): - 보행자와 자동차 시간대별 도심 군집이동 상황(5만 건 이상) - 보행자의 시간대별 버스 라인별 군집 이동 상황(5만 건 이상) - 보행자의 시간대별 지하철 호선별 군집 이동 상황(5만 건 이상) - 보행자의 시간대별 인도 위 군집 이동 상황(5만 건 이상) 등
데이터 형태	•실감 시뮬레이션용 모델 데이터: OBJ, PLY, PNG, TIF 등 •이벤트 건당 5초 내외 객체별 모션 데이터 : BVH, AMC, C3D 등 •각 이벤트의 30 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 : PNG, TIF 등 •모든 프레임별 각 객체 Bounding Box 좌표 : XML, JSON 등 ※ 참고 : nuScenes, Tusimple, CULane, Kitti-road, Waymo

분야4		특수 카메라 영상 상황 인지 데이터

데이터4-1		근적외선(NIR) 영상 도로 상황 인지 데이터

1. 데이터 개요

o 어두운 상황 및 악천후에서도 도로 상황에 대한 확인이 가능한 관제 및 보안용 근적외선 이미지 데이터

o 저조도 환경 및 다양한 환경에서 근적외선 영상 기반 관제를 위한 인공지능모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 실제 도로 환경에서 촬영한 객체 8종 이상에 대한 근적외선(NIR) 이미지 50만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 저조도 환경에서 다양한 객체 인식을 위한 인공지능기술 연구 등
산업 분야	• 다양한 환경에서의 관제 및 보안이 필요한 영상보안 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 다양한 카메라 설치 환경에서 수집된 데이터로 구성 • 다양한 도로, 날씨 및 시간에 촬영된 이미지 데이터로 구성 • 도로 환경에 적합한 다음의 최소 8개 이상의 객체를 포함하는 이미지 데이터로 구성 • 데이터가 편향 없이 수집되도록 데이터를 설계해서 제안
데이터 수집 장비	• NIR 이미지 : CCTV 뷰에서 촬영된 NIR 카메라 (해상도 1280x720 이상)를 이용하여 수집 - NIR 센서는 CCTV 카메라에서 많이 사용하는 대표적인 파장대역을 포함하여 선정
데이터 수집 방법	• 직접 촬영해야 하는 경우 상세 수집 방법 제시 • 도로 환경 : 다양한 도로에서의 수집 방안 제시 - 우리나라에 존재하는 다양한 도로 포함 (삼거리, 오거리, 터널 등) - 수집되는 도로 환경의 편향 방지 방법 제시 • 날씨 환경: 다양한 기상 상황에서의 수집 방안 제시 - 수집 가능한 날씨 환경 제시 (눈, 비, 안개 등) - 수집되는 날씨 환경의 편향 방지 방법 제시 • 시간대 : 다양한 시간대에서의 수집 방안 제시 - 수집 가능한 시간대 제시 (새벽, 낮, 심야 등) - 수집되는 시간대의 편향 방지 방법 제시 • 혼잡도 : 다양한 혼잡도에서의 수집 방안 제시 - 이미지 내에 최소 한 개 이상의 객체가 존재해야 하며 객체의 수에 따른 다양한 혼잡도에서의 수집 방안 제시 • 객체 : 우리 나라 도로 환경에 적합한 객체 수집 방안 제시 - 수집되는 객체의 편향 방지 방법 제시 • CCTV, 카메라(IR) 등으로 직접 촬영한 이미지, 자체 수집, 크라우드소싱, 구매 등 다양한 방식의 수집에 대한 방법 제시 • 학습에 적합한 영상 길이 및 수량 제시(추가 활용이 가능한 품질의 해상도 및 frame rate 제시) • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• 8종 이상의 객체에 대한 분류 정의 제시 • 이미지에 등장하는 객체를 검출하기 위한 세그멘테이션, 바운딩박스, 키포인트 등 적절한 어노테이션 방안 제시 • 수집 하드웨어, 시나리오 등을 포함하는 기본 메타 정보 태깅

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 다양한 실제 환경에서 촬영한 객체 8종 이상에 근적외선(NIR) 이미지 50만장 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 : NIR 이미지 • 라벨링 데이터 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

데이터4-2		RGB-D 상황인지 CCTV 데이터

1. 데이터 개요

o CCTV 영상에 객체 깊이 정보를 추가하여 3차원 인식이 가능한 지능형 관제용 RGB-D 비디오 데이터

o 구축하는 학습 데이터셋을 이용하여 지능형 관제에 활용할 수 있는 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 5종 이상의 행동과 10종 이상의 객체를 포함하는 영상 데이터 40시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 비디오 장면에서 행동(action), 사건(event), 이상상황 (anomaly)등을 분류 및 검출 기술 • 비디오 장면의 상황 묘사(description) 기술
산업 분야	• 스마트 시티: 도로 및 골목길에서의 이상상황 검출

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 5종 이상의 행동과 10종 이상의 객체를 포함하는 영상 데이터 40시간 이상 • 비디오당 평균 객체, 행동 수 및 객체, 행동별 최소 수량 제시
데이터 수집 장비	• RGB-D 데이터 구축을 위한 적절한 수집 장비 및 방법 제시 - 단, 제시한 수집 장비 및 방법으로 RGB 영상과 Depth 정보를 획득시, RGB 영상의 위치 정보와 Depth 영상의 위치정보 간 정합(alignment) 필요
데이터 수집 방법	• 행동, 객체 카테고리 설계 제시 • RGB-D CCTV 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 • 직접 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 • 최대한 범용적으로 사용이 가능한 RGB-D 촬영기기 제안 • 깊이 정보 정합을 위한 수집 방안 제시 • 이미지 기본 메타 정보 수집(수집 하드웨어, 촬영 환경 등) • 실제 지능형 관제에서 중요하게 여기는 객체와 행동, 사건 등을 포함하여 설계 • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• RGB 영상과 Depth 영상 간의 정합 방안 제시 • 행동, 사건, 이상상황에 대한 분류 방법론 제시 • 세그멘테이션, 바운딩박스, 키포인트 등 어노테이션 방안 제시 • 객체 기본 메타 정보 태깅 • 영상/이미지의 기본 메타 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 5종 이상의 행동과 10종 이상의 객체를 포함하는 영상 데이터 40시간 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 : RGB-D 비디오 • 라벨링 데이터 : 가공 방법에 따라 Json 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시