2023년도 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업 공고문

2023. 4월

< 목  차 >

1. 지원목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	9

4. 사업 요구 사항	16

5. 사업 추진체계 및 절차 등	27

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	29

7. 주요 추진일정(안)	33

(붙임)인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항	34

과학기술정보통신부 공고 제2023-0431호

2023년도 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업 공고

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 인공지능 성능 향상 및 서비스 개발을 위한 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업을 공고하오니 참여를 희망하는 기업･기관은 신청하여 주시기 바랍니다.

2023년 4월 14일

과학기술정보통신부 장관

한국지능정보사회진흥원 원장

1		지원목적 및 배경

□ 지원배경

ㅇ 인공지능 생태계 조성 및 일상생활 곳곳으로 확산하기 위해 다양한 분야의 대규모 학습용 데이터 수집·공유 필요

- 인공지능 산업 고도화는 인공지능 모델의 참신함과 정확성 등을 비롯하여 데이터의 다양성과 규모에 의존

※ 인공지능 서비스 개발에서 데이터 구축에 자원의 80%가 투입

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

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

ㅇ 최근 ChatGPT등 초거대AI 등장에 따라 환경변화에 선제적인 대응을 위해 국가적 차원의 고품질·대규모 데이터 구축 지원 필요성 증대

□ 지원목적

ㅇ 디지털 대전환의 핵심 자원인 인공지능 학습용 데이터 구축·개방을 통해 인공지능 생태계 조성 및 일상화 실현

- 모든 분야의 인공지능 도입 확산과 기술 발전을 선도할 수 있는 대규모 데이터 확보 및 민간 데이터 구축 사업 촉진

- 체계적인 데이터 자원을 확보하여 인공지능 데이터 부족 문제를 해소하고 국내 기업·기관 등의 인공지능 도입·개발에 대한 진입장벽 완화

- 고품질·대규모 학습용 데이터를 구축·개방하여 초거대AI 환경조성 등을 통해 세계 최고의 AI강국 실현 도모

⇨ 디지털 대전환의 핵심 자원인 인공지능 학습용 데이터 구축ㆍ개방을 통한 인공지능 산업 고도화 및 디지털 플랫폼 정부 기반 제공

2		지원사업 주요내용

□ 공고 및 접수기간 : ’23. 4. 14.(금)∼5. 19.(금)

※ 분야별 접수마감 기한(5.16~5.19)은 상이하므로 접수일정은 29페이지 필히 참조

□ 지원 규모 : ’23년 총 2,188억원

□ 지원기간 : 협약일로부터 ～ ’23. 12. 31.

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

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

□ 지원규모 : 정부지원금 13.5억원~51억원 수준(과제목록 6페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의ㆍ조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정공모) 94개 분야(118종 데이터) / 94개 수행기관 선정․지원

ㅇ (자유공모) 6개 분야(20종 데이터) / 20개 수행기관 선정․지원

※ 2023년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

▸ (수행기관) 주관기관 + 참여기관

▸ (주관기관) 과제를 주관하여 수행하는 대표 기관(기업)

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

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

□ 지원조건

ㅇ 인공지능 학습데이터를 활용하는 전문기업을 포함하여 인공지능 학습용 데이터 구축 역량을 갖춘 2개 이상(수요기관 제외)의 기업ㆍ기관이 컨소시엄 형태로 수행기관 구성 필수

ㅇ 주관기관 또는 참여기관 자격으로 최대 5개 분야까지 지원 가능하며 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원은 불가

※ 1개 기업‧기관은 총 5개 분야에 지원 가능하나 주관기관 자격으로는 최대 3개까지만 지원 가능(예시: 주관기관 자격 3개, 참여기관 자격 2개 지원 가능 / 참여기관 자격 5개 지원 가능 / 주관기관 자격 4개, 참여기관 자격 1개로는 지원 불가)

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1. 라이브 스트리밍 영상 통번역 데이터)에 주관기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

※ 주관기관 또는 참여기관 자격으로 다수 분야에 참여 시 참여 한도인 총 5개 분야(주관기관 자격으로는 총 3개 분야) 접수 완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수된 지원은 모두 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

ㅇ 지역특화영역은 지방자치단체(광역 및 기초) 참여가 필수이고 공고일 기준 해당 지방자치단체에 소재지가 등록되어있는 기업ㆍ기관이 주관기관 또는 참여기관으로 참여 필수

※ 지방자치단체는 주관, 참여, 수요기관 중에서 선택하여 참여

※ 수요기관은 동일 분야에 중복하여 참여 가능

- 지역특화영역은 □기존 산업 지능화, □SOC 지능화, □생활환경‧안전 재난 고도화의 3개 분야에 데이터 구축 주제를 자유롭게 선정하여 지원

< 신청 시 유의사항 >

▸ 대학은 교내 다수 연구실 등이 동일 분야에 주관 또는 참여기관으로 중복참여 하거나 총 5개 분야(주관기관 자격으로는 총 3개) 초과 신청에 주의

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

▸ 동일 분야 내 중복 지원 또는 최대 지원가능 분야 수를 초과한 기업･기관이 주관 기관으로 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 연장(’22.12월)’ 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

□ 정부 지원금 지급

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

ㅇ 정부지원금은 과제수행에 지장이 없는 범위 내에서 분할 지급

ㅇ 예산 등 정책상의 변동이 발생할 경우 협약금액이 조정(최대 25%내외)될 수 있으며, 이 경우 과제조정을 통해 변동된 협약금액에 따라 구축량 등을 조정할 수 있음

□ 관련 규정

ㅇ 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시)

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

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

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

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

ㅇ 기금사업 결과 평가 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 성과관리 및 활용 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

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

ㅇ 기금사업 점검계획 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

※ (주의요망) ICT기금사업 및 연구개발사업 관리지침 제19조 감점기준 확인

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 참여기관 선정평가 세부운영지침

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

< 지원 과제 목록 >

□ 지정공모 94개 분야(118종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인(33페이지)

영역	연번	분 야	데이터 (종)	수행 기관	예산* (억원)	요구사항 (페이지)
한국어	1	라이브 스트리밍 영상 통번역 데이터	3	1	42	37
한국어	2	다국어 일상대화 실시간 통번역 데이터	1	1	14	43
한국어	3	국제 학술회의용 전문분야 한영/영한 통번역 데이터	1	1	14	45
한국어	4	K-콘텐츠 멀티턴 한-영 다국어 페르소나 데이터	1	1	14	47
한국어	5	다국어 기계번역 치명적 오류 탐지 및 교정 데이터	1	1	14	49
한국어	6	다국어 번역 품질 평가 데이터	1	1	14	53
한국어	7	분야별 한국어 멀티세션 데이터	3	1	42	56
한국어	8	한국어 SNS 멀티턴 대화 데이터	1	1	14	62
한국어/ 문화관광	9	동화 데이터	3	1	45**	64
한국어	10	다양한 소음원에서의 Ground Truth 지식 정보 데이터	1	1	14	71
한국어	11	한국어 텍스트-비디오-사운드 데이터	1	1	17	73
한국어	12	음성인식에 의한 영상 요약 데이터	1	1	14	75
한국어	13	한국어 지식그래프 및 다중 이벤트 추출 데이터	2	1	28	78
한국어	14	AI 응답 결과에 대한 품질 평가 데이터	1	1	14	83
한국어	15	법률안 검토 보고서 및 국회 회의록 데이터	2	1	28	85
한국어	16	아동·청소년 상담 데이터	1	1	17	89
한국어	17	고령자 근현대 경험 기반 스토리 구술 데이터	1	1	14	92
영상이미지	18	한국인 얼굴 3D 데이터	2	1	34	95
영상이미지	19	한국인 피부상태 측정 데이터	1	1	17	99
영상이미지	20	물체 조작 손 동작 3D 데이터	1	1	17	101
영상이미지	21	한국인 전신 및 포즈 데이터	1	1	17	103
영상이미지	22	표/차트 이미지 해석 데이터	2	1	34	105
영상이미지	23	다중 언어 OCR 데이터	1	1	17	109
영상이미지	24	한국어 GQA 데이터	1	1	17	111
영상이미지	25	한국형 텍스트-3D 객체 쌍 데이터	1	1	17	113
영상이미지	26	한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터	1	1	17	115
영상이미지	27	의류 스케치-패턴 도면 쌍 데이터	1	1	17	117
영상이미지	28	음식 3D 데이터	1	1	17	119
영상이미지	29	가상 실내 공간 3D 합성 데이터	1	1	17	121
영상이미지	30	교량 3D 외관점검 영상 데이터	1	1	17	124
영상이미지	31	낙상사고 위험동작 영상-센서 쌍 데이터	1	1	17	126
영상이미지	32	스트레스 상황 바이오 이미지 복합 데이터	1	1	17	128
영상이미지	33	대용량 동영상 콘텐츠 데이터 (고도화)	1	1	13.5	130
헬스케어	34	혈관 데이터	2	1	34	132
헬스케어	35	관절 및 관절염 데이터	3	1	51	136
헬스케어	36	난소 및 배아 데이터	2	1	34	142
헬스케어	37	내시경 이미지 합성데이터	1	1	17	146
헬스케어	38	구강 이미지 합성데이터	1	1	17	148
헬스케어	39	노인 정신건강 영상 데이터	1	1	17	150
헬스케어	40	뇌졸중 경과관찰 데이터	1	1	17	152
헬스케어	41	비뇨기계 암 병리이미지 데이터	1	1	17	154
헬스케어	42	약물유도 수면내시경 영상 데이터	1	1	17	156
교통물류	43	열화상 카메라 융합 자율주행 데이터	1	1	17	158
교통물류	44	생활도로 객체인식 자율주행 데이터	1	1	17	160
교통물류	45	전국 도로시설물 영상정보 데이터	1	1	17	162
교통물류	46	고해상도 도로노면 이미지 데이터	1	1	17	164
교통물류	47	특이 도로 환경 주행 데이터 (고도화) - 비포장 도로환경 주행 데이터	1	1	17	167
교통물류	48	과수원 내 로봇 주행 데이터	2	1	34	169
농축수산	49	식용곤충 사육 자동화 데이터	1	1	17	173
농축수산	50	원예식물(화분류) 물주기(수분공급 주기) 생육데이터	1	1	17	175
농축수산	51	국내 재배 아열대·열대 병해충 데이터	1	1	17	177
농축수산	52	잔디 생육환경 다분광 이미지 데이터	1	1	17	179
농축수산	53	꿀벌 질병 진단 이미지 데이터	1	1	17	181
농축수산	54	말(馬) 부위 식별 및 이상상태 진단 이미지 데이터	1	1	17	183
농축수산	55	해조류 및 저서물질 초분광 영상 데이터	1	1	17	185
농축수산	56	지능형 스마트 미꾸리 종자생산 시스템 및 양식 데이터	1	1	17	187
농축수산	57	해파리 초기유생 데이터	1	1	17	189
농축수산	58	유용 식물 유전체 데이터	2	1	34	191
재난안전환경	59	건물 균열 탐지 이미지 (고도화) - SOC 시설물 균열패턴 이미지 데이터	1	1	17	195
재난안전환경	60	도로 지상 시설물 안전 관리를 위한 GPR 데이터	1	1	17	197
재난안전환경	61	제조시설 안전 데이터	2	1	34	199
재난안전환경	62	식생탄소 포집 및 탄소흡수원 데이터	2	1	34	203
재난안전환경	63	공사현장 안전 데이터	2	1	34	207
재난안전환경	64	수변구역 변화 탐지 데이터	2	1	34	211
재난안전환경	65	어린이 보호구역 내 등하교 및 시설물 영상 데이터	1	1	17	217
재난안전환경	66	놀이기구 및 시설 이용자 위험 상황 인식 데이터	1	1	17	220
재난안전환경	67	화학물질(유전독성) 유해성 예측 데이터	1	1	17	222
재난안전환경	68	위급상황 음성/음향 (고도화) - 119 지능형 신고접수 음성 인식 데이터	1	1	13.5	224
재난안전환경	69	화재 발생 예측 영상 (고도화) - 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터	1	1	17	226
재난안전환경	70	산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터	1	1	17	229
재난안전환경	71	기반암 시추 시료를 이용한 암반 등급 분류 데이터	1	1	17	232
재난안전환경	72	하천 유입 농축산계 비점오염원 이미지 데이터	1	1	17	234
문화관광	73	전통 한복 3D 데이터	1	1	17	237
문화관광	74	관광 특화 말뭉치 데이터	1	1	14	239
문화관광	75	만화·웹툰 데이터	2	1	34	241
문화관광	76	탈춤 동작 데이터	1	1	17	245
문화관광	77	한국 대중음악 루프 사운드 생성 데이터	1	1	17	247
문화관광	78	관광분야 이미지-텍스트 쌍 데이터	1	1	17	249
스포츠	79	한국 씨름 동작 데이터	1	1	17	251
스포츠	80	야구 주요 규칙 판정 영상 데이터	1	1	17	253
제조	81	건설기계 무인 운행 데이터	1	1	17	255
제조	82	배터리 불량 이미지 데이터	1	1	17	257
제조	83	부품 품질 검사 영상 데이터(선박·해양플랜드) (고도화) - LNG탱크 품질 검사 영상 데이터	1	1	17	259
로보틱스	84	물품 파지 및 로봇 행동 데이터	2	1	34	261
로보틱스	85	로봇 관점 주행 영상 (고도화) - 소셜 내비게이션 로봇 주행	1	1	17	265
교육	86	진로문장완성검사 텍스트 데이터	1	1	17	268
교육	87	학습태도 및 성향 관찰 데이터	1	1	17	270
교육	88	수학 문제 데이터	2	1	34	272
교육	89	공적말하기 실습 및 평가 데이터	1	1	17	276
법률	90	법률 정보 및 다국어 번역 데이터	2	1	28	278
법률	91	법률/규정 텍스트 분석 데이터 (고도화) - 상황에 따른 판례 데이터	1	1	14	282
금융	92	금융 분야 다국어 병렬 말뭉치 데이터	1	1	14	284
금융	93	금융 합성데이터	1	1	17	286
지식재산	94	한-중/한-일 특허 및 기술과학 분야 병렬 말뭉치 데이터	1	1	14	288

* 현재 제시된 예산은 최대 범위이며, 과제조정위원회 등을 통해 조정될 수 있음

** 분야9 동화 데이터의 세부 데이터9-1, 9-3은 각 14억(최대), 데이터 9-2는 17억 원(최대)임

※ 2023년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

□ 자유공모 4개 영역 6개 분야(20종 데이터)

영역		연번	분 야	데이터	수행 기관	예산* (억원)
초거대 AI	일반 말뭉치	95	초거대AI 학습을 위한 말뭉치 데이터 * AI최신기술인 초거대 AI 언어모델 및 응용서비스 개발에 필수적인 대량의 말뭉치 데이터 구축 ※ 각 원천데이터 구축량 2억 토큰(어절) 이상	3종 내외	3개 내외	각14
	다국어 말뭉치 (해외진출지원)	96	해외 인공지능 서비스 시장진출 지원을 위한 해외 언어 원천의 말뭉치 데이터 ※ 각 원천데이터 구축량 2억 토큰(어절) 이상 ※ 영어 제외	3종 내외	3개 내외	각14
일반	지역특화	97	기존 산업 지능화 데이터 * 주요 전통 산업(예: 조선, 기계, 철강, 섬유, 농업, 자동차 등)에 지능화 기술 도입 및 디지털 전환	4종 내외	4개 내외	각13.5
		98	SOC 지능화 데이터 * 국가 주요 SOC(예: 전기, 수도, 도로, 터널 등)의 지능화 기술 개발	4종 내외	4개 내외
		99	생활환경‧안전재난 고도화 데이터 * 국민의 생활환경 개선 및 주요 재난, 안전(산불, 화재, 홍수 등) 대응을 위한 지능화 서비스 개발	4종 내외	4개 내외
	자유주제	100	인공지능 기술‧산업 혁신에 필요한 데이터	2종 내외	2개 내외	각13.5

※ 현재 제시된 예산은 최대 범위이며, 과제조정위원회 등을 통해 조정될 수 있음

※ 자유 공모의 6개 분야(95~100)에 동일한 데이터 구축 내용으로 동시에 지원할 수 없으며 만약 확인될 경우 해당 참여 신청 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 94개는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 우선지원 대상 수행기관으로 선정

- 자유공모 중 초거대AI 영역은 2개의 분야에서 상위 평가점수를 획득한 각 분야당 3개 내외 수행기관을 선정

※ 초거대AI 영역 2개 분야 : 95.초거대AI 학습을 위한 말뭉치 데이터, 96.해외언어 원천의 말뭉치 데이터

- 자유공모 중 지역특화 영역은 3개의 분야에서 상위 평가점수를 획득한 각 분야당 4개 내외 수행기관을 선정

※ 지역특화 영역 3개 분야 : 97.기존 산업 지능화, 98.SOC지능화, 99.생활환경‧안전 재난 고도화

- 단, 지역특화 영역의 3개 분야는 5개 권역별로 해당 권역에 속한 지방자치단체가 참여하는 과제를 각 분야당 최대 2개로 제한함

※ 5개 권역 : 수도권(서울, 인천, 경기), 경상권(부산, 대구, 울산, 경남, 경북), 전라권(광주, 전남, 전북), 충청권(대전, 세종, 충남, 충북), 기타(강원, 제주)

※ 예시) 기존산업 지능화 분야에서 수도권역의 지자체는 최대 2개까지 선정이 가능하고, SOC 지능화 분야에서는 수도권역의 자자체가 최대 2개까지 선정 가능

- 자유공모 중 자유주제영역은 해당 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 2개 내외의 수행기관을 선정

o (수행기관 선정 수 조정) 자유공모 4개 영역 내에서 영역별 또는 분야별 수행기관의 지원 접수 현황, 지원예산, 수행기관 선정 평가결과 등에 따라 최종 수행기관 선정 수를 조정할 수 있음

□ 평가 기준

< 평가 기준(일반) >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (9)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	4
데이터 구축 내용의 적합성 (33)	o 인공지능 학습용 데이터 확보 계획의 적정성 - 원천 데이터 확보 방안의 타당성 및 적극성 - 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성 - 특성에 맞는 신기술 활용 등을 통한 효율적 구축 노력	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 구축 공정(획득/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	6
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (21)	o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 인공지능 학습용 데이터 품질지표 및 목표의 타당성 - 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/인력/절차/품질기준/도구 등) 준비도 및 구체성	9
	o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 인공지능 학습용 데이터의 품질관리(품질검사 등) 및 확보 방안의 구체성	12
인공지능 기술역량 (11)	o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성 - 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성	6
	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 (16)	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	8
	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 (7)	o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출 및 고용안정 제공 수준 - 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시	4
	o 참여인력(크라우드소싱 포함) 확보 및 운영 방안, 교육, 급여 수준, 처우, 성장지원방안 등의 계획의 구체성 및 적정성 - 건전한 근로 여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성 - 크라우드소싱을 활용할 경우, 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준, 작업량 증빙 등 운영 방안의 적정성	3
평가 점수(합계)		100
부정당업자 여부 (감점 –30)	o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체	-30

< 평가 기준(초거대AI 지원용) >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (9)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	4
데이터 구축 내용의 적합성 (33)	o 초거대AI 지원을 위한 말뭉치 확보 이행방안의 구체성 - 말뭉치 목표 구축량 달성을 위한 추진방안의 구체성 ※ 추후 데이터 개방 시 공개적 활용에 대한 권리확보 포함 필수	7
	o 인공지능 학습용 데이터 확보 계획의 적정성 - 원천 데이터 확보 방안의 타당성 - 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성	6
	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	7
	o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성 - 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성 - 데이터의 구축 공정(획득/수집, 정제, 가공) 단계의 절차 및 방법 적정성	8
	o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성 - 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성 - 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성	5
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (21)	o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 인공지능 학습용 데이터 품질지표 및 목표의 타당성 - 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/인력/절차/품질기준/도구 등) 준비도 및 구체성	9
	o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 인공지능 학습용 데이터의 품질관리(품질검사 등) 및 확보 방안의 구체성	12
인공지능 기술역량 (11)	o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성 - 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성	6
	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 (16)	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	8
	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 (7)	o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출 및 고용안정 제공 수준 - 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시	4
	o 참여인력(크라우드소싱 포함) 확보 및 운영 방안, 교육, 급여 수준, 처우, 성장지원방안 등의 계획의 구체성 및 적정성 - 건전한 근로 여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성 - 크라우드소싱을 활용할 경우, 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준, 작업량 증빙 등 운영 방안의 적정성	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

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

ㅇ ‘19~’22년 인공지능 학습용 데이터 구축사업에서 수행한 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 공정(방법, 절차 등)이 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 v3.0’를 참조하여 작성

※ ‘AI허브/정보공유/허브뉴스/품질가이드’ 공지사항의 '인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 및 구축 안내서 v3.0' 발간 참조

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

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

- 최종 선정 시, 기 제출한 구축 계획서는 과제조정위원회와 지능정보원이 검토한 추가사항 등을 반영하여 최종적으로 확정한 후 사업 수행의 기준 문서로 활용

ㅇ 수행기관은 인공지능(AI) 학습(Training)에 적합한 형태와 내용의 원천 데이터 및 라벨링 데이터를 수집･제작 구축하여 누구나 사용할 수 있도록 AI허브를 통해 공개

* 세부적인 데이터 요구사항은 과제별 제안요구내용 ‘붙임’을 참조

ㅇ 종별 데이터 구축에 필요한 요구사항에 대한 부합성과 초기 품질을 확인하기 위한 사전 검증용 데이터 10% 이상을 중간 점검 실시 이전 제출해야 함

- 지능정보원 및 품질검증 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA) 등에서 실시한 사전 품질검증을 통해 도출된 조치 결과는 데이터 구축과정에 반드시 반영하여야 함

- 구축한 학습용 데이터를 활용한 1-Cycle 자가점검* 계획 및 결과 추가 제출

* 1-Cycle 자가점검 : 데이터 구축 비율에 따라 전 공정(획득/수집→정제→가공→학습)을 반복적으로 점검하여 데이터 품질 확보 및 보완을 시행하는 애자일 방식의 자가 점검 프로세스

※ 초기데이터 1-Cycle(10%) 및 중간데이터 자가점검(50%)은 필수 시행

ㅇ 데이터 최종 품질검증을 통해 도출된 결과와 내역에 따라 최종 품질 개선 또는 보완 조치를 하여야 하며, 이 모든 결과는 최종결과평가에 반영 예정

- 최종 품질검증 미달성 시, 별도 예산으로 제3자 품질검사업체를 통한 재검사를 필수 시행하며 검사 결과를 제출하여야 함

※ 최종 품질검증용 제반문서 및 데이터(100%)는 제출(~ `23.11)하여야 하며, 최종 제출 시기는 사업관리 상 필요에 따라 조정될 수 있음

ㅇ 구축한 데이터의 품질 및 유효성 검증을 위한 인공지능 모델 및 알고리즘 개발 필수

- 인공지능 응용 서비스 개발 역량을 보유한 수행기관이 구축 데이터를 활용한 인공지능 모델 및 알고리즘 개발

* 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 품질관리 계획서(이하 품질관리 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 신청 시 제출(신청 서식 붙임 2)

- 품질관리 계획서는 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v3.0’을 참조하여 작성

※ ‘AI허브/정보공유/허브뉴스/품질가이드’ 공지사항의 '인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 및 구축 안내서 v3.0' 발간 참조

- 선정 평가시 제출한 품질관리 계획서는 과제조정위원회와 지능정보원의 검토 사항을 반영하여 수정 확정한 후, 사업 수행을 위한 품질관리 및 검증의 기준 문서로 활용

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

* 품질지표 및 목표값은 과제조정위원회 검토를 통해 조정될 수 있음

- 품질관리 총괄 책임자를 지정하고 자체 품질검사를 위한 품질관리 조직* 구성·운영 필수

* 품질관리 총괄 책임자, 실무 책임자, 품질자문위원회, 데이터 획득/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 보완하여 제출

- 데이터 구축에 참여하는 모든 작업자를 대상으로 데이터 품질 확보를 위한 사전 품질관리 교육을 반드시 실시하여야 함

* 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 사전/최종 품질검증 활동에 적극적으로 협조

* 품질검증지표는 과제조정위원회 및 TTA 검토를 통해 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 총 인건비 중 크라우드소싱 인건비를 제외한 1억원 당 2.4명 이상의 인력을 신규 채용하고 3개월 이상에 참여자에 대해 사업실적으로 인정하며 최종결과평가에 반영

* 신규 인력은 ’23.1.1 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

* 상근형태로 참여하는 단기 인력은 크라우드소싱 인건비가 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 NIA의 크라우드워커 표준 업무위탁계약서 사용

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

ㅇ 일부 크라우드소싱 작업자에 업무가 집중되거나, 적정 수준 이상의 고액 인건비가 지급되지 않도록 주의

※ 사업별로 크라우드소싱 작업자 인건비 상정을 위한 자체 기준 및 단가 범위를 사업계획서에 포함하여 제출

- 크라우드소싱 작업자의 업무 실적을 객관적으로 확인가능한 증빙자료(시스템 로그 등) 필수 확보 및 제출(증빙하지 못하는 경우 불인정)

□ 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

※ 헬스케어 데이터 등 민감한 데이터(과제조정위원회에서 조정)를 제외하고는 AI허브에 공개된 인공지능 학습용 데이터에 대한 자유로운 이용권리*를 허용

* 공공누리 제2유형 : 저작물의 출처를 표시하고 저작물의 변경(재가공) 및 배포가 가능하나 상업적 이용은 금지

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

- 학습용 데이터 구축을 위해 수집한 원시데이터는 수행기관에서 5년간 보관하고 지능정보원에서 요청시 제출

- 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) 개별 제작 후,  AI 허브에 개방 필수

ㅇ 필요시 수행기관은 인공지능 학습용 데이터를 활용한 경진대회를 과제조정위원회의 검토 및 확정을 거쳐 개최 가능

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

* 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 인공지능 학습용 데이터 구축 사업임을 필히 명기

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

□ 법적권리에 관한 사항

ㅇ 지식재산권, 초상권, 개인정보보호 등에 적법하고, AI허브에서 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

- 협약 이전에 데이터 수집, 가공, 공개와 관련한 법적사항에 대한 법률 검토 결과 등의 제출 및 과제조정위원회의 사전 검토 필수

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

* 헬스케어 영역 데이터의 경우, 협약 전에 IRB 또는 DRB 결과서를 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 제출

ㅇ 학습용 데이터 중 수행기관이 이번 사업 참여 이전에 직접 구축하여 보유하고 있거나, 데이터에 대한 소유권을 기 확보하고 있는 원천 데이터(영상, 이미지, 음성 등)를 동 사업에서 활용가능하나 해당 데이터의 수집 및 사용 비용을 동 사업비에 책정할 수 없음

※ 기존에 구축한 데이터 구축 비용을 동 사업에 포함하여 정산 등을 하는 경우, 거짓이나 그 밖의 부정한 방법으로 공공재정에 손해를 입히는 부정 청구로 해석

□ 개인정보보호 및 관리에 관한 사항

ㅇ 데이터 구축에 개인정보가 포함 되는지 여부와 이를 포함하는 경우 반드시 개인정보의 구체적인 사항을 사업수행계획서에 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 마련하여 제출하고 그에 따른 보완 조치 결과 또한 제출하여야 하며 최소 3년 보완 의무 수행 필수

- 외부 품질검증 지적, 오류사항에 대해 보완된 데이터는 필요에 따라 전담기관과 협의 후 별도 예산으로 제3자 품질검사업체를 통한 품질검사를 시행하고 검사 결과 또한 제출하여야 함

* 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

※ 거짓이나 그 밖의 부정한 방법으로 공공재정에 손해를 입히는 경우, 부정 청구로 해석

□ 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 지능정보원에 사전 신청 및 승인 후 시행 가능

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 ’23.1.1. 기준 3년 이내 입사자는 정부지원금으로 인건비를 전액 반영할 수 있으며 초과자는 임금의 최대 50% 이내에서 책정 가능

* 신규 인력의 인건비는 경력 등을 고려하여 수행기관 급여기준에 준하여 산정하되 통계청 기준 임금근로자 월평균 소득의 3배를 넘지 않아야 함. 단, 초과자는 이에 대한 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 구축 등을 위해 참여가 불가피한 경우, 과제조정위원회가 조정한 범위 내에서 사전 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 정보통신기금 등 정부지원사업을 통해 획득한 자산은 현물 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, 2023년 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 정산결과 사용잔액이 있거나 사업비를 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

ㅇ 사업비의 부정청구 또는 편취한 경우 차년도 사업의 선정 평가대상에서 배제할 수 있음

□ 기타

ㅇ 「기금사업 결과 평가 등에 관한 지침」에 의한 최종결과평가의 결과가 ‘매우 미흡’인 경우 차년도 사업의 선정 평가대상에서 배제할 수 있음

ㅇ 과제 참여 인원은 과제 수행 중 취득한 모든 결과물을 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

□ 접수 기간

영역 및 분야	접수기간	컨소시엄 구성	제안서 접수
			온라인
한국어, 영상이미지, 헬스케어 (1~42번)	‘23.5.8(월)~5.17(수)	~5.16(화) 18:00시한	~5.17(수) 14:00시한
교통물류, 농축수산, 재난안전환경, 문화관광, 스포츠, 제조, 로보틱스, 교육, 법률, 금융, 지식재산 (43번~94번)	‘23.5.8.(월)~5.18(목)	~5.17(수) 18:00시한	~5.18(목) 14:00시한
초거대AI, 지역특화, 자유주제 (95번~100번)	‘23.5.8.(월)~5.19(금)	~5.18(목) 18:00시한	~5.19(금) 14:00시한

※ 다수 분야에 참여 시 참여한도인 5개 분야(주관기관으로는 최대 3개 분야) 접수완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수는 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

□ 접수방법

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

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

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

- 제안서(과제수행계획서) 제출시점 보다 수행기관 구성 접수 마감 시한이 우선하므로 주의(접수기간 필히 확인)

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 최소 3일 전 사전 제출 권장

- 컨소시엄 구성 및 제안서접수는 온라인 제출만 인정

< 디지털제안서통합관리시스템(DPMS) 안내 >

▸ 한국지능정보사회진흥원이 공모하는 사업은 아래의 시스템을 이용하고 있습니다.

- 공고 게시 장소 : 과학기술정보통신부 홈페이지(www.msit.go.kr)

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.

□ 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 파일 참조)

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 : 5월 30일부터 실시 예정(기관 개별 통보)

※ 평가일정 확인 방법 : NIA 제안서 접수시스템(propose.nia.or.kr) → 평가 → 평가일정

□ 사업설명회

ㅇ 일시 : 2023. 4. 27(목) 오후 2시

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

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

□ 유의사항

ㅇ 제안서 마감 이후 수행계획서 및 발표자료 변경은 불가

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

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

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

- 단, 제안요약서 및 발표자료 등 미제출시에는 수행계획서로 평가

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

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

ㅇ 제출된 수행계획서 등 제출물 일체는 반환하지 않음

□ 선정평가 결과 확인

ㅇ 제안발표일 기준 최대 2일 이후 시스템 통해 결과 확인 가능

※ NIA 제안서 접수시스템(propose.nia.or.kr) → 평가 → 평가결과

※ 단, 해당 영역 전체 평가완료 후 결과 공개됨

□ 문의사항 : 한국지능정보사회진흥원

ㅇ 사업 내용 및 예산, 접수시스템

- Helpdesk : 02-739-8891, 8892, 8893

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

ㅇ 공모 및 협약 : 053-230-1174, 1196 (재무관리팀)

ㅇ 평가 일정 : 02-6191-2028, 2029, 053-230-1147 (재무관리팀)

7		주요 추진일정(안)

ㅇ ’23. 5월 : 공모신청서 접수 마감, 과제 평가

ㅇ ’23. 6월 : 과제 심의‧조정, 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’23. 7월 : 학습용 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’23. 9월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’23. 10월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정

ㅇ ’23. 11월 : 과제별 최종 산출물 제출

ㅇ ’23. 12월~’24. 1월 : 데이터 품질검증 및 최종 평가

ㅇ ’24. 2월~ : 데이터 등 품질보완 후 개방

붙 임		인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항(RFP)

□ 공통사항

항목	요구사항
데이터 권리획득	• AI 허브 및 안심존 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 • 데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리에 방안에 대해 자세히 기술 ※ 전향적 수집인 경우 관련 법령에 따라, 대상자에 개인정보 활용 동의서를 징구하고, “구축된 데이터는 AI-Hub(안심존)를 통하여 신청자에 공유”될 것임을 확인 • 원천데이터를 구매 및 협약 등을 통해 확보하는 경우 제안 시 증빙자료(계약서, 협약서, MOU 등) 제출 • 원천데이터 확보 시 원저작자의 동의 필수 확인 ※ 2차저작물 허용 포함 등 AI허브 공개 및 활용 시 이슈가 없도록 해야하며, 원저작자 동의에 대한 증빙 자료 필수 • 원천데이터를 활용하여 데이터를 생성하는 합성데이터 사업은 원천데이터 권리 확보 내용을 제시 ※ 원천데이터 구축 주관기관의 데이터 공유 허락과 별도 제공을 명시하는 공식적인 문서 제시
윤리적·법제도적 문제 해결	• 데이터 구축 시 비윤리적 내용 배제를 위한 방안 제시 • 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 • 인간을 대상으로 하는 과제는 IRB(기관생명윤리위원회) 승인과 DRB(데이터심의위원회) 승인을 비롯한 적법한 절차·정책에 따른 원천데이터 확보방안 제시 * 헬스케어 데이터의 경우 과제조정시 IRB 심의 결과를 제시
비식별화 방안	• 데이터에 개인정보(얼굴, 번호판 등), 국가보안사항(공간정보, 위치정보 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 등 비식별화 조치 방안 제시 ※ 국가보안사항은 관련 보안지침을 확인하고, 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 데이터 관리·활용 방안 제시
가명처리 및 익명처리	• 개인정보보호위원회의 '가명정보 처리 가이드라인' 및 '보건의료 데이터 활용 가이드라인' 등 관련 가이드라인 준수
데이터 유사도 관리	• 원천데이터를 구매·가공하지 않고 신규 구축 시 데이터 간 중복 또는 유사한 내용으로 구축되지 않도록 방지 대책 마련 • 자연어처리 분야에서 사용하는 문장/대화 간 유사도 측정(Jaccard Index)을 활용하여 중복 대화 필터링 필수
통번역	• 통번역 품질 검증방안 필수 제시 - 품질 검수 시 번역문을 역번역하여 원문과 유사도 측정하는 프로세스 필수 포함(한→영 번역 시 영어 번역문을 한국어로 역번역하여 검수) • 통번역 전문기관 포함하여 컨소시엄 구성 • 통번역 경력, 공인시험 성적 등 정량적 지표를 마련하고 우수한 전문 통번역가 선발 • 통번역문 검수 프로세스 포함(2인 이상 크로스체크 / 가능한 외부 기관을 통한 2차 이상 검수 등) • 통번역 품질 기준에 대한 정량적 기준 마련(베이스 모델 대비 일정 비율 향상 / 절대적인 기준점 이상 등) • 컨소시엄 내 정제 및 가공에 대한 통합관리 플랫폼 마련 ※ 컨소시엄 내에서 별도 플랫폼 활용은 지양
원천데이터 적정성	• 원천데이터 수집 시 주제와 관련된 적절한 데이터만 수집 필수 문장 단위로 데이터 수집 시, 문서 또는 도서 단위 분류를 통해 문장 단위에서는 해당 분야에 적합하지 않은 경우 등을 방지

□ 과제 특화 요구사항

① 초거대AI 지원용 말뭉치(28종) : 초거대AI 지원을 위한 언어모델로 활용 가능한 말뭉치 확보가 요구되는 데이터

② 이미지 캡션(48종) : 이미지(이미지 파일로 변환되는 동영상 파일 포함)에 캡션 정보 반영이 요구되는 데이터

※ 캡션은 상황(배경, 위치, 객체(사람, 사물 등), 동작 등)을 설명하는 완전한 문장을 의미하며, 이미지 파일은 5개 이상의 단어와 20음절 이상으로 구성된 완전한 형태의 1개 문장 이상, 동영상 파일은 프레임 단위로 변환 후 급격한 변화가 있는 이미지를 대상으로 대표이미지를 선정하고, 5개 이상의 단어와 20음절 이상으로 구성된 완전한 형태의 문장 2개 이상 캡션

※ 이미지 1장당 캡션 1개 반영

※ 이미지 캡션 요구 데이터 48종 중 8종은 ‘22년-’23년 계속 과제에 해당

< 특화 요구사항 과제 목록 >

영역	데이터번호	데이터명	①초거대AI 지원용 말뭉치	②이미지 캡션
한국어	1-1	라이브 스트리밍 영상 영어 통번역 데이터	O
한국어	1-2	라이브 스트리밍 영상 중국어 통번역 데이터	O
한국어	1-3	라이브 스트리밍 영상 일본어 통번역 데이터	O
한국어	2	다국어 일상대화 실시간 통번역 데이터	O
한국어	3	국제 학술회의용 전문분야 한영/영한 통번역 데이터	O
한국어	4	K-콘텐츠 멀티턴 한-영 다국어 페르소나 데이터	O
한국어	5	다국어 기계번역 치명적 오류 탐지 및 교정 데이터	O
한국어	6	다국어 번역 품질 평가 데이터	O
한국어	7-1	전문분야(기술과학) 한국어 멀티세션 데이터	O
한국어	7-2	전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터	O
한국어	7-3	일상대화 한국어 멀티세션 데이터	O
한국어	8	한국어 SNS 멀티턴 대화 데이터	O
한국어	9-1	동화 이해도 테스트를 위한 질의응답쌍 생성 데이터	O
문화관광	9-2	동화 삽화 생성 데이터		O
문화관광	9-3	동화 줄거리 생성 데이터	O
한국어	10	다양한 소음원에서의 Ground Truth 지식 정보 데이터	O
한국어	11	한국어 텍스트-비디오-사운드 데이터
한국어	12	음성인식에 의한 영상 요약 데이터	O
한국어	13-1	지식그래프-투-텍스트 데이터	O
한국어	13-2	한국어 다중 이벤트 추출 데이터	O
한국어	14	AI 응답 결과에 대한 품질 평가 데이터	O
한국어	15-1	법률안 검토 보고서 요약 데이터	O
한국어	15-2	국회 회의록 기반 지식검색 데이터	O
한국어	16	아동·청소년 상담 데이터
한국어	17	고령자 근현대 경험 기반 스토리 구술 데이터	O
영상이미지	18-1	3차원 안면 데이터
영상이미지	18-2	한국인 표정 3D 데이터		O
영상이미지	19	한국인 피부상태 측정 데이터
영상이미지	20	물체 조작 손 동작 3D 데이터
영상이미지	21	한국인 전신 및 포즈 데이터		O
영상이미지	22-1	차트 이미지-텍스트 쌍 데이터		O
영상이미지	22-2	표 이미지-텍스트 쌍 데이터		O
영상이미지	23	다중 언어 OCR 데이터
영상이미지	24	한국어 GQA 데이터		O
영상이미지	25	한국형 텍스트-3D 객체 쌍 데이터		O
영상이미지	26	한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터		O
영상이미지	27	의류 스케치-패턴 도면 쌍 데이터		O
영상이미지	28	음식 3D 데이터		O
영상이미지	29	가상 실내 공간 3D 합성 데이터		O
영상이미지	30	교량 3D 외관점검 영상 데이터
영상이미지	31	낙상사고 위험동작 영상-센서 쌍 데이터
영상이미지	32	스트레스 상황 바이오 이미지 복합 데이터
영상이미지	33	대용량 동영상 콘텐츠 데이터 (고도화)
헬스케어	34-1	경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터
헬스케어	34-2	말초 혈관 초음파 데이터
헬스케어	35-1	경추 CT 데이터
헬스케어	35-2	무릎 관절염 켈그렌-로렌스 분류(K-L grade) 데이터
헬스케어	35-3	족부족관절 체중부하 CT 데이터
헬스케어	36-1	난소암 데이터
헬스케어	36-2	배아 이미지 합성데이터
헬스케어	37	내시경 이미지 합성데이터
헬스케어	38	구강 이미지 합성데이터
헬스케어	39	노인 정신건강 영상 데이터
헬스케어	40	뇌졸중 경과관찰 데이터
헬스케어	41	비뇨기계 암 병리이미지 데이터
헬스케어	42	약물유도 수면내시경 영상 데이터
교통물류	43	열화상 카메라 융합 자율주행 데이터		O
교통물류	44	생활도로 객체인식 자율주행 데이터		O
교통물류	45	전국 도로시설물 영상정보 데이터		O
교통물류	46	고해상도 도로노면 이미지 데이터
교통물류	47	특이 도로 환경 주행 데이터 (고도화) - 비포장 도로환경 주행 데이터		O
교통물류	48-1	과수원 내 로봇 주행 데이터(포도, 감귤 류)		O
교통물류	48-2	과수원 내 로봇 주행 데이터(사과, 배 류)		O
농축수산	49	식용곤충 사육 자동화 데이터		O
농축수산	50	원예식물(화분류) 물주기(수분공급 주기) 생육데이터		O
농축수산	51	국내 재배 아열대·열대 병해충 데이터		O
농축수산	52	잔디 생육환경 다분광 이미지 데이터
농축수산	53	꿀벌 질병 진단 이미지 데이터		O
농축수산	54	말(馬) 부위 식별 및 이상상태 진단 이미지 데이터
농축수산	55	해조류 및 저서물질 초분광 영상 데이터
농축수산	56	지능형 스마트 미꾸리 종자생산 시스템 및 양식 데이터
농축수산	57	해파리 초기유생 데이터
농축수산	58-1	유용 식물 유래 화합물 및 생리활성 데이터
농축수산	58-2	유용식물 유전체 및 전사체 데이터
재난안전환경	59	건물 균열 탐지 이미지 (고도화) - SOC 시설물 균열패턴 이미지 데이터		O
재난안전환경	60	도로 지상 시설물 안전 관리를 위한 GPR 데이터
재난안전환경	61-1	무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터		O
재난안전환경	61-2	스마트 제조 시설 안전 감시를 위한 데이터		O
재난안전환경	62-1	자연기반 탄소흡수원 시계열 데이터
재난안전환경	62-2	권역별 식생 탄소 포집량 식별 데이터
재난안전환경	63-1	선박·해양플랜트 스마트 야드 안전 데이터		O
재난안전환경	63-2	전기 설비 공사 현장 위험 상태 판단 데이터		O
재난안전환경	64-1	수변구역 변화 탐지 데이터 (한강 유역)
재난안전환경	64-2	수변구역 변화 탐지 데이터 (낙동강 유역)
재난안전환경	65	어린이 보호구역 내 등하교 및 시설물 영상 데이터		O
재난안전환경	66	놀이기구 및 시설 이용자 위험 상황 인식 데이터		O
재난안전환경	67	화학물질(유전독성) 유해성 예측 데이터
재난안전환경	68	위급상황 음성/음향 (고도화) - 119 지능형 신고접수 음성 인식 데이터
재난안전환경	69	화재 발생 예측 영상 (고도화) - 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터		O
재난안전환경	70	산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터
재난안전환경	71	기반암 시추 시료를 이용한 암반 등급 분류 데이터
재난안전환경	72	하천 유입 농축산계 비점오염원 이미지 데이터
문화관광	73	전통 한복 3D 데이터		O
문화관광	74	관광 특화 말뭉치 데이터	O
문화관광	75-1	만화·웹툰 생성 데이터		O
문화관광	75-2	만화·웹툰 인물 및 장면 이미지 데이터		O
문화관광	76	탈춤 동작 데이터		O
문화관광	77	한국 대중음악 루프 사운드 생성 데이터
문화관광	78	관광분야 이미지-텍스트 쌍 데이터		O
스포츠	79	한국 씨름 동작 데이터		O
스포츠	80	야구 주요 규칙 판정 영상 데이터
제조	81	건설기계 무인 운행 데이터		O
제조	82	배터리 불량 이미지 데이터
제조	83	부품 품질 검사 영상 데이터(선박·해양플랜드) (고도화) - LNG탱크 품질 검사 영상 데이터
로보틱스	84-1	로봇 행동 데이터(3D 물건 파지)		O
로보틱스	84-2	로봇 행동 데이터(소형객체 파지)		O
로보틱스	85	로봇 관점 주행 영상 (고도화) - 소셜 내비게이션 로봇 주행
교육	86	진로문장완성검사 텍스트 데이터
교육	87	학습태도 및 성향 관찰 데이터
교육	88-1	수학 과목 자동 풀이 데이터		O
교육	88-2	수학 과목 문제생성 데이터		O
교육	89	공적말하기 실습 및 평가 데이터
법률	90-1	국내 법률 대상 다국어 번역 데이터	O
법률	90-2	법률 지식기반 관계 데이터	O
법률	91	법률/규정 텍스트 분석 데이터 (고도화) - 상황에 따른 판례 데이터	O
금융	92	금융 분야 다국어 병렬 말뭉치 데이터	O
금융	93	금융 합성데이터
지식재산	94	한-중/한-일 특허 및 기술과학 분야 병렬 말뭉치 데이터	O

분야1		라이브 스트리밍 영상 통번역 데이터
데이터1-1		라이브 스트리밍 영상 영어 통번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 라이브 스트리밍 콘텐츠에 대한 Text-to-Text 다국어 번역 및 Speech-to-Text 다국어 통번역 학습용 데이터

※ 저작권 문제를 해결한 콘텐츠 확보 방안 제시 필수

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 라이브 스트리밍 콘텐츠 2천 시간 이상(한국어, 영어 각각 1천 시간 이상)

※ 데이터 1-2 라이브 스트리밍 영상 중국어 통번역 데이터, 데이터 1-3 라이브 스트리밍 영상 일본어 통번역 데이터의 원천 데이터와 중복되지 않게 구축

- 라이브 스트리밍 콘텐츠 내 음성 데이터에 대한 전사 텍스트 및 번역 텍스트

o AI 임무(task)

- 라이브 스트리밍 콘텐츠상 발화의 음성인식, 한국어-외국어 통번역

o 활용 분야(예시)

- 라이브 스트리밍 오디오 번역 서비스 및 다국어 통역 시스템 등 다국어 통번역 서비스 개발

- 음성합성, 신호처리 등 한국어 음성 연구 및 대화체 음성인식 서비스, 영상요약 및 번역 서비스 산업 발전 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 라이브 스트리밍 콘텐츠 2천 시간 이상 - 한국어 1천 시간 이상 - 영어 1천 시간 이상 ※ 각 콘텐츠에 음성 발화가 70% 이상 포함되어야 하며, 전체 콘텐츠의 음성 발화가 70% 이상 되어야 함 • 라이브 스트리밍 콘텐츠 내 음성 데이터 • 음성 데이터를 전사한 텍스트 데이터 • 전사 데이터를 번역한 텍스트 데이터 ※ 한국어 음성 – 한국어 전사 – 외국어 번역 / 외국어 음성 – 외국어 전사 – 한국어 번역이 페어가 되어야 함 • 음성데이터 시간 기준 : 스트리밍 콘텐츠 문장단위 또는 1개의 발화시간(PCM) - 음원 앞·뒤의 묵음(발화 전후 묵음 1.0sec 내외로 제한) 및 비음성 시간은 제외
	라벨링 데이터	• 라이브 스트리밍 콘텐츠 발화 음성 1개(문장 또는 발화 단위) 및 발화 음성에 대한 전사텍스트 및 라벨링된 외국어 번역 텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 분야, 콘텐츠명, 시대적 특성, 인명, 전문용어, 발화자 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 유튜브 인플루언서 등 라이브 스트리밍 콘텐츠 제공자를 통한 콘텐츠 확보 방안 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 균형적인 데이터 확보를 위해 라이브 스트리밍 콘텐츠 대분류 5개 이상 카테고리 제시 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 외국어 발화자의 경우 출신지역별 균형적 분포 방안 제시 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터1-2		라이브 스트리밍 영상 중국어 통번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 라이브 스트리밍 콘텐츠에 대한 Text-to-Text 다국어 번역 및 Speech-to-Text 다국어 통번역 학습용 데이터

※ 저작권 문제를 해결한 콘텐츠 확보 방안 제시 필수

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 라이브 스트리밍 콘텐츠 2천 시간 이상(한국어, 중국어 각각 1천 시간 이상)

※ 데이터 1-1 라이브 스트리밍 영상 영어 통번역 데이터, 데이터 1-3 라이브 스트리밍 영상 일본어 통번역 데이터의 원천 데이터와 중복되지 않게 구축

- 라이브 스트리밍 콘텐츠 내 음성 데이터에 대한 전사 텍스트 및 번역 텍스트

o AI 임무(task)

- 라이브 스트리밍 콘텐츠상 발화의 음성인식, 한국어-외국어 통번역

o 활용 분야(예시)

- 라이브 스트리밍 오디오 번역 서비스 및 다국어 통역 시스템 등 다국어 통번역 서비스 개발

- 음성합성, 신호처리 등 한국어 음성 연구 및 대화체 음성인식 서비스, 영상요약 및 번역 서비스 산업 발전 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 라이브 스트리밍 콘텐츠 2천 시간 이상 - 한국어 1천 시간 이상 - 중국어 1천 시간 이상 ※ 각 콘텐츠에 음성 발화가 70% 이상 포함되어야 하며, 전체 콘텐츠의 음성 발화가 70% 이상 되어야 함 • 라이브 스트리밍 콘텐츠 내 음성 데이터 • 음성 데이터를 전사한 텍스트 데이터 • 전사 데이터를 번역한 텍스트 데이터 ※ 한국어 음성 – 한국어 전사 – 외국어 번역 / 외국어 음성 – 외국어 전사 – 한국어 번역이 페어가 되어야 함 • 음성데이터 시간 기준 : 스트리밍 콘텐츠 문장단위 또는 1개의 발화시간(PCM) - 음원 앞·뒤의 묵음(발화 전후 묵음 1.0sec 내외로 제한) 및 비음성 시간은 제외
	라벨링 데이터	• 라이브 스트리밍 콘텐츠 발화 음성 1개(문장 또는 발화 단위) 및 발화 음성에 대한 전사텍스트 및 라벨링된 외국어 번역 텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 분야, 콘텐츠명, 시대적 특성, 인명, 전문용어, 발화자 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 유튜브 인플루언서 등 라이브 스트리밍 콘텐츠 제공자를 통한 콘텐츠 확보 방안 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 균형적인 데이터 확보를 위해 라이브 스트리밍 콘텐츠 대분류 5개 이상 카테고리 제시 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 외국어 발화자의 경우 출신지역별 균형적 분포 방안 제시 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터1-3		라이브 스트리밍 영상 일본어 통번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 라이브 스트리밍 콘텐츠에 대한 Text-to-Text 다국어 번역 및 Speech-to-Text 다국어 통번역 학습용 데이터

※ 저작권 문제를 해결한 콘텐츠 확보 방안 제시 필수

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 라이브 스트리밍 콘텐츠 2천 시간 이상(한국어, 일본어 각각 1천 시간 이상)

※ 데이터 1-1 라이브 스트리밍 영상 영어 통번역 데이터, 데이터 1-2 라이브 스트리밍 영상 중국어 통번역 데이터의 원천 데이터와 중복되지 않게 구축

- 라이브 스트리밍 콘텐츠 내 음성 데이터에 대한 전사 텍스트 및 번역 텍스트

o AI 임무(task)

- 라이브 스트리밍 콘텐츠상 발화의 음성인식, 한국어-외국어 통번역

o 활용 분야(예시)

- 라이브 스트리밍 오디오 번역 서비스 및 다국어 통역 시스템 등 다국어 통번역 서비스 개발

- 음성합성, 신호처리 등 한국어 음성 연구 및 대화체 음성인식 서비스, 영상요약 및 번역 서비스 산업 발전 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 라이브 스트리밍 콘텐츠 2천 시간 이상 - 한국어 1천 시간 이상 - 일본어 1천 시간 이상 ※ 각 콘텐츠에 음성 발화가 70% 이상 포함되어야 하며, 전체 콘텐츠의 음성 발화가 70% 이상 되어야 함 • 라이브 스트리밍 콘텐츠 내 음성 데이터 • 음성 데이터를 전사한 텍스트 데이터 • 전사 데이터를 번역한 텍스트 데이터 ※ 한국어 음성 – 한국어 전사 – 외국어 번역 / 외국어 음성 – 외국어 전사 – 한국어 번역이 페어가 되어야 함 • 음성데이터 시간 기준 : 스트리밍 콘텐츠 문장단위 또는 1개의 발화시간(PCM) - 음원 앞·뒤의 묵음(발화 전후 묵음 1.0sec 내외로 제한) 및 비음성 시간은 제외
	라벨링 데이터	• 라이브 스트리밍 콘텐츠 발화 음성 1개(문장 또는 발화 단위) 및 발화 음성에 대한 전사텍스트 및 라벨링된 외국어 번역 텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 분야, 콘텐츠명, 시대적 특성, 인명, 전문용어, 발화자 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 유튜브 인플루언서 등 라이브 스트리밍 콘텐츠 제공자를 통한 콘텐츠 확보 방안 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 균형적인 데이터 확보를 위해 라이브 스트리밍 콘텐츠 대분류 5개 이상 카테고리 제시 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 외국어 발화자의 경우 출신지역별 균형적 분포 방안 제시 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야2		다국어 일상대화 실시간 통번역 데이터
데이터2		다국어 일상대화 실시간 통번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 일상대화 영역에서 실시간으로 통번역이 가능한 다국어 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 일상대화 주제의 음성 2천 시간 이상 신규 구축(한국어 500시간 및 외국어 1,500시간(500시간*3개국))

- 발화 음성 데이터에 대한 전사 및 번역 데이터

o AI 임무(task)

- 대화체 발화의 음성인식, 한국어-외국어 통번역

o 활용 분야(예시)

- 지연 없이 순간적 번역과 출력이 가능한 통번역 기술 개발

- Face to Face 자동 동시통역 서비스

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 일상대화 주제의 음성 2천 시간 이상 신규 구축(한국어 500시간 및 외국어 1,500시간(500시간*3개국)) - 일상대화 발화 음성 데이터 - 음성 데이터를 전사한 텍스트 데이터 - 전사 텍스트 데이터를 번역한 텍스트 데이터 • 실시간 통번역 서비스 제공 시 활용도 높은 대상 언어 3개 이상 제시 - 단, 하나의 언어가 전체의 50%를 넘을 수 없음
	라벨링 데이터	• 한국인의 일상대화 발화 음성 1개(문장 또는 발화 단위) 및 발화 음성에 대한 전사텍스트 및 라벨링된 외국어 번역 텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 성별, 나이 등 발화자 정보, 통번역 상황 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 발화 환경과 발화 내용에 대한 도메인 특정(발화 환경 ex: 실생활에 포함되어있는 노이즈가 포함된 일상대화, 혹은 노이즈가 없는 상황에서 수집된 일상 대화) - 실제 환경에서 수집된 음성 데이터와, 이에 대한 사람 수준에서의 전사 및 번역 데이터 구축 - 일상에서 수집된 데이터로, 음성 수집 환경이 명시되어야 하며, 발화자의 특성을 고려하여 균형 있는 데이터 분포를 이루어야 함 - 균형적인 데이터 확보를 위해 일상대화 도메인 대분류 5개 이상 카테고리 제시 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 실시간 통번역 서비스 제공을 위해 필요한 맥락정보 등에 대한 가공 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야3		국제 학술대회용 전문분야 한영/영한 통번역 데이터
데이터3		국제 학술대회용 전문분야 한영/영한 통번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 국제 학술대회에서 활용할 수 있는 전문적 분야의 한영/영한 통번역 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전문학술분야 구두 발표 발화 음성 한국어, 영어 각 1천 시간 이상

- 한·영 발화 음성에 대한 전사 텍스트 및 한·영 번역 데이터

o AI 임무(task)

- 전문분야에 특화된 한국어-영어 통번역

o 활용 분야(예시)

- 국제 학술회의용 인공지능 통번역 서비스

- 한-영 통번역 기술 서비스

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 전문학술 분야 한국어 구두 발표(oral presentation) 발화 음성 1천 시간 이상 - 한국어 구두발표 발화 음성 데이터 - 한국어 발화에 대한 전사 텍스트 데이터 - 영어 번역 데이터 • 전문학술 분야 영어 구두 발표(oral presentation) 발화 음성 1천 시간 이상 - 영어 구두발표 발화 음성 데이터 - 영어 발화에 대한 전사 텍스트 데이터 - 한국어 번역 데이터 • 음성데이터 시간 정의: 스트리밍 콘텐츠 문장단위 또는 1개의 발화시간
	라벨링 데이터	• 전문학술 분야 발표 발화 음성과 그 음성에 대하여 라벨링 된 전사 텍스트 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 데이터 도메인 명세, 데이터 수집 학술대회명 명시, 발화자에 대한 정보 명세 - 원천 데이터 도메인 구체화 및 수집 대상 학회 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 환경에서 수집된 음성 데이터와, 이에 대한 전사 및 번역 데이터 구축 - 학계 영향력 있는* 국내/외 컨퍼런스와의 협약을 통한 데이터 구축이 이루어져야 함 * Brain Korea 국제학술대회 기준 등 - 국제 학술대회 1가지 이상 제시 - 데이터 구축 시 도메인 균형이 고려되어야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야4		K-콘텐츠 멀티턴 한-영 페르소나 데이터
데이터4		K-콘텐츠 멀티턴 한-영 페르소나 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o K-콘텐츠 캐릭터 페르소나를 부여한 멀티턴 한-영 대화형 데이터

※ K-콘텐츠 캐릭터 활용에 저작권 문제 해결 필수

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 한국어 100만 발화 이상

- 한국어 3만 대화(42만 발화)에 대한 영어 번역 데이터

o AI 임무(task)

- 페르소나를 부여한 대화처리, 한국어-영어 기계번역, 대화 생성

o 활용 분야(예시)

- 다국어 페르소나 챗봇 개발

- K-콘텐츠 캐릭터 기반 엔터테인먼트 도메인 챗봇 서비스

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 한국어 100만 발화 이상으로 오픈 도메인에서 활용 가능한 채팅 목적에 적합한 데이터를 확보 • 발화는 단답형을 지양하고 서술형을 지향 • K-콘텐츠 캐릭터 페르소나가 부여된 한국어 3만 대화 이상(42만 발화 이상) - 한국어 3만 대화 이상에 매칭되는 영어 번역 데이터 • 대화의 정의 : 두 명의 화자가 서로 일반 주제에 대한 발화를 한 번씩 주고받고, 한 사람당 최소 7개 발화 이상을 하며, 서술형 질의-응답이 되는 대화
	라벨링 데이터	• 다음 사항이 고려되어 라벨링된 멀티턴 대화 데이터 - 수집데이터는 JSON 구조로 대화 종료 식별자 삽입 - 채팅상의 오탈자, 이모지 등에 대한 정제 작업 수행 - 페르소나 품질 및 대화 품질에 대한 검증 방안 제시 - 전체 대화 데이터 및 대화에 포함된 페르소나, 화자 정보 (두 명의 화자 구분) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 오픈 도메인 챗봇 학습에 활용 가능한 메타정보 포함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 대화 카테고리를 제시하며, 각 카테고리별 비율이 전체의 10% 이내여야 함 - 대화의 다양성 확보를 위한 페르소나를 부여할 K-콘텐츠 제시해야 하며, 전체 페르소나는 100개 이상이어야 함 - K-콘텐츠 페르소나는 성별, 연령대, 직업군, 취미, 취향 등을 나타내는 문장들로 구성되어야 함 - 각 페르소나는 20회 이상 대화에 참여하되, 전체 대화 데이터의 5% 초과 불가 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - K-콘텐츠에 대한 이해도가 높은 작업자 확보 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야5		다국어 기계번역 치명적 오류 탐지 및 교정 데이터
데이터5		다국어 기계번역 치명적 오류 탐지 및 교정 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 다국어 치명적 기계번역 오류 탐지 및 사후 교정을 위한 모델 학습용 데이터

※ 치명적 기계번역 오류 감지(Critical Error Detection)란 기계번역 시 그 결과가 의미 왜곡이 나타나 경제, 법률, 안전 및 윤리, 사회적으로 문제가 될 수 있는 발언으로 변질될 수 있는 경우를 의미

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 번역에 필요한 신규 문장을 확보하기 위한 출처문서 19만건 이상(한국어 문서 10만건, 외국어 원문 문서 9만건(3만건*3개국))

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 한국어, 외국어 텍스트 데이터 30만 문장 이상 및 기계번역 문장

o AI 임무(task)

- 한국어-다국어 기계번역

o 활용 분야(예시)

- 기계번역 시 기계번역 결과 내 치명적 번역 오류 포함 유무를 감지하는 서비스

- 기계번역 사후 교정, 기계번역 품질 개선 모델

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 번역에 필요한 신규 문장을 확보하기 위한 출처문서 19만 건 이상(한국어 문서 10만건, 외국어 원문 문서 9만건(3만건*3개국)) ※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수 • 한국어-외국어 양방향 번역에 활용할 수 있는 한국어, 외국어 텍스트 데이터 30만 문장 이상 - 한국어, 외국어 각 5만 문장 이상으로, 한국어 5만-외국어1 5만, 한국어 5만-외국어2 5만, 한국어 5만-외국어3 5만이 페어가 되어야 함 - 한국어 5만 문장 이상에 대한 외국어 기계번역 문장 - 외국어 5만 문장 이상에 대한 한국어 기계번역 문장 - 문장은 ‘10어절 이상’으로 하고, 문장 단위를 정의할 것 • 한국어-외국어 번역 시 활용도 높은 대상 언어 3개 이상 제시 - 단, 하나의 언어가 전체의 50%를 넘을 수 없음
	라벨링 데이터	• 한국어-외국어 번역에 대한 치명적인 기계번역 오류 및 사후 교정이 라벨링 된 텍스트 데이터 - 구축한 한국어, 외국어 각 5만 문장 중 2만 문장은 치명적 오류가 없는 문장, 3만 문장은 치명적 오류가 있는 번역 문장으로 구성 ※ 치명적 오류에 대한 내용은 “데이터 가공 방법” 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시 - 라벨링된 텍스트 데이터는 다음의 문장들을 포함: 소스 문장, 번역 문장, 치명적 오류 유무 레이블, 치명적 오류 세부 레이블, 오류 등장 유형 레이블, 오류 사후 교정 문장, 전체 사후 교정 문장
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문장 수집 소스, 번역 전문가 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 하나의 도메인에 치우치지 않도록 균형적인 도메인 수집 방안 제시

- 소스 문장-번역 문장-올바른 문장이 페어가 되도록 하며, 소스 문장은 모두 다른 문장으로 구성

- 수집된 데이터에 대해 번역 수행 시 참여기관이 직접 구현하는 Vanilla Transformer 모델 또는 상용화 번역 모델 등을 활용

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

- 다음 오류 유형 예시들을 포함하여 치명적 오류 레이블 유형 제시

※ (예시) 오류 유형(영어의 예)

1) TOX : 종교, 인종, 성적으로 증오, 폭력, 비속어 사용

- 소스 문장: May I ask the name of the video game that was mistakenly put in Nintendo?

- 번역 문장: 니그로에 잘못 넣은 비디오 게임 이름을 여쭤 봐도 될까요?

- 사후 교정 문장(올바른 문장): 닌텐도에 잘못 넣은 비디오게임 이름을 여쭤 봐도 될까요?

2) SAF : 번역 오류가 안전/건강상의 문제를 일으키는 경우

- 소스 문장: People who are pregnant and breastfeeding need to use products that are free of toxic chemicals.

- 번역 문장: 임신 중이거나 모유 수유를 하는 사람들은 독성 화학 물질 제품을 사용해야 합니다. 없는.

- 사후 교정 문장: 임신 중이거나 모유 수유를 하는 사람들은 독성 화학 물질이 없는 제품을 사용해야 합니다.

3) NAM: 이름, 기관, 장소 등 개체명이 삭제/왜곡/추가되어 사용자가 개체명을 복구 못하는 경우

- 소스 문장: I could spend a few weeks in Jordan just eating the local dishes there.

- 번역 문장: 나는 요던에서 현지 요리를 먹는 것만으로도 몇 주를 보낼 수 있습니다.

- 사후 교정 문장: 나는 요르단에서 현지 요리를 먹는 것만으로도 몇 주를 보낼 수 있습니다.

4) SEN: 긍/부정 극성을 추가/삭제/다른 극성으로 변경하는 경우, 가능성이 있다는 표현을 확실하다고 바꾸는 것도 오류에 해당

- 소스 문장: The invisible blue light of ultraviolet light is a concern for all photographers.

- 번역 문장: 자외선의 보이지 않는 푸른 빛은 모든 사진 작가의 우려입니다.

- 사후 교정 문장: 자외선의 보이지 않는 푸른 빛은 모든 사진 작가의 관심사입니다.

5) NUM: 유닛/시간/날짜/수 등을 잘못 번역/삭제 하는 경우

- 소스 문장: However, I've encountered ads at least 10 times while I was streaming music over three days.

- 번역 문장: 그러나 3일 동안 음악을 스트리밍하는 동안 광고를 10배 이상 접했습니다.

- 사후 교정 문장: 그러나 3일 동안 음악을 스트리밍하는 동안 광고를 10번 이상 접했습니다.

6) POL: 예의를 갖추어야 하는 상황에서 예의 없는 말로 번역된 경우, 평범한 대화에서 예의 없이 보일 수 있는 표현이 등장한 경우

- 소스 문장: Again, we are sorry for the inconvenience this problem has caused you.

- 번역 문장: 이 문제로 인해 불편을 줘서 다시 한 번 미안하다.

- 사후 교정 문장: 이 문제로 인해 불편을 드려 다시 한 번 죄송합니다.

- 세부 오류 레이블 및 오류 등장 유형의 경우 균등한 레이블 균형 확보 방안 제시

※ TOX 오류 유형 관련: 소스 문장에 비속어가 등장했다면 번역 필요

※ NAM 오류 유형 관련: 번역 이용자가 추론을 통해 엔티티를 복구할 수 있으면 치명적 오류가 아님. 예컨대, “삼성 제품”을 “산성 제품”으로 번역하는 것과 같이 엔티티를 복구가 가능하지 않은 경우가 치명적 오류에 해당

※ POL 태그의 경우 한-외에서는 따로 태그하지 않음

• 오류 등장 유형 태그는 다음 내용을 참고

- Hallucination: 소스 문장에 없는 의미가 나타난 경우

- Deletion: 소스 문장에 있는 의미가 번역 문장에 나타나지 않는 경우

- Mistranslation: 소스 문장의 단어가 다른 뜻으로 번역되는 경우, 소스 문장의 단어가 번역되지 않은 경우

• 번역 전문가의 편접거리 점수 라벨링 방안은 다음 사항을 고려하여 제시

- 치명적 번역 오류 판별은 한국어, 외국어 모두를 모국어 수준으로 구사할 수 있는 번역 전문가의 작업수행 필수

- 번역 전문가에게 최소 편집 거리(edit distance)에 대한 개념 교육 필수

• 치명적 기계번역 오류는 윤리 및 사회적 파장을 일으킬 가능성이 높은 위험한 번역의 경우만을 탐지(일반적인 번역 오류는 치명적 오류로 간주하지 않음)

• 사후 교정문 생성 시 다음 사항을 포함하여 생성 방안 제시

- 사후 교정문 생성 시에는 치명적 오류를 지닌 번역 결과가 옳은 번역으로 변경되도록 최소 편집 거리(edit distance) 기반의 사후 교정문 생성

- 사후 교정문 생성 시 올바른 문장인지 검수 필요

- 해당 데이터를 통해 만들어진 동일한 모델을 학습시켰을 때 성능 개선이 되는지 평가하는 내용 포함

•  그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야6		다국어 번역 품질 평가 데이터
데이터6		다국어 번역 품질 평가 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 다국어 번역 결과에 대한 번역 품질 평가 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 번역에 필요한 신규 문장을 확보하기 위한 출처문서 19만 건 이상(한국어 문서 10만건, 외국어 원문 문서 9만건(3만건*3개국))

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 한국어-외국어 언어쌍에 대해 양방향 병렬 말뭉치 30만 문장 이상

- 구축한 각 한-외, 외-한 각 5만 문장쌍 중 무작위로 각 2만 문장쌍을 추출 후 번역 품질 예측 데이터로 구성

o AI 임무(task)

- 한국어-영어 기계번역

o 활용 분야(예시)

- 번역 품질 예측 모델 개발

- 다국어 병렬 데이터 고도화를 통한 번역 모델 성능 개선

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 번역에 필요한 신규 문장을 확보하기 위한 출처문서 19만 건 이상(한국어 문서 10만건, 외국어 원문 문서 9만건(3만건*3개국)) ※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수 • 한국어-외국어 양방향 번역에 활용할 수 있는 한국어, 외국어 병렬 말뭉치 30만 문장 이상 - 한국어, 외국어 각 5만 문장 이상으로, 한국어 5만-외국어1 5만, 한국어 5만-외국어2 5만, 한국어 5만-외국어3 5만이 페어가 되어야 함 - 문장은 ‘10어절 이상’으로 하고, 문장 단위를 정의할 것 • 한국어-외국어 번역 시 활용도 높은 대상 언어 3개 이상 제시 - 단, 하나의 언어가 전체의 50%를 넘을 수 없음
	라벨링 데이터	• 한국어-외국어 언어쌍에 대한 양방향 병렬 말뭉치 및 적절한 라벨링된 번역 텍스트 - 구축한 한-외, 외-한 각 5만 문장 중에서 무작위로 각 2만 문장쌍을 추출 후 번역 품질 예측 데이터로 구성 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 번역 전문가, 문장 수집 소스 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 병렬 말뭉치의 도메인은 문어체의 일반 도메인으로 다양한 도메인을 포함할 수 있도록 제시

- 그 외 균형적 확보를 위한 방안 제시

• 병렬 말뭉치 구축 과정에서 기계 번역기를 일부 참고할 경우 다음 사항을 고려한 방안 제시

- 기계번역 결과에 대해 사후 교정하는 방안은 불가능함

- 좋은 성능을 가진 기계 번역기이더라도, 지나친 번역 어투로 인한 “자연스러운 번역”의 근본 목적을 해칠 가능성이 매우 높아 본 데이터 구축 및 활용 목적에 부합하지 않음

• 번역 품질 예측 평가 지표는 다음을 포함하여 전문성 있는 내용으로 근거를 들어 정량적·정성적 지표를 제시

- (문장 단위)-HTER(Human translation error rate): 기계번역 문장에 대해 번역 전문가가 최소 편집거리(edit distance, 대체/삭제/추가)를 통해 사후 교정 문장으로 변환함. 이후 편집 거리를 번역 문장 길이로 정규화하여 계산 (0-1사이의 값)

- (문장 단위)-DA(Direct Assessment): 기계번역 결과에 대해 최소 3명 이상의 번역 전문가가 번역 품질을 다음 기준으로 점수 평가, 이상치 샘플 제거 후 평균 점수 값을 z-표준화한 최종 값

Z-표준화 최종 값 및 해석

- 00—10: 완전히 틀린 번역

- 11-29: 토큰 몇 개만이 옳은 번역일 경우 [토큰 기준]

- 30-50: 소스 문장 중 일부를 번역했으나 중요한(major) 실수를 범한 경우 [구 기준]

- 51-69: 전체적으로 소스 문장의 의미와 일관되나 typo, 문법 오류가 있는 경우 [전체 문장 기준]

- 70-90: 소스 문장의 의미에 거의 가깝게 번역한 경우 [전체 문장 기준]

- 90-100: 완벽한 번역 [전체 문장 기준]

- (단어 단위)-OK/BAD: 휴먼 사후 교정 문장에 대해 토큰별 번역 품질을 측정

• 각 5만 문장의 병렬 말뭉치 중 2만 문장 무작위 선택의 경우 다음과 같이 무작위로 만 문장 선택:

- 한국어-외국어 기계번역 품질 예측 데이터: 한국어 소스로부터 구성한 병렬 말뭉치 중 무작위 2만 문장 선택

- 외국어-한국어 기계번역 품질 예측 데이터: 외국어 소스로부터 구성한 병렬 말뭉치 중 무작위 만 문장 선택

• 번역 품질 예측 말뭉치 구축 시 기계번역 시스템은 Vanilla Transformer 모델을 활용해야 함

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

- 번역 시스템의 높은 성능으로 인한 점수 편향이 발생할 가능성이 높으므로 균형 있는 레이블 구성 방안 고려

• HTER,OK/BAD 레이블 자동 생성기를 구축할 경우, 다음 내용을 고려하여 구축 방안 제시

https://github.com/Unbabel/word-level-qe-corpus-builder

- HTER, 단어 단위 OK/BAD 레이블은 소스 문장, 기계번역 문장, 사후 교정 문장 세 가지가 필요

- 편집 거리(edit distance)에 따라 최소한의 삽입, 삭제, 대체, 이동으로 사후 교정문을 생성

- HTER 스코어 및 OK/BAD 레이블은 번역 문장과 사후교정문이 있으면 다음의 자동화 툴을 통해 자동으로 생성 가능

• 번역 전문가의 편접거리 점수 라벨링 방안은 다음 사항을 고려하여 제시

- 각 소스/타깃 언어를 모국어 수준으로 구사 가능한 번역 전문가들에게 편집거리 개념 교육 방안 필수 제시

- 최소 3명 이상의 번역 전문가가 점수를 부여

- 점수 가이드라인은 구체화 가능하나 제공된 기준 내에서 가능

- 이상치 검출 시 전문가 평가 점수 간 차이가 30점 이상 나는 경우 제거

•  그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야7		분야별 한국어 멀티세션 데이터
데이터7-1		전문분야(기술과학) 한국어 멀티세션 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 전문분야(기술과학) 맥락에서 자연스러운 연속 대화가 가능한 AI를 구축하기 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 기술과학 전문분야(의료, IT 등) 문서 10만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 멀티세션 6만 건 이상(세션 15만 건 이상)

o AI 임무(task)

- 전문분야에 대한 한국어 대화처리, 긴 맥락의 연속된 대화를 기억하고 참조하여 대화에 반영하며 자연스러운 대화 생성

o 활용 분야(예시)

- 자연어 이해, 질의응답, 대화, 응답생성 등 자연어 처리 연구

- 다양한 산업에서 활용되는 챗봇, AI 비서 등 지능형 시스템 등

2. 데이터 구성

항목

요구사항

데이터 구성

원천데이터

• 기술과학 전문분야(의료, IT 등) 문서 10만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

• 구축한 기술과학 전문분야 문서에 기반한 멀티세션 6만 건 이상(세션 15만 건 이상)

세션 개수	최소 수량
2개	4만 건
3개	1만 건
4개	1만 건

• 세션(Session) 정의 : 두 명의 발화자가 서로 전문분야(기술과학) 주제에 대해 대화를 나누되, 각 발화자가 최소 7번 이상의 발화를 하고, 상대방은 “네, 그렇군요.”와 같은 단답형 답변이 아닌 지식정보가 포함된 서술형 답변이 되도록 구성

※ 전문분야(기술과학) 주제 대화에서 벗어나지 않도록 각 대화가 전문지식이 포함된 내용임을 증명하는 방안 제시 필수(예시-대화 내 전문용어 1건 이상, 10% 이상 등)

• 멀티세션(Multi Session) 정의 : 두 개 이상의 세션이 시간 간격을 두고 진행되며, 세션 간에 주제의 연관성이 이어지는 장기 맥락정보

- 장기기억(Long Term Memory)형태의 맥락(Context)정보로 정의될 수 있음

- 각 세션 사이에 몇 시간 또는 며칠, 몇 주의 시간 간격이 있는 것처럼 대화하여야 함

라벨링 데이터

• 전문용어, 대화주제 포함 라벨링 항목 제시

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시

메타데이터

• 전문분야(기술과학) 멀티세션 데이터 구축을 위하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위해 다양하고 균형적인 전문분야(기술과학) 세부 카테고리 및 카테고리별 수집량 제시 - 자연스러운 대화 확보를 위해 두 명의 사람이 특정 기간을 두고 실제로 대화하는 데이터 수집을 위해 필요한 데이터 확보 방안 제시 - 대본(스크립트) 기반은 지양하며, 구체적인 상황 및 역할, 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 수집 등 최대한 자연스러운 대화 데이터 수집 방안 제시 - 수집된 데이터에 대해서 오탈자, 과도한 이모지 혹은 "ㅋㅋㅋㅋ"와 같은 의미 없는 글자 들에 대한 정제 작업을 수행 • 그 이외의 전문분야(기술과학) 멀티세션 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터7-2		전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 전문분야(사회과학) 맥락에서 자연스러운 연속 대화가 가능한 AI를 구축하기 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 사회과학 전문분야(경제, 교육 등) 문서 10만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 멀티세션 6만 건 이상(세션 15만 건 이상)

o AI 임무(task)

- 전문분야에 대한 한국어 대화처리, 긴 맥락의 연속된 대화를 기억하고 참조하여 대화에 반영하며 자연스러운 대화 생성

o 활용 분야(예시)

- 자연어 이해, 질의응답, 대화, 응답생성 등 자연어 처리 연구

- 다양한 산업에서 활용되는 챗봇, AI 비서 등 지능형 시스템 등

2. 데이터 구성

항목

요구사항

데이터 구성

원천데이터

• 사회과학 전문분야(경제, 교육 등) 문서 10만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

• 구축한 사회과학 전문분야 문서에 기반한 멀티세션 6만 건 이상(세션 15만 건 이상)

세션 개수	최소 수량
2개	4만 건
3개	1만 건
4개	1만 건

• 세션(Session) 정의 : 두 명의 발화자가 서로 전문분야(사회과학) 주제에 대해 대화를 나누되, 각 발화자가 최소 7번 이상의 발화를 하고, 상대방은 “네, 그렇군요.”와 같은 단답형 답변이 아닌 지식정보가 포함된 서술형 답변이 되도록 구성

※ 전문분야(사회과학) 주제 대화에서 벗어나지 않도록 각 대화가 전문지식이 포함된 내용임을 증명하는 방안 제시 필수(예시-대화 내 전문용어 1건 이상, 10% 이상 등)

• 멀티세션(Multi Session) 정의 : 두 개 이상의 세션이 시간 간격을 두고 진행되며, 세션 간에 주제의 연관성이 이어지는 장기 맥락정보

- 장기기억(Long Term Memory)형태의  맥락(Context)정보로 정의될 수 있음

- 각 세션 사이에 몇 시간 또는 며칠, 몇 주의 시간 간격이 있는 것처럼 대화하여야 함

라벨링 데이터

• 전문용어, 대화주제 포함 라벨링 항목 제시

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시

메타데이터

• 전문분야(사회과학) 멀티세션 데이터 구축을 위하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위해 다양하고 균형적인 전문분야(사회과학) 세부 카테고리 및 카테고리별 수집량 제시 - 자연스러운 대화 확보를 위해 두 명의 사람이 특정 기간을 두고 실제로 대화하는 데이터 수집을 위해 필요한 데이터 확보 방안 제시 - 대본(스크립트) 기반은 지양하며, 구체적인 상황 및 역할, 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 수집 등 최대한 자연스러운 대화 데이터 수집 방안 제시 - 수집된 데이터에 대해서 오탈자, 과도한 이모지 혹은 "ㅋㅋㅋㅋ"와 같은 의미 없는 글자 들에 대한 정제 작업을 수행 • 그 이외의 전문분야(기술과학) 멀티세션 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터7-3		일상대화 한국어 멀티세션 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 일상대화 맥락에서 자연스러운 연속 대화가 가능한 AI를 구축하기 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 일상대화 주제에서 활용할 수 있는 문서 5만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 멀티세션 6만 건 이상(세션 15만 건 이상)

o AI 임무(task)

- 일상대화 영역에 대한 한국어 대화처리, 긴 맥락의 연속된 대화를 기억하고 참조하여 대화에 반영하며 자연스러운 대화 생성

o 활용 분야(예시)

- 자연어 이해, 질의응답, 대화, 응답생성 등 자연어 처리 연구

- 다양한 산업에서 활용되는 챗봇, AI 비서 등 지능형 시스템 등

2. 데이터 구성

항목

요구사항

데이터 구성

원천데이터

• 일상대화 주제에서 활용할 수 있는 문서 5만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

• 구축한 문서에 기반한 멀티세션 6만 건 이상(세션 15만 건 이상)

세션 개수	최소 수량
2개	4만 건
3개	1만 건
4개	1만 건

• 세션(Session) 정의 : 두 명의 발화자가 서로 일상영역 주제에 대해 대화를 나누되, 각 발화자가 최소 7번 이상의 발화를 하고, 상대방은 “네, 그렇군요.”와 같은 단답형 답변이 아닌 지식정보가 포함된 서술형 답변이 되도록 구성

• 멀티세션(Multi Session) 정의 : 두 개 이상의 세션이 시간 간격을 두고 진행되며, 세션 간에 주제의 연관성이 이어지는 장기 맥락정보

- 장기기억(Long Term Memory)형태의  맥락(Context)정보로 정의될 수 있음

- 각 세션 사이에 몇 시간 또는 며칠, 몇 주의 시간 간격이 있는 것처럼 대화하여야 함

라벨링 데이터

• 대화주제 포함 라벨링 항목 제시

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시

메타데이터

• 일상대화 멀티세션 데이터 구축을 위하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위해 다양하고 균형적인 일상대화 세부 카테고리 및 카테고리별 수집량 제시 - 자연스러운 대화 확보를 위해 두 명의 사람이 특정 기간을 두고 실제로 대화하는 데이터 수집을 위해 필요한 데이터 확보 방안 제시 - 대본(스크립트) 기반은 지양하며, 구체적인 상황 및 역할, 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 수집 등 최대한 자연스러운 대화 데이터 수집 방안 제시 - 수집된 데이터에 대해서 오탈자, 과도한 이모지 혹은 "ㅋㅋㅋㅋ"와 같은 의미 없는 글자 들에 대한 정제 작업을 수행 • 그 이외의 일상대화 멀티세션 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야8		한국어 SNS 멀티턴 대화 데이터
데이터8		한국어 SNS 멀티턴 대화 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 대화 맥락에서 주제에 벗어나지 않고 대화를 할 수 있는 SNS 기반 대화 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- SNS상에서 두 사람 이상이 대화하는 한국어 발화 300만 건 이상

- 두 사람 이상이 발화를 한 번씩 주고받는 형태로 대화하며, 1건의 대화를 구성하는 데 있어 한 사람이 최소 발화 7건 이상

o AI 임무(task)

- 최신 주제를 반영한 한국어 대화처리

o 활용 분야(예시)

- DST(Dialogue State Tracking) 기술 발전

- SNS 챗봇, SNS 대화 데이터 기반 추천 서비스 개발 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• SNS상에서 두 사람 이상이 대화하는 한국어 발화 300만 건 이상 - 두 사람 이상이 발화를 한 번씩 주고받는 형태로 대화하며, 1건의 대화를 구성하는 데 있어 한 사람이 최소 발화 7건 이상 • SNS 대화의 특성(예-신조어, 축약어 등)을 보여줄 수 있는 방안 제시 • 발화는 단답형을 지양하고 서술형을 지향 • 대화 주제는 최근 5년간의 사회·문화적 주제를 반영하여, 최근 주제 키워드 포함 등 최근 정보가 담겨 있는 내용임을 알 수 있는 방안 제시 ※ (예시) 밥 뭐 먹었어? - 라면 먹었어.(지양) / OO님이 어제 라방에서 먹은 불닭마라면 해 먹었는데 진짜 킹정.(지향)
	라벨링 데이터	• 대화 텍스트 내용에서 추출할 수 있는 정보에 대해 라벨링 된 텍스트 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 사전 정의된 슬롯과 그 설명, 사전 정의된 슬롯 값과 그 설명 - 발화자 정보 - 사전 정의된 대화 도메인 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 다양성 확보를 위한 일상대화 영역의 다양한 도메인 카테고리 및 수집량 제시

- 대화 주제는 최근 3년간의 사회·문화적 주제를 반영

- 한국어 SNS 대화 수집으로 신조어, 줄임말 포함된 대화

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 예시를 고려한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

※ (예시)

{“상태” :

[{"act":"인사", "slots":[]},
{"act":"정보요청", "slots":[{"가격대": “저렴”},

{“사물”: “마우스”}]}]

“발화": ”ㅎㅇ, 혹시 마우스 좀 싼 거 추천가능?" }

•  그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야9		동화 데이터
데이터9-1		동화 이해도 테스트를 위한 질의응답쌍 생성 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 어린이의 동화 이해도 테스트를 위한 동화 단락을 기반으로 하는 질의응답 데이터

* 예) 동화 질의-응답 데이터(FairytaleQA) 등 참고

https://github.com/WorkInTheDark/FairytaleQA_Dataset

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 어린이용 동화, 소설 등 작품 2천 개 이상

※ 저작권 문제 해결 필수

※ 데이터 9-3 동화 줄거리 생성 데이터의 원천데이터와 중복되지 않게 구축

- 최종 질의응답쌍 : 10만 개 이상

o AI 임무(task)

- 동화 단락 기반 질의응답(QA) 기술을 통한 자연어 생성

o 활용 분야(예시)

- 어린이용 에듀테크 분야 기술 발전

- 인공지능을 활용한 교육 분야 가이드 마련 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 어린이용 동화/소설 등 데이터 : 2천 개 이상 - 구축한 동화/소설을 기반으로 한 최종 질의응답쌍 10만 개 이상 생성 - 동화/소설 내 단락 1개 당 2~5개 질의응답 pair 생성 ※ 수집한 어린이용 동화/소설 전체에 질의응답쌍이 균형있게 분포해야 함
	라벨링 데이터	• 질의응답 pair 텍스트 데이터 • story, story 내 단락, 질문, 질문 유형, 정답(복수 정답), 응답 유형, 정답과 관련된 단락 내 문장(들) 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 동화책 관련 메타 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 질문 생성자는 교육 관련 전문가들이어야 하며, 증빙 필요

- 질문 유형 예시(단답형/서술형을 포함하여, 응답자군별 질문 유형 분류 제시)

- 응답자군을 분류(유아/초등 저학년/초등 고학년)

※ (예시) 질문 유형 / 응답 값

• 질문 유형

(1) character: 이야기의 성격, 인물의 특징 등을 질문

(2) setting: 특정 사건이 발생하는 장소 또는 시간에 대해 질문 예시) "어디" 또는 "언제"

(3) action: 캐릭터의 행동이나 행동에 대한 정보에 대해 묻는 질문

(4) feeling: 등장인물의 감정적 상태나 특정 사건에 대한 반응에 대해 묻는 질문

(5) causal relationship: 이전 및 이후 사건이 인과적으로 어떻게 이어지는지에 대한 질문. 예시) "왜" 또는 "무엇을 ~ 하게 했는지" 등

(6) outcome resolution: 이전 사건에 의해 인과적으로 유도된 결과 사건을 알아내도록 하는 질문. 예시) "~가 일어난/발생한 후..."등으로 표현

(7) prediction: 텍스트에 존재하는 정보를 기반으로 예측 가능한, 알려지지 않은 결과를 예측하도록 질문

• 응답 값 유형

(1) explicit: 단락 내 정답이 존재

(2) implicit: 단락 내 정답이 존재하지 않음 (추론을 통해 유추하는 정답, 비슷하지만 다른 표현 등)

• 어린이용 동화, 소설 등에 대한 저작권은 만료된 저작권, 공개 데이터, 교육 관련 기업과의 계약 등으로 수집

• 생성자의 질의응답쌍 생성 방안에 대한 가이드라인 제시 필요

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

- 단락마다 정답 후보군을 먼저 추출 (핵심 키워드, 주요 문장이나 표현들 등)

- 해당 정보에 대한 질의 생성, 질의 생성 시에는 질문 유형 분포를 고려해 균형 있게 제작

- 질문 유형별 응답 값 유형의 경우 30%를 implicit으로 생성해야 함

- 질의 유형 내 질의의 다양성 고려 방안 제시

- 제작된 질의응답 쌍에 대한 복수 정답 가능성 유의, 복수 정답인 경우 복수 정답으로 태그

• 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터9-2		동화 삽화 생성 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 동화 구성 및 내용에 적절한 그림 삽화를 손쉽게 제공하기 위한 동화 이미지(이미지 변환*) 및 텍스트 데이터 쌍

* 그림 동화 삽화 생성 AI 데이터 : 이야기 구성 및 내용을 하나의 완성된 그림 동화 형식으로 전환할 수 있는 텍스트-이미지 쌍 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 그림 동화 이미지 데이터와 이미지에 대응되는 대사 및 지문이 특징적으로 설명되는 텍스트 데이터 쌍 5만 건 이상

o AI 임무(task)

- 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 이용자 참여형 한글 어린이 동화 콘텐츠 생성, 어린이 동화를 내용에 그림 생성을 지원하는 동화 작가 지원 서비스

- 그림 작가가 작업한 삽화 이미지의 핵심 요소를 기반으로 색다른 화풍 혹은 배경을 자동으로 생성/변형/추가가 가능한 분야

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 그림 동화 이미지 데이터 5만 장 이상 - 동화 이미지 데이터에 맞는 유의미한 카테고리 구분을 제시하고 카테고리별 적절한 데이터 비율 제시 • 원시데이터(한글 그림 동화)로부터 장면별 지문과 삽화에 대한 텍스트-그림 쌍 데이터 수집
	라벨링 데이터	• 컷별 그림 동화 이미지, 대사 및 지문이 특징적으로 설명되는 라벨링된 데이터 • 편집 이미지 정보가 담은 항목 등을 구체화 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 필수 - 동화 현황이 포함된 정보 ※ (예시) 유형: 주제, 작가, 상황, 장르, 시대/시간대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 그림 동화 이미지 해상도는 1024X768 이상 구성 필요 - 작가 100명 이상, 한 작가당 63 작품 이하, 한 작품당 이미지 데이터 16건 기준 3,125 작품 이상 이미지 데이터 수집 필요 - 그림 동화 1권 분량(그림, 삽화 포함) 16건 이상 포함 수집 필요 - 텍스트+그림, 캐릭터, 시나리오, 개체 및 요소 중심으로 구축 - 장면별 지문은 정제된 JSON 구조의 텍스트 데이터 수집 • 제3자 데이터 공유를 위한 권리를 획득하고 저작권 문제가 없는 어린이 그림 동화 데이터 확보 방안 제시(ex. 아마추어 작가 작품, 공개용 작품, 작자 미상 작품 등) • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 • 명확한 지문 및 대화(텍스트)-장면(이미지) 쌍 구축을 위한 적정 가이드라인 설계 및 근거 제시 ※ (예시) 어린이 그림 동화 주제별, 연령별, 상황별, 시간대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작 등의 삽화 생성을 위한 필수요소 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집된 이미지에 대한 한글 설명문 라벨링 - 수집된 이미지에 대한 지시문/발화문 라벨링 - 다양한 형태의 인공지능 모델 개발을 위한 고품질 확보 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터9-3		동화 줄거리 생성 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 저작권 및 권리 문제가 해결된 한글 어린이 동화를 생성하기 위한 동화 스토리라인 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 어린이용 동화 작품 2천 개 이상

※ 저작권 문제 해결 필수

※ 데이터 9-1 동화 이해도 테스트를 위한 질의응답쌍 생성 데이터의 원천 데이터와 중복되지 않게 구축

- 구축한 동화를 기반으로 한 10만 문단* 이상

* 문단은 몇 개의 문장이 모여 하나의 중심 내용을 가지고 통일성, 완결성, 일관성을 만족하는 글의 부분(※ 작품의 특성에 따라 적절한 분량 제시 필요)

o AI 임무(task)

- 줄거리 생성

o 활용 분야(예시)

- 한글 동화 제작시 캐릭터 특성, 인물 묘사, 장면 연출을 자동 생성하는 창작 분야 및 관련 기술

- 스토리 라인 지원, 줄거리 생성 서비스

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 어린이용 동화 작품 2천 개 이상 • 구축한 동화를 기반으로 한 10만 문단 이상 - 한 작품당 16문단 이상을 기준 - 어린이 동화 텍스트 데이터에 맞는 유의미한 카테고리 구분을 제시하고 카테고리별 적절한 데이터 비율 제시 - 작품의 특성에 따라 문단의 적절한 분량 제시
	라벨링 데이터	• 한글 어린이 동화 구성요소에 대한 설명이 라벨링된 데이터 ※ (예시) 인물, 성별, 나이, 특성, 시간대, 동작, 배경 장면, 인물/정물/건물 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 원천데이터 학습을 위한 메타정보(주제/작가/상황/장르/시대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작 등) 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 유사한 스토리 패턴이 생성되지 않도록 작가당 최대 작품 수는 10개 작품으로 제한 - 캐릭터, 시나리오, 개체 및 요소 중심으로 구축 - 문단 데이터는 정제된 JSON 구조의 텍스트 데이터 수집 • 제 3자 데이터 공유를 위한 권리를 획득하고 저작권 문제가 없는 어린이 동화 데이터 확보 방안 제시 ※ (예시) 아마추어 작가 작품, 공개용 작품, 작자 미상 작품 등 • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 • 다양성 확보를 위한 주제/작가/상황/장르/시대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작 등의 구성 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집된 텍스트에 대한 한글 설명문 라벨링 - 수집된 동화에 대한 캐릭터별 특징 라벨링 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야10		다양한 소음원에서의 Ground Truth 지식 정보 데이터
데이터10		다양한 소음원에서의 Ground Truth 지식 정보 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 다양한 소음 환경에서의 지식기반 목적 지향적 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 다양한 소음 환경에서 녹음된 2천 시간 이상의 대화 음성데이터 및 전사 텍스트 데이터

o AI 임무(task)

- 다양한 소음 환경에서의 음성인식, 자연어 이해

o 활용 분야(예시)

- 소음 환경을 고려한 음성 키워드 검출 기술

- 음성인식 기술 발전 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 여러 소음환경에서 녹음된 대화 음성데이터 : 2천 시간 이상 - 대화 음성데이터, 음성데이터를 전사한 텍스트 데이터 - 데이터 시간 정의 : 소음 환경에서 문장 또는 1개 발화 시간 - 대화 내에 지식 검색을 요구하는 “질문-답변” pair가 1회 이상 포함 필수 - 음성 앞·뒤 묵음(1.0sec 내외로 제한) 및 비음성 시간은 제외 • 여러 소음환경에서 녹음된 환경 소리데이터 : 500 시간 이상 - 기구축된 데이터와의 차별성 및 자료 활용성을 고려하여 소음 환경 제시 필수
	라벨링 데이터	• 소음 환경에서의 발화 음성과, 그 발화 음성에 대한 전사 텍스트 및 지식 검색을 요구하는 자연어 답변의 Ground Truth 등이 라벨링 된 텍스트 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 화자성별/연령, 녹음환경, 음성수집 디바이스 등 - 노이즈 채널 ASR 결과의 WER 수치 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 발화자 구분(성별, 연령 등) 및 소음 환경 카테고리 구분 등 다양한 소음원에서 음성 대화 및 각종 소리 데이터 수집을 위한 적절한 구축 방안 제시 - 대화에 참여하는 발화자의 수와 대화의 종류에 대한 제시 - 소음 기준(dB)는 데이터 구축목적에 적합토록 제시 - 지식 검색을 위한 주제(여행, 사회, 경제, 일반 등) 10종 이상 제시 및 주제는 메타정보에 포함 - 음성대화에서 지식 검색을 요구하는 답변을 검색할 수 있는 자연어 텍스트 DB 구축을 위한 적절한 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 발화 앞뒤(묵음 500~5,000ms) 등을 통한 구분 - 전사 텍스트 및 소음환경 음성 ASR 결과의 타임 스탬프 - 답변을 요구하는 대화의 전환시점 라벨링(전사텍스트 인덱스) - 지식 검색을 요구하는 자연어 답변의 Ground Truth 라벨링 - 답변에 해당하는 지식 DB의 문서ID 및 문장ID(복수) 라벨링 - 한 음성데이터 내에서 화자를 추적할 수 있도록 음성 화자별 화자 ID(비식별화) 라벨링 • 일관된 원칙으로 음성 전사 및 전사 원칙 제시 - TN(영문/숫자를 한글로 표시), ITN(DUDANS/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야11		한국어 텍스트-비디오-사운드 데이터
데이터11		한국어 텍스트-비디오-사운드 데이터

1. 데이터 개요

o 텍스트-비디오-사운드 페어를 통해 시각-언어 분석 및 이를 활용한 서비스 제공을 위한 멀티모달 데이터

o 텍스트 기반의 검색을 통해 비디오 및 사운드 검색이 가능한 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 텍스트-비디오-사운드 쌍 데이터 50만 건 이상

o AI 임무(task)

- 텍스트 기반의 자연어 이해, 텍스트 기반 멀티모달 검색, 자연어 생성

o 활용 분야(예시)

- 텍스트 기반 비디오 혹은 이미지 검색, 비디오에서 텍스트 캡션 혹은 요약문 생성 등의 텍스트-이미지, 텍스트-비디오 연구 지원

- 사운드-텍스트 변환 모델 등을 통해 비디오/이미지 자동 자막 시스템 구축 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 한국어 텍스트-비디오-사운드 데이터: 50만 건 이상 - 데이터 1건 기준 : 비디오(mp4, wav 등)+비디오 분류 (사전정의, 400 ~ 600개 사이의 class가 필요함) + 사운드 분류(ex. 전화벨) - 원천 데이터 비디오는 최소 15초 이상의 소리가 포함된 비디오여야 함. 소리는 사람들의 말소리, 대화를 포함
	라벨링 데이터	• 다음 사항들이 라벨링 된 텍스트-비디오-사운드 데이터 : - 비디오에 대한 텍스트(비디오 내용 요약, 비디오 자막, 소리 전사 텍스트 라벨링 및 검수) - 비디오를 초 단위로 나누어 이미지로 분리한 뒤, 이미지에 어떤 사물이 있는지 혹은 어떤 행위가 있는지 텍스트 라벨링 (이미지 카테고리) - 데이터 수집 시 오디오에 대한 텍스트 태깅 후 2차 가공자와 합의를 통한 점검
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 비디오 길이, 사전 정의된 비디오 분류, 사전 정의된 사운드 분류, 2차 가공자의 agreement 점수 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 동영상에서 수집된 비디오와 그에 따른 라벨링 데이터를 추가 태그 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 텍스트 라벨링에 비주얼(색상, 스타일, 크기 등), 제스처(얼굴표정, 손제스처, 바디랭귀지 등), 공간, 청각효과 등을 포함하여 세밀한 라벨링 방법 제시 - 비디오에 대한 텍스트(비디오 내용 요약, 비디오 자막, 소리 전사 텍스트 라벨링 및 검수) - 비디오를 초 단위로 나누어 이미지로 분리한 뒤, 이미지에 어떤 사물이 있는지 혹은 어떤 행위가 있는지 텍스트 라벨링 (이미지 카테고리) - 데이터 수집 시 오디오에 대한 텍스트 태깅 후 2차 가공자와 합의를 통한 점검 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야12		음성인식에 의한 영상 요약 데이터
데이터12		음성인식에 의한 영상 요약 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 음성인식 기술을 활용하여 방송 콘텐츠 요약 및 검색 등이 가능한 학습용 데이터

※ 저작권 문제를 해결한 콘텐츠 확보 방안 제시 필수

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전체 분량 중 음성 발화가 70% 이상 포함되어 있는 방송 콘텐츠 3천 시간 이상(각 5분 이상, 총 4천 건 이상) 신규 구축

o AI 임무(task)

- 한국어 발화에 대한 음성 인식, 음성 인식 기반 요약 및 검색

o 활용 분야(예시)

- 음성인식 기술을 활용한 기계학습 기반의 동영상 요약 및 검색 서비스 개발

- 영상 요약 알고리즘 및 관계성 있는 영상 도출 등 기술 발전 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 방송 콘텐츠 3천 시간 이상 - 기구축 콘텐츠 외 신규 방송 콘텐츠 확보 필요 - 각 콘텐츠는 5분 이상, 총 콘텐츠 수 4천 건 이상 ※ 각 콘텐츠에 음성 발화가 70% 이상 포함되어야 하며, 전체 콘텐츠의 음성 발화가 70% 이상 되어야 함 • 음성 발화 정보를 기반으로 주요 장면 수집 • 음성데이터에 대한 전사 텍스트 데이터 • 음성데이터 시간 기준 : 콘텐츠 문장단위 또는 1개의 발화시간(PCM) - 음원 앞·뒤의 묵음(발화 전후 묵음 1.0sec 내외로 제한) 및 비음성 시간은 제외
	라벨링 데이터	• 콘텐츠의 발화 음성 1개(문장 또는 발화 단위) 및 발화 음성에 대해 적절한 라벨링 된 전사텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 파일 형식, 영상 길이, 화질, 라이선스, 링크 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 주요 카테고리 5개 이상 제시(뷰티, 일상, 정치, 동물, 인물, 스포츠, 음식 등)

- 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음

- 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

- 검색을 위한 질의어(음성 및 전사) 약 20만 건 및 질의에 상응하는 하이라이트 영상 구간 및 구간의 분류에 대한 라벨링

- 파일명, 하이라이트 시작/종료 구간, 영상 카테고리, 구간 분류(장소/행동/감정/관계) 등

- 구간 분류에 대한 상세한 라벨링 카테고리(장소-음식점, 자연, 오락시설, 행동-먹다, 싸우다 등, 관계 등) 제시 필요

- 검색할 수 있도록 육하원칙에 따라 작성(누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜, 키워드 등)

- 원천 동영상(음성 포함) – 원천 동영상에 대한 음성전사 – 동영상 요약의 영상 구간(음성 포함) – 키워드 – 사용자 쿼리’의 페어쌍

※ (예시)

· 사용자 쿼리 “여자 주인공이 화가 난 장면 보여줘.” (음성 및 전사)

· 원천 영상 전체를 STT하여 음성 전사 확보 및 원천 영상에 대한 요약 구간을 라벨링 후, 사용자 쿼리에 상응하는 요약 구간들을 페어링

· 예를 들어, 여자 주인공이 화가 난 장면의 요약 구간이 [20:35~22:40], [33:50~35:15] 라고 가정하면, 해당 쿼리에 해당 구간들이 맵핑

• 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야13		한국어 지식그래프 및 다중 이벤트 추출 데이터
데이터13-1		지식그래프-투-텍스트 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 자연어 이해 연구에 활용 가능한 지식그래프를 통해 텍스트를 생성하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 지식그래프 생성이 가능한 지식기반 텍스트 문서 20만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

※ 데이터 13-2 한국어 다중 이벤트 추출 데이터의 원천 데이터와 중복되지 않게 구축

- 구축한 문서를 활용하여 triples-context pair 30만 건 이상

o AI 임무(task)

- 지식그래프 이해를 통한 자연어 생성

o 활용 분야(예시)

- 지식그래프를 이용한 한국어 문맥 정보 추출 시스템

- 넓고 복잡한 질문에 대답하기 위한 프레임워크 제시 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 지식 기반 텍스트 문서 신규 수집 : 20만 건 이상 ※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수 • 구축한 텍스트 활용 triples – context pair : 30만 건 이상 - triple의 동일 유형은 10건 미만으로 하고, 다양성을 확보할 수 있는 기준을 제시할 것
	라벨링 데이터	• 지식기반 텍스트 및 라벨링 데이터 - 데이터 구성은 ‘문서 title’, ‘문서 내 문장들’, ‘문서 내 존재하는 triple들’, ‘각 트리플들이 추출된 문장’ 등으로 구성 - 가급적 JSON 형식으로 구축 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 지식 그래프 투 텍스트 데이터 구축을 위해 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 필수 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 웹 환경에서 수집된 대용량의 지식 기반 텍스트 데이터를 기반으로 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터13-2		한국어 다중 이벤트 추출 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 텍스트 내 여러 개 사건(event)과 사건 주체 및 객체에 대한 정보를 추출하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 이벤트 추출을 위한 텍스트 문서 20만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

※ 데이터 13-1 지식그래프-투-텍스트 데이터의 원천 데이터와 중복되지 않게 구축

- 구축한 문서를 활용하여 1만 5천 건 이상의 이벤트 추출

※ 1개 문서에서 이벤트 추출은 최대 10개까지 가능

※ 텍스트에 등장하는 모든 사건의 주체 및 객체, 멘션/사건 트리거의 위치 라벨링하여 ‘다중’ 이벤트 추출의 특성을 살려야 함

o AI 임무(task)

- 다중 이벤트 추출을 통한 자연어 이해

o 활용 분야(예시)

- 질의응답 시스템, 요약 시스템, 대화 시스템 등 다양한 AI 기반 자연어 처리 응용시스템

- 확장된 지식베이스 구축 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 이벤트 추출을 위한 텍스트 문서 20만 건 이상 ※ 문서 단위를 정의하고, 각 문서의 저작권 문제 해결 필수 • 구축한 문서를 활용하여 1만 5천 건 이상의 이벤트 추출 - 1개 문서에서 이벤트 추출은 최대 10개까지 가능 - 이벤트 단위: 개체 및 명사구를 포함하여 정의할 것
	라벨링 데이터	• 사건 및 개체 등이 라벨링 된 텍스트 데이터 ※ 텍스트에 등장하는 사건의 주체 및 객체, 멘션/사건 트리거의 위치를 라벨링하여 ‘다중’ 이벤트 추출의 특성을 살려야 함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 개체의 유형(사람, 장소, ...), 등의 적절한 메타데이터 제시 - JSON 내 ’metadata’의 key로 데이터 제공 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 다양성 확보를 위한 오픈 도메인(전체 범주) 혹은 지정 도메인을 제시하여, 지정 범주 내의 텍스트를 신규 확보 필수

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

- 수집할 문서의 도메인 설정 후, 도메인에 맞는 사건/개체유형을 제안한 후에, 라벨링 작업을 수행

- 복수 이벤트 하위 유형 및 역할 유형에 대한 가공방식

개체 라벨렝

• 텍스트에 등장하는 모든 사건의 주체 및 객체에 대하여 멘션 라벨링

- (예시) 개체의 위치(시작:종료 인덱스)

사건 라벨링

• 사건의 멘션: 텍스트에 등장하는 모든 사건 멘션/사건 트리거의 위치 라벨링

- (예시) 사건 멘션/트리거의 위치(시작:종료 인덱스)

• 사건의 유형: 문맥에 따라서 이벤트의 유형 라벨링

- (예시) ‘태어나다’, ‘결혼하다’, ‘이혼하다’, ‘죽다’ 등

※ 사건 트리거는 사건의 발생을 가장 명확하게 함의하는 단어 또는 문구를 의미하며, 사전 멘션은 동일한 사건을 지시하는 모든 단어 또는 문구를 의미함. (ex. [‘죽었다’, ‘돌아가셨다’, ...]의 경우 모두 하나의 사건 ‘죽다’를 의미함)

• 사건 인수 라벨링: 사건의 주체 및 객체인 개체 인덱스 라벨링

- (예시) ‘주체’: 2번째 개체, ‘객체’: 4번째 개체

•  그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야14		AI 응답 결과에 대한 품질 평가 데이터
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데이터14		AI 응답 결과에 대한 품질 평가 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 요약, 질의응답 등 자연어 AI 태스크*에 대한 AI 처리 결과를 평가할 수 있도록 멀티턴 대화를 구축하고 태스크 품질을 평가할 수 있도록 기준을 마련하는 데이터

* 번역은 제외할 것

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 한국어 대화 데이터 100만 발화 이상

- 두 사람 이상이 발화를 한 번씩 주고받는 형태로 대화하며, 1건의 대화를 구성하는 데 있어 한 사람이 최소 발화 7건 이상

o AI 임무(task)

- 한국어 대화 처리, 요약, 자연어 이해, 의도 식별

o 활용 분야(예시)

- 고품질 대화 모델 구축을 위한 지표 개발

- 챗봇 서비스 개선 등

2. 데이터 구성

항목

요구사항

데이터 구성

원천데이터

• AI 응답 결과 평가를 위한 한국어 대화 데이터 100만 발화 이상

- 두 사람 이상이 발화를 한 번씩 주고받는 형태로 대화하며, 1건의 대화를 구성하는 데 있어 한 사람이 최소 발화 7건 이상을 하며, 서술형 질의-응답이 되는 대화

• 발화는 단답형을 지양하고 서술형을 지향

라벨링 데이터

• 문법성 등이 라벨링된 대화 및 품질평가 기준 정보

※ (예시) 대화 데이터 구성 및 라벨링 정보

• (질문): 대한민국의 수도가 어디야?

• (답변): 수도는 서울입니다.

• 라벨링정보: 문법성: 1, 언어학적 수용성: 1, 일관성: 1, 흥미 유발: 0, 비편향적: 1

• 요약, 질의응답 등 자연어 인공지능 태스크 분류

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시

메타데이터

• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시

- 질문 분야, 질문 유형, 질문자 특성 등

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시

- 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 질문과 답변을 하는 실제 대화 데이터 수집을 위해 필요한 데이터 확보 방안 제시

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 요약, 질의응답 등 자연어 인공지능 태스크 분류를 제시하고, 각 태스크에 맞는 평가기준 및 라벨링 방안 제시 필수

- 응답에 대한 평가기준 및 대화품질 평가기준을 포함하여 평가기준에 대해 명확하게 제시 필요

• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

• 문법성(Grammaticality): 문법적으로 올바르게 응답을 하였는지 여부

• 언어학적 수용성(Linguistic Acceptability): 문맥적으로 맞는 응답인지 또는 마지막 발화에 대해 적절한 응답인지 여부

• 일관성(Consistency): 이전의 문맥/히스토리의 내용과 일관된, 관련있는 응답을 하는지

• 흥미 유발 (Interestingness): 응답이 사용자에게 대화를 이어나갈 수 있도록 창의적이고 유저에게 재미를 유발시키는지, 그리고 예상 가능한 응답이 아닌지의 여부

• 비편향적 (Unbiase): 응답에 폭력적인 표현과 편향적인 의견이 없고, 상용 수준 서비스의 답변으로 이용 할 수 있는지

• AI 응답 평가 지표는 문장 단위, 단어 단위 등으로 세분화하여 전문성 있는 내용으로 근거를 들어 정량적·정성적 지표를 제시할 것

• 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야15		법률안 검토보고서 및 국회 회의록 데이터
데이터15-1		법률안 검토보고서 요약 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 국회에서 제공하는 법률 제정 및 개정 등에 대해 작성된 법률안 검토보고서를 요약하기 위한 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국회 법률안 검토보고서 3만 건 이상

- 법률안 검토보고서에서 추출한 주제 문장과 검토보고서를 요약하여 작성한 문장 3만 건 이상

o AI 임무(task)

- 법률안 검토보고서에 대한 정확한 문서 요약

o 활용 분야(예시)

- 법률 제정 및 개정 보고서 요약 서비스

- Legel Tech 서비스 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 국회 법률안 검토보고서 3만 건 이상 - 국회 의안정보시스템(likms.assembly.go.kr/bill)내에 있는 법률 제정 및 개정안 및 예산 등의 변경 사항에 대한 검토보고서 수집 • 법률안 검토보고서에서 추출한 주제 문장과 검토보고서를 요약하여 작성한 문장 3만 건 이상
	라벨링 데이터	• 법률안 검토보고서에 대한 요약 텍스트 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 법 분야, 제·개정 구분, 해당 연도, 전문용어(엔티티) 멘션 및 유형 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 국회 의안정보시스템(likms.assembly.go.kr/bill)에 공개된 데이터 수집 - 다양성 확보를 위한 검토보고서의 카테고리 등에 대한 제시 - 입력텍스트의 길이 등을 고려한 원문으로부터 불필요한 내용 제거 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 검토보고서 요약 형식 제시 : 추출요약, 생성요약 등 검토보고서의 학습을 위한 적절한 요약 형식 제시 - 요약에 대한 가이드라인 제시 : 요약 시 전체의 의미를 유지하면서 핵심적인 내용을 포함하여 요약 가능한 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터15-2		국회 회의록 기반 지식 검색 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 국회 회의록 기반 질의응답 시스템 개발 및 안건별 심사·논의 내용 추출을 위한 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국회 회의록 1만 건 이상, 국회 회의록 자료 기반 지식 검색 질의응답쌍 4만 4천 개 이상

※ 회의록 1건당 최소 3개의 질의응답쌍 생성

o AI 임무(task)

- 국회 회의록 기반 지식 검색을 위한 자연어 이해, 질의응답 및 질의생성

o 활용 분야(예시)

- 지식기반 질의응답을 위한 모델 개발

- Legel Tech 서비스 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 국회 회의록 1만 건 이상에 대해 추출·생성하여 회의록 내 지식 검색이 가능한 질의응답쌍 4만 4천 개 이상 - 질의응답쌍 1개에 ‘질문+응답’에 대한 pair(1개) 형식으로 구성하여, 8만 8천 문장 이상 구축 ※ 회의록 1건당 최소 3개(6문장)의 질의응답쌍 생성 - 안건별 심사·논의 내용 포함
	라벨링 데이터	• 국회 상임위원회 회의록 내 내용과 안건 등 내용에 대한 발언의 위치정보가 라벨링 된 텍스트 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 법 분야 정보, 발언자 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 국회 회의록 데이터 수집이 필요하며, 국회회의록 빅데이터(https://dataset.nanet.go.kr/) 등에 공개된 국회 회의록 수집 - 질의응답을 생성할 유형화 또는 카테고리 구성 방안 제시 - 단답형 사실에 대한 반복적 질문 유형의 대화로 구축되지 않도록 주의 필요 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 국회 상임위원회 회의록 내 안건과 안건에 대한 논의 시작 위치(전문위원 발언 시작 위치), 논의 종료 위치(발언 종료 위치) 등 발언 위치 정보 라벨링 - 일괄상정이 없거나 논의 시작 부분이 명확하지 않은 회의록에 대한 방안 제시 필수 - 기타 국회 회의록 기반 질의응답 가공 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야16		아동·청소년 상담 데이터
데이터16		아동·청소년 상담 데이터

1. 데이터 개요

o 아동·청소년의 정신적·신체적 상황을 조기에 파악하여 예방 및 지원을 위한 상담 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 실제 아동·청소년 최소 3,000명 이상의 상담 데이터

※ 1인당 최소 5개 이상의 질의 문항을 포함하고 10개 이상의 질의 항목을 제시

- 아동·청소년 상담 데이터를 기반으로 한 상담사의 코멘트 및 결과보고서

o AI 임무(task)

- 아동·청소년 상담 말뭉치 구축

o 활용 분야(예시)

- 아동·청소년 AI 상담 서비스 개발 및 연구

- 인공지능 심리상담 챗봇 서비스 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 아동·청소년 상담 데이터 - 최근 5년간의 실제 초등학생(만7~12세, 최소 3,000명 이상)의 상담 데이터 - 1인당 최소 5개 이상의 질의 문항을 포함하고 10개 이상의 질의 항목을 제시 • 임상평가 원천 데이터(상담사의 코멘트 및 결과데이터) - 아동·청소년 상담 데이터를 기반으로 한 상담사 결과보고서
	라벨링 데이터	• 아동·청소년 상담 음성 데이터를 수집할 경우 발화 음성과 음성에 대한 전사 텍스트 데이터 포함 • 임상평가 레이블 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 상담 아동에 대한 인구통계학적 정보, 상담 환경 특성 등 - 상담 데이터 및 임상평가 데이터에 대한 표준 포맷 제안(예: json) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 연령별, 성별 데이터 편향이 최소화될 수 있도록 균형 있게 데이터를 수집하는 방안 제시 - 상담 내용에 대한 카테고리 제시(진로, 학대, 위급상황 등) • 다음 사항을 고려한 원천데이터 수집 방안 제시 ① 아동·청소년 상담 음성 데이터를 수집할 경우 방안 - 데이터 수집에 필요한 소요 시간 및 비용 제시 - 음성 데이터 수집 시, 방음시설이 되어 있는 평가 부스에서 수집되어야 함 - 아동의 심리 상태/학대 여부를 진단하기 위한 설문 설계 후 상담자가 설문에 응답하는 동안 녹음 장비를 통하여 음성 데이터 수집 - 아동의 답변 내용을 텍스트로 저장하고 답변하는 동안의 행동 특성을 기록/수집 ② 임상평가 레이블 데이터 수집 방안 - 대상자의 평가내용, 성별, 나이, 학대 의심 및 위기 상황의 정도를 기록하는 구조화된 파일(txt, csv, excel 등) - 위기단계별 분류 데이터(아동학대 의심 예측 데이터) ※ 평가 항목별 위기단계 유형 데이터 (정상군, 상담필요아동, 학대의심아동, 응급아동 등) - 상담사 간의 예측 결과에 대해서 상호 신뢰성을 검증할 수 있는 Inter-Agency Agreement(IAA) 평가 및 정량적 지표로서 kappa 계수 또는 krippendorf alpha를 사용하는 등 계량화된 데이터를 포함할 수 있는 방법 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 고려한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 ① 아동· 수집 발화 음성 수집 시 발화 음성 라벨링 방안 - 음성 데이터 제시 시 모든 음성 데이터는 텍스트로 전사하여야 하며, 음성 데이터의 고유 인덱스와 매핑 - ID, 성별, 나이를 제외한 특정성을 나타내는 개인정보보호 조치 방안 제시 - 전사화 되어있는 상담스크립트/위기 단계 분류 매뉴얼 (ex. 인공지능 스피커 및 웹/App)을 통해 수집 가능 - 국가공인 임상심리사 및 상담 전문가의 평가의견을 병기함 - 음성 데이터 수집 시, 음성 녹취물 데이터를 텍스트로 전사하는 과정에서 전사자 고용 방안 제시 ② 임상평가 레이블 데이터 라벨링 방안 - 음성 데이터 수집 시, 멀티모달 레이블 도구를 활용하여 라벨링 필요 - 기구축 데이터를 활용하는 경우, 목적에 맞도록 가공방안 제시 - 레이블링 과정에서 기관에서 설정한 Inter-Agency Agreement (IAA) 기준에 근거하여 기준치에 부합하지 않은 데이터는 미포함 요망 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시 - 최소한 5명 이상의 품질 평가자를 고용해야 하며, 구축한 원천/라벨링/메타데이터의 품질을 관리할 수 있는 방향 제시해야 함 - 라벨링데이터 품질을 수치화할 수 있는 검증 방안 제시 - 아동·청소년 상담 분석 데이터 가공을 위한 상담사를 활용한 최적의 라벨링 방법을 제시해야 함

분야17		고령자 근현대 경험 기반 스토리 구술 데이터
데이터17		고령자 근현대 경험 기반 스토리 구술 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 고령자가 구술한 근현대 경험 기반 자서전적 스토리 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 60대 이상 고령자가 구술한 음성 데이터 최소 1인당 10건(10개 키워드 포함) 이상, 총 10만 건 이상, 1만 시간 이상

- 음성 데이터에 대한 전사 데이터

o AI 임무(task)

- 고령자 근현대 경험 스토리 말뭉치 구축

o 활용 분야(예시)

- 자서전적 서술의 구체화 정도를 통한 인지능력 진단, 치매 진단 AI 모델 개발

- 구술 데이터 기반 지역 문화 도슨트 구축, 역사 관련 관광 콘텐츠 개발

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 고령자(60대 이상) 발화 음성데이터: 총 10만 건(1만 시간) 이상 - 각 음성에 대한 전사 텍스트 데이터 - 1인당 최소 10건(10개 키워드 포함) 이상 스토리 데이터 - 데이터 수집에 필요한 소요 시간 및 비용 제시 - 최소 10개 이상의 분류 가능한 키워드 기준으로 원천데이터 확대 • 원천 데이터의 품질(내용 검증 등)을 위해 수치화할 수 있는 검증 방안 제시 - 품질 검증 과정에 참여할 예상 인력 수 및 비용 제시 - 품질 검증을 통과한 최소 10만건 이상의 음성 데이터를 확보해야 함
	라벨링 데이터	• 대상자의 발화 음성과 그 음성에 대한 전사 텍스트 • 다음을 고려하여 대상자의 발화 상태에 대한 정보 라벨링 - 대상자 감정: 기쁨, 슬픔/실망, 불안/초조, 체념/포기 등 - 대상자 대화기능: 혼자소리, 주의끌기, 호소하기 등 - 대상자 욕구/이상행동: 통증 등 신체적 문제, 섬망 증상(실제하지 않는 것을 봄), 똑같은 말 반복 등 - 대화자 역할(대화진행 역할): 상대방 말 긍정/맞장구, 캐묻기, 주의 환기하기, 어르신(의도) 대신 말하기 등 - 대화자역할(문제해결 역할): 흥분 가라앉히기, 정보제공, 위로하기 등 - 대화자역할(과제수행): 회상을 통한 인지훈련, 정서지지, 위기 개입하기 등 - 과제수행 결과(대상자 변화): Negative, Neutral, Positive • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 구술사 응답자의 연령과 성별, 음성 길이, 거주 지역 등 - 음성 데이터에 대한 수치화한 품질 정보(JSON 형식으로 (Key)음성 품질-(Value)품질수치 구축 - 발화정보, 방언사용 여부 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성을 확보하기 위한 지역 및 연령대별 지역/연령 배분 방안을 제시 - 하나의 주제 도메인에 치우치지 않도록 다양한 도메인에 대한 균형적인 도메인 수집 방안 제시 - 실제 환경에서 수집한 자서전적 스토리를 어떠한 질의와 과정을 통해서 수집했는지 과정 서술 - 음성 녹취물 데이터를 텍스트로 전사하는 과정에서 전사자 고용 방안 제시 - 고령자 대상 유효한 데이터 확보가 가능한 데이터 수집자 투입 방안 제시 - 데이터 수집 시, 수집 후 확보된 데이터의 유효성 검증 알고리즘 개발 방안 제시 - 데이터 수집자에 대한 전문적인 교육 및 관리 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 최소 10개 이상의 분류한 키워드를 레이블로 표기. 해당 레이블 정보는 텍스트로 전사한 json 파일에 포함해야 함 - 고령자가 자서전적 기억을 구체화할 수 있는 질의와 그에 따른 응답의 구체화 정도를 수치화할 수 있는 방안 제시 - 필요시 전문가 판단 (낮음, 보통, 높음) 포함 - 확보된 데이터(자서전적 기억의) 유효성을 높이기 위한 데이터 가공 방안 제시 - 수집된 데이터 중 지역 방언의 경우 표준어 및 방언에 대한 전사 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야18		한국인 얼굴 3D 데이터
데이터18-1		3차원 안면 데이터

1. 데이터 개요

o 3차원 가상 물체(모자, 안경, 악세사리 등)의 안면 착용을 위한 랜드마크(Dense Landmark)가 라벨링된 고품질의 안면 3D 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 400개 이상의 안면 랜드마크가 라벨링 된 한국인 2,000명 이상의 안면 2D 이미지 및 3D 데이터

o AI 임무(task)

- 얼굴 랜드마크를 통한 안면 3D 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 메타버스, 가상현실, 증강현실에서의 캐릭터 생성 시 본인과 동일하거나 유사한 얼굴을 사용하여 정체성을 부여하는 기술 등

- 고품질의 안면 데이터를 활용한 콘텐츠 개발 산업에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 한국인 2,000명 이상의 안면 2D 이미지 및 3D 데이터
	라벨링 데이터	• 400개 이상의 안면 랜드마크 및 3D 좌표가 라벨링 된 데이터 ※ (참고사례) Media Pipe의 경우 468개의 랜드마크를 추정 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 필수 - 촬영 장비, 환경, 상황 및 카메라 정보 등 - 원본 이미지 인물 정보 ※ (예시) 성별, 연령 등 기본정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 장비(조명 또는 다중카메라)를 통해 데이터 추출 시 캘리브레이션 또는 설치 장비 정보 등을 설계하여 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 400개 이상의 3D 랜드마크를 라벨링 하기 위한 가공 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터18-2		한국인 표정 3D 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 한국인의 다양한 표정과 감정을 표현하는데 적합한 3D 얼굴 파라메트릭 모델을 만들기 위한 한국인 3D 표정 스캔 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 10종 이상의 표정 및 상황이 연출 된 2천 명 이상의 3D 표정 스캔 데이터

o AI 임무(task)

- 상황 텍스트에 알맞은 한국인의 자연스러운 표정 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 안면 대체, 안면 애니메이션 생성 등 인간과 로봇의 상호작용을 위한 핵심 AI 기술 개발

- 메타 휴먼의 자연스러운 표정 인식·생성 등 메타버스 서비스

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 2천 명 이상의 3D 표정 스캔 이미지 - 10종 이상의 표정 및 상황 포함
	라벨링 데이터	• 표정 및 상황이 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 환경 및 촬영 상황, 카메라 정보, 카메라 캘리브레이션 정보 - 촬영자의 인적 정보(나이 및 성별 등) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성(성별, 나이, 감정, 표정)에 영향을 끼치는 얼굴 구성 요소의 움직임(윙크, 입모양 등) 등의 수집 방안 - 고품질의 데이터 셋 생성을 위해 정성적 개념의 표정을 정량화 하는 방안 - 표정의 다양성을 확보한 방안 - 통일성 있는 상황(Action Unit)을 위한 데이터 수집 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 3D 스캔 장비 또는 RGB-D 카메라를 사용한 3D 표정 데이터 생성 방안 - 3D 표정 데이터에 대한 상황(Action Unit) 라벨링 방안 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야19		한국인 피부상태 측정 데이터
데이터19		한국인 피부상태 측정 데이터

1. 데이터 개요

o 한국인의 얼굴 부위별 미용 목적의 피부 상태 정밀 측정 결과에 대한 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 고해상도 카메라로 촬영된 고품질 안면 이미지 1만 장 이상과 정밀 피부측정 장비로부터 획득된 피부 상태 측정 데이터 6만 건 이상 수집

- 1만 장의 안면 이미지에 얼굴 영역 5만 건 이상, 전문가가 진단한 피부상태가 라벨링 된 데이터

o AI 임무(task)

- 다양한 각도의 안면 이미지를 활용하여 피부 상태 측정 시 활용되는 각 얼굴 부위 검출 및 개인별 정밀 피부 상태 예측

o 활용 분야(예시)

- 고객의 피부 유형에 따른 맞춤형 화장품 추천 및 개발 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 고해상도 카메라를 활용하여 다각도로 촬영된 고품질 안면 이미지 1만 장 이상 ※ 촬영 인원 : 1천 명 이상 • 3종 이상의 정밀 피부측정 장비로부터 획득된 피부 상태 측정* 결과 데이터 6만 건 이상 * (예시) 수분량, 모공, 주름, 탄력, 색소침착 정도 등에 대한 측정 데이터
	라벨링 데이터	• 1만 장의 안면 이미지에 얼굴 영역* 5만 건 이상이 라벨링된 데이터 * (예시) 눈가, 볼, 미간, 이마 등 • 1만 장의 안면 이미지에 전문가가 진단한 피부 상태가 라벨링된 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 피부측정 장비 정보 등 - 성별, 연령대 등 개인 특성 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 고해상도 카메라로 촬영된 안면 이미지 데이터 수집 방안 - 실제 환경에서 3종 이상의 정밀 피부측정 장비를 활용한 데이터 수집 방안 • 고품질의 이미지를 얻기 위한 하드웨어를 이용하여 안면 이미지 데이터에 대한 적정 가이드라인 설계 및 근거 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 카메라로 촬영된 고품질 안면 이미지 내 얼굴 영역 가공을 위한 라벨링(Segmentation, Landmark, Bounding Box 등) 방법 - 전문가가 진단한 피부 미용 관련 상태에 대한 구체적인 라벨링 방법 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야20		물체 조작 손 동작 3D 데이터
데이터20		물체 조작 손 동작 3D 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 물체와 그 물체를 조작하는 손의 모션 캡처를 위한 손 동작 3D 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 물체를 조작하는 다양한 손과 물체 상호작용 상황 50종 이상이 포함된 동영상 7만 클립 이상(전체 동영상 10시간 이상)

o AI 임무(task)

- 물체와 상호작용 하는 손의 3D 모션 캡처

o 활용 분야(예시)

- 고품질로 스캔 된 다양한 종류의 3D 객체와 손 간의 데이터 정합을 통해 손과 물체에 의한 상호 가림 이슈가 존재하는 다양한 상황에서 적용 가능한 인공지능 개발

※ 핸드 트레킹 기반의 VR 및 AR 가상-증강 현실, 물체 조작이 필요한 산업현장, 초실감 기반의 메타버스 커뮤니케이션 산업, 실시간 트레킹 기반 시뮬레이션 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 물체를 조작하는 다양한 손과 물체 상호작용 상황이 포함된 동영상 7만 개 클립 이상(동영상 기준 10시간 이상) - 손, 물체의 상호작용 상황 50종 이상 포함 - 20가지 이상 물체를 포함 • 동영상에 활용된 물체의 고품질 3D 스캔 데이터
	라벨링 데이터	• 3D Hand key point, 카메라 내부, 외부 파라미터, 오브젝트 포즈(RT), 컨텍트 정보, MANO shape, pose 파라미터가 라벨링 된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 물체 유형, 손의 위치 정보 등 - 촬영 환경 및 촬영 상황, 카메라 정보, 카메라 캘리브레이션 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 고품질 데이터 확보를 위한 FHD 해상도 이상 데이터 수집 방안 - 물체 및 손 관련 다양성을 고려한 수집 방안 (ex. 물체의 크기, 형태 등 물체에 대한 다양성, 성별, 나이, 손의 크기에 따른 손에 대한 다양성, 조작 행동에 대한 다양성) - Depth 추정(데이터 가공)이 가능한 동영상 촬영 방안 - 다중카메라, 다중조명 등 촬영 장비에 대한 설계 방안, 동기화 및 촬영 가이드 등 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 3D Hand keypoint, 카메라 내부, 외부 파라미터, 오브젝트 포즈(RT), 컨텍트 정보, MANO shape, pose 파라미터 1) MANO, https://mano.is.tue.mpg.de/, Embodied Hands: Modeling and Capturing Hands and Bodies Together - RGB 동영상 내 물체 유형, 손의 모션 정보 등 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야21		한국인 전신 및 포즈 데이터
데이터21		한국인 전신 및 포즈 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 생성 모델 미세조정(fine-tunning)을 위한 한국인 멀티뷰 전신 및 포즈 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 고해상도 얼굴 영역 이미지 1천 8백 장 이상과 2:1 height - width ratio로 구성 하여 촬영된 고해상도 전신 촬영 이미지 데이터 3만 6천 장 이상

※ 촬영 인원 : 한국인 1천 8백 명 이상

o AI 임무(task)

- 한국인 전신 및 포즈 3D 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 전신 이미지를 정보로 사용해야 하는 가상 피팅, 가상 아바타, 디지털 휴먼 연구 분야와 미디어 산업 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 고해상도 얼굴 영역 이미지 1천 8백 장 이상과 2:1 height-width ratio로 구성 하여 촬영된 고해상도 전신 촬영 이미지 데이터 3만 6천 장 이상 ※ 촬영인원 : 성별, 연령 등 다양성을 반영한 한국인 1천 8백 명 이상 ※ 얼굴 영역 이미지는 1:1, 전신 이미지 1:2의 비율을 기준으로 함 - 다양한 각도의 카메라를 설치하여, 전신 멀티뷰(multi-view) 이미지 데이터셋 구성 (캘리브레이션 정보 포함) • 착용한 상의 하의 의류 정면 후면 이미지 데이터 포함 ※ 패션 악세서리(모자, 안경, 목걸이)를 다양하게 설계하여 촬영
	라벨링 데이터	• 키포인트, 파싱맵 등과 같은 전신에 대한 맥락(context) 정보로 활용될 수 있는 라벨을 포함한 multi-modal 라벨링 데이터 - 얼굴영역 등의 사람의 신체 부위 구분을 위한 Semantic Segmentation 라벨링 - 사람의 전신 포즈에 대한 key point 최소 21개 • 3차원 인체 모형 SMPL 모델 파라미터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 장비, 촬영 환경(조명 등), 카메라 파라미터, 캘리브레이션 정보 - 그 외의 생성 모델을 finetuning에 요구되는 메타데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 1,800명 이상 한국인의 전신 멀티뷰(multi-view) 이미지를 위해 인당 촬영 이미지 수량 설계 방안 ※ 촬영 카메라 수, 다양성 등을 고려하여 적절한 수량 제시 - 360도로 배치한 다중 카메라 시스템을 통해 정면, 측면, 후면과 상하의 전신 모습이 다양하게 표현되도록 구성 - 옷과 패션 악세서리를 제외한 다른 사물을 촬영 이미지에 포함하지 않도록 설정 - 연기자가 다양한 동작을 취하되 과도한 동작을 취하지 않도록 하여 전신의 자연스러운 모습이 효과적으로 반영되게 촬영 - 얼굴 영역은 전신에 비해 해상도가 낮은 문제를 대비하기 위해 고화질·고해상도의 이미지를 별도로 수집 - 다양한 상의와 하의, 패션 악세서리 조합을 활용하여 다양성 확보 - 착용하는 의류에 대해 별도의 정면, 후면 이미지 촬영 • 장비의 캘리브레이션 또는 장비 정보 등 설계 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 전신 생성을 학습하는데 배경이 노이즈로 작용하는 것을 방지하기 위하여 촬영 이미지의 배경을 흰색 단일 색상으로 처리 • 전신 포즈에 대한 키포인트 라벨링을 위한 2D, 3D key point 정의(갯수와 지정 위치)와 가공 방법을 제시 • SMPL 파라미터 추정을 위해 사용해야 하는 모델 사용과 라벨링 방법론 제시 • 생성된 가상 전신 이미지들도 실제 데이터의 라벨링 규격을 일관되게 따를 수 있도록 생성 절차를 통일하는 프로토콜 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야22		표/차트 이미지 해석 데이터
데이터22-1		차트 이미지-텍스트 쌍 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 문서 내 도표, 그래프의 내용 정보를 구조화된 문장으로 자동 추출하기 위한 차트 이미지와 설명문 텍스트 데이터 쌍

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 차트 이미지 및 이미지에 대응하는 차트 내용 정보 텍스트 28만 쌍 이상

o AI 임무(task)

- 문서 내 도표, 그래프 이미지의 내용 정보에 대한 요약문 및 해석 자동 생성

o 활용 분야(예시)

- 시각 장애 또는 시각화 이해력이 낮은 이용자를 대상으로 차트 내용 이해하는 질의응답 시스템 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 차트 이미지 28만 장 이상 • 차트 이미지에 대응하는 차트 내용 정보 텍스트
	라벨링 데이터	• 차트 구성 요소 및 종류 등이 이미지에 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 차트 정보 ※ (예시) 차트 종류, 혼합 및 그룹 여부 등 - 차트 이미지 정보 ※ (예시) 이미지 크기 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 고품질 차트 이미지 확보를 위해 FHD 해상도 이상으로 수집 - 다양성 확보를 위한 차트 종류(세로 및 가로 바, 라인 차트, 파이 차트 등) 수집 방안 - 저작권에 위반하지 않는 차트 이미지 확보 방안 ※ (예시) 차트의 종류별로 이미지를 생성 또는 기존 이미지 자료 활용 검토 - 차트 종류별 템플릿 설정 및 설정에 따른 데이터 확보 계획 제시 - 그룹 및 혼합 차트 등의 다양한 구성의 차트 이미지 수집 방안 ※ (예시) 차트 내 데이터 값 위치(바 차트 : 막대 내, 막대 위, 없음 등 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 차트 구성 요소 라벨링 방안 ※ (예시) 차트 제목, 축, 축 항목, 축 제목, 범례 정보, 데이터 계열 등 - 차트의 종류에 따른 라벨 생성 방안 및 라벨링 데이터 확보 방안 ※ (예시) 데이터 계열 정보 수집 – 바 차트 : 박스, 라인 차트 : 포인트 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터22-2		표 이미지-텍스트 쌍 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 문서 내 표의 내용 정보를 구조화된 문장으로 자동 추출하기 위한 표 이미지와 설명문 텍스트 데이터 쌍

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 표 이미지 및 이미지에 대응하는 내용 정보 텍스트 40만 쌍 이상

o AI 임무(task)

- 표 이미지의 내용 정보에 대한 요약문 자동 생성

- 표에 대한 다양한 관점을 제공하는 해설 문장 생성

o 활용 분야(예시)

- 시각 장애 또는 시각화 이해력이 낮은 이용자를 대상으로 표의 내용을 이해하는 질의응답 시스템 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 표 이미지 40만 장 이상 • 표 이미지에 대응하는 표 내용 정보 텍스트
	라벨링 데이터	• 표 구성 요소 및 종류 등이 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 표(테이블)의 구조 정보(table anatomy) - 표(테이블) 정보 ※ (예시) 표(테이블) 종류, 테두리 존재 여부 등 - 표(테이블) 이미지 정보 ※ (예시) 이미지 크기 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 고품질 표(테이블) 이미지 확보를 위해 FHD 해상도 이상으로 수집 - 다양성 확보를 위한 표(테이블) 종류 (테두리가 있는 테이블, 테두리가 없는 테이블 등) 및 셀 병합 존재 등 다양한 표(테이블)을 수집 및 생성 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위한 표 구성 요소 (제목, 테두리, 가로 및 세로 셀, 셀 내부의 데이터 정보) 수집 방안 제시 - 저작권에 위반하지 않는 표 이미지 확보 방안을 제시 (ex. 표 이미지를 생성 또는 기존 이미지 자료 활용 검토) • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 개요 및 AI 학습용데이터 활용목적 등에 적합한 라벨링 방법 제시 - 표 구성 요소 라벨링 방안 ※ (예시) 제목, 테두리, 가로 및 세로 셀, 셀 내부의 데이터 정보 등 - 표의 종류에 따른 라벨 생성 방안 및 라벨링 데이터 확보 방안 ※ (예시) 데이터 계열 정보 수집 – 바 차트 : 박스, 라인 차트 : 포인트 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야23		다중 언어 OCR 데이터
데이터23		다중 언어 OCR 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 환경에서 한국어와 외국어가 병기된 문자 인식을 위한 광학글자인식(OCR, Optical Character Recognition) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 한국어와 외국어가 병기된 텍스트 이미지 40만 장 이상

o AI 임무(task)

- 한국어와 외국어가 병기된 문자의 광학글자인식

o 활용 분야(예시)

- 외래어 인용이 많은 국내 실정에 맞춰 복수 언어 표기 인식률 향상

- AI 번역, 글로벌 영상 콘텐츠 AI 자막 등에 활용

- 국가기록원이나 공영 방송사 등의 공적 아카이브 자산 색인 관리

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 한국어-외국어 병기된 텍스트 이미지 40만 장 이상 ※ (예시) 외국어가 포함된 실외 간판 이미지, 실제 방송 영상 콘텐츠의 외국어 번역 자막 이미지 등 - 영어, 중국어, 일본어 등 다양한 외국어 제시
	라벨링 데이터	• 수집된 이미지에 표기된 모든 언어의 문자 및 단어가 라벨링 된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위한 영어, 중국어, 일본어 등 제안한 외국어 데이터 구축 비율 제시 - 다중 언어(한국어-영어, 한국어-중국어) 텍스트가 표기된 이미지 수집 - 외국어를 활용하는 다양한 분야 및 주제가 포함될 수 있도록 수집 데이터의 비율을 적정하게 제시 - 동영상 콘텐츠의 경우 저작권을 해결한 데이터 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용한 문자 및 단어 단위 라벨링 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야24		한국어 GQA 데이터
데이터24		한국어 GQA 데이터 이미지캡션 GQA: A New Dataset for Real-World Visual Reasoningand Compositional Question Answering

1. 데이터 개요

o 장면 이미지의 객체간 구조적 관계, 시각적 추론이 가능한 대규모 시각적 질의-응답 데이터 쌍

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 일상 장면 이미지 10만 장 이상 및 장면에 대한 질의-응답 쌍 100만 개 이상(이미지 별 10개 이상의 질의 응답 쌍 및 객체 관계 라벨링)

※ 질의-응답은 이미지에 포함된 객체, 속성 및 관계를 나타내도록 구성

o AI 임무(task)

- 장면 인식 및 질의응답

o 활용 분야(예시)

- 장면을 인식하고 추론하여 서비스를 제공하는 AI 안내원 서비스

- 시각적 장면 이해를 기반으로 하는 한국어 질의응답, 대화, 요약 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 국내 일상 장면에 대한 이미지 10만 장 - 이미지는 사람/사물 시각적 추론, 구성 관계 등을 고려 - ‘한국적 이미지*’를 반드시 포함 * 한국에서만 촬영 가능한 사진 또는 한국에만 존재하는 지역, 문화적 특성 등이 드러나는 이미지 - 원천데이터 수집 방법과 환경에 대한 정보 제시
	라벨링 데이터	• 장면에 대한 시각적 추론이 가능하도록 객체, 속성 및 관계를 파악하기 위한 구성적 질의-응답 데이터 쌍 100만 개 이상 구축 - 이미지별 10개 이상 질의-응답 라벨링 * 질의-응답 유형의 다양성을 보장해야 함 - 객체, 속성 및 관계를 나타내는 장면 그래프 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 이미지 현황에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 상황에서 다양한 객체, 속성, 관계가 나타날 수 있는 데이터 수집 방안 • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 - 지식재산권, 개인정보보호법, 초상권 등의 개인정보 및 민감정보에 대해 단계별 개인정보 비식별화에 대한 필수적인 해결방안 제시 - 개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득 방안 제시 - 상표 등의 노출에 대한 비식별화 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 이미지 질의-응답에 해당되는 객체, 속성을 B-BOX 및 상태 정보, 관계를 나타내는 장면 그래프 구성 - 각 객체, 객체-속성, 객체-관계-객체 등에 대해 묘사된 장면에서 개연성을 고려하여 질의-응답 구성 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야25		한국형 텍스트-3D 객체 쌍 데이터
데이터25		한국형 텍스트-3D 객체 쌍 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 한국에서 자주 쓰이는 객체*가 포함된 문장에 맞는 3D 객체 생성을 위한 텍스트와 3D 이미지 데이터 쌍

* 한국 공예품, 장신구 등 한국형 객체 중심으로 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 자연물 및 인공물을 포함한 학습용 3D 객체(object)와 객체 특징이 표현된 텍스트 데이터 5천 쌍 이상

※ 객체별 뷰포인트, 깊이, 텍스쳐, 폴리곤 데이터를 포함

o AI 임무(task)

- 한글/영문 텍스트(문장, 단어) 입력을 통해 한국형 3D 객체 생성

o 활용 분야(예시)

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 아래 사항을 포함한 한국형 3D 객체 데이터 - 3D object : 5천 개 이상 - 뷰포인트 이미지 : 150만 건 이상 - 깊이 이미지 : 150만 건 이상 - 텍스쳐 이미지 : 5천 건 이상 - 3D object 폴리곤 : 5천 건 이상 • 객체(Object)는 아래와 같이 구성 - 자연물 3D object 2천 5백 건 이상 - 인공물 3D object 2천 5백 건 이상 ※ 자연물, 인공물 각 구분마다 수량의 30% 이상 한국형 객체로 필수 구성
	라벨링 데이터	• 객체 명, 크기, 색상, 형용사 등 특징 표현을 포함한 한글/영문 문장이 각 3D 객체 및 이미지에 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 ※ (예시-한글) “한국 전통 풍 참새 형상의 아기자기한 붉은색 나무 공예품”, “동양 느낌의 참새 모양 빨간 나무" ※ (예시-영문) "It's a red wood Korean artifact in the shape of a cute sparrow", "Oriental Sparrow-shaped Red wood Object" • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 필수 - 이미지 데이터 공통 식별자, XYZ 축 기준 촬영 각도 등 - 3D object 식별자, 폴더 위치, 3D 객체 메쉬 폴리곤 개수 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

- 방송, 커머스, 제품디자인, 콘텐츠 특수효과, 기업 마케팅, AR/VR, 게임, 미디어 등 다양한 산업에서 활용

2. 데이터 구성

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 다양한 학습용 3D 오브젝트 제작을 위한 객체 카테고리 분류 (대분류 자연물 및 인공물 기준) ※ 자연물, 인공물 각 구분마다 수량의 30% 이상 한국형 객체로 필수 구성 - 동일한 분류에서는 상이한 객체 10개 이상으로 구성 ※ (예시) 컵 : 10개의 다른 디자인의 컵으로 구성 - 대용량 뷰포인트 이미지 데이터로부터 학습용 3D 메쉬, 텍스쳐, 깊이 이미지 생성 방안 - 이미지 및 메타데이터 습득 및 정제를 위해 디자인/동영상/촬영 계열 전공자 및 경력자 활용 권고 ※ 다수의 카메라를 사용하여 3D 복원에 대한 높은 이해도를 지닌 데이터 수집 필요 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 3D 오브젝트에 대한 이해도가 높은 디자인 계열 전공자, 현업자, 2년 이상의 경력자들로 데이터 정제 - 실제 수요처에서 활용가능하도록 학습용 3D 오브젝트를 생성하기 위하여 데이터 클린업 및 리토폴로지 작업 필요 ※ (예시) Blender, 3ds Max, Maya, zbrush • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야26		한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터
데이터26		한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 채색화 그림을 묘사한 한국어 및 영어 단어, 문장에 맞는 한국 전통 채색 수묵화 이미지 생성을 위한 이미지와 텍스트 데이터 쌍

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 동물 및 사물 객체가 포함된 한국 전통 채색화 이미지와 채색화의 묘사 텍스트 데이터 4천 쌍 이상

o AI 임무(task)

- 사용자가 텍스트를 입력하면 채색화 이미지를 생성

o 활용 분야(예시)

- 한국화 분야 중 채색화는 우리나라 전통 회화 기법으로, 채색화 디지털 콘텐츠 제작과 인공지능 미술 시장에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 한국 전통 채색화 그림 데이터 : 4천 장 이상 - 동물(사람, 포유류, 곤충 등) 객체가 포함된 그림 : 2천 장 이상 - 사물(자연물, 인공물 등) 객체가 포함된 그림 : 2천 장 이상
	라벨링 데이터	• 한국 전통 채색화 그림(4천 장)의 모든 요소에 대한 묘사 및 번역 텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 필수 - 그림의 가로, 세로 사이즈 - 종이의 종류 - 표현기법 정보 - 단어, 문장 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성을 확보하기 위해 동물(사람, 포유류, 곤충 등)이 포함된 그림 2천 장 이상 및 사물(자연물, 인공물 등)이 포함된 그림 2천 장 이상 확보 방안 - 같은 객체에 대해 최소 4번 이상 서로 다른 그림에서 출현 방안 - 한국 전통 채색화에 대한 이해도가 높은 한국화, 동양화 관련 작품 활동 경력이 있거나, 관련 전공자를 활용한 구체적인 수집 방안 - 수집 데이터의 중복 방지와 품질 관리를 위한 구체적인 방안 - 원본 이미지는 2차 저작이 가능한 형태로 저작권 문제가 없어야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 채색화 그림을 묘사한 단어 혹은 문장 (한국어, 영어 병기) - 동일한 객체에 대해서 단어 혹은 문장을 작성하는 경우 한국어와 영어 모두 같은 철자 (Spelling)으로 작성 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야27		의류 스케치-패턴 도면 쌍 데이터
데이터27		의류 스케치-패턴 도면 쌍 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 의류 디자인 스케치 이미지에 맞는 패턴 도면 생성 및 추천을 위한 디자인 스케치와 패턴 이미지 데이터 쌍

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 2차 저작이 가능한 디자인 스케치 이미지와 이미지에 대응되는 패턴 도면 CAD 데이터 및 표준 범용 벡터 데이터 4천 쌍 이상

o AI 임무(task)

- 의류 디자인 스케치 이미지 인식 및 분류를 통해 기존 의류 패턴 데이터와의 매칭

o 활용 분야(예시)

- 의류 패턴 도면 데이터에 생산 정보를 추가하여 생산 공정 최적화 모델 등 의류 스마트 팩토리 산업에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 2차 저작이 가능한 디자인 스케치 데이터 4천 장 이상
	라벨링 데이터	• 디자인 스케치와 대응되는 패턴 도면 CAD 및 표준 범용 벡터 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 필수 - 의류 스케치의 가로, 세로 사이즈 - 의류 복종 정보 ※ (예시) 성별, 연령, 신체치수 등 - 카테고리의 한글 및 영문 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 의류 생산에 대한 제조 이력이 있거나, 관련 분야 전문 인력을 활용한 구체적인 수집 방안 제시 - 수집 데이터의 중복 방지와 품질 관리를 위한 구체적인 방안 제시 - 원본 이미지는 2차 저작이 가능한 형태로 저작권 문제가 없어야 함 - 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 의류 스케치를 정의한 카테고리 확보 방안 제시 - 도면을 구성하는 각 패턴에 대한 표준화된 명칭 부여 방안 제시 - 가공 가이드라인을 통해 의류 패턴의 명확한 정의를 할 수 있는 방법을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시 - 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시

분야28		음식 3D 데이터
데이터28		음식 3D 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 가상 공간에서의 가상 실생활 객체 등록 등 다양한 메타버스 분야에서 활용가능한 음식 3D 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 음식 3D 객체 2만 4천 건 이상

o AI 임무(task)

- 2D 이미지 기반 음식 3D 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 개인 맞춤형 헬스케어, 식습관 분석 정보 제공을 통한 건강관리

- AR/VR 환경에서의 3D 디지털 메뉴판 등에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 음식에 관한 고품질 3D 객체 모델링 데이터 2만 4천 건 이상 - 1인 식사를 대상으로 조합 후 여러 가지 구현이 가능한 3D 객체로 구현 - 식기 및 음식 조합으로 구현 • 추후 3D 모델링 개발에 사용할 수 있도록 구축 다중 카메라 또는 RGB-D 카메라를 통해 2D 이미지도 함께 구축 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 항목을 구체화하여 제시하여야 함.
	라벨링 데이터	• 3D 객체 모델링 데이터 2만 4천 건 이상을 3D Segmentation 라벨링을 통해 객체 분류 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 객체 및 영상/이미지에 대한 기본적인 정보 - 음식의 종류, 음식의 정보 등 - 캘리브레이션 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다중카메라, 조명 등 촬영 장비 및 환경에 대한 설계 방안, 동기화 및 촬영 가이드 등을 제시 - 음식에 대한 다양한 주제의 상위 카테고리 설계 구축 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 3D Segmentation 라벨링을 통해 객체 분류 방안 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야29		가상 실내 공간 3D 합성 데이터
데이터29		가상 실내 공간 3D 합성 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 실내 환경 인식을 위한, 가상 데이터 기반 3D 에셋 및 실내 공간 모델링 데이터

(참고) Hypersim: A Photorealistic Synthetic Dataset for Holistic Indoor Scene Understanding(https://machinelearning.apple.com/research/hypersim)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 실내 공간 인테리어에 적합한 고품질 3D 에셋 모델링 데이터

※ 객체 3천 개 이상, 객체 분류 카테고리 30개 이상을 포함

- 조절 가능한 조명정보가 포함된 2백 개 이상 장소의 3D 실내 공간 모델링 데이터(장소당 30개 이상의 3D 에셋 포함)

- 3D 실내 공간 내 다양한 카메라 구도에서 생성된 2D 실내 공간 이미지 데이터 4천 장 이상

o AI 임무(task)

- 3D 실내 인테리어 이미지 내 객체 검출(Object Detection)

- 2D 실내 인테리어 이미지 내 객체별 영상 분할(Panoptic Segmentation)

o 활용 분야(예시)

- 2D 이미지 기반의 3D 실내 환경 모델링, 실내 공간 디지털 트윈 및 XR 구현 기술, 실내 공간 3D 도면 정보 구축 서비스

- 실내 로봇 서비스를 위한 실내 지도 정보 생성 등에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천·합성 데이터	• 실내 공간 인테리어에 적합한 3천 개 이상의 3D 객체 모델링 데이터(카테고리 30개 이상) • 조절 가능한 조명정보가 포함된 200개 이상의 3D 실내 공간 모델링 데이터 - 장소당 30개 이상 3D 객체 포함 • 모델링된 3D 실내 공간에서 생성된 2D 실내 공간 이미지 4천 장 이상 • 2D 실내 공간 이미지에 대한 픽셀별 시멘틱 인스턴스 분할 (Panoptic Segmentation) 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 항목을 구체화하여 제시하여야 함.
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 필수 - 3D 실내 공간으로부터 생성된 2D 실내 공간 이미지 별 카메라 위치 정보 - 객체 메쉬, 버텍스 등 3D 실내 공간 내 지오메트리(Geometry) 정보 포함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 각 공간 및 객체의 3D 모델링 진행 후 라이팅 셋업 환경 및 렌더링 방식에 따른 Scene 데이터 직접 수집 및 제작 가능한 소프트웨어 엔진 활용 방안 - 구축된 데이터 공개 시, 저작권 문제를 해결할 수 있는 구체적 대안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전체 공개가 가능한 라이센스 프리형태의 각 공간 및 인테리어 객체의 3D 모델링 직접 제작 - Nurbs-geometry 방식이 아닌 Polymesh 형태의 모델 제작 방식 - 3D 스캐닝 기반의 PCD 데이터 리토폴로징 방식이 아닌 3차원 전문 디자이너 기반의 모델링 데이터 구축 - triangle polygon 타입이 아닌 Quard polygon 타입 형태 데이터 생성 - 각 URP, HDRP 등 렌더링 방식의 장단에 맞는 랜더링 이미지 생성 - Dense Depth, Facing Ratio, Specular, material, Color, Opacity 등의 Scene 데이터내 레이어별 데이터 추출 진행 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야30		교량 3D 외관점검 영상 데이터
데이터30		교량 3D 외관점검 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 교량의 박리, 백태, 박락, 균열, 요철 등 위험등급을 자동으로 평가 하기 위한 교량 3D 외관점검 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 교량 등급(1~3등급), 교량 종류 등 다양성이 반영된 교량 연장 최소 10km 이상을 대상으로 실제 교량 외관 점검 시 활용되는 교량 3D 동영상 및 입면정사 영상, 센서 데이터 수집

- 촬영된 동영상에서 추출된 이미지에 교량 결함영역 등이 라벨링된 이미지 40만 장 이상

o AI 임무(task)

- 교량의 결함 영상 인식 및 위험등급 분류 및 적절한 조치행위 데이터와의 매칭

o 활용 분야(예시)

- 교량 안전점검, 구조물 외관 조사에서 영상점검 기법 적용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 교량 등급(1~3등급), 교량 종류 등 다양성이 반영된 교량 연장 최소 10km 이상 • 실제 교량 외관 점검 시 활용되는 교량 3D 동영상 및 입면정사 영상, 센서 데이터
	라벨링 데이터	• 촬영된 동영상에서 추출된 이미지에 교량 결함영역 등이 라벨링*된 이미지 40만 장 이상 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 도로정보, 시실명, 총길이, 총폭, 높이, 하중 등 교량현황 - 데이터 취득날짜, 시간, 수집방법 등에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 교량 외관 점검 시 활용되는 다양한 모빌리티(드론 등)을 활용하여 원천 데이터 수집 - 데이터 수집 시 실제 업무에서 적용하는 데이터 수집 방식과 동일한 형태로 수집될 수 있는 방안을 구체화하여 제시 (ex : 드론을 활용한 외관점검 방식 , 외관조사망도 제작 등) - 교량의 결함 종류에 대한 명확한 가이드라인을 반드시 제시 - 교량 균열 등을 검출할 수 있도록 적정 해상도 (5mm 이하)를 확보하기 위한 동영상, 센서 활용 데이터 취득 방안 제시 - 교량 3D 동영상 변환 및 입면정사 동영상 구축을 위한 방법 구체화하여 제시 • 고품질의 동영상 및 이미지를 얻기 위한 하드웨어를 이용하여 데이터에 대한 적정 가이드라인 설계 및 근거 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 현장에서 실제 적용되는 방식을 AI기반으로 개선하여 적용 및 개선할 수 있는 최적의 라벨링 방식을 제시 • 교량 외관점검 기준으로 결함 영역이 라벨링 된 데이터 - 다앙한 환경에서 취득된 데이터의 AI영상 판독 정확도 향상을 위한 데이터 전처리 방안을 구체화하여 제시 - 결함 종류에 따른 백태, 균열, 박리 박락 등에 대한 라벨링 기준 정의 및 라벨링 포함(Segmentation, BBOX, classification 등) • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야31		낙상사고 위험동작 영상-센서 쌍 데이터
데이터31		낙상사고 위험동작 영상-센서 쌍 데이터

1. 데이터 개요

o 낙상사고 발생 시 즉각적인 낙상 인식 및 대응을 위한 낙상사고 위험동작 동영상 데이터와 시간이 동기화된 센서 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 낙상사고 위험 동작 관련 10초 내외의 동영상 2만 클립 이상 및 동영상과 시간이 동기화된 기간의 시계열 센서 데이터 쌍

※ 초당 25프레임 이상 동영상 수집

o AI 임무(task)

- 낙상 사고에 대한 영상 인식 및 낙상 유형 분류

o 활용 분야(예시)

- 노인 장기 요양시설 내 병실에 CCTV 설치 의무화 법안*이 시행됨에 따라 노인 장기 요양시설 내 낙상사고 피해 최소화

* 노인장기요양보호법 제33조의2 (폐쇄회로 텔레비전의 설치 등)

- 낙상사고로 인한 응급, 의료 연계, 관리 시스템의 기반 기술

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 낙상 유형별 사고위험 동작 동영상 2만 클립 이상 ※ 클립의 정의 : 클립 당 10초(초당 25프레임 이상) 내외의 동영상 - 다양성 확보를 위한 카테고리 3가지 이상 ※ (예시) 미끄러짐, 넘어짐 등 낙상 유형 - 훨체어, 지팡이, 보조의료기구 등 기구 사용 동작을 포함하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 • 낙상사고 위험동작 동영상과 시간이 동기화된 기간의 시계열 센서 데이터
	라벨링 데이터	• 낙상사고 동영상에서 추출한 이미지에 위험 동작 영역이 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 미끄러짐, 넘어짐 등 낙상사고에 대한 동작 정보 - 성별, 연령, 키 등 인물 정보 - 거주시설(거실, 계단, 침실, 화장실 등), 병원, 도로 등 장소 정보 - 낙상 주변 환경 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 ① 낙상 유형별 사고위험 동작 동영상 수집 방안 - 10초 내외의 동영상 2만 클립 이상(초당 25프레임 이상) 수집을 위한 구체적인 방안 - 안전을 위하여 낙상 사고의 재연 시 위험 요소 제거 방안 - 실제 낙상 사고 환경과 재연 환경의 차이 최소화 방안 - 동영상 내 등장인물의 초상권, 개인정보보호 해결방안 ② 낙상 위험 인식의 정확도를 높일 수 있는 센서 데이터 수집 방안 - 센서 및 동영상 수집 장치의 경우 실제 노인 장기 요양시설에서 설치 및 운영가능한 범위로 제시 - 동영상 데이터와 센서 데이터의 시간 동기화 방안 - 센서 결측값의 처리 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 이미지, 센서 데이터에 낙상사고 위험 동작 정보 라벨링 방법 - 동영상의 경우 장비 설치 위치와 촬영 각도에 따라 등장인물이 가려지는 부분이 생기게 될 수 있어, 목적 달성을 위해 해결할 수 있는 가공 방법 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야32		스트레스 상황 바이오 이미지 복합 데이터
데이터32		스트레스 상황 바이오 이미지 복합 데이터

1. 데이터 개요

o 양육 스트레스 노출군의 스트레스 관련 정신·신체 질환 발생 예방 및 건강한 육아를 위한 포괄적 심리-환경-바이오 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 양육 스트레스 노출군 200명 이상의 스트레스 노출 정도가 라벨링 된 고품질 정밀 뇌 영상(이미지) 데이터

※ 혈액 신경호르몬, 신경생리 영역, 정신상태 검사, 외부 환경 영향 평가 데이터 포함

o AI 임무(task)

- 양육 스트레스 상황에서 측정된 뇌영상-신경생리-혈액-임상, 외부적 환경 영향의 복합 데이터를 분석하여, 정신건강 위험도를 분류하고 예측할 수 있는 모델 구축

o 활용 분야(예시)

- 맞춤형 헬스케어 서비스

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 양육 스트레스 노출군 200명 이상의 양육 스트레스에 의한 뇌 영향을 정량화할 수 있는 정밀 뇌 영상(이미지) 데이터 - 스트레스 반응 정도를 객관적으로 평가할 수 있는 혈액 신경호르몬 데이터, 신경생리 데이터 포함 ※ (예시) 심박변이도, 피부전도도 등 - 인지-행동-성격-감정 영역의 최소 3가지 이상 영역의 정신 병리를 평가할 수 있는 정신상태검사 데이터 포함함 - 스트레스 요인 및 관련된 사회-환경적 영향 평가 데이터 포함
	라벨링 데이터	• 인구학적 정보 및 스트레스 노출 정도와 그에 대응되는 혈액 신경호르몬, 신경생리, 정신상태검사 데이터가 라벨링 된 고품질 정밀 뇌 영상(이미지) 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 인지 기능, 감정 상태, 행동 등을 정량화하여 측정할 수 있는 바이오 데이터 기반 정보 - 양육 스트레스에 의한 뇌 영향을 정량화할 수 있는 용적, 두께, 혈류량, 연결성, 등 뇌영상 전처리 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 양육 스트레스 노출군 200명 이상 포함 방안 - 단순한 설문조사가 아닌 객관적으로 상태를 판정할 수 있는 뇌영상-신경생리-혈액-임상 복합 데이터 구축 방안 - 스트레스 영향을 민감하게 측정할 수 있는 고품질 정밀 뇌영상 메타데이터 포함 방안 - 일회성 관찰이 아닌 스트레스 노출 축적 효과에 대한 추적 관찰 데이터 수집 방안안 - 데이터 수집과 반출을 위한 IRB 및 DRB 필수 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 해당 분야의 전문가가 참여하여 구축된 뇌영상 복합 데이터의 의미적 정합성을 검증 - 각 고품질 정밀 영상 데이터에 최적화된 전처리 후 뇌기능을 반영하는 수치 가공 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야33		대용량 동영상 콘텐츠 데이터 (고도화)
데이터33		대용량 동영상 콘텐츠 데이터 (고도화)

1. 데이터 개요

o 실제 상황 속 객체·행동을 담은 동영상 콘텐츠 AI 학습 모델 데이터 구축을 위한 대용량 동영상 콘텐츠 데이터('20) 고도화

※ 기구축 데이터(대용량 동영상 콘텐츠 데이터(‘20))의 원천데이터 활용 및 신규 데이터를 확보하여 최신·고도화된 라벨링 기술 적용

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 편집되지 않은 웹 비디오, CCTV, 촬영 영상 등 실제 현실 세계가 반영된 동영상 350시간 이상

※ 기존 AI 허브에 공개된 동영상을 분석하여 적합한 영상을 사용하고 실제 환경의 영상 또는 이에 준하는 영상 확보 필요

o AI 임무(task)

- 동영상 분석 및 추천

o 활용 분야(예시)

- 동영상 콘텐츠를 활용한 인공지능 알고리즘 개발 등 관련 연구

- 동영상 검색, 광고 서비스 등 분야에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 편집되지 않은 웹 비디오, CCTV, 촬영 영상 등 실제 현실 세계가 반영된 동영상 350시간 이상 - 기존 AI 허브에 공개된 동영상을 분석, 적합한 영상을 사용 - 실제 환경의 영상 또는 이에 준하는 영상을 확보 • 동영상 출처(유튜브, 보도자료, 영화, 다큐멘터리 등)를 제시 • 영상 상황이나, 등장 인물의 행동, 개체 및 요소 중심으로 구축 • 다양한 종류의 영상으로 설계하여 제시
	라벨링 데이터	• 영상 상황이나 등장 인물의 행동, 개체 및 요소를 중심으로 영상 구간에 대한 자연어 설명을 타임라인과 함께 가공 • 비디오 상황을 적절하게 설명할 수 있는 방안을 제시하여 라벨링 • 다양한 자연어 설명에 대해 개체명의 통일성을 포함할 수 있도록 라벨링 방안을 설계하여 제안 - 다중 행동의 경우 두 개의 단일 문장을 통해 표현 ※ (예시) 남자가 창쪽으로 달려간다. 그리고 창밖을 본다) - 한국어 문장 구조와 문장 종류에 적합하게 라벨링 • 자연어 설명을 라벨링 할 동영상 구간을 선정하는 기준을 제시하고, 일관성 있게 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 영상 출처 및 영상 분류 등을 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 원천 영상 데이터는 저작권, 초상권 등 법적 권리를 완전히 확보하여 AI 허브에 데이터 공개, 사용에 문제가 없는 원천 데이터 확보 방안 제시 - 데이터 편향 방지를 위한 다양한 주제의 구성 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 고품질의 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방법을 제시해야 함 - 현장에서 실제 적용되는 방식을 AI기반으로 개선하여 적용 및 개선할 수 있는 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야34		혈관 데이터
데이터34-1		경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터

1. 데이터 개요

o 경동맥 협착 진단 및 폐색성 혈관질환인 죽상동맥경화증 진단을 위한 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT) 영상 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 경동맥 협착 진단을 위한 1천 명 이상의 MRI 및 CT 영상 데이터 2만 건 이상

※ 경동맥 협착 위치 중심의 이미지 및 라벨링

o AI 임무(task)

- 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT)을 활용하여 경동맥 협착 진단을 위한 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 경동맥 질환의 예후 예측 인공지능 모델 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 경동맥 협착 진단을 위한 MRI 및 CT 영상 데이터 2만 건 이상 - 환자 1천 명 이상으로부터 수집 - CT 또는 MRI로 검사된 데이터를 수집하되, 두 가지 검사가 동시에 이루어진 케이스를 선호하며, 두 가지 검사의 비중은 제안사에서 자율적으로 제안 - 대동맥 협착 유형별 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 경동맥 CT 및 MRI 영상 및 영상으로부터 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 - 경동맥 협착 위치 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록 바탕의 진단정보 등 임상정보 포함 - 협착 영역의 크기 등 병변관련 정보 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 정상 경동맥 영상은 전체 데이터 수집 비율의 10% 이하로 제시 - 대동맥 협착 유형별 비율 수립 근거를 제시 - MRI 및 CT 데이터는 수집 대상으로부터 쌍으로 수집 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 경동맥 협착 위치 정보가 포함 ※ (예시) plaque segmentation 및 plaque characterization • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터34-2		말초 혈관 초음파 데이터

1. 데이터 개요

o 말초 혈관 질환의 진단과 치료에 필요한 전향적·후향적 수집 말초 혈관 초음파 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 말초혈관 초음파 영상 데이터 2만 2천 건 이상

※ 말초혈관 질환 종류 및 주요 해부학적 부위 라벨링

o AI 임무(task)

- 말초혈관 초음파 영상 데이터를 기반으로 말초 혈관 질환의 진단과 치료에 필요한 의사결정을 지원할 수 있는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 말초혈관 질환을 진단 및 치료하기 위한 일차(1st line) 영상 검사에 활용 가능

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 말초혈관 초음파 영상 데이터 2만 2천 건 이상 - 전향적 초음파 영상 데이터 2천 건 이상 (환자 700명 이상으로부터 수집) - 후향적 초음파 영상 데이터 2만 건 이상
	라벨링 데이터	• 말초혈관 초음파 영상 데이터에 라벨링된 데이터 - 말초혈관 질환 종류별* 라벨링 * (예시) plaque, 죽상경화반, 협착 등 - 혈관, 근육, 지방 등 주요 해부학적 부위 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록을 바탕으로 진단정보 등 임상정보 포함 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주요 말초혈관별* 데이터 수집 * (예시) 대퇴동맥, 장골동맥, 슬와동맥 등 - Colored Doppler와 Pulsed Wave Doppler를 수집 대상으로부터 쌍으로 수집 - 말초혈관 관련 질병 및 대조군을 명확히 제시 - 말초혈관별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 정상 영상은 전체 데이터 수집 비율의 20% 이하로 제시 - 전향적 수집 단계에서 매 촬영시 영상내 단면도 종류를 필수적으로 표기 - 양질의 데이터 확보를 위한 영상 길이 및 프레임(fps)을 제시 - AI 학습을 위해 필요시 Pulsed Wave Doppler의 wave를 csv 형태로 변환하여 수집 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 라벨링 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야35		관절 및 관절염 데이터
데이터35-1		경추 CT 데이터

1. 데이터 개요

o 경추 인공디스크 치환술의 정확도 확보를 위한 경추 CT 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 경추 촬영 CT 영상 4만 5천건 이상

※ 경추체의 골영역, 경추 디스크 영역, 경추 질환 영역 라벨링

o AI 임무(task)

- 경추 CT 영상 데이터를 활용하여 인공 디스크 치환술을 위한 bone segmentation 모델

o 활용 분야(예시)

- 경추 CT 영상 데이터를 활용하여 인공 디스크 치환술을 위한 bone segmentation 모델

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 경추 촬영 CT 동영상 4만 5천 건 이상 - 환자 및 정상인 1만 5천 명 이상으로부터 수집 - 경추 질환별* 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 경추척수증, 경추수술, 경추손상, 경추 퇴행성손상, 목 디스크 등
	라벨링 데이터	• 경추 CT 동영상으로부터 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 - 경추체의 골영역 라벨링 - 경추 디스크 영역 라벨링 - 경추 질환 영역 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 피검자 기본 정보 ※ (예시) 성별, 나이 등 - 경추 정보 ※ (예시) 경추체의 경추 번호(C2~C7), 위치정보 등 - 질환 정보 ※ (예시) 경추 질환명, 질환 크기, 위치정보, 질환 정도 등 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 정상 동영상은 전체 데이터 수집 비율의 20% 이하로 제시 - slice thickness : 0.7mm 이하 - 주요 경추 질환 선정 및 경추 질환별 비율 수립 근거를 제시 - 다양한 장비별* 데이터 수집이 필요하며, 장비별 수집 비율을 제시 * (예시) 64CH, 128CH, 256CH 등 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 라벨링 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터35-2		무릎 관절염 켈그렌-로렌스 분류(K-L grade) 데이터

1. 데이터 개요

o 무릎의 퇴행성 관절염 진단을 위한 켈그렌-로렌스 분류(K-L grade)가 라벨링된 무릎 AP X-Ray 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 무릎 AP X-Ray 이미지 4만 건 이상(환자 1만 명 이상)

※ 관절간격감소, 관절부위 골극, 연골소실 특징에 기반한 라벨링

o AI 임무(task)

- 무릎 AP X-Ray 이미지에서 관절간격감소, 관절부위 골극, 연골소실 등의 특징에 기반하여 퇴행성 관절염의 K-L grade를 진단하는 모델 구성

o 활용 분야(예시)

- 무릎 관절염의 진단을 위한 K-L grade 판정을 보조하는 인공지능 모델 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 무릎 AP X-Ray 이미지 4만 건 이상 - 환자 1만 명 이상으로부터 수집 ※ DICOM으로부터 추출된 이미지
	라벨링 데이터	• 무릎 AP X-Ray 이미지에 라벨링된 데이터 - 전문의 판독을 통해 도출된 K-L Grade 정보 포함 - 관절간격감소, 관절부위 골극, 연골소실 특징에 기반한 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록 바탕의 진단정보 등 임상정보 포함 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 각 Grade별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 - DICOM으로부터 추출된 이미지로 데이터 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 K-L grade 판독 정보가 포함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터35-3		족부족관절 체중부하 CT 데이터

1. 데이터 개요

o 족부족관절 질환 환자의 진단 및 치료 예후 예측을 위한 족부족관절 체중부하 CBCT(Cone-Beam CT) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 족부족관절 체중부하 CBCT 영상으로부터 추출된 이미지 데이터 50만 건 이상(질환 부위 및 영역 이미지 5만 건 이상 포함)

※ 질환 발생 부위 및 질환 영역 라벨링

o AI 임무(task)

- 족부족관절 체중부하 CBCT 이미지에서 골성 구조와 연부 조직의 이상 여부를 판단할 있는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 골성 구조와 연부 조직의 이상 등 진단 보조 시 필요한 각도 계측 및 예후 예측 AI 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 족부족관절 체중부하 CBCT 영상으로부터 추출된 이미지 데이터 50만 건 이상(질환 부위 및 영역 이미지 5만건 이상 포함) - 환자 5천 명 이상으로부터 수집 - 질환별* 적절한 데이터 구성 비율 제시 * 발목 관절염, 연골 손상, 무지 외반증, 평발, 요족 변형 등
	라벨링 데이터	• 족부족관절 체중부하 CBCT 영상으로부터 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 - 질환 발생 부위(후족부, 중족부, 전족부, 거골, 주상골, 중족골, 족지골 등) 및 질환 영역 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 성별, 나이대, 진단명, 병변부위, 중증도, 병변 치료 정보 등 환자 정보 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 체중부하 CT 데이터 수집을 위한 적절한 장비를 제시 - 정상 영상은 전체 데이터 수집 비율의 20% 이하로 제시 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 - 질환별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 질환 부위 라벨링을 위한 질환 Ground Truth를 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로한 라벨링 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야36		난소 및 배아 데이터
데이터36-1		난소암 데이터

1. 데이터 개요

o 난소종양 진단을 위한 초음파 및 CT 영상, 난소암 Whole Slide Image (WSI) 및 난소종양 환자 암표지자검사 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 난소종양 환자 초음파 및 CT 영상 4만 건 이상, 난소암 WSI 2천 장 이상, 난소종양 환자 암표지자검사 1천 건 이상

※  질환 구분(정상(양성), 암), 난소 영역, 양성종양, 난소암 영역 등 라벨링

o AI 임무(task)

- 난소종양 환자 초음파 및 CT 영상, 난소암 Whole Slide Image (WSI) 및 난소종양 환자 암표지자검사 데이터를 기반으로  악성 여부 및 치료 성적 예측 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 난소 종양을 가진 환자에서 악성 여부 예측 및 치료 성적 예측 서비스 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 난소종양 환자 초음파 및 CT 영상 4만 건 이상 - 환자 1천 명 이상으로부터 수집 - 난소암 초음파 영상 1만 건 이상 - 난소암 CT 영상 1만 건 이상 - 난소 양성종양 초음파 영상 1만 건 이상 - 난소 양성종양 CT 영상 1만 건 이상 - 초음파 영상 및 CT 영상은 수집 대상으로부터 쌍으로 수집 • 난소암 Whole Slide Image(WSI) 2천 장 이상 - 임상적으로 원발성 난소 종양이 의심되는 환자의 수술검체*를 포함한 WSI 1천 장 이상 * normal, serous, mucinous, endometrioid 등 - 환자 5백 명 이상으로부터 수집 • 난소종양 환자 암표지자검사 1천 건 이상 - 난소암 암표지자검사 및 양성종양 암표지자검사 포함함 - 초음파 및 CT 영상과 암표지자검사 결과는 수집 대상으로부터 쌍으로 수집
	라벨링 데이터	• 난소종양 환자 초음파 및 CT 영상으로부터 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 - 질환 구분 (정상(양성), 암) - 난소 영역 라벨링 - 양성종양, 난소암 영역 라벨링 - 난소암의 기수 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 환자의 의학정보*를 EMR 또는 이에 상응하는 의료정보 시스템에서 추출한 정보로 표준의료용어를 사용하여 표기 * 기본정보, 진단정보, 검사(암표지자검사)정보, 병리정보, 시술 및 처치 정보 등 - 구조화된 병리 판독 정보* * FIGO/AJCC stage 등 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 양성종양 및 난소암 기수별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 3인 이상의 소견을 바탕으로 질환 구분 라벨링 필요 - 난소암 기수정보 라벨링을 위한 Ground Truth 제시 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터36-2		배아 이미지 합성데이터

1. 데이터 개요

o 실제 배아 이미지를 기반으로 생성한 배아 이미지 합성 데이터(Synthetic Data)

※ 합성데이터를 생성한 모델을 반드시 AI-Hub에 공개해야 함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 배아 이미지 합성데이터 6만 건 이상

※ 실제 데이터 2만 건 이상 및 시드 데이터 2천 건 이상 선별

o AI 임무(task)

- 양질의 실제 배아 이미지와 유사한 수준의 배아 이미지 합성 모델 개발, 배아 이미지를 등급별로 분류할 수 있는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 일반적인 접근이 어려운 다양한 생식기계 분야 합성데이터를 과학적 근거하에 생성하여, 의료현장(교육, 연구, 진료 등)과 다양한 의료사업에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	[실제 데이터] • 실제 배아 이미지 2만 건 이상 - 실제 배아 배양 연구 현장에서 수집 [시드 데이터] • 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 2천 건 이상
	합성데이터	• 실제 배아 이미지를 통해 생성한 합성데이터 6만 건 이상 - 200×200px 이상의 해상도 - 의학적으로 오해의 소지가 없는 데이터 - 등급별, 단계별 최적의 비율로 구축
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 합성데이터 구축에 사용할 시드 데이터는 전문의 판독을 거친 표본 선별 필요 - 배아 등급 평가정보는 실제 난임 시술 임상에서 활용되는 체계를 사용 - 실제 데이터와 합성데이터 사이의 분포적 유사성을 제시 - 우량 배아 선별, 배아 추적 관리 등 학습 대상인 특정 AI 모델의 목적에 따라 합성데이터 구축 범위를 명확하게 제시 - 합성데이터 구축 범위별 구축 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 합성데이터 생성 방법* 및 합성데이터 특징**을 반드시 제시 * 수학적 기법, 통계적 기법, GANs등 생성 모델, CG 모델링 등 ** 완전 합성, 부분 합성, 복합 합성 데이터 등 특성 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 합성데이터는 일정 자격을 갖춘 의료인이 전수검사하되, 30% 2명 이상의 전문의 교차 판독을 포함 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안을 제시 ※ (예시) 등급, 단계 등 - 배아를 지속적으로 detection할 수 있도록 추적 관찰 분류가 필요하며, 여러개의 배아가 한 번에 촬영된 경우, 각각의 객체 모두에 분류 필요 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야37		내시경 이미지 합성데이터
데이터37		내시경 이미지 합성데이터

1. 데이터 개요

o 실제 대장, 위 내시경 이미지를 기반으로 생성한 내시경 이미지 합성 데이터(Synthetic Data)

※ 합성데이터를 생성한 모델을 반드시 AI-Hub에 공개해야 함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 내시경 이미지 합성데이터 2만 건 이상

※ 실제 데이터 1만 건 이상 확보 후 시드 데이터 2천 건 이상 선별

o AI 임무(task)

- 양질의 내시경 이미지와 유사한 수준의 내시경 이미지 합성 모델 개발, 내시경 이미지를 병변 유형별로 분류할 수 있는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 내시경 분야 합성데이터를 통하여 개인정보 이슈 없이 용이한 접근성으로 연구 활성화 및 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터구성	원천데이터	[실제 데이터] • 실제 내시경 영상 데이터에서 추출한 이미지 1만 건 이상 [시드데이터] • 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 2천 건 이상 선별 - 궤양, 용종, 출혈 등 병변 유형을 포함한 표본 선별
	라벨링 데이터	• 내시경 이미지 합성데이터 2만 건 이상 - 해부학적으로 오해의 소지가 없는 데이터 - 궤양, 용종, 출혈 등 병변 유형별 데이터 합성
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 합성데이터 구축에 사용할 원천 데이터는 전문의 판독을 거친 표본 선별 - 실제 데이터와 합성데이터 사이의 분포적 유사성을 제시 - 병변 유형별 구분 등 학습 대상인 특정 AI 모델의 목적에 따라 합성데이터 구축 범위를 명확하게 제시 - 합성데이터 구축 범위별 구축 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 합성데이터 생성 방법* 및 합성데이터 특징**을 반드시 제시 * 수학적 기법, 통계적 기법, GANs등 생성 모델, CG 모델링 등 ** 완전 합성, 부분 합성, 복합 합성 데이터 등 특성 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 합성데이터는 일정 자격을 갖춘 의료인이 전수검사하되, 30% 2명 이상의 전문의 교차 판독을 포함 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안을 제시 ※ (예시) 궤양, 용종, 출혈 등 병변 유형 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시

분야38		구강 이미지 합성데이터
데이터38		구강 이미지 합성데이터

1. 데이터 개요

o 실제 구내 임상사진 검사 이미지를 기반으로 생성한 구강 내 이미지 합성 데이터(Synthetic Data)

※ 합성데이터를 생성한 모델을 반드시 AI-Hub에 공개해야 함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 구강 이미지 합성데이터 10만 건 이상

※ 실제 데이터 3만 건 이상(각 구도별 6천 건 이상) 및 시드 데이터 5천 건 이상 선별

o AI 임무(task)

- 양질의 실제 구강 이미지 이미지와 유사한 수준의 구강 이미지 합성 모델 개발, 충치 등 구강 질환을 판별 할 수 있는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 치과에 내원하여 방사선 영상을 촬영 시행 전 기본적인 사진을 통해 충치 치과 질환을 판별하는 AI의 진단 정확도 향상에 기여

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	[실제 데이터] • 구도별 구강 이미지 3만 건 이상 - 좌측면 이미지 6천 건 이상 - 우측면 이미지 6천 건 이상 - 정면 이미지 6천 건 이상 - 상교합면 이미지 6천 건 이상 - 하교합면 이미지 6천 건 이상 [시드데이터] • 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 5천 건 이상 선별
	합성데이터	• 실제 구강 이미지를 통해 생성한 합성데이터 10만 건 이상 - 의학적으로 오해의 소지가 없는 데이터 - 각 구도별 충치가 있는 이미지와 없는 이미지 합성 - N번 치아별 충치 이미지 합성
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 합성데이터 구축에 사용할 시드 데이터는 전문의 판독을 거친 표본 선별 - 실제 데이터와 합성데이터 사이의 분포적 유사성을 제시 - 구강 질환 detection 등 학습 대상인 특정 AI 모델의 목적에 따라 합성데이터 구축 범위를 명확하게 제시 - 합성데이터 구축 범위별 구축 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 합성데이터 생성 방법* 및 합성데이터 특징**을 반드시 제시 * 수학적 기법, 통계적 기법, GANs등 생성 모델, CG 모델링 등 ** 완전 합성, 부분 합성, 복합 합성 데이터 등 특성 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 합성데이터는 일정 자격을 갖춘 의료인이 전수검사하되, 30% 2명 이상의 치과의 교차 판독을 포함 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안을 제시 ※ (예시) 충치, 잇몸 질환, 상실 치아 등 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시

분야39		노인 정신건강 영상 데이터
데이터39		노인 정신건강 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 노인 정신건강 측정을 위한 치매선별검사(MMSE-DS) 동영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 의료기관에서 치매 및 정상 1,000명을 대상으로(1:1비율) MMSE-DS 검사를 수행하는 1,000건 이상 동영상 촬영

※ 동영상에 대한 치매여부, 질문 및 응답의 구간, 입술 및 머리기울기 관련 키포인트, 오각형 그리기 구간 라벨링

o AI 임무(task)

- 정상 및 치매 환자로부터 수집된 MMSE-DS 검사 동영상을 기반으로 치매사전진단을 지원하는 AI 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- MMSE-DS 검사 동영상 데이터를 이용하여 치매 사전진단을 준실시간 판별하는 인공지능 모델 개발에 활용

- MMSE-DS 검사의 정답이 아닌 질의에 대한 응답의 음성 특성과 오각형의 그림형태, 질의 응답 시 입술의 변화, 머리 기울기 변화를 복합적으로 활용하여 치매 사전진단에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• MMSE-DS 검사 영상 데이터 1천 건 이상 - 환자와 정상인 비율 1:1 비율 유지 • 동영상은 FHD 해상도 기준
	라벨링 데이터	• MMSE-DS 검사 영상에 라벨링된 데이터 - MMSE-DS 검사 질문의 시작/종료 지점 라벨링 - 환자의 대답의 시작/종료 지점 라벨링 - MMSE-DS 검사 중 오각형 그리기 시작/종료 지점 라벨링 - 치매의 정상/이상(치매, 경도인지장애 등) 소견에 대한 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 피검자의 성별, 연령 등 정보 - 치매관련 이력정보, 치료 정보 - MMSE-DS 검사 결과, 질문에 대한 답변 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시

- 의료기관에서 전문의가 피검자에 대해 MMSE-DS 검사를 수행하면서 동영상을 촬영하여 수집

- 영상과 음성 데이터는 1:1로 동기화·정합 방안 제시

- 피검자의 치매 이력 및 치료 정보 등 임상정보를 확보

- 경도인지장애 라벨링을 위한 Ground Truth를 제시

- 데이터의 전향적 수집 방안을 제시

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 가공 방법

• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

- 동영상 및 음성 기반 노인 정신건강 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방법을 제시

※ (예시) 수집된 동영상에서 얼굴의 표정 및 반응을 구별할 수 있는 수준에서 비식별화를 수행 (얼굴의 키포인트 중 눈, 코, 눈썹에 해당 하는 키포인트를 비식별화 처리, 아래의 경우 17~21, 22~26, 36~41, 42~47, 27~35까지 비식별화 처리)

• 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야40		뇌졸중 경과관찰 데이터
데이터40		뇌졸중 경과관찰 데이터

1. 데이터 개요

o 뇌졸중 환자의 혈전 제거술 적응증 판단, 예후 예측을 위한 뇌졸중 경과 관찰 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 뇌졸중 환자로부터 수집된 비조영 CT, 확산 MRI 및 관류 CT/MRI 영상 총 1만 5천 건 이상(1,000명 이상)

※ 뇌경색 등의 질환 영역, 대혈관 폐색, 병변의 코어, 출혈 등 라벨링

o AI 임무(task)

- 뇌졸중 환자로부터 수집된 비조영 CT, 확산 MRI 및 관류 CT/MRI 영상으로 뇌졸중 치료 보조를 위한 의사결정 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 의료 현장에서 치료에 사용할 수 있는 CDSS 구축에 활용

- 초급성기 재관류치료, 혈전제거술 등의 치료과정 결정 및 향후 관리에 필요한 임상의사결정 AI 보조 시스템을 개발하는데 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 뇌졸중 환자 데이터 1만 5천 건 이상 - 환자 1천 명 이상으로부터 수집 - 허혈성, 출혈성 구분을 위한 비조영 CT 동영상의 적절한 데이터 구성 비율 제시 - 회생 불가능 조직 구분을 위한 확산 MRI 동영상 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 뇌졸중 환자 동영상 및 동영상으로부터 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 - 뇌경색 등의 질환 영역 라벨링 - 대혈관 폐색, 병변의 코어, 출혈 등 라벨링 - 기타 임상의사결정에 필요한 정보 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록을 바탕의 진단정보 및 경과관찰을 위한 3개월 후 mRS, mTICI 등의 임상정보 포함 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 비조영 CT, 확산 MRI, 관류 CT/MRI 별 수집 비율을 제시 - 혈관 폐색 구분을 위한 혈관조영술 및 관류(perfusion) CT/MRI 동영상 수집 - MRI 및 CT 데이터는 수집 대상으로부터 쌍으로 수집 - 실제 환경에서 데이터를 수집하기 위한 방안을 제시 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 - 환자별 동일한 시간적, 임상적 기준을 가진 시계열 데이터가 구축될 수 있도록 표준화 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 질환 영역, 병변 등 정보가 포함 - 병변의 경계를 분명히 하기 위한 Ground Truth를 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야41		비뇨기계 암 병리이미지 데이터
데이터41		비뇨기계 암 병리이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 병리학적 아형(Subtype) 및 조직 분화도(histologic grade)를 포함한 비뇨기계 암(신장암, 방광암) Whole Slide Image(WSI) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 신장암, 방광암 WSI 2만 장 이상

※ 병변 위치 및 각 세포 유형별 라벨링

o AI 임무(task)

- 신장암, 방광암 WSI를 기반으로 암을 진단할 수 있는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- AI 기반의 비뇨기계 암(신장암, 방광암) 병리진단 정확도 향상

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 신장암, 방광암 Whole Slide Image(WSI) 2만 장 이상 - 신장암 WSI 1만 장 이상 - 방광암 WSI 1만 장 이상
	라벨링 데이터	• 신장암, 방광암 병리이미지 데이터에 라벨링된 데이터 - 병변 위치 확인을 위한 라벨링 - 각 세포 유형별 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록을 바탕으로 진단정보 등 임상정보 포함 표준의료용어를 사용 메타 정보 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 - 질환명, 질환크기, 위치 등 질환 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 병리 진단을 위한 신장, 방광의 세포 유형을 제시 - 환자 2천 명 이상으로부터 수집 - WSI는 신장암, 방광암별 다양한 병리학적 아형을 포함 - WSI는 다양한 histologic grade를 포함 - 신장암, 방광암 기수별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 정상 이미지는 전체 데이터 수집 비율의 20% 이하로 제시 - histologic grade별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 라벨링 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야42		약물유도 수면내시경 영상 데이터
데이터42		약물유도 수면내시경 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 수면무호흡증이 발생하는 폐쇄부위 분석을 위한 약물 유도 수면내시경 환자 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 약물유도 수면내시경 진단 동영상 3천 건 이상

※ 상기도 폐쇄 정도 및 페쇄 주 원인 라벨링

o AI 임무(task)

- 약물 유도 수면내시경 환자 영상을 분석하여 수면무호흡이 발생하는 폐쇄부위를 분류하는 모델 개발

o 활용 분야(예시)

- 약물유도 수면내시경을 자동으로 판독해주고 과에 따라 적절한 치료법을 제시해줄 수 있는 소프트웨어 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 약물유도 수면내시경 진단 동영상 3천 건 이상 - 수면 무호흡증 및 코골이 환자 및 정상인 1천 명 이상으로부터 수집 ※ 정상인 수집 인원은 최대한 수집 가능한 인원으로 제시하되, 최소 전체의 5% 이상이어야 함 - 깨어있는 상태, 수면 중* 바로 누운 상태, 수면 중 옆으로 누운상태 등 수면 상태를 고려하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 * 수면 중 동영상은 약물 투여 후 환자 및 정상인이 잠든 이후 동영상
	라벨링 데이터	• 약물유도 수면내시경 동영상 및 동영상으로부터 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 - 상기도 폐쇄정도* 라벨링 * 폐쇄 없음, 부분적 폐쇄, 완전 폐쇄 - 상기도 폐쇄 주 원인* 라벨링 * 연막, 구인두 외벽, 혀 뿌리, 후두갑개 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 동영상과 시간적으로 정합하는 산소포화도 정보 - EMR 기록 바탕의 진단정보 등 임상정보 포함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시함

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 굴곡형 내시경을 비강을 통해 비인두 부위에 진행 시킨 후, 안정된 상태에서 진정효과 약물을 투여해 환자가 수면 상태에서 코골이나 무호흡증이 유발되면 굴곡형 내시경을 자극되지 않게 서서히 진행 시켜 폐쇄 부위를 촬영 - 실제 환경에서 데이터를 수집하기 위한 방안을 제시 - 수면 무호흡증 및 코콜이 환자의 비율 및 비율 선정 근거를 제시 - 수집 대상인 환자의 나이, 성별, 질환군 분포 등에 편향성이 없도록 수집 대상을 선정 - 수면내시경 동영상의 적절한 길이를 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문의 교차검증을 바탕으로 한 라벨링 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야43		열화상 카메라 융합 자율주행 데이터
데이터43		열화상 카메라 융합 자율주행 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 열화상 카메라 및 융합 센서를 활용한 자율주행 데이터 수집 및 주행 환경에 포착된 동적, 정적 객체 정보 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 주행환경 중 열화상 카메라 및 융합 센서에 포착된 동적, 정적 객체 등 이미지 데이터 8만 장 이상

o AI 임무(task)

- 자율주행 동적, 정적 객체 인식도 향상

o 활용 분야(예시)

- 주행 환경 중 가시성 확보가 열악한 환경에서 물체를 감지하고 식별하는 성능 고도화를 통한 자율주행 안전도 및 신뢰도 개선

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 열화상 카메라를 포함한 멀티모달 센서를 통해 촬영한 주행 동영상에서 추출한 이미지 데이터 8만 장 이상(220시간 이상) - 주행환경에 포착된 동적, 정걱 객체 정보 설계 및 객체를 고려한 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 각 멀티 센서별 주행 이미지에 라벨링 된 데이터 8만 장 이상 (segmentation 이상) ※ (예시) Thermal image, RGB image, Point Cloud Data를 Semantic segmentation Lidar 3D, segmentation 2D 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 다양한 주행 환경에 대해 구조화된 정보, 운행 정보, 차량 시스템 정보 등 - 센서 부착 위치, 센서 및 열화상 카메라 세부 사양 등 장비에 대한 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 열화상 카메라, Lidar, HFD급 카메라, GNSS/INS 등 자율주행에 필요한 멀티 센서 설계 방안 제시 - 다중 센서 동기화, 캘리브레이션 방안 수립 - 도로환경, 운행로그, 시나리오 등을 다양하게 설계하여 수집하고 수집 데이터에서 가공을 위한 데이터 선정에 대한 추출 기준을 명확히 제시 - 열화상카메라가 다른 센서와 비교하여 가장 효율적으로 활용될 수 있는 상황/조건에 대한 데이터 수집 방법 제시 필요 - 악천후 조건(강우, 강설, 야간, 안개 등)을 포함하여 제시, 큐레이션 단위 20sec 미만 영상 - training sets 다양성 확보를 위해 초당 2fps 이하로 데이터 추출 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 최신 기술 연구 트렌드를 반영하여 각각의 센서 데이터에 대해 적합한 가공 방식을 정의해서 제시 - 수집된 원천데이터에서 가공을 위한 유의미한 데이터를 추출하는 방안 제시, 데이터 추출을 위한 SW 공개 - 개별 센서 데이터를 자율주행 개발에 적합하게 설계하고 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야44		생활도로 객체인식 자율주행 데이터
데이터44		생활도로 객체인식 자율주행 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 골목길, 협소로 등 생활도로에서 다중센서융합 주행 원천데이터 수집 및 주행환경에서 포착된 동적, 정적 객체 정보 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 생활도로 주행 다중센서 융합데이터(가시광 카메라, 라이다 다중센서)에서 동적, 정적 객체 정보가 포함된 이미지 10만 장 이상

※ 주행환경에서 동적, 객체 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 자율주행 차량 주변의 차량, 사람, 이륜차 등의 인식 및 객체 탐지

o 활용 분야(예시)

- 협소로, 골목길, 생활도로 내 다양한 돌발상황 중심의 신규데이터셋 확보를 통해 완전자율주행 성능고도화에 기여

- 다양한 돌발시나리오 중심의 데이터셋 구축을 통해 자율주행 개발 저변 확대 및 유관 산업분야 기술경쟁력 확보에 기여

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 다양한 주행 환경에서의 다중센서융합 데이터셋(가시광 카메라와 라이다 다중센서 데이터) 10만장 이상 - 골목길, 생활도로, 교차로 등 500 driving scenes 이상 ※ 1 driving scenes 당 5분이내, 샘플링 레이트 3Hz이상 - 주행 시나리오는 다양한 운행 조건을 충족하도록 구성하며, 상황별(scence) 50개 시나리오 이상 - 돌발 및 사고상황 비율 적절하게 고려된 데이터 구성 제시 - 다양한 주행 환경* 비율이 적절하게 고려된 데이터 구성 제시 * 생활도로 및 날씨 등 주변 환경 고려
	라벨링 데이터	• 주행환경에서 포착된 동적 및 정적객체 정보가 포함된 이미지에 라벨링된 데이터 10만 장 이상 - 3FPS 이상으로 라벨링된 데이터 ※ 전체 주행가능공간 (1scence) 에 대한 라벨링 필요 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 다양한 주행 환경에 대해 구조화된 정보, 운행 정보, 차량 시스템 정보 - 다중 센서에 대한 사양 정보 및 부착 위치 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 골목길, 생활도로 등 다양한 장소, 시간대를 고려한 데이터 수집 ※ (예시) 저속주행 조건하에서의 돌발상황 및 사고발생 빈도가 높은 ①골목길 및 도로원폭 9m이내 생활도로 ②어린이보호구역, ③아파트주차장, ④공원내부 등 다양한 장소에서의 데이터 수집 - 출근, 퇴근, 야간, 주간 등 다양한 시간대 및 악천후 주행환경을 포함하는 데이터 수집 - 주행환경 내 돌발상황 객체인식을 위한 자율주행 데이터 수집 ※ 단일 객체에 대하여 다양한 거리 종류 별 적절한 비율의 데이터 수집 - 보행자, 이륜차, 전동킥보드 등 교통약자 데이터 수집 방안 제시 - 돌발 및 사고상황 대응에 필요한 동적 및 정적 객체 데이터 수집 방안 제시 - 자율주행 차량에 탑재되는 카메라/라이다 센서를 이용하여 3Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 - 다중 센서 동기화, 캘리브레이션 방안 수립 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 최신 기술 연구 트렌드를 반영하여 각각의 센서 데이터에 대해 적합한 가공 방식을 정의해서 제시 - 수집된 원천데이터에서 가공을 위한 유의미한 데이터를 추출하는 방안 제시, 데이터 추출을 위한 SW 공개 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야45		전국 도로시설물 영상정보 데이터
데이터45		전국 도로시설물 영상정보 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 다양한 도로환경에서 도로시설물 영상데이터 수집 및 위치정보를 포함한 구간별 시설물 인식 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 다양한 도로환경에서 촬영된 영상을 변환한 연속 이미지 200만 장 이상 및 시설물 정보 데이터 20만 장 이상

※ 도로시설물, 도로유형, 구간, 위치정보 등의 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 도로 시설물 유형, 위치 및 상태 식별

o 활용 분야(예시)

- 관내 여러 가지 유형의 도로시설물 유지 보수 및 노후시설물 사전 점검 등 안전 예방 서비스 개발

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 다양한 도로의 도로시설물* 을 포함하는 도로주행 동영상(4.5만km 이상)에서 추출한 이미지 200만 장 이상 * 지하차도, 옹벽, 절토사면, 보도육교 등의 도로 및 안전시설물 ※ 도로 유형 : 고속국도, 일반국도, 특별·광역시도, 지방도, 시도, 군도, 구도 - 두 지역 이상에서 촬영해야 하며, 지역별 적절한 데이터 구성 비율 제시 • 다양한 도로의 도로시설물 촬영 영상(도로 주행영상)에서 추출한 시설물 정보 데이터 20만 장 이상 - 도로시설물 종류별 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 도로환경 및 시설물 정보에 대한 라벨링*된 데이터 - 촬영거리는 30m 단위로 구분, GPS궤적이 포함된 연속 동영상 이미지 클립(개인정보 비식별화 여부 무관) 기반 도로시설물 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 위치 및 시간, 도로시설물 종류 등 촬영 환경에 대한 정보 - 촬영 장비 및 촬영 프레임 단위 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 촬영 높이 지면으로부터 1,900mm 이상 - 촬영 각도는 소실점 이미지 중간에 위치 - 촬영 프레임은 30m 이미지 촬영을 위한 최적의 프레임 제시 - 촬영거리는 30m 단위로 구분 - 두 지역 이상에서 촬영구간 4.5만km 이상(특별, 광역시도, 도 권역 기준) 수집 ※ ‘20년 기준 도로 통계 현황(국가통계포털) : 총연장 109,766km (제주도 제외) - 구간, 위치 정보 포함, 개인정보 비식별화 작업 필요 - 동영상에서 이미지 변환 시 30m거리 구분(촬영 거리) - 데이터 수집 시 위치정보 포함(위도, 경도, 주행속도) - 끝 차선 운행 지향하며 데이터 수집 방안 제시 - 주간 운행 및 맑은 날 위주의 운행을 통한 데이터 수집 - 목적에 맞는 데이터 수집을 위해 사전에 충분히 교육받은 인력 및 전문 인력 참여 방안 제시 - 동영상 파일사이즈는 4GB 미만(30Km 구간 단위)로 구분 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전국 도로시설물 영상정보 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야46		고해상도 도로노면 이미지 데이터
데이터46		고해상도 도로노면 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 도로노면 상태가 포함된 고해상도 이미지 원천데이터 생산 및 도로 상태와 정비영역이 포함하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 고속도로, 일반도로 등에서 수집된 도로노면 상태 이미지 데이터 23만 장 이상

※ 파손, 보수 등 도로 정비 영역 라벨링

o AI 임무(task)

- 도로 노면 상태(불량, 위험) 식별

o 활용 분야(예시)

- 도로노면 파손에 대한 정밀하고 신속한 상황 파악을 통해 효율적 유지관리 및 안전 주행 지원 서비스 개발

- 무차단 도로손상 안전점검으로 교통사고로 인한 사회적 비용 절감

- 인공지능 기반의 도로유지관리체계 구축으로 업무 생산성 향상 및 이를 통한 도로 안전서비스 향상

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 다양한 도로노면 상태(파손, 노면표시, 보수 등)가 포함된 고해상도 이미지 23만 장 이상 - 촬영 이미지 2종류 : 1) 노면 수직 촬영본, 2) 전방 촬영본 - 도로유형은 2종 이상(고속도로와 일반도로 등) ※ 노면 수직 촬영본은 고속도로에 한정 - 포장유형은 2종 이상(콘크리트와 아스팔트 등) - 노면 파손 종류, 도로유형, 포장유형, 노면상태, 촬영시간을 고려하여 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 도로노면 정비 영역이 라벨링된 데이터 - 파손(균열, 도로파임(포트홀) 등) 라벨링(Bbox 이상) - 보수(긴급보수부 절삭보수부* 등) 라벨링(Bbox 이상) * 파손부위 그대로 또는 포함하는 영역(사각형)에 보수재료를 채워서 다짐해놓은 부위 - 차선 및 노면표시 라벨링(Segmentation 이상) - 교량시종점부(신축이음부) 등 포함 라벨링(Segmentation 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 환경(노면상태, 촬영시간, 촬영 장소) 등에 대한 정보 - 도로 유형별 도로노면 파손 종류에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 고해상도 이미지(2048*2048 이상, 측정높이 2.5m 이하) 수집을 위한 구체적인 방안 제시 - 이미지는 1채널(Grayscale) 또는 3채널(RGB)로 수집 - 파손, 보수 부위가 1개 이상 포함된 이미지 수집 - 신규 데이터는 기존데이터와 중복되지 않는 지역 취득 ※ 한국도로공사, 지자체 등 도로관리기관에서 포장상태조사를 통해 관리하는 기수집된 노면 이미지(노면 수직 촬영본)는 약 5~6만장으로 일부 변동될 수 있음 - 노면상태(건조, 젖음 등), 촬영시간(일조시간) 등을 고려한 다양한 데이터 취득 방안 제시 - 고해상도 이미지 촬영 카메라(RGB 카메라, 레이저스캔 카메라, 라인스캔 카메라 등) 를 활용하여 촬영된 노면 수직 및 전방 이미지 데이터 수집 주기 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 고해상도 도로노면 이미지 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 46에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 한국도로공사를 수요기관에 포함

※ 한국도로공사의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(한국도로공사 협의 완료)

ㅇ문의처: 데이터혁신팀 유경화 대리 khyou@ex.co.kr(054-811-4542)

분야47		특이 도로 환경 주행 데이터 (고도화) - 비포장 도로환경 주행 데이터
데이터47		특이 도로 환경 주행 데이터 (고도화) - 비포장 도로환경 주행 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 비포장도로에서 자율주행 기능 구현을 위한 비포장도로 주행 데이터 수집 및 비포장 도로 객체 및 주행 환경 학습용 데이터

※ 기구축 데이터(특이 도로 환경 주행 데이터('21))의 세부 내용 중 '비포장 도로환경'에 특화된 데이터로 확대 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 비포장도로 유형, 주요 객체 및 환경이 라벨링된 이미지 데이터 15만 장 이상

o AI 임무(task)

- 비포장 도로의 동적/정적 객체, 환경 인식

o 활용 분야(예시)

- 비포장도로에서 무거운 짐 이동, 장애물 인식 및 회피 등 자율주행 서비스 개발 지원

- 무인 자동화를 위한 이송로봇, 방제로봇 등 비포장 경사면 노면 주행 기반 서비스 개발 지원

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 비포장도로 주행 동영상에서 추출한 유형별 주행 이미지 15만 장 이상 - 비포장도로 종류, 주요 객체, 환경에 따른 적절한 데이터 구성 비율 제시 - 다양한 환경의 주행 데이터로 구성
	라벨링 데이터	• 비포장도로 유형, 주요 객체 및 환경이 라벨링된 이미지 데이터 15만 장 이상 - 동적 객체와 환경을 식별할 수 있도록 설계하여 라벨링(segmentation 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 주행 환경 정보(낮밤/계절, 날씨, 비포장도로 종류 등) - 다중 센서에 대한 정보(부착위치, 센서 종류 및 제조사 등) - 데이터 수집 차량의 운행 로그, 촬영 시스템 정보 등 분석에 필요한 정보를 설계하여 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 비포장 도로환경*에서의 환경과 차량 상호 작용하는지에 대한 데이터 수집 방안 제시 * 키 큰 잔디, 느슨한 자갈 및 진흙 등 다양한 도로 환경 등 - 데이터 수집이 필요한 다중 센서*에 대한 근거 제시 및 다중 센서를 통한 주행 데이터 수집 방안 수립 * Lidar, Camera Sensor, IMU, RTK-GPS 데이터 등을 ROS bag 형태로 포함 - 다중 센서 동기화, 캘리브레이션 방안 수립(RGB 및 IMU 데이터의 경우 취득 전 켈리브레이션 필수) - 도로 환경, 운행 로그, 시나리오 등을 다양하게 설계하여 수집하고 수집 데이터에서 가공을 위한 데이터 선정에 대한 추출 기준을 명확히 제시 - 기구축 데이터와 중복되지 않는 도로환경 데이터를 수집 - training sets 다양성 확보를 위해 초당 1fps 이하로 데이터 추출 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 비포장 도로를 자율 주행할 수 있도록 인식해야 하는 환경, 정적, 동적 객체들을 정의하여 데이터 가공 방법을 설계하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야48		과수원 내 로봇 주행 데이터
데이터48-1		과수원 내 로봇 주행 데이터(포도, 감귤 류) 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 과수원내 농로, 노지 등에서 로봇의 주행 데이터 확보 및 경로 식별 및 객체 탐지 데이터(포도, 감귤 류)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 과수원(포도, 감귤 류) 내 로봇 주행 다중 센서 데이터에서 추출한 이미지 데이터 15만 장 이상

※ 과수원 내 로봇 주행경로 및 장애물, 식별이 필요한 객체 등 객체 인식 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 과수원 내 로봇의 주행 경로, 장애물 등 주변 객체 인식 및 탐지

o 활용 분야(예시)

- 과수원 내 농작업 무인 자동화를 위한 수확로봇, 이송로봇, 방제로봇 등의 활용, 실내외 비포장 경사면 노면 주행 기반의 서비스가 필요한 농작업 서비스 로봇 개발

- 고령화 인력 중심의 농업환경의 개선 및 자동화를 통한 선진 농업환경 구축

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 2종 이상 과수원 내 로봇 주행 다중 센서 동영상에서 추출한 이미지 이미지 데이터 15만 장 이상(동영상 160시간 이상) - 로봇 주행환경별, 재배작물별 상이한 과수원 환경, 창고 등 다양한 공간(상이한 장소) 4곳 이상, 다양한 시간대를 고려하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 ※ (예시) 시나리오 기반 취득 필요(수확, 방제, 이동 등)
	라벨링 데이터	• 자율주행에 필요한 객체 인식이 라벨링된 이미지 데이터 15만장 이상 - 주행경로, 장애물, 식별이 필요한 객체 등(polygon, 3D cuboid 이상) ※ (예시) 동적 객체(동물, 작업자 등), 정적 객체(과수, 사다리, 리어카 등) 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 로봇 주행 환경 정보(과수원 종류 및 형태), 시간대, 센서 종류 및 센서 부착 위치, 센서 제조사 등에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 과업 기간을 고려하여 상용 모바일 로봇(스카우트미니 등) 활용하여 주행 데이터 수집 - 로봇 자세/위치 측정을 위한 9DOF IMU(IntelliThingsiAHRS등) 등 활용 - 과수원 비포장 경사면 노면 주행 조건을 고려하여 RGB-D, 3D LiDAR, GPS, IMU 데이터등을 조합한 bag 형태로 취득 - 센서 조합 시 아래와 같은 조건을 참고하여 최적의 센서 조합 방법을 제시 ※ (예시) 데이터셋 1: IMU+GPS+D435+VLP-16 (주행1.bag, 주행2.bag) ※ (예시) 데이터셋 2: IMU+GPS+AstraPro+Mid-70 (주행3.bag, 주행4.bag) • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 로봇 주행환경 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터48-2		과수원 내 로봇 주행 데이터(사과, 배 류) 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 과수원내 농로, 노지 등에서 로봇의 주행 데이터 확보 및 경로 식별 및 객체 탐지 데이터(사과, 배 류)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 과수원(사과, 배) 내 로봇 주행 다중 센서 데이터에서 추출한 이미지 데이터 15만 장 이상

※ 과수원 내 로봇 주행경로 및 장애물, 식별이 필요한 객체 등 객체 인식 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 과수원 내 로봇 주행 경로, 장애물 등 주변 객체 인식 및 탐지

o 활용 분야(예시)

- 과수원 내 농작업 무인 자동화를 위한 수확로봇, 이송로봇, 방제로봇 등의 활용, 실내외 비포장 경사면 노면 주행 기반의 서비스가 필요한 농작업 서비스 로봇 개발

- 고령화 인력 중심의 농업환경의 개선 및 자동화를 통한 선진 농업환경 구축

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 2종 이상 과수원 내 로봇 주행 다중 센서 동영상에서 추출한 이미지 이미지 데이터 15만 장 이상(동영상 160시간 이상) - 로봇 주행환경별, 재배작물별 상이한 과수원 환경, 창고 등 다양한 공간(상이한 장소) 4곳 이상, 다양한 시간대를 고려하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 ※ (예시) 시나리오 기반 취득 필요(수확, 방제, 이동 등)
	라벨링 데이터	• 자율주행에 필요한 객체 인식이 라벨링된 이미지 데이터 15만장 이상 - 주행경로, 장애물, 식별이 필요한 객체 등(polygon, 3D cuboid 이상) ※ (예시) 동적 객체(동물, 작업자 등), 정적 객체(과수, 사다리, 리어카 등) 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 로봇 주행 환경 정보(과수원 종류 및 형태), 시간대, 센서 종류 및 센서 부착 위치, 센서 제조사 등에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 과업 기간을 고려하여 상용 모바일 로봇(스카우트미니 등) 활용하여 주행 데이터 수집 - 로봇 자세/위치 측정을 위한 9DOF IMU(IntelliThingsiAHRS등) 등 활용 - 과수원 비포장 경사면 노면 주행 조건을 고려하여 RGB-D, 3D LiDAR, GPS, IMU 데이터등을 조합한 bag 형태로 취득 - 센서 조합 시 아래와 같은 조건을 참고하여 최적의 센서 조합 방법을 제시 ※ (예시) 데이터셋 1: IMU+GPS+D435+VLP-16 (주행1.bag, 주행2.bag) ※ (예시) 데이터셋 2: IMU+GPS+AstraPro+Mid-70 (주행3.bag, 주행4.bag) • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 로봇 주행환경 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야49		식용곤충 사육 자동화 데이터
데이터49		식용곤충 사육 자동화 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o RGB 이미지, 분광 이미지, 개체정보, 환경정보, 자동화 시설 정보를 포함하는 식용곤충 사육 자동화 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 식용곤충 이미지 데이터 30만 장 이상 및 식용곤충 분광 이미지 데이터 30만 장 이상

※ 곤충 개체 및 행동 정보 등 라벨링

o AI 임무(task)

- 식용 곤충 이미지와 분광 이미지를 활용한 개체 식별, 최적 사육 환경 예측

o 활용 분야(예시)

- 곤충 스마트팜 환경의 생산성 증가 및 고품질의 식용곤충 사육에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 식용곤충 이미지 데이터 30만 장 이상 - 식용곤충 종류별* 이미지 ※ 산업 활용도가 높은 식용곤충 6종 이상**의 비율 80% 이상 유지 * 식품의약품안전처가 식품원료로 인정한하는 식용곤충 기준(10종) (21.9.13 기준) - 메뚜기, 백강잠, 식용누에(유충, 번데기), 갈색거저리(유충), 쌍별귀뚜라미(성충), 흰점박이 꽃무지(유충), 장수풍뎅이(유충), 아메리카 왕거저리(유충), 수벌 번데기, 풀무치 등 10종 ** 쌍별귀뚜라미, 누에('22년 지능형 곤충 스마트팜) 포함 시, 기구축 데이터와 차별성 제시 필요 - FHD 해상도 이상 • 식용곤충 분광 이미지 데이터 30만 장 이상 - 식용곤충 종류별 이미지 - 256×256 해상도 이상
	라벨링 데이터	• 식용곤충 유형에 따라 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상 - 대상 객체 라벨링 - 먹이활동 등 행동정보 라벨링 ※ 분광 이미지 매핑 필요 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 식용곤충 개체*, 사육 환경**, 사육 시스템*** 정보 등 * (예시) 생장단계별 크기(길이), 무게, 색깔, 질병정보, 탈피정보 등 ** (예시) 온도, 습도, 이산화탄소, 암모니아, 미세먼지 등 *** (예시) 공조설비 제어, 구동기 제어 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 실제 환경에서 수집된 식용 곤충 이미지를 기본으로 함 - 식용 곤충 종류별 수집 비율 및 비율 수립 근거 제시 - 분광 이미지 데이터는 구축 목적 달성을 위한 최적의 방식* 선정 및 그 근거 제시 * 분광, 초분광, 적외선 등 - 원천데이터와 메타데이터를 연계시킬 수 있는 방식 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 49에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야50		원예식물(화분류) 물주기(수분공급 주기) 생육데이터
데이터50		원예식물(화분류) 물주기(수분공급 주기) 생육데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 주거환경(주택, 아파트, 다세대주택 등)에서의 원예식물의 상태(잎, 줄기, 뿌리 등)를 포함한 물주기(수분공급)의 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 원예식물의 잎, 뿌리 및 흙 이미지 데이터 45만 장 이상

※ 수분공급 전·후 잎 상태 및 화분 흙 위치별 뿌리 및 흙 라벨링

o AI 임무(task)

- 원예식물 물주기 최적화, 생육 상태 탐지 및 생육 예측

o 활용 분야(예시)

- 소규모 식물 생육 가전제품 개발

- 잎 색상 및 상태 식별을 기반으로 한 식물 육성 서비스 개발

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 원예식물 이미지 데이터 45만 장 이상 - FHD 해상도 이상 - 화초 10종 및 관상수 4종 이상 - 각 화초 및 관상수별 3만 건 이상 ※ 흙 상태, 잎 상태, 수분 변화 탐지 등을 위한 이미지와 센서의 동기화된 기간의 시계열 정보 포함 • 원예식물 생육 환경(수분, 흙의 수분, 산성도 등) 센서 데이터
	라벨링 데이터	• 원예식물 이미지(잎, 뿌리 등) 및 센서 데이터에 라벨링된 데이터 각 45만 장 이상 - 수분공급 전·후·좌·우 잎 라벨링 - 화분 흙 위치*별 수분 상태 및 잎·뿌리 전·후·좌·우 라벨링 * (예시) 흙 상층(흙과 닿는 부분), 흙 중층(뿌리 중간부분), 흙 하층(뿌리 끝) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 원예 식물 센서* 정보 등 * (예시) 수분 공급 전·후 흙의 수분 상태, 산성도 상태 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 수분상태 확인을 위해 투명한 화분 사용 - 흙의 상층/하층 2개의 위치에서 메타데이터인 센서 정보 수집 - 작물의 특성 및 기온(온도)에 따른 수분 공급을 고려한 데이터 수집 방안 제시 ※ (예시) 건조한 곳에서 잘 자라는 건생식물, 습한 곳에서 잘 자라는 습생식물, 습한 곳과 건조한 곳 중간조건에서 잘 자라는 중생식물, 물속에서 자라는 수생식물 등의 따라 수분공급 고려 - 센서 데이터 수집을 위해 화분의 상층부과 하층부에 센서 부착 - 일반 가정환경*에서 데이터 수집 * 아파트 및 다세대주택의 베란다, 발코니, 실내 거실 등 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 50에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야51		국내 재배 아열대·열대 병해충 데이터
데이터51		국내 재배 아열대·열대 병해충 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 아열대 작물에서 발생하는 병해충의 이미지, 개체정보, 환경데이터를 포함하는 국내 재배 아열대·열대 작물 질병/해충 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국내 재배 아열대·열대 작물의 병·해충 이미지 20만 장 이상

※ 작물 식별을 위한 정보와 질병 및 해충 영역에 라벨링

o AI 임무(task)

- 병해충 이미지를 이용한 병해충 식별 모델 및 재배환경에 따른 작물 질병 예측 모델

o 활용 분야(예시)

- 병해충 진단 및 발생 예측, 처방 등을 위한 AI 모델 개발

- 농가의 비용 절감, 수익 증대 등 미래 농업경쟁력을 확보

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 국내 재배 아열대·열대 작물 이미지 20만 장 이상 - FHD 해상도 이상 - 아열대·열대 작물 8종 이상 선정 ※ (예시) 농촌진흥청 8대 아열대과수(2022년) : 망고, 바나나, 백향과, 용과, 구아바, 파파야, 올리브, 커피 - 질병 및 해충이 포함된 이미지 포함 ※ 질병 및 해충 이미지는 전체의 70% 이상 준수 ※ (예시) 대상 병해충: 병해충은 “식물병해충 도감(농촌진흥청, 2013)”에 포함된 병해충으로 선정
	라벨링 데이터	• 아열대 작물의 병해충 이미지별 질병(해충) 정보가 라벨링 된 데이터 20만장 이상 - 작물 병해충 이미지에서 질병 또는 해충이 나타난 부위 및 관련된 질병, 해충의 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 재배환경정보, 품종정보, 촬영정보, 질병정보 및 해충정보 등 ※ (예시) 온도, 습도, 토양 산성도, 토양 질소, 토양 인산, 토양 칼륨 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 주요 아열대 작물 선정 및 선정 근거 제시 ※ 농촌진흥청 등 공신력 있는 기관, 보고서 등의 작물 재배동향, 소득 작물 통계를 바탕으로 작물 종류 제시 - 질병 및 해충 종류 선정 및 선정 근거자료 제시 ※ 사업 수행기간동안 실제 수집할 수 있는 질병 및 해충 선정, 근거에 대한 통계자료 제시 - 질병 및 해충 이미지별 수집 비율 및 비율 수립 근거 제시 - 질병 이미지는 질병 상태 및 부위가 모두 포함되도록 촬영 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 작물 이미지에 질병 또는 해충이 발생한 영역(부위)에 적절한 Annotation 필수 - 질병 또는 해충이 포함된 경우, 해당 정보(질병명 또는 해충명 등)를 추가 라벨링 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 51에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야52		잔디 생육환경 다분광 이미지 데이터
데이터52		잔디 생육환경 다분광 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 다분광 영상을 기반으로 기상 및 대기환경, 토양환경, 기타 잔디가 받는 물리적 스트레스 정보를 포함한 잔디 생육환경 다분광 이미지 데이터

※ 다분광 이미지 기술 : 다양한 파장(전자기 스펙트럼) 대역에서 특정 파장 범위에 속하는 영상 자료에서 캡쳐한 이미지로, 측정 대상의 공간 정보와 분광 정보를 동시에 획득할 수 있음

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 그린 내부 구역별로 세분화, 기하보정된 잔디 다분광 이미지 40만 장 이상

※ 엽록소 농도, 시각적 평가 등급, 잔디 생육도, 생활도 등 잔디 정보 포함

o AI 임무(task)

- 다분광 영상을 이용한 잔디 생육환경 예측 및 잔디 상태 식별

o 활용 분야(예시)

- 계절별로 추산이 어려운 잔디 생육 데이터를 획득하여 골프장 등 물 수지(water budget) 산출에 이용할 수 있는 기반 마련

- 장기적 코스 운영에 따른 잔디 소실과 복구에 의한 코스 상태 파악의 판단 기초자료로 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 골프 그린 내부 구역별로 세분화, 기하보정된 다분광 이미지 40만 장 이상 - 건강한 잔디 이미지 15만 건 이상 - 질병에 걸린 잔디 이미지 5만 건 이상 - 충해를 입은 잔디 이미지 5만 건 이상 - 물리적 피해를 입은 잔디 이미지 5만 건 이상 - 그린에서 관리하는 잔디가 아닌 일반 잡초 이미지 5만 건 이상 - NIR, G, B 채널 이미지
	라벨링 데이터	• 다분광 이미지에 라벨링된 데이터 40만 장 이상 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 환경 정보*, 잔디 정보**, 촬영 정보*** 등 * (예시) 상대습도, 조도(또는 PAR), 풍향, 풍속, 이산화탄소 농도, 기업, 지온, 함수율, 산성도 정보 ** (예시) 엽록소 농도, 시각적 평가 등급, 잔디 생육도, 생활도 등 *** (예시) 조리개 및 초점거리 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 실제 환경에서 수집을 위해 이동형 다분광 이미지 획득 장비 파견을 통한 생육 데이터 획득 필요 - 고정형 무인 계측 장비 설치를 통한 대상 지역 종합 환경인자* 데이터 획득 필요 * 토양, 기후 등 - 잔디 상태 유형별 이미지 수집 비율 및 비율 수립 근거 제시 ※ 건강한 잔디, 질병·충해 등 이미지의 다양성 확보 방안 제시 - 잔디와 잔디가 아닌 일반 잡초 이미지의 수집 비율 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 52에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야53		꿀벌 질병 진단 이미지 데이터
데이터53		꿀벌 질병 진단 이미지 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 꿀벌 질병 예방을 위해 꿀벌 생태 이미지에 3종 이상의 질병 정보가 라벨링된 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 꿀벌 이미지 30만 장 이상

※ 꿀벌 개체 및 낭충봉아부패병, 검은여왕벌방바이러스 등 질병 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 꿀벌 질병 분류 및 벌통 내부 환경에 따른 꿀벌 질병 예측 모델

o 활용 분야(예시)

- 꿀벌의 질병 연구, 조기 진단, 방역의 기초 데이터로 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 꿀벌 이미지 30만 장 이상 - FHD 해상도 이상 - 질병에 걸리지 않은 꿀벌 이미지는 전체의 20% 미만 준수 - 꿀벌 질병* 3종 이상 포함 * 백묵병을 제외한 낭충봉아부패병, 검은여왕벌방바이러스 등
	라벨링 데이터	• 꿀벌 이미지에 질병 분류에 따라 라벨링된 데이터 30만장 이상 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 벌통 내부 환경 데이터*를 꿀벌 이미지와 쌍으로 수집 등 * 온도, 습도, 진동 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 꿀벌 질병 선정 및 선정 근거 제시 - 질병별 이미지 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시해야 함 - 실제 벌통에서 수집된 데이터 활용 ※ (예시) 개체 확인, 질병 확인 등의 상황을 벌통 상단에 투명 케이스와 다원 화상 카메라 등을 활용하여 이미지 획득 - 벌통의 환경 센서를 설치하여 환경 데이터 수집 ※ (예시) 온도, 습도, 진동 등 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 53에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야54		말(馬) 부위 식별 및 이상상태 진단 이미지 데이터
데이터54		말(馬) 부위 식별 및 이상상태 진단 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 말 개체 주요 부위 식별 이미지 및 말 발굽 이상 상태 진단 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 말 개체 주요 부위 식별 이미지 1만 2천 건 이상 및 말 발굽 이상상태 진단 이미지 50만 장 이상

※ 말 개체 주요 부위 유형 및 말 발굽 이상상태 유형에 따라 이미지에 라벨링

o AI 임무(task)

- 말 개체 식별, 말 발굽 이상 상태 진단 및 예측, 이상 상태 유형 분류

o 활용 분야(예시)

- 말의 혈통과 개체식별을 명확히 하고 개량증식에 활용

- 축산 스마트팜 및 말 동물복지 향상을 위한 인공지능 모니터링 시스템 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 말 개체 주요 부위 식별 이미지 데이터 1만 2천 장 이상 - 주요 부위*별 1천 장 이상 * 좌측 전면(전체, 몸통), 우측 전면(전체, 몸통), 앞 전면(앞면, 턱밑, 가슴, 콧등, 입술), 후면, 눈 등 ※ 말 주요부위 식별 및 개체 식별 자료는 말 산업 정보 포털 등 참고 • 말 발굽 이상상태 진단 이미지 데이터 50만 장 이상
	라벨링 데이터	• 말 개체 주요 부위별 이미지에 개체 식별 정보가 라벨링 된 이미지 데이터 1만 2천 장 이상 (polygon 이상) - 개체 식별 항목 : ①털색 식별, ② 이마 흰점 식별, ③콧등/입술 흰점 식별, ④ 다리부위 흰점 식별, ⑤눈 형태 및 가마의 후천적 특징 식별 등 • 말 발굽 이상상태 유형에 따라 이미지에 라벨링 된 데이터 50만 장 이상 (polygon 이상) - 발굽 영역 구분 및 발굽 크랙 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 말 출생일, 출생지역, 품종 등 혈통정보, 성별, 용도* 등 * (예시) 경주마, 승용마, 육성마 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 말 3천 두 이상으로부터 수집 - 말 발굽 이상상태 유형별 수집 비율 및 비율 수립 근거를 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 54에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야55		해조류 및 저서물질 초분광 영상 데이터
데이터55		해조류 및 저서물질 초분광 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 우리나라 연안(제주도, 동해안, 울릉도 등)에 대한 해조류 및 저서물질의 초분광 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 해조류 및 저서물질(모래, 암반 등) 초분광 영상 이미지 90만 장 이상

※ 생물학적 종 분류 및 개체 라벨링

o AI 임무(task)

- 해조류 및 저서물질 초분광 영상 분석 AI 비전 모델 및 초분광 영상을 이용한 해조류 등 식별 모델

o 활용 분야(예시)

- 갯녹음을 일으키는 주요 홍조류 식별 알고리즘 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 해조류 및 저서물질(모래, 암반 등) 초분광 영상 약 3만 건에서 추출된 이미지 90만 장 이상 - 해조류 및 저서물질 30종 이상 - 해조류 및 저서물질별 1천 건 이상 - 수중 초분광 반사도 및 복사조도 포함
	라벨링 데이터	• 해조류 및 저서물질 유형에 따라 초분광 이미지에 라벨링된 데이터 90만장 이상 - 초분광 영상 구간을 이미지로 변환(구간별 30장 선별) 및 이미지별 각 개체 라벨링 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 해조류 및 저서물질의 생물학적·학문적 분류 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 데이터 수집 대상인 해조류 및 저서물질 선정 근거 제시 - 다양성 확보를 위해 데이터 수집 장소를 2곳 이상 제시 - 데이터 수집을 위한 전문 잠수인력 확보 방안 제시 - 데이터 수집시, 최대한 하나의 해조류 또는 저서물질이 온전히 촬영되도록 해야 함 - 생물학적·학문적 정보 수집을 위한 해양생물학자 및 해양지질학자 등 관련 전문가 확보 방안 제시 - 초분광 반사도 영상 관련 복사조도 및 복사휘도의 적절한 크기(벡터) 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야56		지능형 스마트 미꾸리 종자생산 시스템 및 양식 데이터
데이터56		지능형 스마트 미꾸리 종자생산 시스템 및 양식 데이터

1. 데이터 개요

o 미꾸리 종자생산 및 양식환경관리를 분석할 수 있는 통합 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 미꾸리 어미성숙, 종자생산, 먹이생물, 양식환경(성장, 수질환경 등) 총 이미지 20만 장 이상

※ 시계열 기반의 수질환경 센터데이터(수온, DO(용존산소) 등)를 메타데이터로 포함

o AI 임무(task)

- 미꾸리 활동 유형 예측 모델 및 최적 사육관리, 수질환경 예측

o 활용 분야(예시)

- 스마트 양식장 시설 및 운영시스템 분야에 활용

- 종자생산 기술 개선(생존율 향상) 및 양식관리의 첨단화 분야(성장, 사료, 수질, 성장촉진, 생산원가 절감 등)에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 미꾸리 종자생산 시스템 및 양식 관련 동영상으로부터 추출된 이미지 20만 장 이상 - 어미성숙, 종자생산, 먹이생물 등 개체 특성 및 활동 포함 ※ 먹이생물은 전체 이미지의 30% 미만
	라벨링 데이터	• 미꾸리 개체 특성 및 활동 유형에 따라 이미지에 라벨링된 데이터 20만 장 이상 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 시계열 기반의 수질환경* 센터데이터, 시계열 기반의 사육관리 데이터 등 * (예시) DO, 수온, pH, CO2, ORP 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 구축량 확보를 위해 관련 원시데이터 동영상 300시간 이상 확보 필요 - 실제 양식 환경에서 데이터를 수집하기 위한 방안을 제시 - 다양성 확보를 위해 미꾸리 개체 크기, 중량, 양식장 종류 등을 고려한 데이터 수집 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야57		해파리 초기유생 데이터
데이터57		해파리 초기유생 데이터

1. 데이터 개요

o 해파리 초기유생 대량 발생 여부 및 그 규모(강도) 예측을 위한 해파리 초기유생 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 해파리 초기 유생(에피라) 및 동물플랑크톤 이미지 10만 장 이상

※ 수온 자극, 실온 방치, 5-methoxy-2-methylindole 등 다양한 조건에서 이미지 수집

o AI 임무(task)

- 에피라 이미지 등을 이용한 해파리 유형 분류 모델 및 해파리 대량 발생 예측 모델

o 활용 분야(예시)

- 에피라 대량 분포를 확인하고 사전에 대처함에 따라 매년 발생하는 해파리 피해에 사전 대응

- 해파리 대발생 지점을 특정 조사 지역으로 지정하고 정기적으로 해파리 유생 현황을 조사하여 기원지 파악 및 피해 예방 기대

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 에피라 및 동물플랑크톤 촬영 동영상에서 추출된 이미지 10만 장 이상 - FHD 해상도 이상 - 자연 혼합 동물플랑크톤 이미지 2만 건 이상 - 실험실 유도 에피라 이미지 5만 건 이상 - 인위적 발생 에피라와 자연 시료 혼합 이미지 3만 건 이상
	라벨링 데이터	• 에피라 유형 이미지에 라벨링 된 데이터 10만 장 이상 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 실험 조건* 및 자연 시료 습득 환경 정보 * 수온 자극, 실온 방치, 5-methoxy-2-methylindole 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 플랑크톤 및 해파리 종 선정을 위한 적절한 기준 제시 ※ 노무라입깃해파리와 보름달물해파리 포함 필요 - 해파리 에피라 전후 단계인 스트로빌라(Strobila) 및 메듀사(Medusa)와 혼동되지 않는 이미지 수집 필요 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야58		유용 식물 유전체 데이터
데이터58-1		유용 식물 유래 화합물 및 생리활성 데이터

1. 데이터 개요

o 유용 식물 유래 화합물의 항산화, 항염, 항암, 세포 보호 및 독성 정보 등 예측을 위한 세포 생장 조절 여부, 염증 조절 여부, 세포 스트레스 조절 여부 정보를 포함한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 100건의 식물유래 주요 화합물과 이를 활용한 2개의 조합물(100C2) 4,950건 대상으로 2가지 농도, 3가지 생리활성 실험에 대한 데이터 3만 3천 건 이상

※ 실험 농도별 생리활성 실험 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 유용 식물 유래 화합물, 조합물의 세포 생장 조절 여부, 염증 조절 여부, 세포 스트레스 조절 여부 예측 및 기타 화합물 효능 예측

o 활용 분야(예시)

- 화합물 구조식 기반의 생리활성 예측을 통해 식물로부터 다양한 기능성 2차 대사산물 발굴

- 식물 유래 화합물의 기능성과 길항작용(antagonism) 및 상승작용(synergism) 효과 예측에 활용

2. 데이터 구성

항목

요구사항

데이터 구성

원천데이터

• 선정한 유용 식물 유래 화합물 및 조합물에 2종의 농도 조건으로 3종의 생리활성(in vitro) 실험을 통한 데이터 3만 3천 건 이상

※ (예시) 루테올린(Luteolin)은 10uM, 50uM 농도, 케르세틴(Quercetin)은 1uM, 5uM 농도, 우르솔산(Ursolic acid)은 2.5uM, 12.5uM 농도로 실험

- 세포 생장 조절 실험

- 염증 조절 실험

- 세포 스트레스 조절 실험

유용 식물 유래 화합물 100종 및 조합물 4,950(100C2)종 선정

• 문헌 조사를 통해 해당 물질이 포함된 식물자원 정보 확보

• 식물 유래 화합물 100종은 주요 분류군(Alkaloids, phytosterols, Polyphenols, Terpenoids, organosulfur compounds 등)을 커버하며, 항산화, 항염, 항암, 세포 보호 및 독성에 연관있는 화합물 선별

※ (예시) 화합물 구조식: 화합물 구조정보 SMILES 코드

※ (예시) SMILES Code : text형식(C/C=C(＼C)/CC/C=C(＼C)/CCC=C(C)C)

라벨링 데이터

• 2종의 농도 조건, 3종의 생리활성 실험 데이터에 라벨링된 데이터 3만 3천 건 이상

- 세포 생장 조절 여부 라벨링

※ (예시) 1 : 생장 촉진, -1 : 생장 억제, 0 : 변화를 일으키지 않음

- 염증 조절 여부 라벨링

※ (예시) 1 : 염증 활성화, -1 : 염증 억제, 0 : 변화를 일으키지 않음

- 세포 스트레스 조절 여부 라벨링

※ (예시) 1 : 스트레스 활성화, -1 : 스트레스 억제, 0 : 변화를 일으키지 않음

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시

메타데이터

• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시

- 화합물을 식별 가능한 화합물 이름, 생리활성 종류, 효능, 실험 조건 등 화합물 관련 정보 등

• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 생리활성 정보 수집을 위한 HTS(High-throughput screening) 등의 적절한 장비를 반드시 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 58에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

데이터58-2		유용식물 유전체 및 전사체 데이터

1. 데이터 개요

o 식물 유전체 조립 기반 식물 전체 유전자 원천데이터 생산 및 이에 대응하는 RNA-Seq 기반 유전자 발현 여부 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 조립된 전체 유전체(whole genome) 염기서열 데이터로부터 추출된 자생식물 전체 유전자 서열 데이터 6백만 건 이상

※ 식물 부위별 유전자 발현 여부 정보 라벨링

o AI 임무(task)

- 자생식물 유전자의 특정 변이 유전자 예측 등

o 활용 분야(예시)

- 천연물의약품, 건강기능식품 및 기능성화장품으로 활용할 수 있는 식물자원의 구체적 조건 확보

- 유용식물의 기능성 예측을 위한 다중 오믹스 연구

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 자생식물 전체 유전자 서열 데이터 : 6백만 건 이상 - 조립된 전체 유전체(whole genome) 염기서열 데이터로부터 추출된 유전자 서열 데이터 ※ (예시) 번역부위(coding region), promoter, terminator, 5’ UTR, 3’ UTR 영역 염기서열, codon usage 데이터 등 - 자생식물 최소 20종 이상, 종당 3개체 이상 선정 - 동일종은 독립된 자생지에서 시료 수집을 수행 - 자생식물 개체당 최소 5만 개 이상 유전자 염기서열* 확보 * 염기서열 정보(fasta format; ATGCN 염기 포함 문자열)
	라벨링 데이터	• 자생식물 전체 유전자 서열 데이터에 라벨링된 데이터 : 6백만 건 이상 - 식물 부위별 유전자 발현 여부 정보 라벨링 * (예시) 전사체 해독 및 분석을 통해 확보한 각 유전자의 부위별 발현량 원 데이터 기반으로 부위별 유전자 발현여부로 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 유전자의 functional domain, 자생식물 종명, 수집 장소 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 자생식물은 실제 환경에서 수집 - 염기서열 결정기(long-read sequencer 혹은 short-read sequ-encer)로 각 개체의 전체 유전체 확보를 위한 충분한 원데이터 생산 후 조립 - 조립한 60개 전체 유전체에서 유전자 번역부위, 조절인자 서열, codon usage 데이터 확보 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 식물 부위별 유전자 발현 여부 정보를 위하여 식물 개체의 각 부위(최소 2개)에 대해 RNA-Seq 실험을 수행하여 식물 전사체 기반 유전자 발현량 원 데이터 생산 필요 - 염기서열 결정기(long-read sequencer 혹은 short-read sequ-encer)로 각 개체의 전체 유전체 확보를 위한 충분한 원데이터 생산 후 조립 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 58에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 농촌진흥청을 수요기관에 포함

※ 농촌진흥청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(농촌진흥청 협의 완료)

ㅇ문의처: 조예슬 연구사 yeseul4319@korea.kr (063-238-1550), 정환석 사무관 xpertstone@korea.kr(063-238-1526)

분야59		건물 균열 탐지 이미지 (고도화) - SOC 시설물 균열패턴 이미지 데이터
데이터59		건물 균열 탐지 이미지 (고도화) - SOC 시설물 균열패턴 이미지 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 지하 및 지상의 콘크리트 표면에 발달한 균열과 균열로부터 발전한 백태, 철근노출, 박리, 박락 등의 결함을 포함한 콘크리트 균열 데이터

※ 기구축 데이터(건물 균열 탐지 이미지('20))의 세부 내용 중 '콘크리트 균열'에 특화된 데이터로 확대 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전국 분포 지하 및 지상의 콘크리트 균열 이미지 40만 장 이상

※ 시설물 안전도 판정을 위한 균열 픽셀 라벨링

o AI 임무(task)

- SOC 시설물의 실시간 사고예방을 위한 인공지능 솔루션 구축

o 활용 분야(예시)

- 기초자료의 표준화 및 객관화를 통한 콘크리트 상태 등급 판정 정확도 확보

- SOC 시설물의 안전 진단 및 붕괴 사고 예방

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• SOC 시설물 균열패턴 이미지 40만 장 이상 - 지상 시설물(교량, 도로, 벽체 등) 균열패턴 이미지 20만 장 이상 - 지하 시설물(지하터널, 지하박스 건축물 등) 균열패턴 이미지 20만 장 이상 - 종균열, 횡균열, 망상균열, 하중균열, 부식, 휘어짐 등 콘크리트 균열패턴 수집 대상을 정의 및 균열 패턴별 수집 비율 제시
	라벨링 데이터	• 콘크리트가 사용된 SOC 시설물 이미지에 라벨링된 데이터 40만장 이상 - 균열 영역별 적절한 라벨링 제시(polygon 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - SOC 시설물 정보 및 균열 발생 위치 정보 - 균열 유형 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성을 고려한 시설물로 지상 및 지하시설물 등을 확보하여야 하며, 국가시설물 등을 파악할 수 있는 전경 사진은 제외 - 지상 시설물 데이터는 수집자 접근 가능 높이에서는 직접 촬영하며, 그렇지 않은 위치는 드론 카메라 촬영 - 지하 시설물은 촬영의 선명성을 위하여 접근 가능 높이에서는 휴대형 LED 조명(10,000Lux 이상)을 이용하여 촬영하고, 접근 가능 높이 이상은 터널 스캐너 활용 촬영 - 이미지는 FHD 해상도 이상으로 수집 - 균열 유형별 수집 비율 수립 근거를 제시 - 주요 균열패턴 유형의 식별이 가능한 전문가 확보 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - SOC 시설물의 형상, 구조에 따른 균열패턴, 크기 및 특징을 분류하기 위한 라벨링 방식을 제시 - 하나의 이미지에 여러 개의 균열이 존재하는 경우 각각에 대해 모두 라벨링 진행 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야60		도로 지상 시설물 안전 관리를 위한 GPR 데이터
데이터60		도로 지상 시설물 안전 관리를 위한 GPR 데이터

1. 데이터 개요

o 도로 지상 시설물 내부 GPR(Ground Penetrating RADAR) 영상을 통한 내부 상태 정보 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전국 분포 도로 지상시설물의 상태 이미지 30만 장 이상

※ GRP 측정의 등급에 따른 구조물의 상태 등급 분류를 위한 영상 수집

o AI 임무(task)

- 도로 지상 시설물의 실시간 위험 탐지, 사고예방

o 활용 분야(예시)

- 도로 지상 시설물 GPR 정보를 활용한 유지보수, 안전관리, 진단  데이터로 활용

- 시공 중인 도로 지상 시설물의 비파괴 진단 및 감리 데이터로 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• GPR 탐사 동영상으로부터 추출된 이미지 총 30만 장 이상 - 대상 지상 시설물(건물, 교량, 옹벽, 터널 등) 및 부속 구조물(측구, 바닥면 등) - 세부 위치 : 벽체, 기둥(필로티 등) 천정부, 상부, 바닥면, 교각/교대, 부속물 등 - 양품/불량품 합계 30만 장 이상으로 불량품의 종류 및 수집 비율 제시 필요
	라벨링 데이터	• GPR 탐지 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상 - GPR 탐지 이미지에 적절한 라벨링 방식 선택(polygon 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 시설물 유형, 위치, 내부 철근 깊이 및 두께, 상태 등 정보 - 대상물과 세부 위치에 따른 적합한 GPR 선택(주파수) ※ 철근 GPR(900MHz∼2.5GHz) : 균열, 파손, 누수, 철근 정보(깊이, 두께), 철근 상태(양호, 부식 등) ※ 일반 GPR(400∼500MHz) : 라이닝 두께, 내부 시설물 정보(깊이, 관경) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 환경에서 수집된 GPR 탐사 영상 데이터 1만 건 이상 - 대상 시설물에 따른 GPR 주파수 선택 - 다양성을 고려한 구조물과 지역별 구조물의 자료 확보 방안을 제시하여 수집 방안 제시 - 지역별 구조물에 대한 분류와 수집 비율 근거 제시 ※ 진단업체 및 기존 장비를 활용한 영상정보 기반의 자료와 FMS, PMS, CALS 등의 GPR정보를 활용하여 자료 활용 검토 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - GPR 영상 정보 라벨링을 위한 관련 전문가 확보 방안과 활용 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야61		제조시설 안전 데이터
데이터61-1		무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 발전 설비의 무인화에 따른 플랜트 관제에서 필요한 사고, 침입 탐지, 화재 감시용 동영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 플랜트 안전 CCTV, 열화상 카메라로 촬영된 이미지 데이터 30만 장 이상

※ 침입탐지, 사고 및 화재 감시 영역 등 이상 상황에 라벨링

o AI 임무(task)

- 무인 플랜트 환경의 이상 상황 자동 감지, 검출

o 활용 분야(예시)

- 무인 플랜트의 종합적 안전 모니터링 및 운영 데이터로 활용

- 국가 주요 시설의 위험 사전 예방 및 조치에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 무인 플랜트 CCTV 및 열화상 카메라로 촬영한 동영상으로부터 추출된 이미지 데이터 30만 장 이상 - 침입탐지(주간 – 일반 CCTV, 야간 열화상 CCTV) 15만 장 이상 - 사고, 화재감시(일반 CCTV, 열화상 CCTV) 15만 장 이상 - 사고의 경우 사고 종류 제시 및 사고별 수집 비율 제시 필요 • 무인 플랜트 CCTV 및 열화상 카메라 데이터 이미지 데이터를 추출한 동영상 2만건 이상
	라벨링 데이터	• 무인 플랜트 안전 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상 - 탐지 영역에 따라 적절한 라벨링 방식 제시(객체 polygon 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 수집한 카메라 종류에 따라 일반데이터와 열화상 데이터 정보 - 수집 데이터의 상태 정보 (정상, 사고, 침입탐지, 화재감시 등) - 시간, 위치, 날씨 등 데이터 수집 시 환경에 대한 정보 - 수집 장비와 동영상 프레임에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주간 및 야간 수집을 위하여 일반 CCTV와 열화상 CCTV를 적절히 배치하며, 촬영 용도도 고려하여 수집 - 카메라 촬영 적절 프레임에 대한 제시 - CCTV 데이터를 목적에 맞는 이미지 데이터로 변환 • 플랜트의 보안 문제로 기관 정보 등은 생략하여 수집 가능 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 - 침입탐지는 사람에 대하여 라벨링을 하며, 화재는 화재 영역에 따른 라벨링을 정의된 이상 정보에 따라 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터61-2		스마트 제조 시설 안전 감시를 위한 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 스마트 제조 공장의 안전 운영을 위한 사고, 침입탐지, 화재 감시 등을 위한 통합 관제 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 제조 공장 안전 CCTV, 열화상 카메라로 촬영된 이미지 데이터 30만 장 이상

※ 침입탐지, 사고 및 화재 감시 영역에 라벨링

o AI 임무(task)

- 스마트 제조 공장 환경의 이상 상황(사고, 침입, 화재 등) 자동 감지 및 검출

o 활용 분야(예시)

- 제조 공장의 종합적 안전 모니터링 데이터로 활용

- 국가 주요 시설의 위험 사전 예방 및 조치에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 제조 공장을 CCTV 및 열화상 카메라로 촬영한 동영상으로부터 추출한 이미지 30만 장 이상 - 침입탐지(주간 – 일반 CCTV, 야간 열화상 CCTV) 15만 장 이상 - 사고, 화재감시(일반 CCTV, 열화상 CCTV) 15만 장 이상 - 사고의 경우 사고 종류 제시 및 사고별 수집 비율 제시 • 스마트 제조 CCTV 및 열화상 카메라 데이터 이미지 데이터를 추출한 동영상 2만건 이상
	라벨링 데이터	• 제조 공장 환경 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상 - 탐지 영역에 따라 적절한 라벨링 방식 제시(객체 polygon 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 수집한 카메라 종류에 따라 일반데이터와 열화상 데이터 정보 - 수집 데이터의 상태 정보 (정상, 사고, 침입탐지, 화재감시 등) - 시간, 위치, 날씨 등 데이터 수집 시 환경에 대한 정보 - 수집 장비와 영상 프레임에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주간 및 야간 수집을 위하여 일반 CCTV와 열화상 CCTV를 적절히 배치하며, 촬영 용도도 고려하여 수집함 - 카메라 촬영 적절 프레임에 대한 제시 필요 - CCTV 동영상 데이터를 목적에 맞는 이미지 데이터로 변환 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링해야 함 - 침입탐지는 사람에 대하여 라벨링을 하며, 화재는 화재 영역에 따른 라벨링을 정의된 이상 정보에 따라 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야62		식생탄소 포집 및 탄소흡수원 데이터
데이터62-1		자연기반 탄소흡수원 시계열 데이터

1. 데이터 개요

o 탄소흡수원 시계열 탐지를 통해 기후변화 대응을 위한 효율적 토지이용 계획수립의 기초자료로 활용하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전국 5년 단위 위성 이미지 5만 장 이상

※ 위성 이미지에 토지현황에 기반한 탄소흡수원 라벨링

o AI 임무(task)

- 탄소 흡수원 변화 분석 및 예측

o 활용 분야(예시)

- 다중대역폭(Multi Band)을 활용한 시계열 분석 가능 데이터로 토지이용 기반 탄소흡수원 예측 기술 개발

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 전국 5년 단위 위성 이미지 각 1만 장 이상, 합계 5만장 이상 - 원천데이터는 시계열 분석을 위하여 동일한 위치로 구성 - 국가 온실가스 인벤토리에서 정의하는 항목 중 자연 기반 해법에 대응한 항목 선정 및 구성 비율 제시 * (예시) 산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지 등
	라벨링 데이터	• 위성 이미지 상 토지현황에 기반한 탄소흡수원이 라벨링된 데이터 5만 장 이상 - 국가 온실가스 인벤토리에서 필요한 내용 등 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시 (polygon 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 이미지 크기, 촬영 위치정보, 해상도, 촬영 시기, 이미지 제공 기관 등 원천데이터 관련 정보 - 라벨링 식별자(ID), 라벨링 유형 등 라벨링 관련 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 위성이미지 다중대역폭(Multi Band), 해상도, 촬영시기 등을 고려한 최적의 데이터 수집 방안을 제시해 - 이미지는 128×128px 크기 이상 - 과제 목표에 부합하는 다중대역폭(Multi Band) 위성이미지를 선정하고, 이에 대한 근거자료를 제시 - 자체수집, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전국 단위 토지이용 기반 탄소흡수원에 대한 정의 및 구조화 방안을 제시 - 데이터 가공 대상지 선정을 위한 정제 방안을 제시 - 정제한 원천데이터 대상으로 다중대역폭(Multi Band)을 활용한 토지이용 기반 탄소흡수원 라벨링 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터62-2		권역별 식생 탄소 포집량 식별 데이터

1. 데이터 개요

o 국내 권역별 산림지역의 식생 탄소 포집량 식별 데이터 확보를 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국내 권역별 산림 10cm 및 25cm 항공·드론 이미지 및 근적외선(NIR) 이미지 총 6만 장 이상

※ 소나무, 낙엽송, 기타침엽수, 활엽수 등 식생별 라벨링

o AI 임무(task)

- 식생별 탄소 흡수량 분석 및 예측

o 활용 분야(예시)

- 권역 및 지역별 탄소량 비교, 환경변화에 따른 탄소량 변화 및 추이 연구

- 공간정보 기반의 흡수배출계수와 활동자료를 생산하고 탄소 중립 정책 지원 및 탄소거래제에 활용 가능

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 권역별 산림 10cm 및 25cm 항공·드론 및 NIR 이미지 총 6만 장 이상 - 10cm급 항공/드론 이미지 2만 장 이상(겨울항공 이미지 5천장 포함) - 25cm급 항공/드론 이미지 2만 장 이상 - 근적외선(NIR) 이미지 2만 장 이상 - 512×512px 크기 이상 • Spaceborne 라이다 데이터(등간격 위치정보 등) 1만 건 이상
	라벨링 데이터	• 권역별 산림 이미지에 라벨링된 데이터 6만 장 이상 - 식생별 라벨링 (segmentation 이상) ※ 소나무, 낙엽송, 기타침엽수, 활엽수 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 식생 탄소 포집량 데이터의 메타데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 권역 3곳 이상(강원권, 충청권, 호남권, 영남권, 제주권 등)의 수집 지역 제시(수도권 제외) - 지역별 산림 수종별 수집 비율 및 비율 설정 근거자료를 제시 - 식생 탄소량을 예측하기 위해 Spaceborne 라이다 등을 활용한 지점별(등간격) 탄소량 정보 수집 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 ① 식생 탄소량 산정의 정확도 확보를 위한 가공 방안 제시 - Spaceborne 라이다 등을 활용한 등간격으로 관측된 식생 탄소량 포인트 자료의 영역별 탄소량 추출을 위한 이미지 가공 방안 제시 - 산림 식생 탄소량 포인트 정보를 polygon 형태의 탄소량 정보로 변환하기 위해 고해상도 동영상 정보와 융합하여 예측 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 가공 방안 및 모델 제시 ② 수집한 원천데이터에 대해 대표 탄소흡수원 산림 식생 유형별 라벨링 방안 제시 - 이미지 내 탄소흡수원 기반의 라벨링 유형별(소나무, 낙엽송, 기타 침엽수, 활엽수) 구획 방안 수립 - 라벨링 영역 구분은 polygon 방식으로 진행하고, 라벨링 유형별 작업 방법 및 오류 유형 등을 제시 - 각 권역별 분포하는 수종 비율을 고려하여 데이터 구성 비율 적용 - 라벨링 데이터 설계안 및 원천데이터 특성을 고려한 항목 분류 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야63		공사현장 안전 데이터
데이터63-1		선박·해양플랜트 스마트 야드 안전 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 선박·해양플랜트 스마트 야드의 작업자 및 작업 환경 안전 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 작업 공정별, 사고 유형별, 장비 착용 이미지 30만 장 이상

※ 작업 안전 상황에 대한 라벨링

o AI 임무(task)

- 선박·해양플랜트의 스마트 야드 작업 현장 위험상태 식별

o 활용 분야(예시)

- 선박·해양플랜트 스마트 야드에서 작업 안전 환경 모니터링

- 선박·해양플랜트 스마트 야드에서 안전 사고 예방

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 선박·해양플랜트 스마트야드 현장 동영상으로부터 추출된 이미지 30만 장 이상 - 작업 공정 종류* 비율에 대한 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 블록작업, 보온작업, 판넬작업, 비계작업, 도장작업, 용접작업 등 - 작업 공정에 따른 사고 유형 종류*와 정상 상황에 대한 적절한 데이터 비율 제시 * (예시) 추락, 협착, 화재, 전도, 낙하 등 - 작업 종류에 따른 알맞은 정상/불량 안정 장비 착용 이미지 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 선박·해양플랜트 스마트야드 구축 안전 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상(polygon 이상) - 작업에 사용하는 시설 및 사물, 안전복장, 사람 등 주요 객체 - 작업공정별, 사고유형별, 장비 착용 이미지에 적합한 라벨링 선택 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 작업 공정, 사고 유형 등 상황 및 환경 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 작업공정 및 사고유형별 수집 비율 및 비율 설정 근거 제시 - 작업공정 및 사고유형 데이터 유형별 Ground Truth를 제시 - 실제 현장에서 데이터 수집하기 위한 방안을 제시해야 하며, 일부 상황은 현장에서 재연·연출하여 수집하는 방안 제시 - 데이터 수집 관련 안전 전문가 확보 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 선박·해양플랜트 스마트야드 구축 안전 이미지 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터63-2		전기 설비 공사 현장 위험 상태 판단 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 전기 설비 공사 현장에서 전기안전관리규정에 어긋나는 위험 상황 사전 탐지를 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전기 설비 공사 작업별, 사고 유형별, 안전 장비 착용 이미지 35만 장 이상

※ 작업 안전 상황에 대한 라벨링

o AI 임무(task)

- 전기 설비 공사 현장의 위험 상태 유형 분류

o 활용 분야(예시)

- 전기 설비 공사 위험성 평가 및 전기 설비 공사시 안전사고 예방

- 전기 설비 공사 현장의 유해/위험 요인에 대한 조사 및 작업 개선, 산업안전보건 분야에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 전기 설비공사 동영상으로부터 추출된 안전 작업 이미지 35만 장 이상 - 작업 공정 종류*별 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 전주 작업, 케이블 작업, 차량 이용 활선 작업, 송전 선로 작업, 포설 작업, 설비(변압기, 개폐기, 차단기, 변성기 등) 작업 - 작업 공정에 따른 사고 유형* 및 정상 상황(전후 상황 포함)을 포함하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 감전, 추락, 전도 - 케이블공 작업자 작업에 따른 안전 장비 착용 정상/불량 이미지 데이터의 비율 제시
	라벨링 데이터	• 전기 설비 공사 위험 상태 이미지에 라벨링된 데이터 35만 장 이상 - 작업공정별, 사고유형별, 안전 장구 착용 이미지에 적합한 라벨링 선택 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시하여야 함
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 작업 공정, 사고 유형 등 환경 및 상황 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 작업공정 및 사고유형별 수집 비율 설정 근거를 제시 - 작업공정 및 사고유형 데이터 유형별 Ground Truth를 제시 - 실제 현장에서 데이터 수집하기 위한 방안을 제시해야 하며, 일부 상황은 현장에서 재연·연출하여 수집하는 방안 제시 - 데이터 수집 관련 안전 전문가 확보 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전기 설비 공사 현장 위험 상태 이미지 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식을 제시해야 함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야64		수변구역 변화 탐지 데이터
데이터64-1		수변구역 변화 탐지 데이터 (한강 유역)

1. 데이터 개요

o 수변구역 모니터링을 위한 한강 유역 수변구역 변화 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 광학 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 4만 8천 장 이상 및 10m급 레이더 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 1만 2천 장 이상

※ 내륙습지, 강기슭, 호소, 암벽바위, 하천, 기타나지, 수위 및 수체 등 적정 항목에 대한 라벨링

o AI 임무(task)

- 한강 수변구역 변화 탐지 및 자연재해 발생 예측

o 활용 분야(예시)

- 시계열적인 수체의 변화 양상을 파악하여 장기간에 걸친 우리나라 수자원 변화양상 분석 및 기후변화 관련 연구에 적용 가능

- 기후변화의 지역적인 영향을 평가 및 특히, 수변구역의 수위를 기후변화 모니터링을 위한 지시자로서 활용가능

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 광학 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 4만 8천 장 이상 - 수체 및 비수체 영역 25cm급 항공이미지(512×512px 크기 이상) 2만 4천 장 이상 - 구름이 포함된 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 1만 2천 장 이상 - 구름이 포함되지 않은 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 1만 2천 장 이상 - 위성이미지는 주별, 월별 등 주기를 가지고 되도록 동등한 비율로 수집 • 10m급 레이더 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 1만 2천 장 이상 - 상향궤도 관측각별 수체영역 이미지 3천 장 이상 - 상향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 3천 장 이상 - 하향궤도 관측각별 수체영역 이미지 3천 장 이상 - 하향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 3천 장 이상 - 관측각은 35도 미만, 35~40도, 40도 이상으로 구분 - 각 이미지는 주별, 월별 등 주기를 가지고 되도록 동등한 비율로 수집
	라벨링 데이터	• 수체영역 및 수위변화 이미지에 라벨링된 데이터 6만 장 이상 - 광학(항공영상 등)이미지는 내륙습지, 강기슭, 호소, 암벽바위, 하천, 기타나지, 수위 및 수체 등 적정 항목에 대한 라벨링 - 위성이미지는 수체 영역과 비수체 영역을 구분하여 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 일자, 촬영 방향, 관측각 등 촬영 정보 - 구름 유무, 태양 고도 풍속 등 환경 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 ① 광학 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 데이터 수집 방안 - GeoTIFF 형태로 제작 - 해당 지역의 수치표고 모델 포함 (광학 영상 패치와 동일 위치) - 수체 및 비수체 영역 25cm급 항공이미지(512×512px 크기 이상) 수집 방안 제시 - 구름이 포함된 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 수집 방안 제시 - 구름이 포함되지 않은 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 수집 방안 제시 ② 10m급 레이더 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 데이터 수집 방안 - 128×128px 크기 이상 - GeoTIFF 형태로 제작 (좌표정보 없음) - 해당 지역의 수치표고 모델 포함 (레이더 좌표계로 표현) - 상향궤도 관측각별 수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 상향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 하향궤도 관측각별 수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 하향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 관측각은 35도 미만, 35~40도, 40도 이상으로 구분 • 한강 유역 수변구역 특징 분석 및 수체 및 비수체 구분을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시 • 광학영상 및 레이더 영상을 촬영 시기, 장비 등 생성방법 및 데이터 수집 방안을 상세히 기술 • 다중시기의 수체 영역 및 수위변화 이미지를 확인할 수 있는 데이터를 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집된 광학 영상 및 레이더 영상에 대해 전처리 수행 및 패치 단위로 제작 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터64-2		수변구역 변화 탐지 데이터 (낙동강 유역)

1. 데이터 개요

o 수변구역 모니터링을 위한 낙동강 유역 수변구역 변화 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 광학 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 4만 8천 장 이상 및 10m급 레이더 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 1만 2천 장 이상

※ 내륙습지, 강기슭, 호소, 암벽바위, 하천, 기타나지, 수위 및 수체 등 적정 항목에 대한 라벨링

o AI 임무(task)

- 낙동강 수변구역 변화 탐지 및 자연재해 발생 예측

o 활용 분야(예시)

- 시계열적인 수체의 변화 양상을 파악하여 장기간에 걸친 우리나라 수자원 변화양상 분석 및 기후변화 관련 연구에 적용 가능

- 기후변화의 지역적인 영향을 평가 및 특히, 수변구역의 수위를 기후변화 모니터링을 위한 지시자로서 활용가능

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 광학 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 4만 8천 장 이상 - 수체 및 비수체 영역 25cm급 항공이미지(512×512px 크기 이상) 2만 4천 장 이상 - 구름이 포함된 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 1만 2천 장 이상 - 구름이 포함되지 않은 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 1만 2천 장 이상 - 위성이미지는 주별, 월별 등 주기를 가지고 되도록 동등한 비율로 수집 • 10m급 레이더 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 1만 2천 장 이상 - 상향궤도 관측각별 수체영역 이미지 3천 장 이상 - 상향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 3천 장 이상 - 하향궤도 관측각별 수체영역 이미지 3천 장 이상 - 하향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 3천 장 이상 - 각 이미지는 주별, 월별 등 주기를 가지고 되도록 동등한 비율로 수집
	라벨링 데이터	• 수체영역 및 수위변화 이미지에 라벨링된 데이터 6만 장 이상 - 광학(항공영상 등)이미지는 내륙습지, 강기슭, 호소, 암벽바위, 하천, 기타나지, 수위 및 수체 등 적정 항목에 대한 라벨링 - 위성이미지는 수체 영역과 비수체 영역을 구분하여 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 일자, 촬영 방향, 관측각 등 촬영 정보 - 구름 유무, 태양 고도 풍속 등 환경 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 ① 광학 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 데이터 수집 방안 - GeoTIFF 형태로 제작 - 해당 지역의 수치표고 모델 포함 (광학 영상 패치와 동일 위치) - 수체 및 비수체 영역 25cm급 항공이미지(512×512px 크기 이상) 수집 방안 제시 - 구름이 포함된 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 수집 방안 제시 - 구름이 포함되지 않은 수체 및 비수체 영역 10m급 위성이미지(128×128px 크기 이상) 수집 방안 제시 ② 10m급 레이더 영상 기반 수체 영역 및 수위변화 이미지 데이터 수집 방안 - 128×128px 크기 이상 - GeoTIFF 형태로 제작 (좌표정보 없음) - 해당 지역의 수치표고 모델 포함 (레이더 좌표계로 표현) - 상향궤도 관측각별 수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 상향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 하향궤도 관측각별 수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 하향궤도 관측각별 비수체영역 이미지 수집 방안 제시 - 관측각은 35도 미만, 35~40도, 40도 이상으로 구분 • 낙동강 유역 수변구역 특징 분석 및 수체 및 비수체 구분을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시 • 광학영상 및 레이더 영상을 촬영 시기, 장비 등 생성방법 및 데이터 수집 방안을 상세히 기술 • 다중시기의 수체 영역 및 수위변화 이미지를 확인할 수 있는 데이터를 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집된 광학 영상 및 레이더 영상에 대해 전처리 수행 및 패치 단위로 제작 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야65		어린이 보호구역 내 등하교 및 시설물 영상
데이터65		어린이 보호구역 내 등하교 및 시설물 영상 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 어린이 보호구역 내 안전 확보를 위한 어린이 보호구역 내 등하교 행동 및 시설물 인식 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 어린이 보호구역에서 촬영한 영상에서 추출한 이미지 210만 장 이상

※ 차량, 인솔자, 어린이 등 주요 객체 및 객체 행동에 라벨링

o AI 임무(task)

- 어린이 보호구역 시설물(위협요소) 인식 및 어린이 보행 패턴 분석

o 활용 분야(예시)

- 어린이 보호구역 내 등하교 어린이의 사고 예방

- 어린이 보호구역 시설물 관리 및 안전성 증대

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 어린이 보호구역에서 촬영한 동영상 600시간 이상에서 추출된 이미지 210만 장 이상 - CCTV 및 일반 CCTV 각도에서 수집된 동영상과 차량 시점 및 차량 블랙박스 시점에서 수집된 동영상을 포함하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 * 회전형 CCTV를 고려하여 동일 장소 내 다양한 각도 수집 - 사거리, 회전교차로, 일방통행 도로 등 다양한 촬영 장소를 포함하여 적절한 데이터 구성 비율 제시 - CCTV 및 블랙박스 촬영 동영상 내 객체(차량, 어린이, 인솔자) 촬영 비율에 대한 제시 필요
	라벨링 데이터	• 어린이 보호구역 이미지에 라벨링된 데이터 210만 장 이상 - 차량, 인솔자, 어린이 등 주요 객체 라벨링(polygon, bbox등) - 어린이 특징 (가방, 우의, 우산, 모자, 자전거 등)에 대한 라벨링 - 동영상 프레임별 등장한 어린이 보행 행동 패턴(딛음, 걸음, 올라옴, 내려감, 뜀 등) 및 해당 어린이가 보호구역 내에서 프레임별로 이동한 위치 (연석, 횡단보도, 계단, 차도, 인도, 주차장 등) 라벨링 - 촬영 영역 내 도보, 도보 연석 상·하단 구분, 표지판, 전봇대, 안전 펜스, 횡단보도, 신호등 등 이미지 내 전체 시설물 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 수집 시간, 기상 상황 등 수집 상황 정보 - 일반적인 등하교 행동 패턴 (딛음, 걸음, 올라옴, 내려감 등)과 이상 등하교 행동 패턴 (급작스러운 이동, 무단횡단, 넘어짐, 부딪힘, 싸움 등)을 구분한 어린이 행동 유형 구분 필요 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 어린이 보호차량에서 승·하차하는 동영상을 포함하여 다양한 상황을 정의하고 수집 방안 제시 - 사거리, 회전교차로, 일방통행 도로 등 다양한 촬영 장소 포함 - 주요 어린이 등하교(원) 시간을 반드시 포함 - 동영상 학습을 고려하여 클립당 적정한 시간 및 동영상의 프레임에 대한 제시 - 어린이 행동 패턴별 Ground Truth를 제시해야 함 - CCTV의 화질 및 기상 상황 등 다양한 요인을 고려한 수집 방안을 제시해야 함 - 개인정보 보호 및 비식별화 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 차량, 인솔자, 어린이 등 주요 객체에 대한 종류 정의 제시가 필요하며, 이를 기반으로 라벨링 - 어린이 특징 (가방, 우의, 우산, 모자, 자전거 등)에 대한 정의 제시가 필요하며 이를 기반으로 라벨링 - 동영상 프레임별 등장한 어린이 보행 행동 패턴(딛음, 걸음, 올라옴, 내려감, 뜀 등) 및 해당 어린이가 프레임별로 이동한 위치 (연석, 횡단보도, 계단, 차도, 인도, 주차장 등)에 대한 정의 및 라벨 필요 - 촬영 영역 내 도보, 도보 연석 상·하단 구분, 표지판, 전봇대, 안전 펜스, 횡단보도, 신호등 등 이미지 내 전체 시설물 종류를 제시가 필요하며, 이를 기반으로 라벨링 - 하나의 이미지에 여러 개의 객체(시설물 및 사람)가 존재하는 경우 각각에 대해 모두 라벨링을 해야 함 - 다양한 각도에서 동시에 사람을 촬영할 때 동일한 인물 (객체) 추적을 고려하여 라벨링 해야 함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야66		놀이기구 및 시설 이용자 위험 상황 인식 데이터
데이터66		놀이기구 및 시설 이용자 위험 상황 인식 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 놀이터, 놀이동산, 키즈카페 등 다양한 놀이기구에서 발생하는 아동 위험 상황 예측 및 인식을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 놀이기구 및 시설에서 촬영한 영상에서 추출한 이미지 650만 장 이상

※ 놀이기구 시설 및 이용자 등 주요 객체 라벨링

o AI 임무(task)

- 다양한 놀이기구 환경에서의 위험 요소 분류 및 탐지, 놀이기구, 시설물 인식 및 아동 행동 패턴 분석

o 활용 분야(예시)

- 놀이기구 및 유사 시설에서 아동의 활동을 탐지하고, 잠재 위험요소 파악 등을 통해 아동 안전 서비스 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 놀이기구 및 시설에서 촬영한 영상 600시간 이상으로부터 추출된 이미지 650 만 장 이상 - 놀이기구 및 시설 설치 장소별(학교, 유치원, 공원 주택단지 등), 놀이기구, 시설 종류별* 적절한 비율 제시 * (예시) 그네, 미끄럼틀, 정글짐, 흔들놀이기구, 오르는기구, 건너는기구, 조합놀이대, 철봉, 늑목 등 - 놀이기구 및 시설 이용자의 의상 특성을 다양하게 제시 ※ (예시) 모자, 가방, 우산, 우의, 패딩점퍼 등 - 안전 상황과 위험 상황의 데이터 비율을 제시해야 하며, 위험 상황* 종류를 적절하게 제시 필요 * (예시) 걸음, 뜀, 넘어짐, 끼임, 부딪힘 등
	라벨링데이터	• 놀이기구 및 시설 영상에서 추출된 이미지에 라벨링된 데이터 650만 장 이상 - 놀이기구 및 시설 등 주요 객체 라벨링 - 놀이기구 및 시설 등 설치 장소 라벨링 - 아동, 보호자 등 이용자 라벨링 - 위험 상황 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 영상 내 놀이기구의 종류 및 특징 정보 데이터 - 아동의 부주의, 놀이기구 틈 벌어짐, 휘어짐, 날카로움, 파손 등 위험 상황 발생 원인 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수)데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 구축량 확보를 위해 관련 원시데이터 동영상을 600시간 이상 확보 필요(3fps 이하로 추출) - 피촬영자의 위험 상황, 일반 상황의 안전한 촬영 방안 제시 (스턴트 배우, 안전시설 확보 등) - 놀이기구 및 시설, 설치장소별 수집 비율 수립 근거를 제시 - 일반 상황과 위험 상황에 대한 Ground Truth 을 명확하게 제시 - 실제 수집 환경을 고려하여 다양한 각도로 동일한 상황을 촬영 - 카메라 촬영에 대한 적절 프레임에 대한 제시 - 공개되는 영상 내 개인정보보호 및 초상권 관련한 문제 해결 방안을 제시해야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 다양한 각도에서 동시에 사람을 촬영할 때 동일한 인물(객체) 추적을 고려하여 라벨링 해야 함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야67		화학물질(유전독성) 유해성 예측 데이터
데이터67		화학물질(유전독성) 유해성 예측 데이터

1. 데이터 개요

o 화학물질 독성 산출 및 예측을 위해 국제화학식별자 표기법을 준수하는 화학물질(유전독성) 유해성 예측 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 1만 종 이상의 화학물질 속성 데이터 20만 건 이상

※ 유해성 정보, 유해성 발현 임계치 등 라벨링

o AI 임무(task)

- 화학 물질 독성 예측 및 유해성 여부 판단

o 활용 분야(예시)

- 신규 혹은 비실험(untested) 화학물질의 안전성 및 유해성 예측에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 1만 종 이상의 화학물질의 속성 데이터 20만 건 이상 - 화학물질 속성별 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 화학물질 속성 데이터에 라벨링된 데이터 20만 건 이상 - 유전독성의 유형별 정보를 검토한 라벨링 ※ (예시) 0: 독성 없음, 1: 판단 보류, 2: 독성 있음 등 - 화학물질에 대한 유해성 데이터 - 유해성 유형별 속성 정보를 지식베이스 형태로 제공 ※ 국제 규격 근거 중심의 라벨링 방법 제시 필요 - 유해성 발현 임계치 정보 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 화학물질(유전독성) 유해성 예측 데이터의 메타데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항 제시 ※ (예시) 물질식별정보, 물리/화학적 특성, 독성동태, 인체유해성 검증 시험 방법 및 결과 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 화학적 성질, 환경 실험 결과보고서 및 논문, PubChem, Ecotox, NITE, Food tox hazard EFSA database 등의 화학물질 데이터를 활용한 데이터 수집 방안 제시 - 화합물 ID(Compound CID) 정보 포함 - 국제화학식별자 표기법(InChI, International Chemical Identifier) 및 해당하는 key(InChI Key) 정보 포함 - SMILES 표기법(Simplified Molecular Input Line Entry System) 포함 - IUPAC 명명법(IUPAC chemical nomenclature) 포함 - 몰 질량(MW, Molecular Weight) 및 분자식(MF, Molecular Formula) 포함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 화학물질의 유해성 속성 정보 라벨링을 위한 전문 인력 확보 방안을 제시해야 함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야68		위급상황 음성/음향 (고도화) - 119 지능형 신고접수 음성 인식 데이터
데이터68		위급상황 음성/음향 (고도화) - 119 지능형 신고접수 음성 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 응급 신고 접수 전 단계에서 신속한 응대가 가능한 분류체계 마련을 위한 신고접수 음성 인식 데이터

※ 기구축 데이터(위급상황 음성/음향(‘20))에 응급상황 신고의 긴급도를 반영하여 데이터 고도화

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 화재 신고, 구급 신고, 구조 신고, 기타 긴급 신고 등 유형별 긴급 신고 음성 3천 시간 이상

※ 긴급 신고 음성 및 매핑되는 텍스트 데이터에 라벨링

o AI 임무(task)

- 긴급신고 분석 및 상황 판단

o 활용 분야(예시)

- 신고자 위치, 신고자 음성, 현장활동 보고서 연계를 통한 소방 예방행정서비스 제공을 위한 데이터 분석에 활용

- 출동 지령 체계와 연계하여 지능형 신고 접수 다매체 채널 확장 인터페이스 구축에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 긴급 신고 음성 3천 시간 이상 - 긴급 신고 종류별 적절한 데이터 구성 비율 제시 ※ (예시) 화재신고, 구급신고, 구조신고, 기타 신고 등 • 긴급 신고 음성과 1:1로 매핑되는 텍스트 데이터 3천 건 이상 ※ 신고 건당 약 1분
	라벨링 데이터	• 긴급 신고 음성 및 매핑되는 텍스트 데이터에 라벨링된 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 신고 위치(주소), 신고자 감정상태, 긴급 분류, 접수 채널, 신고자 성별, 사건내역, 긴급도, 공동대응, 신고 이관 등 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 데이터를 보유한 소방청과 협의가 된 데이터 수집 ※ 119 유선(음성) 접수 신고에 따라 시도소방본부 119안전센터 및 시도소방서의 출동지령을 관리하고 출동시점부터 현장투입, 복귀까지의 과정을 음성 데이터를 클립으로 관리 중 • 긴급 신고에 대한 종류 정의 및 수집 비율 근거를 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 119 신고접수 음성인식 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방법을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 68에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 소방청을 수요기관에 포함

※ 소방청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(소방청 협의 완료)

ㅇ문의처: 정보통신과 유동호 소방위, yooo95@korea.kr (044-205-7268)

분야69		화재 발생 예측 영상 (고도화) - 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터
데이터69		화재 발생 예측 영상 (고도화) 이미지캡션 - 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터

1. 데이터 개요

o 건물 및 건설 현장 등에서의 화재 발생 여부 탐지를 위해, 실제 화재 현장 동영상을 활용한 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터

※ 기구축 데이터(화재 발생 예측 영상(‘20))를 실제 현장에서 발생한 화재 데이터로 고도화

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 실제 화재 동영상 기반 프레임 이미지 데이터 200만 장 이상

※ 화재가 발생한 장소 및 장소와 같이 촬영된 주요 객체 화재 현장에 라벨링

o AI 임무(task)

- 화재 발생 예측 및 화재 대응 지원을 위한 인공지능 솔루션 구축

o 활용 분야(예시)

- 화재 감지 및 초기 대응으로 인명 및 재산피해를 감소시키기 위한 동영상 기반의 화재 감시 기술 개발에 활용

- 방범 CCTV 및 교통안전 CCTV를 활용한 화재 감시 모니터링 운영 체계로 확대 가능

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 실제 화재 동영상에서 추출한 이미지 데이터 200만 장 이상 - 사고 발생 시점, 장소, 유형 별 수집 데이터 비율에 대한 제시 < 화재 발생 이미지 예시 >
	라벨링 데이터	• 화재 현장의 주요 객체가 라벨링된 화재 현장 이미지 데이터 200만 장 이상 - 화재 발생 시점별, 발생 장소별, 사고 유형 라벨링 - 화재가 발생한 장소에 촬영된 주요 객체 라벨링 - 주요 객체(차량, 드럼통 등) 화재 객체에 대한 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 화재 발생 시점, 장소, 사고 유형 등이 포함된 정보 - 촬영 프레임, 촬영 각도 등 촬영 정보와 촬영한 장비에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 데이터를 보유한 소방청과 협의가 된 데이터 수집 ※ 119 화재 접수 신고에 따라 시도소방본부 119안전센터 및 시도소방서의 출동차량에는 현장 상황 모니터링을 위한 차량용 이동형 CCTV로 출동시점부터 현장투입, 복귀까지의 과정을 동영상클립으로 관리 중 - 발생 시점별, 발생 장소별, 사고 유형별 데이터 수집 비율 근거 및 수집 방법 제시 ※ 발생 시점별(초기단계(1분 이내), 중기단계(1분~3분), 대응단계(3분 이상)), 발생 장소별(주택, 빌딩, 적재된 폐기물, 건설현장, 불법건축물 등), 사고 유형별(일반화재, 폭발, 전기사고, 연기, 기타 사고 등) - CCTV를 통한 화제 감지를 고려한 수집방안 제시 - 데이터 수집 시 카메라 촬영 프레임 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

※ 분야 69에 제안 시, 아래 담당자와 협의하여 수행기관 구성 시 소방청을 수요기관에 포함

※ 소방청의 수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출(소방청 협의 완료)

ㅇ문의처: 정보통신과 유동호 소방위, yooo95@korea.kr (044-205-7268)

분야70		산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터
데이터70		산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터

1. 데이터 개요

o 산업 전력 시스템(분전반, 변압기, 고압설비, 전력선 등) 의 전기 화재 원인 파악 및 사고 예방을 위한 전자파 부분방전* 이미지 데이터

※ 산업 전력 설비의 전기 사고를 예방하기 위해 전기 화재가 발생하기 전 발생되는 부분방전 데이터 구축

* 부분 방전(Partial Discharge, PD) : 제조 공정, 기계적 스트레스 또는 절연 노화 공정상의 결함으로 인한 공극, 불순물 또는 균열의 존재로 인해 고전압 (HV) 장치의 절연 재료 내부에서 발생하는 방전

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 현장 설비에서 발생될 수 있는 결함 방전신호 유형 데이터 30만 장 이상

※ 사고 발생 전 예측할 수 있는 결함의 유형을 종류별 라벨링

o AI 임무(task)

- 부분 방전 패턴 이미지 학습, 부분 방전 인식 및 유형 분류

o 활용 분야(예시)

- 기초 자료의 표준화 및 객관화를 통한 설비의 열화 및 전기 화재 전조 증상인 부분 방전 판단 정확도 확보

- 산업 설비의 전력 시스템의 정전 사고 및 화재 사고 예방

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 산업 설비 현장 동영상으로부터 추출된 부분 방전 유형 이미지* 30만 장 이상 *주파수로부터 발생하는 PRPD 이미지 데이터 ※ 전력 시스템, 분전반, 변압기, 전력 케이블 등에서 발생 - 고체 절연체(케이블접속재, 몰드변압기, 개폐기 등)의 부분방전 10만 건 (표면 방전, 보이드 방전, 코로나, 노이즈, 정상) - 액체 절연체(액체절연 케이블, OF 케이블, 오일 변압기 등)의 부분방전 10만 건 (표면 방전, 보이드 방전, 코로나, 노이즈, 정상) - 기체 절연체(기체절연 케이블, GIS 스위치, GIL 시스템 등)부분방전 10만 건 (표면 방전, 보이드 방전, 코로나, 노이즈, 정상) - 고체, 액체, 기체 절연체 종류 및 정상/비정상(종류별) 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 부분방전 패턴 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상 - 방전 크기와 위상차를 기반으로 형성되는 클러스터에 라벨링 - 결함 방전신호를 유도 검출하기위한 HFCT 센서 등을 사용한 신호 검출 - 결함 방전신호와 노이즈가 혼합된 신호 유형 데이터에서는 결함 판정을 우선할 수 있도록 제시하고 수집 분류 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 결함 방전 시료 정보 ※ (예시) 결함 번호, 방전 위치, 결함 시료 유형, - 측정 환경 정보 ※ (예시) 시료 가압전압, 주변 온도, 적용센서 주파수 범위, 센서거리 등 - 결함 방전 정보 ※ (예시) 방전 신호의 주기, 주파수, 신호의 크기, 부분방전 교정 신호, 신호의 위상정보, 전원주파수 등 - 결함 방전 등급 평가 인자 ※ (예시) 결함신호 최대 방전크기, 방전 회수등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 현장의 다양성을 고려한 결함 방전 시료 확보 방안을 제시 ※ (예시) 현장 설비의 절연체 구조, 실선로 설비의 계통을 고려하여 표준화를 할수 있는 방법 제시 및 근거 자료를 활용한 검토 - 데이터 수집 관련 전기 설비 안전 전문가 확보 방안을 제시 - 방전이 발생하지 않은 정상 상태와 부분 방전 상태의 데이터 수집 비율 수립 근거를 제시 - 고체, 액체, 기체 절연체의 부분 방전 패턴은 20초 이상 수집 - 고체, 액체, 기체 절연체의 부분 방전 패턴은 백그라운드 노이즈 등의 노이즈를 포함해야 함 - 표준화된 PRPD 규격(256x256) 이미지로 변환 - 부분 방전 데이터 수집을 위해 1∼500MHz 대역의 HFCT 센서 등을 활용하며, 센서를 이용한 데이터 수집 주기를 제시 - 실제 환경 및 실제와 유사한 환경에서 데이터를 수집하기 위한 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 산업 현장에 적용이 가능하면서, 부분 방전 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야71		기반암 시추 시료를 이용한 암반 등급 분류 데이터
데이터71		기반암 시추 시료를 이용한 암반 등급 분류 데이터

1. 데이터 개요

o 암석 강도, 절리 연장성, 절리 빈도 및 방향성 등 시추 시료 정보를 포함한 기반암 시추 시료 암반 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전국 분포 주요 암종 시추 시료 이미지 60만 장 이상

※ 암반 등급 판정을 위한 지질, 절리 및 단층 픽셀 라벨링

o AI 임무(task)

- 표준화된 암반 등급 분류

o 활용 분야(예시)

- 기초자료의 표준화 및 객관화를 통한 암반등급 판정 정확도 확보

- 터널과 비탈면 등 공사 붕괴 사고 및 안전사고 예방

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 전국 분포 주요 암종 시추 시료 이미지 60만 장 이상 - 지역 또는 기반암 종류별 이미지 데이터의 적절한 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 암종 시추 시료 이미지에 라벨링된 데이터 60만 장 이상 - 암반 등급 판정을 위한 지질, 절리 및 단층 픽셀 라벨링(segmentation 이상) - 지구물리탐사(전기비저항탐사) 데이터 활용 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 시추 시료 정보 ※ (예시) 시추공 번호, 시추 위치, 시추 연도, 시료 상자 번호, 시료 열 번호 등 - 촬영 환경 정보 ※ (예시) 조도, 촬영 각도, 촬영 지역 등 - 암반 정보 ※ (예시) 암상(지질), 암질, 심도, 암반 강도, 코어회수율(TCR), 암질지수(RQD), 암반 등급(RMR) 등 - 절리 정보 ※ (예시) 절리 간격, 연장성, 틈새(mm), 거칠기, 충전, 풍화 등 - 암반등급 평가 인자 ※ (예시) 지하수 누수량, 지질구조 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성을 고려한 지역별 암종 시추시료 확보 방안 제시 ※ (예시) 기반암 시추자료를 체계적으로 보관하고 있는 공공기관(한국지질자원연구원, 한국광해광물공단 등)의 시추(암추) 자료 활용 검토 - 약 1m 길이의 암종 시추를 길이 방향으로 4등분하여 촬영 - 원주형 시료를 돌려가며 6개의 각도로 촬영 - 암종 시추시료 박스 약 5천 개(6열)를 대상으로 수집 - 이미지 파일은 FHD 해상도 이상, RGB로 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 절리 픽셀 라벨링을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야72		하천 유입 농축산계 비점오염원 이미지 데이터
데이터72		하천 유입 농축산계 비점오염원 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 녹조 대발생 등 수질 오염을 유발하는 광범위한 하천 수계 비점오염원의 효율적 관리를 위한 농축산계 유형별 이미지 데이터 구축

※ 비점(非點)오염원의 정의: 평상시 고농도로 지표면(도시, 도로, 농지, 산지, 공사장 등)에 축적되어 있는 다양한 오염물질들이 강우 시 불특정장소에서 빗물과 함께 하천으로 유입되어 수질을 악화시키는 것

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 무인항공기(드론 등)을 활용한 하천 수면 및 수변 농축산계 비점오염원 유형별, 고도별 이미지 10만 장 이상

※ 작업 안전 상황에 대한 라벨링

o AI 임무(task)

- 농축산계 비점오염원에 대한 이미지 인식 및 비점오염원 유형 분류

o 활용 분야(예시)

- GeoAI기반 자동 비점오염원 공간정보 분석 및 정보 제공 시스템 개발

- 비점오염원 관리 현업 업무 효율성 강화 및 물 환경 관리 정책 수립 지원, 정책 반영 기대

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 무인항공기(드론 등) 촬영 동영상으로부터 추출된 하천 수면 및 수변 농축산계 비점오염원 유형별, 고도별 이미지 10만 장 이상 - 농업계, 축산계 등 오염원 2종 이상 분류 - 야적퇴비, 비닐하우스, 축사, 잔재물 등 오염물질 유형별 4종 이상 분류 - 오염원과 오염물질별 데이터 수집에 대한 적절한 데이터 구성 비율 제시 - 원시데이터를 바탕으로 불량 발생(대상물 누락, 초점, 노출값 등), 학습 데이터 활용 등을 고려하여 정제 생성한 이미지 데이터
	라벨링 데이터	• 무인항공기로 촬영된 이미지 내 농·축산계 비점오염원 항목별 라벨링*된 이미지 데이터 10만 장 이상 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시하여야 함
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 위치 정보, 고도, 촬영 일자, 기상, DSM, 오염원 유형 등 농·축산계 비점오염원 이미지 데이터의 메타데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 무인항공기(드론 등)을 활용하여 수집하며 데이터 수집을 위한 장비 및 인력의 구성, 제원, 조직, 기준 등 구체적이고 효율적인 수집 방안을 제안 - 무인항공기(드론 등) 활용에 대해 구체적인 법·제도 준수 방안을 제시 - 제안한 장비를 이용하여 실제 환경*에서 이미지 데이터 수집을 위한 대상지 선정 기준과 방안 제시 * 한강, 낙동강, 금강, 영산강 등 - 데이터 수집을 위한 기준, 절차, 환경, 수집 시기 및 방법(촬영 고도, 거리, 횟수 등) 등이 포함된 수집 계획 제시 - GSD – 3.5cm/px 이상을 만족하는 150m 이내의 고도에서 촬영 - 정사영상 제작을 위한 “무인비행장치 이용 공공측량 작업지침”을 기준으로 한 영상 중복률 고려 촬영 - 수집 자료에 대한 카테고리 구성, 메타 데이터 설계 및 제작 방안을 제시해야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집한 원천데이터에 대한 비점오염원 유형별 어노테이션 방안 제시 - 비점오염원 유형별(야적퇴비, 잔재물 등) 객체 설계 및 태깅 - 비점오염원 유형별 오염원 정보 태깅 - 촬영 장소, 시간, 환경 등 메타 데이터 구축 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야73		전통 한복 3D 데이터
데이터73		전통 한복 3D 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 전통 복식(한복 및 장신구) 패턴 디자인 자동화, 가상 한복 착용 체험 등을 위한 한복 및 장신구 3D 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 고해상도 미착용·착용 전통 복식(한복 및 장신구) 2D 이미지 80만 장 이상

- 고해상도 전통 복식(한복 및 장신구) 착용 3D 이미지 20만 장 이상

o AI 임무(task)

- 전통 복식(한복 및 장신구) 3D 이미지 생성, 인식 및 분류

o 활용 분야(예시)

- 디자인 분석, 디자인 자동화 시스템 구축, 가상 한복 착용 소프트웨어 개발 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 고해상도 카메라로 촬영된 고품질 한복 이미지 80만 장 이상 - 미착용 한복 이미지(치마, 저고리, 속바지, 속치마 등) 20만 장 이상 - 기타 미착용 한복 관련 장신구 이미지(족두리, 모자, 신발, 목도리, 노리개 등) 20만 장 이상 - 한복 착용 2D 이미지 20만 장 이상 - 한복 착용 후 노리개 등 추가 복식 착용 2D 이미지 20만 장 이상 • 한복 3D 이미지 20만장 이상 - 한복 착용 3D 이미지 10만 장 이상 - 한복 착용 후 노리개 등 추가 복식 착용 3D 이미지 10만 장 이상 • 미착용/착용 및 이미지/3D 이미지 데이터 별 한복 및 장신구 종류별 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 수집된 이미지에 신체, 전통 복식(한복 및 장신구)이 라벨링*된 데이터 * 라벨링 방법은 Polygon Segmentation을 포함하여 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 한복 및 장신구 카테고리, 옷감, 패턴, 텍스처 및 디자인/재질 이미지, 의복제작연도, 제작지역, 궁중/일반, 직업, 계급 등 전통 복식에 대한 정보 - 한복 및 장신구 착용자의 연령, 성별 등에 대한 정보와 계절 등 촬영 환경에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 한복 및 장신구의 확보 가능한 상품 수량 및 확보 계획 구체적으로 제시 - 착용 이미지 수집을 위한 모델의 성별, 연령대, 인종 등 생애주기별 활용도 제고를 위한 방안 제시 - 한복 및 장신구 3D 이미지의 다양성을 확보하기 위한 데이터 수집 방안 구체적으로 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한복 및 장신구 이미지 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야74		관광 특화 말뭉치 데이터
데이터74		관광 특화 말뭉치 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 객관적 속성과 주관적 감성 표현을 포함하는 관광 속성 추론 등 언어모델 고도화를 위한 관광 특화 말뭉치 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 관광콘텐츠 문서 100만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 개체명 분석 100만 어절 이상, 속성 분석 100만 어절 이상, 감성 분석 100만 어절 이상

o AI 임무(task)

- 관광 말뭉치 데이터로 pre-trained 모델을 만들어 관광 리뷰 감성분석, 관광 리뷰 요약, 관광지 추천 등

o 활용 분야(예시)

- 관광분야(자연관광, 역사관광, 체험관광, 문화관광, 축제/공연/행사, 음식, 숙박, 레저, 스포츠, 항공, 교통 등) 기초연구

- 관광 특화 검색엔진, 관광 챗봇, 리뷰 분석, 가짜 리뷰 필터링 등 관광 관련 서비스 산업

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 관광콘텐츠 문서 100만 건 이상 - 관광콘텐츠 분류체계 정리 및 관광 분야별 데이터 수집 비율 제시
	라벨링 데이터	• 관광콘텐츠에 개체명, 속성, 감성 내용이 라벨링*된 데이터 - 개체명(지명, 인명, 관광지명, 상품명 등)을 포함한 관광 유관 고유명사가 라벨링된 데이터 100만 어절 이상 - 속성(시간, 주소, 금액, 번호, 편의항목 등)을 포함한 관광 유관 정보 및 수치 등 객관적 사실이 라벨링된 데이터 100만 어절 이상 - 감성(테마, 태그, 선호 등)을 포함한 관광 유관 감성 정보 등 주관적 표현이 라벨링된 데이터 100만 어절 이상 ※ (예시) 서울시 종로구에 위치한 경복궁은 연중무휴로 오전 9시부터 오후 6시까지 운영하며, 주차도 가능하여 편리하다. => 서울시(지명), 종로구(지명), 경복궁(개체명), 연중무휴(영업일), 09시~18시(영업시간), 가능(주차), 편리(감성) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 지명, 인명, 관광지명, 메뉴명 등 개체명 유형 정보 - 운영시간, 관광지주소, 요금, 편의항목 등 속성 유형 정보 - 테마, 태그, 선호 등 감성 유형 정보 - 개체명 유형, 속성 유형, 감성 유형 등 메타데이터가 담고 있어야 할 사항을 데이터 형식을 포함하여 다양하게 제시해야 함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 관광콘텐츠 수집을 위한 구체적인 방안(온라인/오프라인/비율 등) 제시 - 개체명 분석 및 라벨링을 위한 개체정의 및 개체별 데이터 수집 비율 제시 - 속성 분석 및 라벨링을 위한 속성 정의 및 속성별 데이터 수집 비율 제시 - 감성 분석 및 라벨링을 위한 관광 감정별 데이터 수집 비율 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 개체명, 속성, 감성 데이터 구축 항목별 가공 방안 구체적 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야75		만화·웹툰 데이터
데이터75-1		만화·웹툰 생성 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 텍스트 기반의 콘텐츠의 내용에 맞는 한국형 만화 및 웹툰 이미지 생성을 위한 텍스트-이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 대사와 지문 텍스트가 포함된 웹툰 이미지 5만 장 이상

o AI 임무(task)

- 텍스트 내용과 상응하는 만화 및 웹툰 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 웹툰 및 드라마, 영화 제작 콘티 자동 생성 기술

- 이미지 생성 모델 개발 및 소비자 참여형 웹툰 콘텐츠 생성

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 웹툰 이미지 데이터 5만 장 이상 - 웹툰에 맞는 유의미한 카테고리 구분을 제시하고 카테고리별 적절한 데이터 비율 제시 • 원시데이터(웹툰)로부터 컷별 대사와 지문 텍스트 수집
	라벨링 데이터	• 컷별 웹툰 이미지, 대사 및 지문이 특징적으로 설명되는 라벨링된 데이터 • 편집 이미지 정보가 담은 항목 등을 구체화해 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 데이터 영역, 데이터 유형, 데이터 형식, 라벨링 유형, 라벨링 형식, 데이터 출처, 데이터 구축량, 데이터 구축 년도 등 제시 ※ (예시) 라벨링 유형: 주제, 작가, 상황, 장르, 시대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작, 유아/아동/청소년/성인/중년/노인 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 작가 100명 이상, 작가당 500컷 이상, 50회 이상 참여 필요 - 1회분(대사 및 지문 포함) 140컷 이상 수집 - 웹툰 이미지는 1024X768 이상 해상도 수집 - 컷별 대사와 지문은 정제된 JSON 구조의 텍스트 데이터로 수집 • 제3자 데이터 공유를 위한 권리를 획득하고 저작권 문제가 없는 웹툰 확보 방안 제시(ex. 아마추어 작가 작품, 공개용 작품, 작자 미상 작품 등) • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 • 명확한 지문 및 대화(텍스트)-장면(이미지) 쌍 구축을 위한 적정 가이드라인 설계 및 근거 제시 ※ (예시)웹툰 특성을 살린 주제별, 장르별, 상황별 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작, 유아/아동/청소년/성인/중년/노인 등의 건수별 비율 분포도 구성 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집된 이미지에 대한 한글 설명문 라벨링 방법 제시 - 수집된 이미지에 대한 지시문/발화문 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터75-2		만화·웹툰 인물 및 장면 이미지 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 한국 만화·웹툰을 대표하는 시대별 작가의 작품 인물 묘사 및 장면연출 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 만화 및 웹툰 이미지 내 구성 요소들(인물, 배경, 상황 등)에 대한 설명이 라벨링된 작품 이미지 5만 장 이상

o AI 임무(task)

- 시나리오(콘티)와 텍스트(프롬프트)를 기반으로 K-웹툰 이미지 생성

- 묘사 텍스트를 활용한 한국형 만화 및 웹툰 이미지 생성

o 활용 분야(예시)

- 스토리 작가 및 콘티 작가의 러프한 스케치를 클린업 해주거나 클린업 된 이미지에 적합한 인물 묘사 및 장면 연출 이미지를 자동 생성하는 창작 분야 및 관련 기술

- 그림 작가가 작업한 키 비주얼 이미지 및 콘티를 기반으로 색다른 화풍이나 배경을 자동 생성하거나 변형하는 창작 분야 및 관련 기술

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 만화 및 웹툰 이미지 5만 장 이상 - 웹툰에 맞는 유의미한 카테고리 구분을 제시하고 카테고리별 적절한 데이터 비율 제시 • 원시데이터(웹툰) 내 구성 요소에 대한 설명 텍스트 수집
	라벨링 데이터	• 만화 및 웹툰 이미지 내 구성 요소들(인물, 배경, 상황 등)에 대한 설명이 어노테이션 및 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 메타정보(주제/작가/상황/장르/시대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작, 유아/아동/청소년/성인/중년/노인 등) 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 시대별 작가를 분류하여 총 100명 이상, 작가당 500컷 이상 수집 필요 - 웹툰 이미지는 1024X768 이상 해상도 수집 - 시대별 작가 분류 방안에 대한 제시 필요 - 이미지 내 구성 요소들에 대한 설명은 정제된 JSON 구조의 텍스트 데이터로 수집 • 제 3자 데이터 공유를 위한 권리를 획득하고 저작권 문제가 없는 만화 및 웹툰 이미지 데이터 확보 방안 제시 ※ (예시) 아마추어 작가 작품, 공개용 작품, 작자 미상 작품 등 • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 • 다양성 확보를 위한 주제/작가/상황/장르/시대, 인물/건물/정물, 얼굴/반신/전신/표정/동작, 유아/아동/청소년/성인/중년/노인 등의 구성 방안 제시 • 고품질의 이미지 데이터를 얻기 위한 적정 가이드라인 설계 및 근거 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수집된 이미지에 대한 한글 설명문 라벨링 방법 제시 - 수집된 이미지에 대한 지시문/발화문 라벨링 방법 제시 • 다양한 형태의 인공지능 모델 개발을 위한 고품질 데이터 확보 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야76		탈춤 동작 데이터
데이터76		탈춤 동작 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 유네스코에 등재된 대한민국의 무형문화유산(탈춤, 처용무, 종묘제례 등)의 디지털 기록과 활용을 위한 탈춤 주요 동작 동영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 탈춤 국가무형문화재 13개 종목*에 대한 3D로 재구성이 가능한 동작 동영상 2백 클립 이상과 2D 이미지 10만장 이상

* 양주별산대놀이, 통영오광대, 고성오광대, 강릉관노가면극, 북청사자놀음, 봉산탈춤, 동래야류, 강령탈춤, 수영야류, 송파산대놀이, 은율탈춤, 하회별신굿탈놀이, 가산오광대

o AI 임무(task)

- 탈춤 동작 인식 및 분류

o 활용 분야(예시)

- 무형문화유산인 탈춤에 대한 원격 비대면 교습 및 심사, 자세교정 등 인터랙티브 서비스에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 탈춤 국가무형문화재 13개 종목에 대한 탈춤 동작 3D 재구성 가능한 동영상 2백 클립 이상, 2D 이미지 10만 장 이상 - 탈춤 13개 종목에 대한 동영상 및 이미지 데이터 비율 제시 - 탈춤 종목 및 동작이 구분가능한 적절한 동영상 클립 길이 제시 ※ 탈춤 국가무형문화재 13개 종목 : 양주별산대놀이, 통영오광대, 고성오광대, 강릉관노가면극, 북청사자놀음, 봉산탈춤, 동래야류, 강령탈춤, 수영야류, 송파산대놀이, 은율탈춤, 하회별신굿탈놀이, 가산오광대 - 탈춤 국가무형문화재 및 일반인 구분하여 수집(비율 제시 및 근거 제안)
	라벨링 데이터	• 탈춤 종류별 동작에 따라 라벨링된 데이터 - 동영상 및 이미지에 맞는 적절한 라벨링 방식 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 탈춤 종류, 탈 정보, 동작 정보, 동작자 정보(키, 몸무게 등), 경력정보 데이터 수집 환경 정보 등 동작 현황이 포함된 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 국가무형문화재 탈춤 및 일반인 탈춤 촬영 - 모션 캡쳐 포인트(관절 등)를 통한 정교한 데이터 수집 • 지식재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) • 개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안 제시 • 개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 동영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 동작들에 대해 바른 자세에 대한 가이드 정의 및 2D 어노테이션 수행 - RGB 이미지를 통한 행동 인식을 위한 2D 키포인트 라벨링 수행 - 모션캡쳐 장비를 통한 정확한 키포인트 추출을 위한 3차원 키포인트 라벨링 수행 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야77		한국 대중음악 루프 사운드 생성 데이터
데이터77		한국 대중음악 루프 사운드 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 한국 대중음악 창작에 필수적으로 요구되는 다양한 종류의 뮤직 루프 라이브러리*를 구축한 오디오 데이터

* 음악 제작 시 사용되는 2마디 또는 4마디 길이의 악기 연주 소리, 선율과 리듬을 포함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 음원이 제작된 루프의 속성이 라벨링 된 오디오 데이터 7만 프레이즈(Phrase)* 이상 및 음원에 대한 악보 형태의 채보(midi) 데이터

* 음악 주제(Motive)를 포함한 2마디~4마디를 의미함

o AI 임무(task)

- 사용자가 작곡과 편곡에 필요한 속성정보를 입력해 루프데이터 및 멜로디를 생성

o 활용 분야(예시)

- 악기별 라이브러리 간편 창작 서비스, 교육용 음악창작 도구, 유사 라이브러리 검색 서비스, AI 자동 채보(악보) 서비스, 작곡자의 구체적 의도가 반영되는 AI 자동 작곡 프로그램

- 음악 창작 연구, 음원 인식 연구 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 음원이 녹음된 오디오 데이터 7만 프레이즈 이상 (WAV 형식 데이터) - 전체 데이터 기준 악기 종류는 10종 이상이 포함돼야 함 • 루프 라이브러리 생성을 위한 최소 마디수(2~4마디) 제안
	라벨링 데이터	• 음원에 대한 악보 형태의 채보(MIDI 형식) 데이터 • 음원이 제작된 루프의 속성이 라벨링된 데이터 ※ (예시) 악기, 템포, 장르, 비트 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시하여야 함.
	메타데이터	• 원천데이터의 학습을 위한 메타정보(비트레이트 등) 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 국내 음원 권리사와의 협의를 통해 악보, 음원 소스 확보 혹은 창작 음원 수집 등 제3자 데이터 공유를 위한 권리를 획득하고 저작권 문제가 없는 음원 확보 방안 - 음원 내에 사용되는 악기 및 소스별로 분리된 음원 데이터 수집 • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 • 다양성 확보를 위한 타악기/음계악기/전자악기 등의 비율, 장르, 분위기, 곡 구성 (인트로, 벌스, 아웃트로 등) 등의 구성 방안 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 음원에 존재하는 코드 및 선율에 대한 작곡에 필요한 라벨링 방안 제시 - 음원의 분위기, 템포, 악기(단일 혹은 복합), 장르, 비트, 곡 구성, 아티큘레이션 (스타카토 등), 악기별 테크닉, 스케일 등에 대한 편곡에 필요한 라벨링 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야78		관광분야 이미지-텍스트 쌍 데이터
데이터78		관광분야 이미지-텍스트 쌍 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 관광분야 이미지의 내용정보를 구조화된 문장으로 자동추출하기 위한 다양한 관광분야 이미지와 설명문 텍스트 데이터 쌍

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 입장료 안내표, 관광안내도 등 관광분야 표, 도표 등 이미지와 이미지에 대응되는 제목 및 설명 텍스트 데이터 쌍 28만 건 이상

o AI 임무(task)

- 요약문 및 해석 자동 생성

o 활용 분야(예시)

- 관광 특화 검색 엔진, 관광 챗봇, 속성 추출 등 관광 관련 서비스 산업에서 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 입장료 안내표, 관광안내도 등 관광분야 표, 도표 등 이미지 28만 장 이상 - 라벨 영역(제목, 설명, 도표, 헤더 등) 별 비율 제시
	라벨링 데이터	• 이미지 내 텍스트를 활용하여 발췌된 제목 및 설명이 라벨링된 데이터 • 이미지 내의 표/도표 영역이 라벨링된 데이터 - 이미지 내의 표/도표 영역, 제목 및 설명 텍스트를 라벨링하기 위한 구조를 구체화하여 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 표/도표 구분 정보 및 가로표, 세로표 등 표 유형 정보 ※ (예시) bar chart, pie chart, line chart, stacked barchart, pyramid chart 등 - 단위, 범례 등 표/도표 데이터가 담고 있어야 할 핵심 요소를 구체적으로 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 관광 분야 이미지 수집 및 촬영을 위한 구체적인 방안, 수량, 비율 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 표/도표 구분, 도표 유형, 표 유형, 카테고리 등 항목별 가공 방안 구체적 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야79		한국 씨름 동작 데이터
데이터79		한국 씨름 동작 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 유네스코 인류무형문화유산인 씨름의 기술 분석, 경기력 향상 및 국제화 보급을 위한 씨름 경기 동영상 및 기술별 동작 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 프로, 대학 대상 씨름 경기 및 훈련 동영상 500시간 이상 수집을 통해 추출된 6가지 기술동작* 이미지 데이터 20만 장 이상

* 손기술, 다리기술, 발기술, 허리기술, 들기술, 혼합기술 등

o AI 임무(task)

- 씨름 기술 자세 추정

- 씨름 기술 동작 인식 및 분류

o 활용 분야(예시)

- 후임 양성 및 씨름의 경기력 향상을 위한 기술 분석·평가, 훈련 지원 프로그램 개발, 프로 선수들의 기술 노하우 전수 등

- 씨름의 국제화 보급 등을 통한 민속 스포츠 발전에 기여

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 프로, 대학 대상 씨름 경기 및 훈련 동영상 500시간 이상 • 씨름의 6가지 기술* 동작 이미지 데이터 20만 장 이상 * 손기술, 다리기술, 발기술, 허리기술, 들기술, 혼합기술 등 • 기타 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 원천데이터 항목을 구체화하여 제시 ※ 씨름 경기 및 훈련 영상, 기술별 이미지 데이터 구축 비율을 적절하게 제시
	라벨링 데이터	• 씨름 경기 및 훈련 동영상으로 부터 추출된 이미지에 동작 및 기술 유형, 선수(2인)이 구별 가능하도록 라벨링*된 데이터 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 실제 경기 영상의 경우, 프로/대학 시합 경기 정보 등 - 선수 정보 - 향후 동영상 및 라벨링 정보 응용 활용을 위한 촬영장비 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 자체제작, 자제수집 등 데이터 수집 시 발생할 수 있는 문제점과 해결방안에 대하여 반드시 구체적으로 서술 - 데이터는 과제 기간 내에 수집하는 것을 원칙으로 함 - 동영상 분석을 위해 적합한 단일 동영상 길이 제시 필요 - 댜앙한 시점에서 동시에 촬영한 데이터 수집 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 이미지 내 등장하는 선수, 기술이 포함된 경기 등 관련 정보 어노테이션 및 라벨링을 위한 최적의 방안 제시 - 경기 및 훈련에 임하는 선수 2인에 대한 구분 필수 ※ 관절의 겹침, occlusion(가려짐) 및 사람에 대한 겹침에 대한 구축 방안 필수 ※ Segmentation, Keypoint, 3D Keypoint 등을 통한 가공 방법 제시 - 이미지 속 유효한 기술 정보 어노테이션 방안 제안 - 기술이 시작되는 시점, 기술이 들어가는 시점, 기술이 끝나는 시점에 대한 정보 가공 방안 - 씨름 동작(기술)의 유형 구분 방안 - 씨름 동작(기술) 연결 동작 구분을 명확하게 하는 방안 - 이미지 내 등장하는 선수를 구별할 수 있는 ID 부여 방안안 - 선수 및 경기에 대한 정보 어노테이션 및 라벨링 방안 제시 ※ (예시) 기술을 시연한 선수의 체급, 나이, 성별, 숙련기간, 수상경력, 랭킹 등 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야80		야구 경기 규칙 판정 영상 데이터
데이터80		야구 경기 규칙 판정 영상 데이터

1. 데이터 개요

o AI 심판을 통한 야구 경기의 판정 속도 및 객관성·공정성 향상을 위한 야구 경기 규칙 판정 동영상 및 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 여러 방향에서 촬영된 야구 규칙* 중심의 동영상 클립 2만 건 이상

* 스트라이크(Strike), 볼(Ball), 파울(Foul), 페어(Fair), 세이브(Safe), 아웃(Out) 등

o AI 임무(task)

- 투구의 스트라이크/볼 판정

- 구장 전체를 관망하며 파울/페어 판정

o 활용 분야(예시)

- 국내 사회인야구, 아마추어 야구, 프로야구 등 야구장 내에서 활용을 통한 공정성 향상으로 건전한 체육 문화 정착

- 심판의 편파 판정과 스포츠 도박으로 인한 승부조작 방지

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 여러 방향에서 촬영된 야구 규칙* 중심의 동영상 클립 2만 건 이상 * 스트라이크(Strike), 볼(Ball), 파울(Foul), 페어(Fair), 세이브(Safe), 아웃(Out) 등 - 정확한 심판판정 분석을 위해 적합한 동영상 클립 길이 제시 - 각 규칙 별 구축 수량 및 비율을 구체화하여 제시
	라벨링 데이터	• 야구 경기 동영상 클립에 아래 사항을 포함하여 판정 정보가 라벨링 된 데이터 - 심판판정을 위한 영상 구간, 판정 확인을 위한 공 궤적, 스트라이크 존 등 주요 정보 등 * KBO 공식 야구 규칙 2.73항 스트라이크 존: 유니폼 어깨 윗부분과 바지 윗부분 중간의 수평선을 상한선으로 하고, 무릎 아랫부분을 하한선으로 하는 홈베이스 상공 * 타자의 체격, 키에 따라 스트라이크 존이 변경될 수 있으며 이에 대한 정확한 스트라이크 존에 대한 기준 제시 - 투구별 스탯(strike, ball)에 대한 정보* 등 * (예시) 투수가 공을 던진 시점부터 공이 strike zone을 통과한 시점까지의 궤적, strike zone 등 - 타구별 스탯(foul, fair)에 대한 정보* 등 * (예시) foul 판정의 경우, 타자가 공을 친 시점부터 foul 판정을 받는 시점까지의 궤적 및 foul ball, foul line * (예시) fair 판정의 경우, 타자가 공을 친 시점부터 fair 판정을 받는 시점까지의 궤적 및 fair ball, fair line 등 - 투수, 타자, 포수, 심판을 구별할 수 있는 ID가 라벨링 된 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 타자 및 투수 등 선수 정보 등 - 야구 경기 주변 환경 정보(날씨 등) 및 촬영 장비 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 야구 경기의 주요 규칙 중심으로 실제 환경에서 경기 동영상 데이터 수집 방안에 대한 구체적 계획 제시 필요 - 심판판정을 위해 여러 방향에서의 영상 수집 필요 - Full HD(1920 x 1080, 60fps) 이상의 해상도를 가지는 파울라인 카메라 4개 이상 • 야구 주요 규칙별로 전문 심판이 판정한 데이터를 균등하게 수집할 수 있는 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 전문 심판 위원의 판정, 동작정보 등 주요 정보 라벨링 방법 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식을 제시

분야81		건설기계 무인 운행 데이터
데이터81		건설기계 무인 운행 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 건설기계의 자율 운행 기술 개발을 위한 고숙련자 작업 데이터 기반의 운행 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 10m×10m 이상의 작업 영역 1천 건 이상에서 수집한 건설기계 자세 영상 및 센서 데이터 120만 장 이상

※ 이동, 굴착 등 숙련자의 작업 순서, 자세 등을 라벨링

o AI 임무(task)

- 작업현장 지형 및 작업 영역 SLAM 모델 및 자율 운행 작업에 따른 센서 제어 모델

o 활용 분야(예시)

- 터파기·관로·상차 등 반복작업이 가능한 레벨 3 수준의 건설기계 자동화 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 건설기계* 운행 영상으로부터 추출된 이미지 및 건설기계 자세 센서 데이터 120만 장 이상 - 10m×10m 이상의 작업 영역** 1,000건 이상에서 수집 * 굴삭기 등 2종 이상의 건설기계 제시 ** 평지, 경사지, 모래땅, 자갈땅, 암석, 늪지, 임야, 논, 밭 등 - 상위 작업 및 하위작업을 포함 등을 포함하여 작업 영역별 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 건설기계 센서(자세 측정 및 2D/3D) 데이터에 라벨링된 데이터 120만 장 이상 • 주행, 굴착 등 숙련자의 작업 순서 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 실시간 지형 정보 - 상위 작업과 하위 작업의 순서 - 굴삭기 제원, 건설 환경 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 자율운행을 위한 장애물 감지, 굴삭 대상 인식 데이터를 정의하고 그에 따른 수집 방안을 제시 - 주행, 굴착 등의 상위 작업 내용을 포함하여 수집 - 장비 위치 이동, 접근, 덤프 등 하위 작업 내용을 포함하여 수집 - 각 작업별 파라미터* 추정을 위한 센서 정보** 포함 데이터 수집 * 이동 및 접근 위치, 굴착 깊이, 덤프 위치 등 ** 굴착기 부착 장비(붐, 암, 버켓)의 각도 센서 정보 등 - 주행, 굴삭과 관련된 데이터 취득을 위한 데이터 설계(취득 장소, 취득 방법, 건별 취득 이미지 수량 등)를 하여 제시 - 건설기계의 변속기·전자유압 데이터, 조향 데이터, RPM제어 등의 데이터 수집 방안을 제시 - 데이터 수집을 위한 건설기계 조작 관련 고급 숙련자 확보 방안을 제시해야 하며, 해당 숙련자 작업 데이터 수집을 위한 절차를 제시 - 데이터 획득 장소의 다양성 확보 방안을 제시해야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 건설기계 숙련자 작업 데이터 가공을 위한 최적의 라벨링 방법을 제시 - 다양한 메타 데이터와 가공정보를 입력할 수 있는 효과적인 데이터 포맷을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야82		배터리 불량 이미지 데이터
데이터82		배터리 불량 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 산업 현장에서 배터리 손상으로 인한 방전이나 발화 상황을 사전에 감지하기 위한 배터리 불량 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 배터리 이미지 데이터 30만 장 이상

o AI 임무(task)

- 불량 배터리 유형 분류 및 불량 부분 식별

o 활용 분야(예시)

- 배터리의 활용 유형에 따른 다양한 손상 분류 및 배터리의 품질관리 기술 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 산업현장의 배터리 이미지 데이터 30만 건 이상 - 정상 배터리 이미지 10만 건 이상 - 불량 배터리 이미지 20만 건 이상 - 산업현장에서 사용되는 다양한 배터리* 구성 비율 제시 및 불량**에 대한 종류별 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 건물 비상전원 공급 배터리, 이동 수단(전기차, 전기자전거, 전동키보드 등) 배터리 등, 불량 배터리 이미지가 전체의 70% 이상 ** (예시) 외형변형, 파손, 용액누출, 장착 불량, 결합, 접점상태, 복합불량 등
	라벨링 데이터	• 불량 배터리는 불량 부분 영역을 표시하고, 해당 이미지 영역에 추가 라벨링된 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 배터리 사용 장소 정보, 운영 정보, 불량 영역의 종류 등 정보 포함 - 촬영일, 촬영 거리 등 수집 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 배터리를 사용하는 산업 환경에서 발생한 불량 이미지 수집 (휴대폰 배터리 등 일상용품 제외) - 배터리 불량 이미지 비율 수립 근거 제시 - 배터리 불량 종류에 따라 균등하게 데이터 수집이 불가능할 경우 이에 대한 설명 제시 - 배터리 이미지 데이터는 FHD 해상도 이상 수집 - 배터리 유형은 10종 이상 수집 - 배터리 불량 유형별 판정 기준을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 배터리 불량 이미지 데이터의 활용목적에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야83		부품 품질 검사 영상 데이터(선박·해양플랜트) (고도화) - LNG 탱크 품질 검사 이미지 데이터
데이터83		부품 품질 검사 영상 데이터(선박·해양플랜트) (고도화) - LNG 탱크 품질 검사 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o LNG 추진선 및 운반선의 결함을 조기 감지 할 수 있는 기술 개발을 위한 LNG 탱크 품질 검사용 이미지 데이터

※ 기구축 데이터(부품 품질 검사 영상 데이터(선박·해양플랜트)(‘21)) 세부 내용 중 LNG 탱크 데이터 영역 보완 및 확대 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- LNG 추진선 및 운반선의 LNG 탱크 품질 검사 이미지 데이터 30만 장 이상

※ 불량 LNG탱크 및 불량 영역/부속/의장품에 라벨링

o AI 임무(task)

- LNG 탱크 및 부속/의장품 불량 유형 분류, 불량 부분 식별

o 활용 분야(예시)

- 탱크 제조가 가지고 있는 용접 부위의 크롬 부재로 발생되는 부식 문제, 작은 압력에 견딜 수 있는 보강재 시공, 탱크 내부 기화로 인한 압력 상승에 따른 내구성 등의 문제 해결에 활용 가능

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• LNG 추진선 및 운반선의 LNG 탱크 품질 검사 이미지 데이터 30만 장 이상 - LNG탱크 및 부속/의장품 정상 이미지 8만 장 이상 - LNG탱크 및 부속/의장품 불량* 유형별 이미지 22만 장 이상 - LNG탱크 및 부속/의장품 불량*에 대한 종류별 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 부식, 용접불량, 보온재 불량, 장착불량, 균열, 보강재 불량, 도장불량 등
	라벨링 데이터	• LNG추진선 및 운반선의 LNG탱크 이미지에 라벨링된 데이터 30만 장 이상 - 불량 LNG탱크 및 불량 부속/의장품은 불량 부분 영역을 표시하고, 해당 이미지 영역에 추가로 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - LNG탱크 정보, 설치 위치, 제작 위치 등 정보 포함 - 촬영 장소, 촬영일, 촬영 거리 등 수집 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 불량 유형별 이미지 수집 비율 수립 근거를 제시 - LNG탱크 불량 종류에 따라 균등하게 데이터 수집이 불가능할 경우 이에 대한 내용 설명 제시 - 불량 유형별 불량 판정 기준을 제시 - 실제 운용 및 운용 예정인 LNG 추진선 및 운반선을 대상으로 데이터 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - LNG 추진선 및 운반선의 LNG 탱크 품질 검사 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야84		물품 파지 및 로봇 행동 데이터
데이터84-1		로봇 행동 데이터 [3D 물건 파지] 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 물류센터 자동화, 3D 물건 파지 및 로봇 행동 제어 학습을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 로봇 팔 행동 데이터 10만 장 이상, 상품 3D 데이터 15만 장 이상

※ 로봇 팔 행동 유형별 라벨링, 상품

o AI 임무(task)

- 3D 상품 객체 인식 및 분류 후 위치를 추정

- 추적된 위치 기반 로봇팔을 통해 객체를 피킹하는 기구제어

o 활용 분야(예시)

- 물류센터의 환경과 위치를 인식하고, 최적의 상품(3D 상품) 파지 방식에 따라 물류를 파지하는 로봇팔 제어 기술 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 로봇 팔 행동 이미지 데이터 10만 장 이상 - 물체를 파지하는 동작 포함을 포함하여 행동 유형에 대한 종류를 제시하고 종류별 적절한 데이터 구성 비율 제시 • 상품 3D 데이터 15만 장 이상 - 물류창고에서 판매실적이 높은 상위 100여종 이상의 상품 - 상품 개별 구분과 상자로 있는 경우를 고려하여 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링 데이터	• 로봇 팔 행동 데이터에 라벨링된 이미지 데이터 10만장 이상(polygon 이상) • 상품 3D 데이터에 라벨링된 이미지 데이터 15만 장 이상(polygon 이상) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 로봇의 파지/하역 행동 평가* 점수 * 파지 후 안전성, 파지 효율 등 - 로봇팔을 이용한 상품 파지/하역 시 제어 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 ① 로봇 팔 행동 데이터 데이터 수집 방안 - 물류센터에서 사용되는 로봇팔의 현황 파악 후, 대표성이 있는 로봇팔 선택 방안 제시 ② 상품 3D 데이터 수집 방안 - 상품 파지가 가능한 컨테이너의 3D 환경, 혹은 실제 상품 파지 환경 제시 - 3D 위치 인식 시스템(VICON 등)을 활용한 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 로봇 행동 데이터 및 3D 물건 파지 데이터 구축 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식을 제시 - 다양한 메타 데이터와 가공정보를 입력할 수 있는 효과적인 데이터 포맷을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터84-2		로봇 행동 데이터 [소형객체 파지] 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 물류센터 자동화, 소형 물건 파지 및 로봇 행동 제어 학습을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 로봇 팔 행동 데이터 10만 장 이상, 소형/낱개 상품의 이미지 데이터 20만 장 이상

o AI 임무(task)

- 소형 상품 객체 인식 및 분류 후 위치 추정

- 추적된 위치 기반 로봇팔을 통해 객체를 피킹하는 기구제어

o 활용 분야(예시)

- 물류센터의 환경과 위치를 인식하고, 최적의 상품(소형) 파지 방식에 따라 물류를 파지하는 로봇팔 제어 기술 개발

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 로봇 팔 행동 이미지 데이터 10만 장 이상 - 물체를 파지하는 동작 포함을 포함하여 행동 유형에 대한 종류를 제시하고 종류별 적절한 데이터 구성 비율 제시 • 소형/낱개 상품 이미지 데이터 20만 장 이상 - 물류창고에서 판매실적이 높은 상위 200여종 이상의 상품 - 상품 이미지는 적절한 데이터 구성 비율 제시 - 파손 방지를 위한 비닐 및 에어캡을 사용한 상품 이미지 데이터 30% 이상 포함 - 소형/낱개 상품 파지를 위한 상자가 포함하며, 물류창고에서 가장 많이 사용되는 파지 상자를 선별하여 상품의 종류 및 적절한 데이터 구성 비율 제시 (최소 4종 이상)
	라벨링 데이터	• 로봇 팔 행동 데이터에 라벨링된 이미지 데이터 10만 장 이상(polygon 이상) • 상자, 상품 데이터, 비닐 및 에어캡 등의 소형객체가 라벨링*된 이미지 데이터 20만 장 이상 * ‘데이터 가공 방법’ 참고 • 로봇 팔 행동 데이터에 라벨링된 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 소형/낱개 상품 · 취득 상자에 대한 종류 및 크기, 취득 제품의 카테고리 구분 및 목적, 비닐/에어캡에 대한 메타 정보 (종류 및 두께) - 로봇의 파지/하역 행동 평가* 점수 * 파지 후 안전성, 파지 효율 등 - 로봇팔을 이용한 상품 파지/하역시 제어 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 ① 로봇 팔 행동 데이터 데이터 수집 방안 - 물류센터에서 사용되는 로봇팔의 현황 파악 후, 대표성이 있는 로봇팔 선택 방안 제시 ② 소형/낱개 상품 데이터 수집 방안 - 실험실/ 실제 환경에서 데이터 취득 할 수 있도록 환경 구축 방안 제시 - 소형/낱개의 상품, 상자 선정을 위한 논리적인 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 물류 환경에서 존재할 수 있는 다양한 케이스의 데이터를 효과적으로 구축하는 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야85		로봇 관점 주행 영상 (고도화) - 소셜 내비게이션 로봇 주행
데이터85		로봇 관점 주행 영상 (고도화) - 소셜 내비게이션 로봇 주행

1. 데이터 개요

o 사람이 붐비는 실내 다중이용시설 내에서 운반, 청소 등 작업을 수행하는 소셜 내비게이션 로봇 주행을 위한 데이터

※ 기구축 데이터(로봇 관점 주행 영상(‘20)))의 세부 내용 중 인구가 밀집된 실내환경 데이터 보완 및 LiDAR+RGB-D 융합 환경 데이터 기술을 적용하여 데이터 고도화

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 소셜 내비게이션 로봇 주행 동영상 100시간 이상

※ 움직이는 경로 내 사물 식별을 위한 라벨링

o AI 임무(task)

- LiDAR+RGB-D를 이용한 실내 객체 식별 모델 및 실내 다중이용시설 SLAM 모델

o 활용 분야(예시)

- 국내 특화 자율주행 기술 및 서비스 개발에 활용

- 사회적 규범을 이해하며 사람 주변에서 자연스럽게 이동하는 자율주행기술을 개발함으로써 여러 사회적 기능을 수행하는 로봇 개발에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 소셜 내비게이션 로봇 주행 동영상 100시간 이상 - 실내 다중이용시설 환경*별 적절한 데이터 구성 비율 제시 * (예시) 대규모 점포(백화점 등), 전시공간(박물관·미술관 등) 등 - 로봇 주행 방식이 상이한 2개 이상**의 로봇 주행 데이터 포함 ** (예시) 바퀴, 4족보행 등 - 사회적 상호작용이 포함된 시나리오를 구성하여 시나리오별 적절한 데이터 구성 비율 제시
	라벨링데이터	• 소셜 내비게이션 로봇 주행 데이터에 라벨링된 데이터 - 움직이는 경로에 따른 사회적 상호 작용에 대한 라벨링 - 환경에 대한 풍부한 시각적, 청각적 모달 정보를 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 로봇 자세 및 위치 정보, 센서 사양, 센서 부착위치 정보 - 수집 장소, 수집 시간, 날씨, 조명 정보 - 주행도로(데코타일, 대리석, 카펫 등), 출입구, 엘리베이터, 유리, 조경물 등 동적·정적 장애물 등 환경 특성 - 주행 중 발생한 로봇의 log 데이터 ※ (예시) GPS 및 6D IMU 데이터 및 로봇의 실제 주행 거리와 실제 거리 등 - 기구축 데이터의 고도화 관점에서 메타데이터 제시 필요 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 주행 형태의 로봇을 제시하고 활용하여 데이터 수집 - 주행 형태 종류 및 내용 제시 - FHD 해상도 이상의 스테레오 카메라 환경 및 Point Cloud 생성을 위한 LiDAR+RGB-D 카메라 융합 환경의 동영상 수집 - 실제 주행 환경에서 로봇을 통해 사회적 규범에 맞게 주행하면서 데이터 수집 ※ 일부 데이터의 경우 대중의 움직임을 시나리오 기반으로 촬영 - 다중센서의 동기화 방안을 제시 - 사람이 붐비는 시간대의 실내 데이터 수집 방안 제시 - 주행환경 및 목적(임무)별 주행 동영상에 대한 데이터 편향 방지 방안 제시 - 기구축 데이터와 중복되지 않는 수집 장소를 선정 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 소셜 내비게이션 로봇 주행 데이터셋 가공을 위한 최적의 라벨링 방식 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야86		진로문장완성검사 텍스트 데이터
데이터86		진로문장완성검사 텍스트 데이터

1. 데이터 개요

o 표준화된 문장완성검사를 통해 발달 수준 파악 및 진로상담 지표 활용을 위한 검사지 및 검사결과 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 문장의 빈칸에 들어갈 올바른 단어·문장과 해석이 라벨링 된 진로문장완성검사 문항 텍스트(1문항) 기준 1만 건 이상

o AI 임무(task)

- 개인의 진로 분야 분류, 수준 평가

o 활용 분야(예시)

- 아동 및 청소년 발달 수준 파악과 진로상담 지표로 활용

- 대면 심리상담을 대체할 수 있는 심리상담 챗봇 시스템에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 진로문장완성검사 텍스트(1문항) 기준 1만 건 이상 - 학력·학년 등 유의미한 구분을 제시하고 구분 별 데이터 비율 제시
	라벨링 데이터	• 진로문장완성검사 텍스트에 라벨링된 데이터 - 빈칸에 들어갈 올바른 단어 및 문장 - 완성된 문장의 해석 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 검사 대상 정보 ※ (예시) 피검사자의 특성인 지역, 성별, 연령, 검사자의 배경 및 상황 등 - 평가 영역과 그에 해당하는 척도 ※ (예시) 영역(가족,사회,학교,자기), 주제(강점, 약점, 자기개념) 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 검사자의 속성 등 개인정보 비식별화 처리 계획 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 진로문장검사 라벨링을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시 - 진로문장검사 대상 연령에 맞는 데이터 구축 및 상담 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 방식을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야87		학습태도 및 성향 관찰 데이터
데이터87		학습태도 및 성향 관찰 데이터

1. 데이터 개요

o 학생들에 대한 능력과 기술, 지식, 태도 등의 총체적인 학생들의 특성과 성향이 반영된 학업성취도 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 수업을 듣는 학생의 모습을 녹화한 동영상 3천 5백 시간 이상

- 수업을 듣는 학생의 모습을 녹화한 동영상과 시간이 동기화된 소음을 녹음한 오디오 1천 5백 시간 이상

o AI 임무(task)

- 학습자의 학습 태도 영상 및 음성을 인식하여 성향 유형 분류

o 활용 분야(예시)

- 학습자의 성격 특성에 따른 학습양식과 흥미에 따라 선호하는 학습 방법이 적절하고 정교하게 조정

- 학습자의 태도를 분석하여 학생에게 맞는 적절한 교수법을 제공하는 플랫폼 개발

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 수업을 듣는 학생의 모습을 녹화한 동영상 3천 5백 시간 이상 - 수업을 듣는 학생의 모습을 녹화한 동영상에서 감정 인식 분석을 위한 얼굴 이미지 포함 ※ (예시) 밝은, 중립, 어두운 등 감정을 세분화 하여 제시 - 학력·학년 등 유의미한 구분을 제시하고 구분 별 데이터 비율 제시 • 수업을 듣는 학생의 모습을 녹화한 동영상과 시간이 동기화된 소음을 녹음한 음성 1천 5백 시간 이상
	라벨링 데이터	• 녹화된 동영상 및 추출된 이미지에 몰입도 수준, 감정, 학습성향 등이 라벨링 된 데이터 - 몰입도 수준(집중, 졸음, 집중하지 않음) 등 유형 라벨링 - 학습자의 정서 및 성향을 파악하기 위한 감정 라벨링 ※ (예시) 감정 인식 : 흥미, 관심, 무관심 등 - 학습 유형 검사 등을 활용하여 학습 정서 및 행동 정보, 학습 성향 정보 등 라벨링 ※ (예시) 학습 태도 : 반항형, 완벽주의형, 고군분투형, 잡념형, 만족형 등 ※ (예시) 학습 유형 : 행동형, 규범형, 탐구형, 이상형 등 • 수집된 동영상과 시간이 동기화된 소음을 녹음한 오디오에 강의 소리 외 발생한 소음의 종류가 라벨링 된 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 수강 학생 정보 ※ (예시) 성별, 나이, 선호 과목, 선호 학습 자료 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 수업을 듣는 학생의 모습을 녹화한 동영상 및 음성 데이터 수집 방안 제시 ※ (예시) 서울교육종단연구에서 제공하는 종단 자료 활용 등 - 감성 및 발화 스타일별 음성 데이터 수집 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 학습 유형을 측정하는 검사 도구를 활용하는 등 학습 태도 및 성향에 적합한 라벨링 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야88		수학 문제 데이터
데이터88-1		수학 과목 자동 풀이 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 학습자가 필요로 하는 수학 문제 자동 풀이 및 연관 문제 제공을 위한 서술형 문제 풀이 및 정답 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 서술형 수학 문제 이미지와 다양한 풀이 과정 이미지 데이터 쌍 3만 장 이상

o AI 임무(task)

- 입력한 수학문제에 대한 학습 대상 수준별 실시간 풀이(텍스트) 생성

o 활용 분야(예시)

- 실시간 수학 문제 풀이 및 튜터링을 통한 원격 교육 및 e-러닝 기회 확대

- 대규모 인원이 치르는 수학 시험의 서술형 문제의 자동 채점

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 서술형 수학 문제 이미지와 다양한 풀이 과정 이미지 데이터 쌍 3만 장 이상 - 유형별 수학 과목 문제 이미지와 문제 이미지에 대응되는 다양한 풀이 과정 이미지 ※ 문제 유형 및 난이도에 따라 문제에 대응되는 적절한 풀이 과정 이미지 수 제시
	라벨링 데이터	• 수학 문제 및 풀이 이미지에 유형, 난이도, 답안 유형 등이 라벨링 된 데이터 - 문제 항목별 정보 ※ (예시) 문제 유형, 문제 난이도, 답안 유형, 출제년도, 문제 포함 단원, 빈출 여부 등 - 문제 풀이 정보 ※ (예시) 문제풀이 학생 정보, 정답 여부, 문제 풀이 시 소요 시간 등 - 이미지에 대응되는 수학 문제 및 풀이 텍스트 포함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 학습자의 기본 정보 ※ (예시) 학년, 나이, 수학 과목 성적, 수학 과목 외 성적 및 성적 평균 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 다양성을 고려한 학생의 성적 및 문제 분포별 풀이/정답 자료 확보 방안 - 문제집, 모의고사 등의 수학 과목 문제 및 풀이 데이터 수집 방안 - 수학 과목 문제 수집에서의 저작권 문제 해결방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 이미지를 OCR 등의 기술을 통해 라벨링 - 수학 과목 문제의 정답 라벨링을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시해야 함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터88-2		수학 과목 문제생성 데이터 이미지캡션

1. 데이터 개요

o 학생 학업 향상을 위한 문제은행을 기반으로 한 다양한 유형의 수학 과목 문제 생성용 인공지능 학습 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 학년별 유형별 수학 과목 문제 및 풀이 과정 이미지와 대응되는 텍스트 데이터 3만 건 이상

※ 각 문항의 텍스트화 및 정답 라벨링

o AI 임무(task)

- 수학 문제(텍스트) 생성

o 활용 분야(예시)

- 학습 능력, 학습 수준별 개인화 교육 자료 제공

- 효율적 교육을 위한 문제은행 기반 학습 플랫폼

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 학년별 유형별 수학 과목 문제 및 풀이 과정 이미지 3만 장 이상
	라벨링 데이터	• 각 문제의 텍스트 및 정답이 라벨링 된 데이터 - 비정형(그림) 데이터를 OCR 등의 기술을 통해 텍스트로 라벨링 - 각 문제 유형 및 정답 데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시하여야 함
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문항 정보 ※ (예시) 문항ID(고유번호), 학년, 문제 유형, 문항 난이도, 정답률 등 - 문항별 단원 정보 및 유사 문항 ID 정보 등 문제 유형별 사용자 정오답 및 비정형(그림) 메타데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 제시해야 함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 다양성을 고려한 수학 과목 문제의 유형별 자료 확보 방안을 제시해야 함 - 교육 업체 및 교육 기관 데이터 수집 방안 - 수학 과목 문제 수집에서의 저작권 문제 해결방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 이미지를 OCR 등의 기술을 통해 라벨링 - 수학 과목 문제의 정답 라벨링을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시해야 함 - 기존 openAI Codex 모델에 few shot learning 및 zero shot learning의 접목을 통한 새로운 문항 생성 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야89		공적말하기 실습 및 평가 데이터
데이터89		공적말하기 실습 및 평가 데이터

1. 데이터 개요

o 공적 말하기 실습 및 평가를 위한 발표 영상 및 음성, 발표 자료 텍스트, 발표 평가 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 700명 이상의 발표자의 음성이 포함된 발표 동영상 2천 클립 이상

- 공적말하기 발표 원고(스크립트) 250건 이상(발표 평가 포함)

o AI 임무(task)

- 공적 말하기 인식 및 분류, 수준 평가

o 활용 분야(예시)

- 공적말하기를 교육 및 평가하는 객관적인 교육용 자료로 활용

- 실시간 공적말하기 관련 코칭 및 피드백 솔루션 제공

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 700명 이상의 발표자의 음성이 포함된 발표 동영상 2천 클립 이상 • 공적말하기 발표 원고(스크립트) 250건 이상(발표 평가 포함) - 학력·학년 등 유의미한 구분을 제시하고 구분별 데이터 비율 제시
	라벨링 데이터	• 발표 동영상의 프레임별 이미지에 라벨링된 데이터 - 공적 말하기의 올바른 예시와 잘못된 예시에 따라 라벨링 - 라벨링은 동영상의 경우 프레임별로 진행 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 발표 화자 기본 정보 ※ (예시) 나이, 직업, 학생 여부 등 - 발표 주제 관련 정보 ※ (예시) 발표 주제, 발표 제목, 발표 장소, 발표 환경, 원고 및 준비 자료 여부 등 - 발표 평가 관련 지표 정보 ※ (예시) 청중 카테고리, 청중 규모, 화자 억양/몸짓/강세 등 비언어적 요소, 발표 점수, 발표 우수성 등 - 발표 관련 자료 정보 ※ (예시) 발표 원고, 원고의 길이 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 동영상의 경우 화자의 동작, 시선, 발표 자료 화면 등이 모두 포함될 수 있는 각도에서 촬영 - 발표는 3-5분 내외로 시간 제약을 두어 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 발표 자료 라벨링을 위한 관련 전문가 확보 방안을 제시해야 함 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야90		법률 정보 및 다국어 번역 데이터
데이터90-1		국내 법률 대상 다국어 번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 법률 분야의 다국어 기계번역 성능 향상을 위한 한국어 법률 문서의 다국어 인공지능 학습용 번역 말뭉치 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국내 법률 문서 1만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 법률 번역 병렬 말뭉치 200만 문장(언어별 40만 문장)

o AI 임무(task)

- 번역 말뭉치 데이터를 이용한 한국어 법률 문서 다국어 번역 모델

o 활용 분야(예시)

- 결정문, 판례 등 법률 발간자료에 대한 기계번역 서비스 및 해외 재판 문헌 분석 등 법률 번역 서비스 연구

- 외국인 대상 법원 민원서비스 또는 진술, 조서 작성 시에 활용 가능한 인공지능 지원 법률 번역 서비스 기술 발전

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 국내 법률 문서 1만 건 이상 • 법률 번역 병렬 말뭉치 200만 문장 이상 신규 구축 - 각 언어별 40만 문장 이상 ※ 단, 한국어 원천 데이터는 중첩되지 않는 문장으로 구성
	라벨링 데이터	• 국내 법률 텍스트 및 다국어 번역 텍스트 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서구분, 내용구분 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 외국어는 영어, 중국어를 반드시 포함한 최소 5개 언어 제시 ※ 단, 한국어 문장은 언어별로 중첩되지 않는 문장으로 구성 - 법률 용어가 포함된 판결문, 결정문, 판례, 조서 등 법률 문서를 출처로 하여 수집 ※ 저작권 이슈가 없도록 해결 방안 필수 - 각 한국어 법률 문장은 법률 용어가 포함된 판결문, 결정문, 판례, 조서 등 법률 문서에 출처가 있는 문장이어야 함 - 각 문장은 단문은 지양하고, 15어절 이상의 복문을 지향 - 법률 문서 분류 5개 카테고리 이상 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한국어 문장 데이터와 외국어 문장 데이터 JSON 형태로 가공 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

데이터90-2		법률 지식기반 관계 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 법률(입법부, 시행령)에 사용되는 용어에 대한 검출, 추론, 분야별 법률 관계성을 학습할 수 있는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 법률 문서 1만 건 이상

- 법률 정보 및 용어 정보에 대한 triple 100만 건 이상

※ 데이터 92-1 국내 법률 대상 다국어 번역 데이터의 원천데이터와 중복되지 않게 구축

o AI 임무(task)

- 판결에 대한 적용 법령 예측 모델, 지식그래프를 통한 유사 법령 관계 추출 모델, 유사 케이스 매칭 모델 및 법률적 요소 추출 모델 등

o 활용 분야(예시)

- 법률(헌법, 행정일반, 선관위, 국회 등) 분야별 관계성 정보 서비스 및 관련 법령 용어 사전 제공을 통해 정교한 법률 지식정보 추론 서비스 제공

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 법률 분야 문서 1만 건 이상 - 헌법, 민법, 형법 등 법령 카테고리별 문서 포함 ※ 법령 문서 1건은 1개의 법령의 조문 전체를 포함함 - 결정/판례 텍스트 포함 • 법률 정보 및 용어 정보에 대한 triple 100만 건 이상 - 대통령령, 총리령, 부령, 국회규칙, 조례, 자치법규 등의 용어 포함
	라벨링 데이터	• 법령 용어 등 정보 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 균형적인 데이터 수집을 위해 헌법재판소 결정, 행정법원의 행정소송 판례, 선거소송 판례 등 균등한 소송유형 확보 방안 - 법률, 대통령령, 총리령/부령, 국회규칙, 지방자치조례 등 근거 및 적용 법령의 출처에 대한 균등한 법령분포 확보 방안 - 헌법, 민법, 형법 등 법령 카테고리별 문서를 다양하고 균형적이게 수집할 수 있는 방안 제시 - 각종 법률, 대통령령(시행령), 총리령/부령(시행규칙), 국회규칙, 지방자치조례 등 국가 법령 체계의 지식 정보 베이스 구축 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 결정/판례문 텍스트의 경우, 소송유형(행정소송, 선거소송 등) 및 심(1, 2, 3심), 근거 법령 등에 대한 라벨링 필수 - 법적 근거나 법령간 관계(법률-시행령 위임입법 등) 라벨링 등 유사 또는 위임 법령 관계 라벨링 필수 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야91		법률/규정 텍스트 분석 데이터 (고도화) - 상황별 판례 데이터
데이터91		법률/규정 텍스트 분석 데이터 (고도화) - 상황별 판례 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 국민 생활의 활용도가 높은 법률 판례 원천데이터를 수집하고, 판례 데이터 주문 정보를 라벨링한 학습용 데이터

※ 기구축 데이터(법률/규정 (판결서, 약관 등) 텍스트 분석 데이터('21))의 세부 내용 중 '판례'에 특화된 데이터로 확대 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 활용성이 높은 상황별 판례 문서 6만 건 이상

o AI 임무(task)

- 판결 예측, 판결 요약, QA, 유사 판례 추천, 판결 키워드 추출 등 판례 데이터를 활용한 NLP 모델

o 활용 분야(예시)

- 법률 자연어처리 인공지능을 구현하기 위한 기본 학습 및 평가용 데이터

- 정확한 주제어를 제공할 수 있는 법률 검색 서비스에 활용

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 학습용 판례* 문서 6만 건 이상 - 카테고리(상황)**에 대한 가이드 및 설정 근거 제시 * 공개된 판결서 데이터 활용 및 판결서에 준하는 문서(행정심판 재결례, 조정조서 등) ** 카테고리(상황)별 2,000건 이상 ※ 카테고리 예시: 내용별 분류(금융, ICT(인터넷 명예훼손), 의료 등), 사건 성격별 분류(민사, 형사, 행정, 가사 등) ※ 판례 1건은 해당 분야 판례의 통상적 길이 준수 • 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 원천데이터 항목을 구체화하여 제시하여야 함
	라벨링 데이터	• 판례 데이터의 주문 정보 라벨링 - 판례 내용의 주장/사실/판단/결론에 영향을 끼친 사실관계 등 * 예시: 이혼 사건에서 이혼이 인용된 여부, 형사사건에서 무죄 여부 등 • 판례 데이터 용어 정보 라벨링 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 상황별 판례 데이터 구축을 위해 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 필수 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 ※ 수집 데이터는 최신성을 우선적으로 고려 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 각 상황 카테고리별 균등한 확보 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 해당 데이터를 통해 요약, QA, 추천, 키워드 추출 등 AI 태스크를 수행이 가능해야 하며, 각 태스크 수행에 대한 결과 및 검증 방안 제시 필수 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 법률 개념을 설명하는 요소 설계 및 가공 ※ (예시) 사실정보, 원-피고 주장, 판례에 인용된 사실관계, 사실진술과 순서, 변호사, 이의제기 결정 참조, 분쟁에 대한 진술, 결정에 참조한 판례 등 - 쟁점에 대한 특화된 가공 요소 설계 제안 ※ (예시) 상속분쟁의 경우 상속자와의 관계 가공 등 - 판례당 쟁점 건에 대한 사실 설명을 기술하고, 그에 대한 법률적 요소를 설계하고 가공 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야92		금융 분야 다국어 병렬 말뭉치 데이터
데이터92		금융 분야 다국어 병렬 말뭉치 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 글로벌 금융 거래 활성화를 위한 금융 분야 다국어 인공지능 학습용 병렬 말뭉치 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국내 금융 문서 100만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 금융 분야 번역 병렬 말뭉치 250만 문장(언어별 50만 문장)

o AI 임무(task)

- 다국어 자동 번역

o 활용 분야(예시)

- 해외 투자 내국인 및 현지 고객에게 필요한 상품 정보를 자동으로 통번역 하는 등 증대되는 국내 금융기관 해외진출을 위한 금융 통번역 서비스 구축

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 국내 금융 문서 100만 건 이상 • 금융 분야 병렬 말뭉치 250만 문장 이상 - 각 언어별 50만 문장 이상 ※ 단, 한국어 원천 데이터는 중첩되지 않는 문장으로 구성
	라벨링 데이터	• 다국어로 번역된 금융 분야 병렬 말뭉치 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서구분, 내용구분, 작성일, 작성기관, 작성자, 작성언어 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 금융 용어가 포함된 기사, 서적, 동의서, 약관, 계약서 등 금융 관련 문서를 출처로 하여 문장수집 ※ 단, 저작권 이슈가 없도록 해결 방안 제시 필수 - 한국어 문장은 중첩되지 않는 문장으로 구성할 것 - 금융 문서 카테고리(책, 문서, 신문, 잡지 등) 5개 이상 수집 - 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 초과할 수 없음 - 기타 데이터 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - 외국어는 영어, 중국어를 반드시 포함한 최소 5개 언어 제시 ※ 단, 한국어 문장은 언어별로 중첩되지 않는 문장으로 구성 - 해당 언어의 모국어 화자(지향) 또는 모국어 화자 수준의 언어 구사 능력자가 발화 및 문장 생성 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 전문가(각 언어별 모국어 수준의 능력자) 번역 작업 필요(한국어 → 다국어, 한국어 ← 다국어) • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

분야93		금융 합성 데이터
데이터93		금융 합성 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 금융기관에서 활용되고 있는 데이터의 특성을 인공지능 알고리즘으로 학습하여 실제 데이터를 대체하는 한국형 금융 합성 데이터(Koran Synthetic Datasets for Finance)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 상품개발, 위험관리, 마케팅 3대 분야에 활용할 수 있는 합성 데이터 10종 이상

※ 합성데이터의 분야에 따라 개인 단위 데이터는 100만건 이상, 기업 단위 데이터는 5만 건 이상, 상품 단위 데이터는 1만 건 이상

o AI 임무(task)

- 이상탐지, 신용평가(CS, BS) 등을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 활용 분야(예시)

- 일반인 자유롭게 활용할 수 있는 교육 데이터, 연구와 인재발굴을 위한 경진대회용 데이터, 실제 금융 상품·서비스 개발용 데이터로 등으로 활용, 관련 기술 개발과 기업 육성

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 상품개발, 위험관리, 마케팅 3대 분야에 활용 가능한 합성 데이터를 재현하는데 필요한 실제 금융 데이터 - 자세한 사항은 ‘데이터 수집 방법’ 참고 ※ 개인 단위는 100만건 이상, 기업 단위는 5만 건 이상, 상품 단위는 1만 건 이상
	합성데이터	• 실제 금융 데이터와 동일한 구성을 가진 상품개발, 위험관리, 마케팅 3대 분야 합성데이터 10종 이상 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 고객 정보, 상품정보, 기관 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터 수집 방법

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시

- 상품개발, 위험관리, 마케팅 3대 분야에 활용 가능한 합성(재현) 데이터셋 총 10종 이상 구축 (각 분야별 2종 이상 필수)

분야별 활용 예시

- 상품개발: 고객 감성분석, 고객 LTV분석, 고객 세그멘테이션 등

- 위험관리: 신용평가, 상시감사, 사기적발, 자금 세탁 방지 등

* 사기적발, 자금 세탁 방지 등은 NIA 협의 후 공개 방법여부 결정

- 마케팅: 상품추천, 채널분석, 이탈방지 등

- 금융기관의 협력·협조를 통해 내부 데이터를 활용한 데이터 합성 알고리즘 도출 필요

* 기관별 고객, 상품, 데이터 유형등을 고려하여 실제 규모와 유사하게 구축

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 검증 방법

• 실제 금융 데이터와 동일한 구성을 가지는지, 중복데이터는 없는지에 대하여 계량적으로 검증하는 방안을 제시

분야94		한-중/한-일 특허 및 기술과학 분야 번역 데이터
데이터94		한-중/한-일 특허 및 기술과학 분야 번역 데이터 초거대AI

1. 데이터 개요

o 특허 및 기술과학 분야의 기계번역 성능 향상을 위한 한국어 특허 및 기술과학 문서의 중국어/일본어 번역 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 특허공보 등에서 수집한 특허 및 기술과학 문서 200만 건 이상(한국어 문서 100만건, 외국어 원문 문서 100만건(2개국))

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- 번역 말뭉치 250만 문장(언어별 125만 문장)

o AI 임무(task)

- 병렬 말뭉치 데이터를 이용한 기계번역 모델 및 특허 및 기술과학 분야 말뭉치 특화 사전 학습모델 학습

o 활용 분야(예시)

- 특허 및 기술과학 분야에 대한 기계번역 서비스 연구

- ICT 기업의 기술문서 번역 지원, 수출 기업의 제품 현지화 업무 지원 등

2. 데이터 구성

항목		요구사항
데이터 구성	원천데이터	• 특허공보 등에서 수집한 특허 및 기술과학 문서 200만 건 이상(한국어 문서 100만건, 외국어 문서* 100만건) *외국어는 중국어 및 일본어를 뜻하며, 외국어 문서 비율을 제시할 것 • 번역 말뭉치 250만 문장 이상 신규 구축 - 한국어-중국어 125만 문장(한-중, 중-한 각 절반) - 한국어-일본어 125만 문장(한-일, 일-한 각 절반) ※ 단, 한국어 원천 데이터는 중첩되지 않는 문장으로 구성
	라벨링 데이터	• 한중/한일으로 번역된 특허 및 기술과학 분야 병렬 말뭉치 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시
	메타데이터	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 특허 데이터의 경우 IPC 및 CPC 기술 분류, 출원연도 등 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ 예시는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 수집 방법	• 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지식재산권, 비용을 포함한 구체적 획득 방안 마련 및 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 ※ 수집 데이터는 최신성을 우선적으로 고려 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 특허공보(특허정보검색서비스) 내에서 기술과학분야 특허 명세서 수집 - 특허 및 기술과학 주제와 관련된 용어가 포함되어 있어야 하며, 출처가 있는 문장 수집 ※ 특허 및 기술과학 주제가 포함된 내용임을 증명하는 방안 제시(예시 – 대화 내 전문용어 1건 이상, 10% 이상 등) - 각 문장은 단문은 지양하고, 15어절 이상의 복문을 지향 - 특허 포함 과학기술 주제 분류 5개 카테고리 이상 - 단, 특허 분류는 50%로 하고, 그 외 카테고리는 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - 한국어 대상 문장의 종류와 내용을 명확하게 구분하여 제 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 주요 용어별/문장별 한국어 번역 텍스트는 JSON 형태로 가공 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시