2024년도 초거대AI 확산 생태계 조성  사업(1차) 공고문

2024. 03월

< 목  차 >

1. 지원목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	7

4. 사업 요구 사항	11

5. 사업 추진체계 및 절차 등	23

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	25

7. 주요 추진일정(안)	29

(붙임)초거대AI 확산 생태계 조성 사업 세부 과제별 요구사항	30

과학기술정보통신부 공고 제2024-0286호

2024년도 초거대AI 확산 생태계 조성사업(1차) 공고

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 AI 성능 향상 및 서비스 개발을 위한 초거대AI 확산 생태계 조성사업(1차)을 공고하오니 참여를 희망하는 기업･기관은 신청하여 주시기 바랍니다.

2024년 3월 14일

과학기술정보통신부 장관

한국지능정보사회진흥원 원장

1		지원목적 및 배경

□ 지원 배경

ㅇ 챗GPT의 등장으로 인공지능(AI) 기술의 활용이 일상화·보편화되고, 기존의 ‘분류형’ 중심의 기술에서 ‘생성형 AI’로 대전환의 계기 마련

ㅇ 대통령의 뉴욕 구상 및 국정과제 구체화를 위한「대한민국 디지털 전략(’22.9)」을 비롯하여「초거대AI 경쟁력 강화방안(’23.4)」,「서비스 산업의 디지털화 전략(‘23.7)」등 초거대AI 모델 구축･활용 계획의 구체화

ㅇ 민간 기업들은 글로벌 AI 산업 선점을 위해 AI인프라와 연구개발에 대한 꾸준한 투자와 함께 플랫폼(AI 허브 등)을 통한 데이터 공유 요구

□ 지원 목적

ㅇ 디지털 전환의 핵심 자원이자 AI서비스 경쟁력 제고의 관건이 되는 초거대AI 데이터 구축·개방을 통해 AI 생태계 조성 및 일상화 실현

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

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

- 고품질·대규모 AI 데이터를 구축·개방하여 초거대AI 발전 기반 조성을 통해 세계 최고의 AI강국 실현 도모

⇨ 거대언어모델(LLM) 등 초거대AI 확산과 AI 현장 수요에 대응하여 AI 산업 고도화 및 디지털 플랫폼 정부 기반 제공

2		지원사업 주요내용

□ 공고 및 접수 기간 : ’24. 3. 14.(목)∼ 4. 18(목)

※ 분야별 접수마감 기한(4.16～4.18)은 상이하므로 접수일정은 25페이지 필히 참조

□ 지원 기간 : 협약일로부터 ～ ’24. 12. 31.

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

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

□ 지원 규모 : ’24년 총 420억원 (1차 63종, 2차 7종 데이터 지원 예정)

ㅇ (지원규모) 정부지원금 6억원 ∼ 18억원 수준(과제목록 5페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의ㆍ조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정공모) 41개 분야(63종 데이터) / 41개 수행기관 선정․지원

※ 2024년도 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

□ 지원 조건

ㅇ 초거대AI 데이터 구축 역량을 갖춘 2개 이상(수요기관 제외)의 기업ㆍ기관이 컨소시엄 형태로 수행기관 구성 필수

※ 초거대AI 학습에 필요한 다량의 비라벨링 데이터 중심으로 구축하되, 미세조정에 필요한 라벨링 데이터를 추가하는 형태로 추진

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. 사법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 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)

※ 수요기관은 동일 분야에 중복하여 참여 가능(수요기관 참여확인서 필수 제출)

ㅇ (주의요망) 2023년 인공지능학습용데이터 과제 최종평가 결과가 “매우미흡” 등급 과제의 주관 및 참여기관은 평가배제(기준일자 : 분야별 제안서 접수 마감일)

※ 불이익을 받지 않도록 컨소시엄 구성 및 제안서 접수 이전에 반드시 확인 필요하며 특히 대학의 산학협력단, 다수 과제 참여기관 등은 주의 필요

< 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 지원 가능 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

▸ 한국정보통신기술협회(TTA) 등 초거대AI 데이터 품질검증 전문기관으로 지정시 참여 불가

▸ 총괄책임자는 사업수행 중복 참여 불가, 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 지원 불가

□ 민간부담금 부담

ㅇ 국가연구개발혁신법 시행령 제19조(연구개발비의 지원과 부담)에 따라 수행기관은 민간부담금을 부담

< 정부지원금 지원기준 및 민간부담금 중 현금부담 기준 >

▸ 정부지원금 지원기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 총 사업비의 75%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 13% 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 수행기관으로 참여한 모든 주관･참여기관에 분배됨을 원칙으로 함

ㅇ 정부지원금은 과제수행에 지장이 없는 범위 내에서 분할 지급

ㅇ 예산 등 정책상의 변동이 발생할 경우 협약금액이 감액 등 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)

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

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

※ (주의요망) ICT기금사업 및 연구개발사업 관리지침 제20조 감점기준 확인

※ 상기 지침 등은 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 참여기관 선정평가 세부운영지침

ㅇ 초거대 인공지능 생태계 조성 사업 관리지침(개정 예정)

< 지원 과제 목록 >

□ 지정공모 41개 분야(63종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인

영역	연번	분야(과제)	데이터 (종)	수행 기관	예산* (억원)	요구사항 (페이지)
법률	1	사법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	2	1	12	34
	2	공법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	2	1	12	38
	3	법률 문서 서식 데이터	2	1	12	42
	4	법률 특화 콘텐츠 정보 전달 데이터	1	1	6	46
보건의료	5	의학지식 말뭉치 데이터	2	1	12	48
	6	병리 이미지 및 판독문 합성 데이터	2	1	12	52
	7	소아 복부 멀티모달 및 합성데이터	2	1	12	58
	8	피부질환 및 종양 합성 데이터	2	1	12	63
	9	심리상담 데이터	1	1	6	69
행정사무	10	컴플라이언스 데이터	1	1	6	71
	11	문서 생성 및 정보검색 데이터	3	1	18	73
	12	서베이 데이터	2	1	12	79
	13	민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	2	1	12	83
교육	14	글쓰기-평가 데이터	3	1	18	87
	15	교과 데이터	3	1	18	95
	16	영상 교육자료 기반 문제 생성 데이터	1	1	6	102
	17	학술논문 이해 데이터	1	1	6	104
미디어∙콘텐츠	18	다화자 자연 발화 음성 데이터	1	1	6	106
	19	인체 및 객체 3D 데이터	2	1	12	108
	20	한국 전통 문양 데이터	1	1	6	112
	21	한국적 영상 이해 데이터	1	1	6	114
제조∙로보틱스	22	사람-로봇 공유 작업 데이터	2	1	12	116
	23	사람 행동 인식 로봇 자율 행동 데이터	1	1	6	120
	24	대규모 물리 환경 로봇 조작 데이터	1	1	6	122
	25	실내공간 유지관리 서비스 로봇 데이터	1	1	6	124
교통∙물류	26	트립체인 데이터	2	1	12	126
	27	사고위험 환경에서의 운전습관 데이터	1	1	6	132
	28	실도로 위험상황 시나리오 기반 시뮬레이션 데이터	1	1	6	134
	29	물류공간 예측 및 Fulfillment 최적화 데이터	1	1	6	137
국방	30	AI 교관 데이터	1	1	6	139
	31	군 대상품 상태 검사 데이터	2	1	12	141
	32	군 경계 작전 환경 데이터	2	1	12	147
재난∙안전∙환경	33	대기오염 배출원 공간 분포 데이터	1	1	6	153
	34	내륙습지 탄소흡수원 데이터	1	1	6	156
	35	폐의류 재활용 분류 및 선별 데이터	1	1	6	158
	36	자연발생 석면 탐지 데이터	1	1	6	160
	37	화학물질 위험성 예측 데이터	1	1	6	163
농림축수산	38	농산어촌 전문분야 한국어-외국어 병렬 말뭉치	1	1	6	165
	39	반려동물 데이터	2	1	12	168
	40	그린바이오 기반 식품소재 첨단농장 데이터	1	1	6	173
	41	실내농장 데이터	2	1	12	176

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

※ 2024년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

3		수행기관 선정방안 및 평가기준 등

□ 수행기관 선정 및 사업계획서 평가

ㅇ (사전검토) 사업수행계획서, 제출서류 및 자격요건 사전검토

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

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

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

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

- 평가위원은 수행기관의 사업계획서를 사전에 검토하고 피평가자의 프레젠테이션 발표 및 질의응답을 통해 평가(발표 : 15분 내외, 질의응답 : 15분 내외)

※ 발표 시간은 수행기관 접수 결과에 따라 일부 조정 될 수 있음

- 수행기관 총괄책임자가 발표하는 것이 원칙이며 총괄책임자 발표가 불가능할 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

※ 평가점수 70점 미만인 수행기관은 선정될 수 없음

- 지정공모 41개 분야는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 분야당 1개 수행기관을 우선지원 대상으로 선정

□ 평가 기준

< 평가 기준 >

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 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 초거대AI 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 초거대AI 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 초거대AI 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 초거대AI 데이터 품질지표 및 목표의 타당성 - 수행기관의 초거대AI 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/인력/절차/품질기준/도구 등) 준비도 및 구체성	9
	o 초거대AI 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 초거대AI 데이터의 품질관리(품질 자가점검 등) 및 확보 방안의 구체성	12
인공지능 기술역량 (11)	o 초거대AI 데이터 응용서비스 개발 우수성 - 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성	6
	o 초거대AI 데이터 저작도구 활용 적정성 - 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등 - 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 - AI 응용개발 기업･기관의 개발 역량 - 수요기관의 실질적 산출물 활용 계획 타당성	6
	o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도 - 초거대AI 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등 - 데이터 구축 사전 준비 우수성 * 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지식재산권 등의 확보 여부	4
	o 주관기관/참여기관 사업추진 적합성 - 부정행위 관련 사법기관 기소․ 수사 등 기관의 준법성 - 사업수행 기관 재무 상태 건정성	4
	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 초거대AI 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성 - 초거대AI 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 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 - 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준, 작업량 증빙 등 운영 방안의 적정성 o 인공지능 윤리 준수 노력 및 적정성	3
평가 점수(합계)		100
부정당업자 여부 (감점 –30)	o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치 중인 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 ICT기금사업 및 연구개발사업관리 지침에 따라 처리

ㅇ ‘19~’23년 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 내용의 중복 등이 경미 하다고 판단하는 경우 사업수행계획서의 조정을 요청할 수 있음

ㅇ 과제조정위원회에서 표절로 판단하였거나, 의견을 제시하여 조정을 요청하였음에도 불구하고 합리적인 이유 없이 이를 거부하는 경우 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원할 수 있음

4		사업 요구 사항

□ 데이터 구축에 관한 사항

ㅇ 초거대AI 데이터 구축 공정(방법, 절차 등)이 포함된 초거대AI 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 품질관리 가이드라인 v3.1’를 참조하여 작성

※ ‘AI허브/커뮤니티/품질가이드’ 공지사항의 '인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v3.1' 내 ‘별권. 주요 산출물 양식 및 작성 예시’ 참조

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

※ 샘플데이터는 실제 구축할 비라벨링데이터 또는 원본 데이터(예: 사진)와 가공데이터로 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 비라벨링데이터 또는 원천 데이터 및 가공 데이터를 수집･제작 구축하여 누구나 사용할 수 있도록 AI허브를 통해 공개

※ 세부적인 데이터 요구사항은 과제별 제안요구내용 ‘붙임’을 참조

ㅇ 데이터의 요구사항에 대한 부합성과 초기 품질을 확인하기 위한 초기데이터(5~10%)는 협약후 3개월 이내에 구축해야 하며 중간 데이터(30%이상)는 중간점검 실시 이전 제출해야 함

- 구축한 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(5～10%) 및 중간데이터 자가점검(30%)은 필수 시행

ㅇ 최종 품질검증용 제반문서 및 데이터(100%)는 24년 10월말까지 제출 필요

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 데이터 제출 시기는 필요에 따라 조정될 수 있음

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

- AI 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 초거대AI 데이터는 객체기반 검색이 가능하도록 개념적 객체맵을 구성하고, 디렉토리 형식으로 구조화하여 제출

□ 데이터 품질에 관한 사항

ㅇ 초거대AI 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 v3.1’을 참조하여 작성

※ ‘AI허브/커뮤니티/품질가이드’ 공지사항의 '인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v.3.1'  내 ‘별권. 주요 산출물 양식 및 작성 예시’ 참조

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

- 초거대AI 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 검사 조직 등을 포함

- 데이터 품질 검사를 위한 기준과 검사 절차를 마련하고 자체 품질점검 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 품질검증기관(TTA 등)의 중간점검 및 최종 산출물의 품질검증 활동에 적극적으로 협조

※ 품질검증지표는 과제조정위원회 및 품질검증기관(TTA 등) 검토를 통해 완료

- 수행기관은 품질검증기관(TTA 등)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

□ 참여인력에 관한 사항

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

※ 신규 인력은 ’24.1.1 이후 입사자부터 인정하고 정규직ㆍ계약직 무관

※ 직접 고용 인력(정규직, 계약직)은 4대 사회보험 가입 필수

※ 상근형태로 참여하는 단기 인력은 크라우드소싱 인건비가 아닌 일용직 비목에 계상

※ 크라우드소싱 작업자와 근로계약 체결방법, 임금 지급기준 및 방법 등에 대해 과제 조정 시 검토ㆍ확정 및 적용하며 NIA의 “크라우드워커 업무위탁 계약서” 및 “개인정보 수집·이용 및 제3자 제공에 관한 동의서(크라우드 워커)” 사용 필요

ㅇ 크라우드소싱 작업자를 활용하는 경우 일부 작업자에게 업무가 집중되거나, 적정 수준 이상의 고액 인건비가 지급되지 않도록 주의

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

※ 구축 단계별 건당 소요 시간 및 단가 산정 필요(필요시 소요 시간 기준으로 산정)

- 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 초거대AI 데이터, 모델 및 알고리즘 소스, 활용 가이드라인 및 매뉴얼 등은 지능정보원이 요구하는 방법에 따라 AI 허브에 개방(필수)

※ 보건의료 데이터는 ‘안심존(온라인)’에서 개방(의학지식 및 합성데이터는 제외)

※ 보건의료 데이터 등 민감한 데이터(과제조정위원회에서 조정)를 제외하고는 AI허브에 공개된 초거대AI 데이터에 대한 자유로운 이용권리*를 허용

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

- 초거대AI 데이터(원천데이터, 가공데이터 등), 저작도구, 알고리즘 및 모델 등 산출물 일체는 개방

- 초거대AI 데이터 구축을 위해 수집한 원시데이터는 수행기관에서 5년간 보관하고 지능정보원에서 요청시 제출 필요(필수)

- 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 초거대AI 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

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

※ 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 초거대AI 확산 생태계 조성 사업임을 필히 명기

※ 사업 수행기간 중 홍보 활동은 NIA 사전 협의 권장

□ 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 11, 12, 13)

- 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

※ 보건의료 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 AI 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 초거대AI 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 개인정보보호위원회의 “가명정보 처리 가이드라인” 및 “비정형데이터 가명처리 기준(2024.2)” 준수

※ 사업 착수 이전에는 “비정형데이터 개인식별 위험성 검토 체크리스트“를 활용하여 사전 검토후 해당 위험을 낮추기 위한 적절한 조치 필요(가명정보 처리 가이드라인 참고)

※ 과제 종료후 최종 평가시 “비정형데이터 가명처리 결과에 대한 자체 검증 결과서” 제출 필요

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

< 신청 시 유의 사항 >

* 수행기관(주관 및 참여)은 NIA, NIPA, K-DATA의 지원사업간 중복‧유사 과제(21년 과제부터 해당)를 통한 수혜를 받지 않도록 사업참여 신청 시 주의하여야 함. NIA는 각종 사업 결과물에 대해 사전 및 사후 중복‧유사성 검토를 시행할 수 있음

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 초거대AI 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 1억원일 경우 0.2857억원 이내 편성

※ 주관/참여 기관별 산정(컨소시엄 전체 정부지원금의 28.57%를 의미하지 않음)

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 ’24.1.1. 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 고가의 장비 구매 및 자산취득은 최소화하고 임차 권고

※ GPU 장비 구입 불인정, 클라우드 컴퓨팅 자원 임차를 원칙으로 함

※ 구매가 필요한 경우 과제조정위원회를 통해 조정한 범위 내에서 구매 가능

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, 2024년 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 주관기관에서 부담(사업비에 산정 필수)

※ ‘기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침’ 참조하여 주관기관에서 일괄 산정

※ 주관기관의 예산 편성이 어려운 경우 과제조정위원회 승인 필요

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

□ 기타

ㅇ 「기금사업 결과 평가 등에 관한 지침」에 의한 최종결과평가 결과가 ‘매우미흡’인 경우 차년도 동일 사업 선정 평가대상에서 배제할 수 있음(차년도 포함 2년 이내)

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, 자료 유출 등의 보안사고를 방지를 위한 보안정책을 수립

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

o 제안사는 사업추진 기간 내(사업 종료 1개월 이전까지) NIA가 제공하는 AI윤리 교육을 필수로 이수하여야 함

- 단, NIA 제공 교육 이외에 이에 준하는 AI윤리교육을 이수할 경우 별도의 증빙자료를 제출하여 대체 가능함

※ 사업관리자(PM) 및 참여인력 전체가 이수하여야 하며, 참여인력 변경시 1개월 이전 변경된 자는 교육 대상자에 해당됨

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

5		사업 추진체계 및 절차 등

□ 사업 추진체계

			과학기술정보통신부
과제조정위원회			한국지능정보사회진흥원			품질검증기관 (TTA 등)
			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
품질검증 기관 (TTA 등)	· 초거대AI 데이터에 대한 다양성, 품질, 유효성 검증 수행 · 초거대AI 데이터 품질관리, 검증 교육 실시
수행기관 (주관, 참여)	· 초거대AI 데이터 구축 및 개방 · 초거대AI 데이터 활용한 AI응용모델 개발 및 제공 · 구축 데이터의 스타트업, 중소기업, 연구자, 학생 등 활용지원 · 데이터 활용 성과 창출 및 지속적 성과관리 및 보고

※ TTA를 제외한 품질검증 기관은 NIA에서 지정

□ 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

분야 (과제)	접수기간	컨소시엄 구성	제안서 접수
			온라인
1~13번	‘24.3.14(목)~4.16(화)	~4.15(월) 18:00시한	~4.16(화) 10:00시한
14~29번	‘24.3.14(목)~4.17(수)	~4.16(화) 18:00시한	~4.17(수) 10:00시한
30~41번	‘24.3.14(목)~4.18(목)	~4.17(수) 18:00시한	~4.18(목) 10:00시한

※ 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)

- 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 초거대AI 확산 생태계 조성 사업 수행계획서 및 발표자료 각 1부

- 초거대AI 데이터 구축 구축 계획서 1부

- 초거대AI 데이터 구축 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

※ (주의요망) 직전년도 재무제표 미제출 또는 완전자본잠식 등에 해당하는 경우 평가배제 등 불이익을 받을 수 있음(컨소시엄 구성 및 공고 접수 이전에 확인 필요)

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

□ 선정평가 장소 및 일정(안)

ㅇ 장소 : 한국지능정보사회진흥원 (대구본원)

ㅇ 일정 : 4월 29일부터 실시 예정(기관 개별 통보)

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

□ 사업설명회(안)

ㅇ 일시 : 2024.03.22(금), 15:30~17:30

ㅇ 장소 : 아모레퍼시픽 본사 2층 아모레홀 (현장접수)

※ 서울 용산구 한강대로 100 아모레퍼시픽 본사

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, 고유번호증의 경우 고유번호증의 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 : 02-739-8992, 8993, 8994

- AI허브(www.aihub.or.kr) 게시판(고객지원>문의하기>24년 초거대AI 확산 생태계 사업 문의)을 통해 온라인 문의

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

ㅇ 평가 일정 : 053-230-1180 (재무관리팀)

7		주요 추진일정(안)

ㅇ ’24. 4월 : 공모신청서 접수 마감, 과제 평가

ㅇ ’24. 5월 : 과제 심의‧조정, 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’24. 6월 : 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’24. 9월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’24. 10월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정, 데이터 제출

ㅇ ’24. 11월 : 데이터 품질검증 실시(TTA 등)

ㅇ ’24. 12월~’25. 1월 : 과제별 최종 산출물 제출 및 최종 평가

ㅇ ’25. 2월~ : 데이터 등 품질보완 후 개방

※ 추진일정은 일부 변경될 수 있음

붙 임		초거대AI 확산 생태계 조성 사업 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 ※ 보건의료분야 등의 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 ※ 국방, 교육, 법률 분야 등에서 데이터 획득 및 향후 개방시 정부부처 유관 기관 협조가 필요한 경우, 제안 시 협의 결과에 대한 증빙자료 필수 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 * 보건의료 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, AI허브정책에 따라 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 데이터 관리·활용 방안 제시
가명처리 및 익명처리	• 개인정보보호위원회의 '가명정보 처리 가이드라인' 및 '보건의료 데이터 활용 가이드라인' 등 관련된 최신 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(Cosine similarity, Jaccard Index 등)을 활용하여 중복적 문장 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
데이터 구축량	• 수행계획서에 목표 데이터 구축량에 대한 명확한 제시 이미지, 영상, 음성 등 세부 데이터별로 각 과업에 맞는 구축 목표량 및 측정 단위(OO장, OO시간, OO문장 등)를 반드시 제시 텍스트가 포함된 데이터의 경우, 목표 데이터 구축량과 더불어 어절 기준 토큰 수량에 대한 환산량도 함께 제시 ※ 측정 산식 : 1문장 = 평균 10토큰(어절) 생성형 AI모델을 통해 생성‧합성하여 새로 생산한 데이터(텍스트 및 이미지, 영상 등)은 수행기관이 구축하여야 하는 데이터 목표 수량에 포함할 수 없음 ※ 단, 합성데이터 구축이 사업 목적인 과제는 제외

□ 데이터 특성별 요구사항

① 초거대 언어모델(LLM) 학습 데이터(19종) : 초거대 언어모델 학습을 위한 대규모 말뭉치 및 미세조정을 위한 Instruction 데이터 구축

② 초거대 멀티모달모델(LMM) 학습 데이터(37종) : 여러 Modality를 함께 활용한 학습 또는 Cross-Modality 등을 위한 학습 데이터 구축

※ 초거대 멀티모달모델(LMM) 학습 데이터는 각 모달리티의 데이터를 함께 활용하여 AI모델 학습할 수 있도록 데이터셋을 구성하는 적절한 방안과 이를 검증하는 방안을 제시

③ 합성데이터(7종) : 영상, 이미지, 자연어, 음성 등 실제 데이터를 기반으로 동일한 데이터 분포와 특성 등을 가지도록 인위적으로 생성한 데이터

< 데이터 특성별 요구사항 목록 >

영역	데이터번호	데이터명	① LLM	② LMM	③ 합성
법률	1-1	민사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	○
	1-2	지식재산권법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	○
	2-1	행정법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	○
	2-2	형사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	○
	3-1	계약 법률 문서 서식 데이터	○
	3-2	계약 외 법률 문서 서식 데이터	○
	4	법률 특화 콘텐츠 정보 전달 데이터	○
보건의료	5-1	전문 의학지식 데이터	○
	5-2	필수의료 의학지식 데이터	○
	6-1	위암 병리 이미지 및 판독문 합성 데이터			○
	6-2	유방암 병리 이미지 및 판독문 합성 데이터			○
	7-1	소아 복부 x-ray 멀티모달 데이터		○
	7-2	소아 복부 x-ray 합성데이터			○
	8-1	안면부 피부질환 이미지 합성데이터			○
	8-2	피부종양 이미지 합성데이터			○
	9	심리상담 데이터		○
행정사무	10	컴플라이언스 데이터	○
	11-1	오피스 문서 생성 데이터		○
	11-2	시각화 자료 질의응답 데이터		○
	11-3	멀티모달 정보검색 데이터		○
	12-1	서베이 문항 생성 데이터	○
	12-2	인터뷰 진행 멀티턴 데이터	○
	13-1	민간 민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	○
	13-2	공공 민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터	○
교육	14-1	서술형 글쓰기-평가 데이터	○
	14-2	논술형 글쓰기-평가 데이터	○
	14-3	주제별 글쓰기-평가 데이터	○
	15-1	교과단계별 교과 데이터		○
	15-2	국어 교과 지문형 문제 데이터		○
	15-3	수학 교과 문제-풀이과정 데이터		○
	16	영상 교육자료 기반 문제 생성 데이터		○
	17	학술논문 이해 데이터		○
미디어∙콘텐츠	18	다화자 자연 발화 음성 데이터		○
	19-1	자연 발화 동영상-인체 3D 포즈 데이터		○
	19-2	중대형 객체 2D 이미지-3D 데이터		○
	20	한국 전통 문양 데이터		○
	21	한국적 영상 이해 데이터		○
제조∙로보틱스	22-1	제조환경 사람-로봇 공유 작업 데이터		○
	22-2	가정환경 사람-로봇 공유 작업 데이터		○
	23	사람 행동 인식 로봇 자율 행동 데이터		○
	24	대규모 물리 환경 로봇 조작 데이터		○
	25	실내공간 유지관리 서비스 로봇 데이터		○
교통∙물류	26-1	승용차 이용자 개별 트립체인 데이터		○
	26-2	대중교통 이용자 종합 트립체인 데이터		○
	27	사고위험 환경에서의 운전습관 데이터		○
	28	실도로 위험상황 시나리오 기반 시뮬레이션 데이터		○
	29	물류공간 예측 및 Fulfillment 최적화 데이터		○
국방	30	AI 교관 데이터		○
	31-1	비파괴(X-Ray) 검사 영상 기반 항공기 부품 결함 자동 판독 데이터			○
	31-2	공군 활주로 크랙 데이터		○
	32-1	군 경계 작전 환경 내 인식 데이터		○
	32-2	군 경계 작전 환경 합성데이터			○
재난∙안전∙환경	33	대기오염 배출원 공간 분포 데이터		○
	34	내륙습지 탄소흡수원 데이터		○
	35	폐의류 재활용 분류 및 선별 데이터		○
	36	자연발생 석면 탐지 데이터		○
	37	화학물질 위험성 예측 데이터		○
농림축수산	38	농산어촌 전문분야 한국어-외국어 병렬 말뭉치 데이터	○
	39-1	반려견 성장 및 질병 관련 말뭉치 데이터	○
	39-2	반려견 보행영상 기반 건강관리 데이터		○
	40	그린바이오 기반 식품소재 첨단농장 데이터		○
	41-1	In-door 육묘장 생장 데이터		○
	41-2	신품종 종자 육종을 위한 데이터		○

영역1		법률
과제1		사법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
데이터1-1		민사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터

1. 데이터 개요

o 민사법의 인공지능 법률 서비스 품질 개선과 법률 분야 초거대 언어모델의 실제 활용 성능 개발을 위한 Instruction Tuning 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 민사법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 질의응답(Q/A) 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 질의응답 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 민사법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상 - 법령, 판결문, 결정례, 해석례 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 공공 영역의 공개 자료*, 자료 구매 등을 통한 원시 데이터 확보 방안 * 본 사업의 목적을 고려하여 AI 학습용으로 활용가능한 공개 데이터 수집 방안을 제시하여야 하며, 공공 영역, 저작권 프리 자료를 적극 활용 - 디지털화된 자료 활용시 데이터 수집을 위한 방안 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 자료 형식 정규화, 메타데이터 추출 및 정리(문서 자료, 발행일 등), 구조 처리, 용어 및 개념 표준화, 텍스트 정제 등의 과정을 통한 전처리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - Q/A 필수 포함 - 2가지 태스크로 구성하고, 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 태스크별 품질 검증 방안 제시 필수 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서 자료, 발행일 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제1		사법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
데이터1-2		지식재산권법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터

1. 데이터 개요

o 지식재산권법의 인공지능 법률 서비스 품질 개선과 법률 분야 초거대 언어모델의 실제 활용 성능 개발을 위한 Instruction Tuning 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 지식재산권법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 질의응답(Q/A) 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 질의응답 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 지식재산권법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상 - 법령, 판결문, 결정례, 해석례 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 공공 영역의 공개 자료*, 자료 구매 등을 통한 원시 데이터 확보 방안 * 본 사업의 목적을 고려하여 AI 학습용으로 활용가능한 공개 데이터 수집 방안을 제시하여야 하며, 공공 영역, 저작권 프리 자료를 적극 활용 - 디지털화된 자료 활용시 데이터 수집을 위한 방안 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 자료 형식 정규화, 메타데이터 추출 및 정리(문서 자료, 발행일 등), 구조 처리, 용어 및 개념 표준화, 텍스트 정제 등의 과정을 통한 전처리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - Q/A 필수 포함 - 2가지 태스크로 구성하고, 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 태스크별 품질 검증 방안 제시 필수 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서 자료, 발행일 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제2		공법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
데이터2-1		행정법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터

1. 데이터 개요

o 행정법의 인공지능 법률 서비스 품질 개선과 법률 분야 초거대 언어모델의 실제 활용 성능 개발을 위한 Instruction Tuning 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 행정법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 질의응답(Q/A) 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 질의응답 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 행정법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상 - 법령, 판결문, 결정례, 해석례 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 공공 영역의 공개 자료*, 자료 구매 등을 통한 원시 데이터 확보 방안 * 본 사업의 목적을 고려하여 AI 학습용으로 활용가능한 공개 데이터 수집 방안을 제시하여야 하며, 공공 영역, 저작권 프리 자료를 적극 활용 - 디지털화된 자료 활용시 데이터 수집을 위한 방안 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 자료 형식 정규화, 메타데이터 추출 및 정리(문서 자료, 발행일 등), 구조 처리, 용어 및 개념 표준화, 텍스트 정제 등의 과정을 통한 전처리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - Q/A 필수 포함 - 2가지 태스크로 구성하고, 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 태스크별 품질 검증 방안 제시 필수 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서 자료, 발행일 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제2		공법분야 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
데이터2-2		형사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터

1. 데이터 개요

o 형사법의 인공지능 법률 서비스 품질 개선과 법률 분야 초거대 언어모델의 실제 활용 성능 개발을 위한 Instruction Tuning 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 형사법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 질의응답(Q/A) 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 질의응답 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 형사법 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상 - 법령, 판결문, 결정례, 해석례 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 공공 영역의 공개 자료*, 자료 구매 등을 통한 원시 데이터 확보 방안 * 본 사업의 목적을 고려하여 AI 학습용으로 활용가능한 공개 데이터 수집 방안을 제시하여야 하며, 공공 영역, 저작권 프리 자료를 적극 활용 - 디지털화된 자료 활용시 데이터 수집을 위한 방안 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 자료 형식 정규화, 메타데이터 추출 및 정리(문서 자료, 발행일 등), 구조 처리, 용어 및 개념 표준화, 텍스트 정제 등의 과정을 통한 전처리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - Q/A 필수 포함 - 2가지 태스크로 구성하고, 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 태스크별 품질 검증 방안 제시 필수 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서 자료, 발행일 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제3		법률 문서 서식 데이터
데이터3-1		계약 법률 문서 서식 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 법률 행위에 활용될 수 있는 계약 법률 문서 서식 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 계약 법률 문서 1만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- (가공데이터) 문서 서식 전체에 대한 요건, 위치, 항목 등 20만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 법률 문서 서식 자동 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 계약 법률 문서* 1만 건 이상 * 근로계약서, 용역계약서, 매매계약서, 협약서 등을 포함하여 다양한 데이터 구성 비율 제시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 기업 및 기관의 서식, 공공 영역의 공개 서식*, 민간 기업 등 다양한 경로를 통한 데이터 확보 방안 * 법률구조공단, 법률 정보 제공 웹사이트(국가법령정보센터) 등 - 소프트 카피 문서의 OCR을 통한 데이터 추출을 포함하며, 최적의 OCR 성능 구현을 위한 방안 - 다양성 확보를 위한 제안한 계약 문서별 수집 비율 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 모든 문서는 저작권과 개인정보보호법에 위반되지 않도록 전처리 방안 제시 - 수집 단계에서 개인 정보는 &name1, &갑, &을 등 태그 기반의 대체 단어로 변환 (대체 태그 정보는 제안 단계에서 필수적으로 제공해야 하며, 이에 대한 방안은 구체적이어야 함) - 이름, 주소, 상호 등은 별도의 태그를 통해 개인정보 보호방안 적용 - 날인이 존재할 경우 해당 날인은 원본이 유출되지 않도록 Blur처리를 통해 문서상 위치가 확인될 수 있도록 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 문서 서식 전체에 대한 요건, 위치, 항목 등 20만건 이상 ※ 이미지의 경우 Text Detection을 통해 이미지 내 텍스트를 인식 및 분석 - 문서는 합의 대상을 사전에 정의한 태그로 변환(비식별처리) ※ 예 : &name, &갑, &을, &발신인, &수신인 등 - 법률 문서 유형에 따라 문서의 요건 라벨링 ※ 예 : 근로계약서의 경우 : 계약 기간, 근무 장소, 업무 내용 등 - 문서 구조에 따라 서명이나 날인의 위치와 의미 등을 라벨링 ※ 예 : 서명란의 위치, 간인 위치 등을 라벨링 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 계약 문서의 종류, 문서의 대상, 문서 작성 날짜, 관련 법률 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제3		법률 문서 서식 데이터
데이터3-2		계약 외 법률 문서 서식 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 법률 행위에 활용될 수 있는 계약 외 법률 문서 서식 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 계약 외 법률 문서 1만 건 이상

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- (가공데이터) 문서 서식 전체에 대한 요건, 위치, 항목 등 20만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 법률 문서 서식 자동 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 계약 외 법률 문서* 1만 건 이상 * 내용증명, 고소장, 소송 관련 문서 등을 포함하여 다양한 데이터 구성 비율 제시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 기업 및 기관의 서식, 공공 영역의 공개 서식*, 민간 기업 등 다양한 경로를 통한 데이터 확보 방안 * 법률구조공단, 법률 정보 제공 웹사이트(국가법령정보센터) 등 - 소프트 카피 문서의 OCR을 통한 데이터 추출을 포함하며, 최적의 OCR 성능 구현을 위한 방안 - 다양성 확보를 위한 제안한 계약 문서별 수집 비율 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 모든 문서는 저작권과 개인정보보호법에 위반되지 않도록 전처리 방안 제시 - 수집 단계에서 개인 정보는 &name1, &갑, &을 등 태그 기반의 대체 단어로 변환 (대체 태그 정보는 제안 단계에서 필수적으로 제공해야 하며, 이에 대한 방안은 구체적이어야 함) - 이름, 주소, 상호 등은 별도의 태그를 통해 개인정보 보호방안 적용 - 날인이 존재할 경우 해당 날인은 원본이 유출되지 않도록 Blur처리를 통해 문서상 위치가 확인될 수 있도록 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 문서 서식 전체에 대한 요건, 위치, 항목 등 20만건 이상 ※ 이미지의 경우 Text Detection을 통해 이미지 내 텍스트를 인식 및 분석 - 문서는 합의 대상을 사전에 정의한 태그로 변환(비식별처리) - 법률 문서 유형에 따라 문서의 요건 라벨링 - 문서 구조에 따라 서명이나 날인의 위치와 의미 등을 라벨링 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 계약 문서의 종류, 문서의 대상, 문서 작성 날짜, 관련 법률 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제4		법률 특화 콘텐츠 정보 전달 데이터
데이터4		법률 특화 콘텐츠 정보 전달 데이터

1. 데이터 개요

o 법률 특화 콘텐츠와 법규 및 판결문 등을 매칭하여 법률 정보 전달 및 법률 분야 접근성 향상을 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 법률 특화 콘텐츠 원문 10만 건 이상

- (가공데이터) 법률 규정 및 판결문 등을 매칭한 텍스트 데이터 10만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 정보 추출 및 유사도 측정

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 법률 특화 콘텐츠 원문 10만 건 이상 - 뉴스 형태*로 법률관계자, 대중 등에게 발행되는 법률 관련 주제의 문서 * 기사, 뉴스레터 등 특정 사건, 사례를 육하원칙에 맞춘 정보전달성 글 - 사건, 사례, 법률 동향 등 다양한 콘텐츠 포함 - 사용권한 및 저작권이 명확해야 하며 법적 제약 사항 명시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 출처의 법률 특화 콘텐츠 데이터 획득을 위한 방안 ※ 예 : 인터넷 법률 뉴스, 로펌 뉴스레터 등 - API 등을 활용하여 데이터 획득시 관련 업체, 보안 여부 등을 종합하여 방안 제시 - 다양한 법률 뉴스 콘텐츠 유형 구성을 위한 방안 ※ 예 : 사건 요약, 특정 사례별 비교, 국내외 신규 법률 동향 등 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 형식에 맞는 전처리 방법 - Json 형식일 경우 구조 분석 후 NLP 등을 사용하여 데이터를 정제하고 한국어 법률 용어 인식 및 처리 강화 등 과정 필요 - TEXT 형식일 경우 텍스트 클렌징, 형태소 분석, 핵심 정보 추출 등 과정 필요 • AI 모델 학습을 위한 원천 데이터 적정 형태와 구체적인 전처리 방법 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 법률 규정 및 판결문 등을 매칭한 텍스트 데이터 10만 건 이상 ※ 예 : 콘텐츠-법률 규정-판결문 등 - 매칭된 데이터를 기반으로 매칭 정보를 생성하고 매칭의 적정성에 대한 검증 방안 제시 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 뉴스에 언급된 법률, 판례, 조항 등의 정보 - 뉴스 출처, 발행 기관, 저자명, 게시 날짜 등 기본 정보 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역2		보건의료
과제5		의학지식 말뭉치 데이터
데이터5-1		전문 의학지식 데이터

1. 데이터 개요

o 과학적 근거가 있는 질병의 원인, 진단, 치료, 관리, 예방에 관한 전문적인 수준의 전문 의학 말뭉치

o 데이터 구성

- (원천데이터) 과학적 근거가 있는 질병의 원인, 진단, 치료, 관리, 예방에 관한 전문적인 수준의 전문 의학 말뭉치 1억 토큰 이상

※ (예시) 의사국가고시에서 출제된 문제 수준 정도의 지식

- (가공데이터) 전문의학 지식 질의응답 1.5만 쌍 이상 (전문의학지식 및 희귀질환에 대한 질의응답 포함. 질의-응답 데이터 10만 토큰 이상)

※ 해당 분야 전문의(의학전문가)에 의한 교차 검토실시, 의사국가고시 수준의 질의응답이 가능한 챗봇 모델 제출

o AI 임무(예시)

- 전문 의료 진료 상황, 전문 의학지식을 질문하였을 때 상황에 맞는 답을 할 수 있는 챗봇 모델 개발 및 개방

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 전문의학 말뭉치 1억 토큰 이상 ※ 모든 원천데이터는 독창성이 있는 전문지식으로 해당 분야에서 공인된 지식이거나 전문가에 의해 생산된 것 이어야 함. Chat GPT 등 생성형AI, 해외지식의 단순 기계번역, 증강데이터 등은 불인정
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 의학 교육기관의 주관, 의학관련 학회 및 전문가에 의한 데이터 생산 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 필수 전처리 사항 명시 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 질의응답 쌍 1.5만 건 이상 (질의-응답 데이터 10만 토큰 이상) • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 의학관련 학회의 검수, 지역·특정전공의 편중 없는 전문가의 참여, 전문의/의학 학위자에 의한 개별 검수 방안 제시(교차검토 포함) • 구축 데이터의 구체적인 활용성과 창출방안 제시 • 의학 분야 AI 개발에서 문제가 되는 환각현상(Hallucination)을 방지하기 위한 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제5		의학지식 말뭉치 데이터
데이터5-2		필수의료 의학지식 데이터

1. 데이터 개요

o 산부인과, 소아청소년과, 응급의료 등 필수의료 전공의 질환에 대한 의학 말뭉치

o 데이터 구성

- (원천데이터) 산부인과, 소아청소년과, 응급의료 등 필수의료 전공의 질환에 대한 의학 말뭉치 1억 토큰 이상

※ 전문 의학지식 데이터와 상호 중복없이 구성

- (가공데이터) 필수 의학관련 질의응답 1.5만 쌍 이상 (필수의학 전공 중 1개 이상, 질의-응답 데이터 10만 토큰 이상)

※ 전문의에 의한 교차 검토실시, 질의 응답 챗봇 모델 제출

o AI 임무(예시)

- 필수의료 진료상황에서 증상과 주호소(Chief Complaint)를 입력하였을 때 적절한 진단명과 필요한 처방 출력

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 필수의학 말뭉치 1억 토큰 이상 ※ 모든 원천데이터는 독창성이 있는 전문지식으로 해당분야에서 공인된 지식이거나 전문가에 의해 생산된 것 이어야 함. 생성AI, 해외지식의 단순 기계번역, 증강데이터 등은 불인정
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 의학 교육기관의 주관, 의학관련 학회 및 전문가에 의한 데이터 생산 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 필수 전처리 사항 명시 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 질의응답 쌍 1.5만 건 이상 (질의-응답 데이터 10만 토큰 이상) • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 의학관련 학회의 검수, 지역의 편중 없는 전문가의 참여, 전문의/의학 학위자에 의한 개별 검수 방안 제시(교차검토 포함) • 구축 데이터의 구체적인 활용성과 창출방안 제시 • 의학 분야 AI 개발에서 문제가 되는 환각현상(Hallucination)을 방지하기 위한 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제6		병리 이미지 및 판독문 합성 데이터
데이터6-1		위암 병리 이미지 및 판독문 합성 데이터

1. 데이터 개요

o 위암 진단 및 판독문 생성을 위한 실제 데이터 기반의 위암 병리 합성 이미지 및 진단 데이터

※ 원시데이터: 합성의 재료가 되는 기존 수집 데이터, 원천데이터: 합성으로 생성된 데이터, 가공데이터: 합성된 데이터에 매칭이 되는 라벨링 데이터

o 데이터 구성

- (원시데이터) 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 위암 병리 이미지 데이터 5,000건 이상

- (원천데이터) 위암 병리 합성 이미지 1만 건 이상

- (가공데이터) 위암 병리 합성 이미지에 1:1로 매칭되는 진단 데이터 1만 건 이상 (※ 가공데이터 1만 건은 최소 8만 토큰 이상으로 구성)

o AI 임무(예시)

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

- 위암 디지털 병리 이미지에 대한 다양한 판독문 자동 생성 모델 개발

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원시데이터 요구사항	[실제 데이터] • 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 위암 이미지 데이터 5,000건 이상 - 원천 데이터 영상의 픽셀 사이즈는 최소 512*512 이상 이어야함. - 합성데이터 구축에 사용할 원천 데이터는 전문의 판독을 거친 표본이어야 함 - 실제 데이터의 제출 의무는 없으나, 데이터의 출처는 명확히 입증할 수 있어야 함. - 위암 병변 유형에 따른 적절한 데이터 수집 비율 제시 필요 진행 [시드 데이터] • 실제 데이터를 기반으로 도출된 위암 병변 유형별 500건 이상 데이터 도출 필요 - 위암 병변 유형에 따른 시드 데이터 구축 비율은 합리적인 제시 필요
원천(합성)데이터 요구사항	• 병리 이미지 데이터는 최소 1만건 이상 구축 - 위암 병변 유형에 따른 데이터 구축 비율은 합리적인 방안 제시 필요 • 병리 이미지 데이터에 대응하는 진단 데이터 1만 건 이상 구축 - 토큰 구축량은 8만건 이상 구축
수집 방법	• 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수), 용역기관으로 참여시 과제조정위원회의 승인(필수) • 기구축된 원시데이터의 활용시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) • 다음 사항을 포함한 원시데이터 수집 방안 제시 - 병원 전문의 판독 및 진단 결과 제공자를 통한 병리 이미지 진단 Contents 확보 및 정제 방안 등 구체적인 방법 제시 - 전자의무기록 시스템(EMR)에 구축된 위 내시경 생검 및 수술 조직검사 환자 임상정보 수집 - 병리 슬라이드 이미지 사이즈 표준화 방법 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 • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 슬라이드 이미지 Annotation 라벨링에 병기, 진단명 등의 임상정보 외 카테고리별 설명정보 포함 방안 제시 - 합성데이터(이미지)에 매칭되는 진단 데이터 구축(라벨링) 수행 (이미지:라벨링 데이터 1:1 구축) - 합성데이터는 해당전공 전문 자격을 갖춘 의료인이 전수검사하되, 30% 는 2명 이상의 전문의 교차판독을 포함 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안을 제시 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 - 합성데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려한 라벨링 방안 제시 • 병리 이미지의 Annotation과 추론 생성이 가능하도록 진단 텍스트 구성 방안 제시 ※ (예시) 질의-응답 등 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록을 바탕으로 한 디지털 병리 슬라이드 이미지 환자의 임상정보 포함 : 나이, 성별, 진단명, 병기 등 - 이미지 예후 추론 판독문 생성을 위한 임상정보 포함 ※ (예시) 수술 후 3개월 이상 생존한 환자의 재발 및 생존 유무 ※ (예시) 수술 전 혹은 수술 후 검체에서 시행된 NGS 검사 결과 등 - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시
협조사항	• 개인정보위원회, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관련기관에서 제시하는 합성데이터 가이드라인 준수 및 협조 • 원시 데이터도 전담기관에서 요구하는 방식으로 제출. 필요시 온라인 안심존을 통한 공개 협조

과제6		병리 이미지 및 판독문 합성 데이터
데이터6-2		유방암 병리 이미지 및 판독문 합성 데이터

1. 데이터 개요

o 유방암 진단 및 판독문 생성을 위한 실제 데이터 기반의 유방암 병리 합성 이미지 및 판독문 데이터

※ 원시데이터: 합성의 재료가 되는 기존 수집 데이터, 원천데이터: 합성으로 생성된 데이터, 가공데이터: 합성된 데이터에 매칭이 되는 라벨링 데이터

o 데이터 구성

- (원시데이터) 실제 유방 침생검 병리 조직검사로 추출한 병리 이미지 1만 건 이상

- (원천데이터) 유방암 병리 합성 이미지 2만 건 이상

- (가공데이터) 유방암 병리 합성 이미지에 1:1로 매칭되는 판독문 2만 건 이상 (※ 가공데이터 2만 건은 최소 16만 토큰 이상으로 구성)

o AI 임무(예시)

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

- 유방암 디지털 병리 이미지에 대한 다양한 판독문 자동 생성 모델 개발

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원시데이터 요구사항	[실제 데이터] • 실제 유방 침생검 병리 조직검사로 추출한 병리 이미지 1만 건 이상 - 원천 데이터 영상의 픽셀 사이즈는 최소 512*512 이상이어야함. - 합성데이터 구축에 사용할 원천 데이터는 전문의 판독을 거친 표본이어야 함 - 실제 데이터의 제출 의무는 없으나, 데이터의 출처는 명확히 입증할 수 있어야 함. - 유방암 병변 유형에 따른 적절한 데이터 수집 비율 제시 필요 진행 [시드 데이터] • 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 4천 건 이상 선별 - 병변 유형을 포함한 표본 선별
원천(합성)데이터 요구사항	• 유방암 병리 이미지 합성데이터 2만 건 이상 - 병변 유형별 데이터 합성 • 병리 이미지 데이터에 대응하는 진단 데이터 2만건 이상 구축 - 토큰 구축량은 16만건 이상 구축
수집 방법	• 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수) • 기구축된 원시데이터의 활용시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) • 다음 사항을 포함한 원시데이터 수집 방안 제시 - 합성데이터 구축에 사용할 원시데이터는 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 • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 • 원시데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 합성데이터(이미지)에 매칭되는 진단 데이터 구축(라벨링) 수행 (이미지:라벨링 데이터 1:1 구축) - 합성데이터는 해당전공 전문 자격을 갖춘 의료인이 전수검사하되, 30% 는 2명 이상의 전문의 교차판독을 포함 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안을 제시 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 - 합성데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려한 라벨링 방안 제시 • 병리 이미지의 Annotation과 추론 생성이 가능하도록 진단 텍스트 구성 방안 제시 ※ (예시) 질의-응답 등 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 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
협조사항	• 개인정보위원회, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관련기관에서 제시하는 합성데이터 가이드라인 준수 및 협조 • 원시 데이터도 전담기관에서 요구하는 방식으로 제출. 필요시 온라인 안심존을 통한 공개 협조

과제7		소아 복부 멀티모달 및 합성데이터
데이터7-1		소아 복부 x-ray 멀티모달 데이터

1. 데이터 개요

o 소아 복부 질환 진단을 위한 x-ray 및 의료 영상 이미지 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 소아 복부 질환 진단을 위한 동일 환자의 x-ray와 기타 의료 영상과 임상데이터 쌍으로 2천 건 이상

- (가공데이터) 주요 임상증상, 진단명 및 치료 방법 라벨링

o AI 임무(예시)

- 소아복부 질환 진단 보조 인공지능 모델 개발

※ 수행기관은 제시된 원천데이터에 적절한 AI 임무 2가지 이상을 제시하여야 하며, 필수 task가 명시된 경우, 1개의 task를 추가로 제시

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• x-ray와 기타 의료 영상이 있는 환자에 대한 검사 2,000건(2,000명) 이상 - 데이터 1건 기준 : 비식별화된 x-ray와 기타 이미지(초음파, CT) 1건(1명) 으로 구성된 이미지셋(x-ray 및 기타 이미지 폴더별로 구성) - 원천 데이터 영상의 픽셀 사이즈는 최소 512*512 이상 - x-ray 와 기타 영상 검사의 검사 간격은 최대 1주 이하 • 진단명별 최소 600명 이상의 데이터 (질환의 대조군 x-ray 및 기타 의료 영상 필수 포함) • 다양한 연령의 데이터를 포함 • 나이, 주요 증상, 진단명, 치료방법에 대한 라벨링 정보 필수
수집 방법	• 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수) • EMR 기록 바탕의 진단정보 등 임상정보 및 DICOM으로부터 추출된 메타데이터 수집 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• (영상) 환자 재식별의 위험이 있는 영상은 ‘보건의료데이터 활용 가이드라인’에 따른 비식별 방법 제시 • 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• (이미지 라벨링) x-ray 및 기타 영상으로부터 추출된 이미지에 질환 정보 등 라벨링 정보 제시(이미지와 1:1 매칭) • (언어) 주요 임상증상, 진단명, 치료 방법과 관련된 라벨 필수 • 해당 전공 전문의 자격을 갖춘 의료인이 전수검사 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - EMR 기록 바탕의 진단정보 등 임상정보 포함 - DICOM으로부터 추출된 메타데이터 정보 (예시: 해상도(Resolution), 슬라이스 두께, 조영제 사용 여부 등) • 그 밖의 의료 영상 관련 정보를 구성하는 유형, 형식, 출처 등 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시
협조사항	• 개인정보위원회, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관련기관에서 제시하는 데이터 가이드라인 준수 및 협조 • NIA AI-Hub 온라인 안심존에서 개방하고, 데이터 활용에 대한 승인 권한은 NIA에 위임

과제7		소아 복부 멀티모달 및 합성데이터
데이터7-2		소아 복부 x-ray 합성데이터

1. 데이터 개요

o 소아 복부 질환 진단을 위한 실제 데이터 기반의 x-ray 이미지 합성 데이터 및 진단 데이터

※ 원시데이터: 합성의 재료가 되는 기존 수집 데이터, 원천데이터: 합성으로 생성된 데이터, 가공데이터: 합성된 데이터에 매칭이 되는 라벨링 데이터

o 데이터 구성

- (원시데이터) 실제 데이터는 환자 최소 2,000명 이상에서 얻은 5,000개 이상의 x-ray 이미지를 통해 합성데이터 구축에 사용할 양질의 시드 데이터를 클라스(질병)별 각 500건 이상 선별

- (원천데이터) 4개 질환 이상의 X-ray 합성 데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) X-ray 합성 데이터에 1:1로 매칭되는 진단 데이터 1만 건 이상 ( ※ 가공데이터 1만 건은 최소 8만 토큰 이상으로 구성)

o AI 임무(예시)

- 소아의 복부 x-ray 이미지 합성 모델, 진단을 위한 이미지 분석 AI 모델 개발

※ 합성데이터(이미지)별 진단명, 치료방침 제시를 통해 의료 분야의 다양한 연구 및 응용 프로그램 개발

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원시데이터 요구사항	[원시 데이터] • 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 X-ray 이미지 데이터 5,000건 이상 - 원천 데이터 영상의 픽셀 사이즈는 최소 512*512 이상이어야함. - 합성데이터 구축에 사용할 원천 데이터는 전문의 판독을 거친 표본이어야 함 - 실제 데이터의 제출 의무는 없으나, 데이터의 출처는 명확히 입증할 수 있어야 함. - 최소 4가지 이상의 질환군과 연령이 정상 매칭 대조군 포함. [시드 데이터] • 실제 데이터를 기반으로 도출된 클라스별 500건 이상 데이터 도출 필요 - X-ray 복부에 대한 질병 분류는 실제 데이터를 기반으로 합리적인 제시 필요
원천(합성)데이터 요구사항	• X-ray 합성데이터의 최소 구축량 1만건 이상 - 복부 질환 별(4종 이상) 동한 수준의 합성데이터 구축 필요 - 형태/연령대별로 다양한 형태의 복부 질환 데이터 구축
수집 방법	• 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수) • 기구축된 원시데이터의 활용시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) • 다음 사항을 포함한 원시데이터 수집 방안 제시 - X-ray 의료 영상 DICOM으로부터 추출된 이미지 데이터셋 - EMR 기록 바탕의 메타 데이터 구성 - 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 • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 • 원시데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 합성데이터(X-ray 이미지)에 매칭되는 진단 데이터 구축(라벨링) 수행(이미지:라벨링 데이터 1:1 구축) - 합성데이터는 해당 전공 전문의 자격을 갖춘 의료인이 전수검사 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안을 제시 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 - 합성데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려한 라벨링 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 구축한 합성데이터의 활용에 필요한 메타데이터 제시 (연령대,진단명과 치료방침 필수) (예시) 성별, 연령대, 진단명, 치료방침, 이미지 포맷 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시
협조사항	• 개인정보위원회, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관련기관에서 제시하는 합성데이터 가이드라인 준수 및 협조 • 원시 데이터도 전담기관에서 요구하는 방식으로 제출. 필요시 온라인 안심존을 통한 공개 협조

과제8		피부질환 및 종양 합성 데이터
데이터8-1		안면부 피부질환 이미지 합성데이터

1. 데이터 개요

o 얼굴에 호발하는 피부질환 진단 및 중증도 평가를 위한 고해상도 안면부 피부질환 이미지 합성 데이터 및 진단 데이터

※ 원시데이터: 합성의 재료가 되는 기존 수집 데이터, 원천데이터: 합성으로 생성된 데이터, 가공데이터: 합성된 데이터에 매칭이 되는 라벨링 데이터

o 데이터 구성

- (원시데이터) 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 피부 질환 이미지 데이터 1만 건 이상

- (원천데이터) 다양한 안면부 피부질환에 대한 고해상도 이미지 합성 데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) 안면부 피부질환에 대한 고해상도 이미지에 1:1로 매칭되는 진단 데이터 1만 건 이상 ( ※ 가공데이터 1만 건은 최소 8만 토큰 이상으로 구성)

o AI 임무(예시)

- 피부질환 이미지 생성 모델, 얼굴에 호발하는 피부질환을 진단하고 중증도를 평가하는 진단 모델 구축

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원시데이터 요구사항	[실제 데이터] • 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 피부 질환 이미지 데이터 1만 건 이상 - 다양한 피부질환, 연령대, 성별 등을 포괄하는 이미지가 수집되어야 함 - 정상 및 3개 이상 질환, 진단 당 얼굴 전체 이미지 100장 이상 포함 - ROI는 300x300 픽셀이상, 얼굴 전체 이미지는 1024x1024픽셀이상 - 병변 범위 및 중증도에 대한 라벨링 포함 - 동양인 이미지를 30% 이상 포함 - 원천 데이터는 얼굴 전체 혹은 일부를 촬영한 사진을 병변의 특성이 잘 반영되게 병변부만 크롭하거나 얼굴 전체를 크롭하여 사용 - 일반적 및 특이 케이스를 모두 포함하여 안면부 피부질환의 광범위한 스펙트럼을 반영해야 함 • 저작권 준수: 이미지의 합법적 사용 및 저작권 규정 준수 • 비식별화: 환자 개인 정보 보호를 위해 개인 식별 정보 최대한 제거 [시드 데이터] • 실제 데이터를 기반으로 도출된 피부 질환별 500건 이상 데이터 도출 필요 - 피부 질환 유형에 따른 시드 데이터 구축 비율은 합리적인 제시 필요
원천(합성)데이터 요구사항	• 안면부 피부 질환 이미지 데이터는 최소 1만건 이상 구축 - 피부 질환 유형에 따른 데이터 구축 비율은 합리적인 방안 제시 필요
수집 방법	• 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수) • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 기구축된 원시데이터의 활용시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) - 병원 및 의원과 협력하여 피부이미지 원천데이터를 구축하는 경우, 병원에서 반출 전 비식별화 절차를 거쳐서 개인정보 유출의 가능성 제거 - 직접 수집의 경우 환자의 동의를 얻어서, 전문적인 촬영 장비를 사용하여 피부 이미지를 직접 촬영 가능 - 직접 수집의 경우 연구윤리위원회(IRB)의 심의를 득한 동의서를 바탕으로 향후 데이터 공개 활용에 대한 충분한 설명과 함께 촬영에 대한 동의가 이루어져야 하며, 개인정보 보호를 위한 조치가 따라야 함 - 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 • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 • 원시데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• (이미지) 안면부 피부질환 이미지 합성데이터 구축을 위하 아래 사항 준수 필요 - 다양한 피부 이미지를 AI 기술을 사용하여 합성 - 실제와 유사한 피부 상태 이미지 생성 필요 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 이미지 데이터에 대응하는 진단(라벨링) 데이터를 1:1로 구축 • 합성된 이미지의 질을 관련 전문가가 검토하고, 필요 시 수정하여 현실성 있고 높은 품질의 이미지 확보 필수 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 이미지 해상도 및 형식: 이미지의 크기, 해상도, 파일 형식 등 - 성별, 나이, 스킨타입 - 촬영 각도 (정면, 사면 등) - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시
협조사항	• 개인정보위원회, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관련기관에서 제시하는 합성데이터 가이드라인 준수 및 협조 • 원시 데이터도 전담기관에서 요구하는 방식으로 제출. 필요시 온라인 안심존을 통한 공개 협조

과제8		피부질환 및 종양 합성 데이터
데이터8-2		피부종양 이미지 합성데이터

1. 데이터 개요

o 피부종양 진단 및 중증도 평가를 위한 고해상도 피부종양 이미지 합성 데이터 및 진단 데이터

※ 원시데이터: 합성의 재료가 되는 기존 수집 데이터, 원천데이터: 합성으로 생성된 데이터, 가공데이터: 합성된 데이터에 매칭이 되는 라벨링 데이터

o 데이터 구성

- (원시데이터) 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 피부 질환 이미지 데이터 1만 건 이상

- (원천데이터) 다양한 피부종양에 대한 고해상도 이미지 합성데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) 피부종양에 대한 고해상도 이미지 합성데이터에 1:1로 매칭되는 진단 데이터 1만 건 이상 ( ※ 가공데이터 1만 건은 최소 8만 토큰 이상으로 구성)

o AI 임무(예시)

- 피부종양 이미지 생성 모델, 피부종양을 진단하고 중증도를 평가하는 진단 모델 구축

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원시데이터 요구사항	[실제 데이터] • 실제 환자 2,000명 이상에서 얻은 피부 질환 이미지 데이터 1만 건 이상 - 다양한 피부종양, 연령대, 성별 등을 포괄하는 이미지가 수집되어야 함 - 12개 이상 질환, 진단 당 이미지 500장 이상 포함 - ROI는 300x300 픽셀이상, 얼굴 전체 이미지는 1024x1024픽셀이상 - 피부종양의 특성이 잘 반영되게 피부병변이 있는 곳을 정사각형으로 크롭하고, 병변의 위치상 정사각형으로 크롭하기 어려운 경우 직사각형으로 크롭 - 일반적 및 특이 케이스를 모두 포함하여 피부종양의 광범위한 스펙트럼을 반영해야 함 • 저작권 준수: 이미지의 합법적 사용 및 저작권 규정 준수 • 비식별화: 환자 개인 정보 보호를 위해 개인 식별 정보 최대한 제거 [시드 데이터] • 실제 데이터를 기반으로 도출된 피부종양별 500건 이상 데이터 도출 필요 - 피부종양 유형 12개 이상에 따른 시드 데이터 구축 비율은 합리적인 제시 필요
원천(합성)데이터 요구사항	• 피부종양 이미지 데이터는 최소 1만건 이상 구축 - 피부종양 유형에 따른 데이터 구축 비율은 합리적인 방안 제시 필요
수집 방법	• 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수) • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 기구축된 원시데이터의 활용시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) - 병원 및 의원과 협력하여 피부이미지 원천데이터를 구축하는 경우, 병원에서 반출 전 비식별화 절차를 거쳐서 개인정보 유출의 가능성 제거 - 직접 수집의 경우 환자의 동의를 얻어서, 전문적인 촬영 장비를 사용하여 피부 이미지를 직접 촬영 가능 - 직접 수집의 경우 연구윤리위원회(IRB)의 심의를 득한 동의서를 바탕으로 향후 데이터 공개 활용에 대한 충분한 설명과 함께 촬영에 대한 동의가 이루어져야 하며, 개인정보 보호를 위한 조치가 따라야 함 - 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 • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 • 원시데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• (이미지) 피부종양 이미지 합성데이터 구축을 위한 아래 사항 준수 필요 - 다양한 피부 이미지를 AI 기술을 사용하여 합성 - 실제와 유사한 피부 상태 이미지 생성 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 이미지 데이터에 대응하는 진단(라벨링) 데이터를 1:1로 구축 • 합성된 이미지의 질을 관련 전문가가 검토하고, 필요 시 수정하여 현실성 있고 높은 품질의 이미지 확보 필수 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 이미지 해상도 및 형식: 이미지의 크기, 해상도, 파일 형식 등 - 성별, 나이, 스킨타입 - 촬영 각도 (정면, 사면 등) - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시
협조사항	• 개인정보위원회, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관련기관에서 제시하는 합성데이터 가이드라인 준수 및 협조 • 원시 데이터도 전담기관에서 요구하는 방식으로 제출. 필요시 온라인 안심존을 통한 공개 협조

과제9		심리상담 데이터
데이터9		심리상담 데이터

1. 데이터 개요

o 우울증, 불안장애, 조현병, 중독 등 정신질환 관련 대면/비대면 심리상담 음성 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 우울증, 불안장애, 조현병, 중독 등 정신질환 개선을 위한 심리상담 음성 1,500시간 이상

※ 전문의, 정신건강전문요원 및 심리상담사 최소 10명 이상 참여, 1회 상담 시간(1시간)기준 상담 횟수 1,500회 이상

- (가공데이터①) 수집된 심리상담 음성의 텍스트 전사 데이터 10만 토큰 이상

- (가공데이터②) 우울증, 불안장애, 조현병 등 정신질환별 각 100개 이상의 위험도, 증상 예측 등 라벨링

※ 가공 데이터는 AI허브에서 AI허브 회원이 자유롭게 다운로드 가능하도록 제작

o AI 임무(예시)

- 심리상담 데이터를 기반으로 인공지능 기술을 활용하여 우울증, 불안장애 조현병 등 정신질환을 예측하고, 관리 할 수 있는 학습용 합성데이터 구축

- 심리상담 음성 기록 및 매핑되는 텍스트 데이터 학습

- 심리상담 텍스트 데이터 품사 및 상담 문장 인식 인공지능 모델 개선

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 심리상담 음성 녹음 1,500시간 이상 수집 ※ 전문의 및 심리상담사 최소 10명 이상 참여 ※ 1회 상담 시간(1시간)기준 상담 횟수 1,500회 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 정신질환을 가진 대상자를 상담한 음성데이터 수집(필수) - 심리상담 용어 사전 및 자동화 라벨링 방안 제시 • 자체 IRB/DRB 운영이 가능한 기관이 주관기관으로 참여(권장) • 환자 데이터 수집에 참여하는 기관은 참여기관으로 참여(필수), 용역기관으로 참여시 과제조정위원회의 승인(필수) • (기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인 결과 제출 - 심리상담 음성에 대한 개인정보 활용 동의서 제시 - 협약 전에 IRB 승인내역 또는 DRB 결과서 제출 필수 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 음성인식 데이터 가공을 위한 최적의 전처리 방법을 제시 • 음성인식 후 텍스트 데이터의 심리상담 용어가 반영된 품사기반 토큰 데이터 제시 • 정신과 전문의에 의한 개별 검수 방안 제시(교차검토 포함) • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 심리상담 음성과 1:1로 매핑되는 텍스트 전사 데이터 10만 토큰 이상 • 1,500시간의 음성 데이터에 우울증, 불안장애, 조현병 등 정신질환별 각 100개 이상의 위험도, 증상 예측 라벨링 • 구축 데이터의 구체적인 활용성과 창출방안 제시 • 의학 분야 AI 개발에서 문제가 되는 환각현상(Hallucination)을 방지하기 위한 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 질환명, 성별, 나이 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역3		행정사무
과제10		컴플라이언스 데이터
데이터10		컴플라이언스 데이터

1. 데이터 개요

o 규제 체계, 체크리스트, 검사 보고서 등 다양한 상황 내 규정 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 다양한 산업군의 규제, 규정 등 컴플라이언스 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상

※ 공공기관, 기업, 연구소 등 다양한 기관의 대내외 규정 포함

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 질의응답(Q/A) 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 질의응답 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 다양한 산업군의 규제, 규정 등 컴플라이언스 관련 텍스트 데이터 300만 문장 이상 - 공공기관, 기업, 연구소 등 다양한 기관의 대내외 규정 포함
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 컴플라이언스 데이터의 구체적인 구축 방안 마련 및 제시 - 다양한 산업군 및 기관 데이터 확보를 위한 구체적인 구축 방안 마련 및 제시 - 디지털화된 자료 활용 시 데이터 수집을 위한 방안 제시 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 자료 형식 정규화, 메타데이터 추출 및 정리(문서 자료, 발행일 등), 구조 처리, 용어 및 개념 표준화, 텍스트 정제 등의 과정을 통한 전처리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - Q/A 필수 포함 - 2가지 태스크로 구성하고, 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 태스크별 품질 검증 방안 제시 필수 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 산업군, 기관의 성격, 문서의 성격 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제11		문서 생성 및 정보검색 데이터
데이터11-1		오피스 문서 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 오피스 문서의 의도된 구조와 내용을 이해하고, 이를 활용	하여 문서 작업을 효율화하기 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 오피스 문서 1만 건 이상

※ 법률 관련 문서 제외

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

※ 동일 과제 내 원천데이터가 중복되지 않도록 구축

- (가공데이터) 해당 문서 내 기술된 텍스트, 모든 시각 요소 및	레이아웃 설명문, 문서 형식에 대한 설명문 등 20만 건 이상

※ 문서 내 모든 시각 요소 및 레이아웃 기술

o AI 임무(예시)

- 질의응답 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 오피스 문서 1만 건 이상 - 보고서, 발표 자료, 보도자료, 기사 등의 다양한 문서 유형 포함(법률 관련 문서 제외) ※ hwp, ppt, word, excel 등의 다양한 문서 형식이거나, 이 형식으로 변환이 가능한 개방형 문서 포맷
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위한 제안한 문서 유형별 수집 비율 - 다양한 시각 요소(표, 차트, 다이어그램 등) 포함 문서 수집 방안 - 디지털화된 자료 활용 시 데이터 수집을 위한 방안 제시 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 데이터에 대한 오탈자 등에 대한 정제 작업 수행 • 부정확한 정보에 대한 교정 작업 수행 • 오피스 문서에 표현되어 있지 않은 정보가 내용에 포함되어 있거나, 잘못된 정보가 포함되어 있을 경우 수정 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 해당 문서 내 기술된 텍스트, 모든 시각 요소 및 레이아웃 설명문, 문서 형식에 대한 설명문 등 20만 건 이상 • 오피스 문서와 오피스 문서 내 시각 요소들은 각기 별도의 파일로 각각 가공되어야 하며, 이 파일의 구분자는 해당 부분의 내용과 설명을 표현하는 메타데이터 내에 매핑되어 구축되어야 함 - 오피스 문서 내 포함된 시각화 요소에 대한 정보 메타데이터 라벨링 방안 제시 - 추출된 텍스트의 표준 포맷 정형화 구축 방안을 구체적으로 제시 ※ 장절조 또는 대중소 목차 구분이 되는 형식 등 포함 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 분야, 문서 포맷, 문서 유형, 시각 요소 포함 여부 - 시각 요소의 종류, 위치 및 크기, 포함 문구, 색상 및 스타일 등 세부 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제11		문서 생성 및 정보검색 데이터
데이터11-2		시각화 자료 질의응답 데이터

1. 데이터 개요

o 문서 내 그림, 표, 그래프, 다이어그램 등 시각화 자료에 대한 이해 기반 질의응답 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 표, 그래프, 다이어그램, 인포그래픽 등을 포함한 시각 문서 1만 건 이상

※ 법률 관련 문서 제외

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

※ 동일 과제 내 원천데이터가 중복되지 않도록 구축

- (원천데이터②) 해당 시각 요소의 주요 내용을 설명하는 설명문	및 본문 내 해당 시각 요소의 참조 텍스트 3만 건 이상

- (가공데이터) 시각 문서 내 시각 요소에 대한 질의응답 쌍 15만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 표, 그래프, 다이어그램, 인포그래픽 등을 포함하는 시각 문서를	이해하고, 문서의 내용에 관련된 질문에 대해 응답 수행

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 표, 그래프, 다이어그램, 인포그래픽 등을 포함한 시각 문서 1만 건 이상 - 시각 문서란, 시각 요소를 포함하고 있는 문서 - 문서당 표, 그래프, 다이어그램, 인포그래픽 시각 요소를 3개 이상 포함해야 하며, 각 시각 요소는 고르게 분포하도록 데이터 구성 비율 제시 • 해당 시각 요소의 주요 내용을 설명하는 설명문 및 본문 내 시각 요소의 참조 텍스트 3만 건 이상 - 해당 시각 요소의 주요 내용을 설명하는 설명문 데이터 구축 방안을 구체적으로 제시 - 시각 문서 내 시각 요소에 대한 참조 텍스트 추출 방안을 구체적으로 제시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 시각 문서 내 시각 요소에 대한 구체적인 수집 방안 - 디지털화된 자료 활용시 데이터 수집을 위한 방안 ※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 기술의 최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 데이터에 대한 오탈자 등에 대한 정제 작업 수행 • 부정확한 질의응답 데이터에 대한 정제 작업 수행 • 수집된 설명문, 질의응답에 대해 잘못된 내용을 답하거나, 문서에 없는 내용, 어법에 맞지 않는 문장 등을 교정 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 시각 문서 내 시각 요소에 대한 질의응답 쌍 15만 건 이상 - 시각 문서 내 시각 요소에 대한 질의응답 쌍에서 '네', '아니요'와 같은 단순한 답변이 수집되지 않도록 자세한 질문을 구성하고, 질문에 대한 답변은 완벽한 문장 형태로 구성 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 분야, 문서 종류, 시각 요소 종류, 핵심 내용, 질의 주제 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제11		문서 생성 및 정보검색 데이터
데이터11-3		멀티모달 정보검색 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 유형의 정보(텍스트, 시각요소 등)로 구성된 문서의 내용을 자동 요약하고 검색할 수 있는 서비스를 제공하기 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 텍스트, 시각요소 등이 포함된 문서 2만 건 이상

※ 법률 관련 문서 제외

※ 문서 단위를 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

※ 동일 과제 내 원천데이터가 중복되지 않도록 구축

- (가공데이터①) 문서 내 페이지별 레이아웃 구성 인식 등이	라벨링된 이미지 데이터 6만 장 이상

- (가공데이터②) 문서 내 시각요소가 포함된 경우 문맥 간 의미 이해에 필요한 캡션 정보 데이터(시각요소 당 10토큰 이상)

o AI 임무(예시)

- 문서 레이아웃 구성 인식 및 이미지 콘텐츠 문맥 이해

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 텍스트, 시각요소 등이 포함된 문서 2만 건 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 2차 저작물 허용 및 AI 허브 공개가 가능하도록 저작권 문제가 해결된 문서의 확보방안 제시 필수(CC 라이선스 등) - 다양한 시각 요소(표, 차트, 다이어그램 등) 포함 문서 수집 방안 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 개인정보 포함 시 비식별 조치 방법 제시 • 중복 파일 제거 방법 제시 • 인공지능 학습을 위한 자료 표준화 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 문서 내 페이지별 레이아웃 구성 인식 등이 라벨링된 이미지 데이터 6만 장 이상 - 문서의 레이아웃 구성 인식을 위한 바운딩박스 등의 데이터 가공 방안 제시 ※ 레이아웃 구성 데이터 가공 시 가이드 문서 내용 참고 Pfitzmann, B., Auer, C., Dolfi, M., Nassar, A., & Staar, P. W. J. (2022). IBM DocLayNet Labeling Guide. IBM Research. Auer, C., Nassar, A., Lysak, M., Dolfi, M., Livathinos, N., & Staar, P. (2023). ICDAR 2023 Competition on Robust Layout Segmentation in Corporate Documents. IBM Research. • 문서 내 시각요소가 포함된 경우 문맥 간 의미 이해에 필요한 캡션 정보 데이터(시각요소 당 10토큰 이상) ※ 시각요소의 유형을 분리하여 유형별 캡션 요구사항을 다르게 설정할 수 있음 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문서의 종류, 시각 요소, 확장자, 페이지, 발행자, 좌표정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제12		서베이 데이터
데이터12-1		서베이 문항 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 분야 및 주제에 대한 키워드, 문항 간 연결 로직 체계화로 문항 생성을 위한 서베이 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 다양한 산업 분야 및 포괄적인 질문 유형을 포함한	설문지 1만 건 이상

※ 인구통계학적 질문 유형(성별, 연령, 주거 지역 등) 제외

- (가공데이터) 산업 분야 및 주제별 사용되는 전문 단어 및 질문	방식, 문항의 선후관계가 포함된 라벨링 5만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 문항 간 연결 로직 체계화 및 설문 문항 자동 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 다양한 산업 분야 및 포괄적인 질문 유형을 포함한 설문지 1만 건 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 서베이 분야 및 주제에 대한 구체적 구조화 및 근거 제시 필수 - 검증된 설문지에 기반한 문항 데이터 수집 방안 제시 - 지식재산권의 문제가 없는 데이터 수집 방안 제시 - 다양한 산업 분야 및 포괄적인 질문 유형 수집 방안 제시 - 중립성 확보, 문항간 유사성 및 편향성 최소화 방안 제시 - 설문 문항 구성 전문 지식 보유한 검증 조직 운영 방안 제시 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 수집된 데이터에 대한 오탈자 및 특수 문자(?, * 등 제외) 등에 대한 정제 작업 수행 • 특정 기업, 상품명 등 특정성을 가진 고유 명사 마스킹 처리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 산업 분야 및 주제별 사용되는 전문 단어 및 질문 방식, 문항의 선후 관계가 포함된 라벨링 5만 건 이상 • JSON 형식으로 라벨링된 메타데이터와 질문 통합 형태 가공 • 중립적 설문 문항 생성을 위한 구체적 방안 제시 • 생성된 문항의 유효성을 검증하기 위한 절차와 기준 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 산업 분야, 설문 제목 및 목적, 문항 유형(예: 객관식/주관식), 설문 대상 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제12		서베이 데이터
데이터12-2		인터뷰 진행 멀티턴 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 토론 주제의 인터뷰를 진행할 수 있는 챗봇 개발을 위한 주제별 인터뷰 텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 진행자-대상자의 연속된 문답으로 구성된 인터뷰	스크립트 3천 건 이상

- (가공데이터) 인터뷰 스크립트의 핵심 키워드, 질의 분류 등이	필수로 포함된 멀티턴 대화 데이터 3천 건 이상

o AI 임무(예시)

- 인터뷰 주제 및 목적에 맞는 질의 자동 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 진행자-대상자의 연속된 문답으로 구성된 인터뷰 스크립트 3천 건 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양성 확보를 위한 주제별 비율 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 원작자의 허가가 있는 데이터 등 지식재산권의 문제가 없는 데이터 수집 방안 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 인터뷰에서 사용되는 상품 및 브랜드 명사 마스킹 필요 • 오탈자, 불순어 정제 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 인터뷰 스크립트의 핵심 키워드, 질의 분류 등이 필수로 포함된 멀티턴 대화 데이터 3천 건 이상 - 대화의 내용에 연결성이 있는 멀티턴 대화 데이터로 구성 - 200자 이상 질문, 답변, 후속 질문으로 구성 - 네, 아니오, 감사합니다 등 무의미한 단답형 답변 제외 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 인터뷰의 주제 및 목적, 인터뷰의 성격 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제13		민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
데이터13-1		민간 민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터

1. 데이터 개요

o 민간 분야 민원 상담 텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 민간 민원 상담 기반 텍스트 데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 민원 상담 주제 분류, 요약 태스크 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 민원 상담 내용을 기반으로 한 자동 주제 분류 및 요약 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 민간 민원 상담 기반 텍스트 데이터 1만 건 이상 - 최소 3턴 이상 상담 질의, 답변으로 구성 - 1건당 500글자 이상으로 구성 - ‘네’, ‘아니오’, ‘감사합니다’와 같은 단순 답변은 건수 미포함
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 민원 내용을 기준으로 현실성 있는 대화 내용으로 구성 - 구체적인 데이터 수집 방법 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 민원인에 대한 개인정보 같은 불필요하거나 의미 없는 데이터 제거 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - 민원 상담 주제 분류, 요약 태스크 필수 포함 - 민간 민원 상담 내용으로 기반으로 한 적절한 분류 방안 제시 - 대화 데이터 유형에 따른 차이(대화 길이 등)를 고려한 효율적인 데이터 요약 방안 제시 - 요약 데이터의 적정성을 증명할 수 있는 방안 제시 - 태스크별 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 상담 일시 등 기본 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제13		민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
데이터13-2		공공 민원 상담 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터

1. 데이터 개요

o 공공 분야 민원 상담 텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 단답형 공공 민원 상담 질의응답 7천 쌍 이상

- (원천데이터②) 서술형 공공 민원 상담 질의응답 3천 쌍 이상

- (가공데이터) Instruction tuning data 10만 건 이상

※ 민원 상담 주제 분류, 요약 태스크 필수 포함

o AI 임무(예시)

- 민원 상담 내용을 기반으로 한 자동 주제 분류 및 요약 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 단답형 공공 민원 상담 질의응답 7천 쌍 이상 - 1쌍은 상담 질의와 답변으로 구성 • 서술형 공공 민원 상담 질의응답 3천 쌍 이상 - 1쌍은 500자 이상의 상담 질의와 답변으로 구성
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 민원 내용을 기준으로 현실성 있는 대화 내용으로 구성 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터의 지식재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 민원인에 대한 개인정보 같은 불필요하거나 의미 없는 데이터 제거 방안 마련 및 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• Instruction tuning data 10만 건 이상 - 민원 상담 주제 분류, 요약 태스크 필수 포함 - 공공 민원 상담 내용으로 기반으로 한 적절한 분류 방안 제시 - 대화 데이터 유형에 따른 차이(대화 길이 등)를 고려한 효율적인 데이터 요약 방안 제시 - 요약 데이터의 적정성을 증명할 수 있는 방안 제시 - 태스크별 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 - LLM 학습에 적합한 라벨링 방법 구체적으로 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 상담 일시 등 기본 정보 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역4		교육
과제14		글쓰기-평가 데이터
데이터14-1		서술형 글쓰기-평가 데이터

1. 데이터 개요

o 의무교육 학습자*의 서술형 글쓰기 능력을 자동 평가하기 위한 데이터

* 의무교육 대상은 초등학교, 중학교 교육과정으로, 본 데이터에서는 초등학생 5학년 이상으로 범위 설정

o 데이터 구성

- (원천데이터) 학년별/주제별 서술형 글쓰기 데이터 2만 건 이상

- (가공데이터) 2인 이상의 전문가가 평가한 데이터 2만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 글쓰기 자동 평가 및 피드백

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 학년별/주제별 서술형 글쓰기 데이터 2만 건 이상 - 의무교육 대상 학습자가 직접 텍스트 형식으로 작성한 글쓰기 데이터로 구성(학년별 데이터 수집) ※ 작성자(초‧중학생) 비율 균등 구성 - 교육과정과 연계된 글쓰기 주제별 지시문*을 제시하고, 학습자들이 작성한 글쓰기 데이터 수집 * 교육분야 전문가가 작성한 지시문 ※ 주제는 교과 위주로 구성하고, 수학, 과학을 필수 포함 ※ 주제별 난이도를 고려한 구성 - 글쓰기 데이터에 대해 학년별 교육과정별 적절한 수준의 성취기준에 따른 평가 점수가 매핑되도록 구성
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 수집 대상(초등학교, 중학교 학습자) 학년별 데이터 적정 비율확보 방안 ※ 단, 중학생 전체 비율이 초등학생보다 낮을 수 없음 -교육과정과 연계된 글쓰기 주제(지시문) 설계 방안 ※ 데이터 주제 설계 시, 신뢰할 수 있는 교육전문가 2인 및 관련 기관 자문 서류 필수 제시 - 작성 대상과 난이도를 고려한 글쓰기 평균 분량 사전 설계 방안 ※ (예시) 초등학생 100자 이상, 중학생 300자 이상 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 데이터 수집 및 평가를 위한 온라인 플랫폼 등 운영 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 타인의 글, 생성형 AI로 작성한 글, 수집 대상이 작성하지 않은 글 제외 ※ 오탈자는 글쓰기 평가에 포함되므로 유지 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 2인 이상의 전문가가 평가한 데이터* 2만 건 이상 * 전문가가 참여한 평가 기준 사전 설계 및 전문가가 참여한 평가 데이터 * 평가 데이터는 BEST, WORST 등 결과 수준을 균등하게 구성 - 글쓰기 평가 기준에 따른 평가 점수 및 피드백 데이터 • 서술형 글쓰기를 객관적으로 평가할 수 있는 가이드라인(평가 기준) 사전 설계 및 운영 방안 제시 (채점 루브릭 설계) ※ 자동 채점에 활용할 수 있는 채점 자질(글에 대한 정보를 포함하는 측정 가능한 속성으로 머신러닝에 투입되는 변수) 사전 정의 - 가이드라인에 따른 평가자(전문가) 전문성 확보 방안 ※ 교육 분야 전문가의 가이드라인 설계 및 평가에 참여 - 평가자 사전 트레이닝을 위한 교육방안 제시 - 각 글쓰기 데이터가 채점 루브릭에 맞추어 적절하게 평가되었음을 증명하고 이에 대한 품질을 관리할 수 있는 적절한 방안 제시 - 문항반응이론에 근거하여 루브릭을 설계하고 설계된 루브릭대로 데이터셋을 평가하였다는 것을 검증할 적절한 방안 제시 ※ 루브릭에 따라 평가된 데이터셋이 정규분포를 따르도록 설계 필요 - 평가를 위해 개체명 인식이 필요한 경우 적용 방안 제시 - 서술형 문제에 대한 피드백 제공 시 실제 평가자가 채점한 결과와 생성형 AI가 채점한 결과에 대한 적합성 확보 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 글쓰기 유형, 서술형 주제, 난이도, 출제 의도, 평가 기준, 평가지표, 작성자의 기본정보, 평가자의 기본정보 등 ※ (예시) 나이, 학년 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제14		글쓰기-평가 데이터
데이터14-2		논술형 글쓰기-평가 데이터

1. 데이터 개요

o 의무교육 학습자*의 논술형 글쓰기 능력을 자동 평가하기 위한 데이터

* 의무교육 대상은 초등학교, 중학교 교육과정으로, 본 데이터에서는 초등학생 5학년 이상으로 범위을 설정함

o 데이터 구성

- (원천데이터) 학년별/주제별 논술형 글쓰기 데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) 2인 이상의 전문가가 평가한 데이터 1만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 글쓰기 자동 평가 및 피드백

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 학년별/주제별 논술형 글쓰기 데이터 1만 건 이상 - 의무교육 대상 학습자가 직접 텍스트 형식으로 작성한 글쓰기 데이터로 구성(학년별 데이터 수집) ※ 작성자(초‧중학생) 비율 균등 구성 - 교육과정과 연계된 글쓰기 주제별 지시문*을 제시하고, 학습자들이 작성한 글쓰기 데이터 수집 * 교육 분야 전문가가 작성한 지시문 ※ 교육과정과 연계되어 논증의 전개를 포함하는 주제로 구성 ※ 주제별 난이도를 고려한 구성 - 글쓰기 데이터에 대해 학년별 교육과정별 적절한 수준의 성취기준에 따른 평가 점수가 매핑되도록 구성
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 수집 대상(초등학교, 중학교 학습자) 학년별 데이터 적정 비율의 확보 방안 ※ 단, 중학생 전체 비율이 초등학생보다 낮을 수 없음 - 교육과정과 연계된 글쓰기 주제(지시문) 설계 방안 ※ 데이터 주제 설계 시, 신뢰할 수 있는 교육전문가 2인 및 관련 기관 자문 서류 필수 제시 - 작성 대상과 난이도를 고려한 글쓰기 평균 분량 사전 설계 방안 ※ (예시) 초등학생 400자 이상, 중학생 800자 이상 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 데이터 수집 및 평가를 위한 온라인 플랫폼 등 운영 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 타인의 글, 생성형 AI로 작성한 글, 수집 대상이 작성하지 않은 글 제외 ※ 오탈자는 글쓰기 평가에 포함되므로 유지 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 2인 이상의 전문가가 평가한 데이터* 1만 건 이상 * 전문가가 참여한 평가 기준 사전 설계 및 전문가가 참여한 평가 데이터 * 평가 데이터는 BEST, WORST 등 결과 수준을 균등하게 구성 - 글쓰기 평가 기준에 대한 평가 기준 및 피드백 데이터 • 논술형 글쓰기를 객관적으로 평가할 수 있는 가이드라인(평가 기준) 사전 설계 및 운영 방안 ※ 자동채점에 활용할 수 있는 채점 자질(글에 대한 정보를 포함하는 측정 가능한 속성으로 머신러닝에 투입되는 변수) 사전 정의 - 가이드라인에 따른 평가자(전문가) 전문성 확보 방안 ※ 교육 분야 전문가의 가이드라인 설계 및 평가에 참여 - 평가자 사전 트레이닝을 위한 교육방안 제시 - 각 글쓰기 데이터가 채점 루브릭에 맞추어 적절하게 평가되었음을 증명하고 이에 대한 품질을 관리할 수 있는 적절한 방안 제시 - 문항반응이론에 근거하여 루브릭을 설계하고 설계된 루브릭대로 데이터셋을 평가하였다는 것을 검증할 적절한 방안 제시 ※ 루브릭에 따라 평가된 데이터셋이 정규분포를 따르도록 설계 필요 - 평가를 위해 개체명 인식이 필요한 경우 적용 방안 제시 - 논술형 문제에 대한 피드백 제공 시 실제 평가자가 채점한 결과와 생성형 AI가 채점한 결과에 대한 적합성 확보 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 글쓰기 유형, 논술형 주제, 난이도, 출제 의도, 평가 기준, 평가지표, 작성자의 기본정보, 평가자의 기본정보 등 ※ (예시) 나이, 학년 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제14		글쓰기-평가 데이터
데이터14-3		주제별 글쓰기-평가 데이터

1. 데이터 개요

o 성인 주제별 글쓰기 능력 향상 및 작문 능력을 자동 평가하기 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 대중 수요가 높은 글쓰기 주제별 작문 데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) 2인 이상의 전문가가 평가한 데이터 1만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 글쓰기 자동 평가 및 피드백

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 대중 수요가 높은 글쓰기 주제별 작문 데이터 1만 건 이상 - 다양한 대중적 글쓰기 지원을 위한 성인이 직접 텍스트 형식으로 작성한 글쓰기 데이터로 구성(웹 크롤링 금지) - 글자수 : 1,500자 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 성인 대상의 수집 방안을 제시하며, 주제별 특성에 청소년(고등학생 이상) 포함 시 조정 가능 - 주제별 데이터 적정 비율 설계 방안 - 평가 기준 점수 체계에 따른 점수별 인원 균등 반영 ※ 글쓰기 능력 평가 공인 시험 등 공신력 있는 기관과의 사전 협력을 통한 수집 허용 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 공신력 있는 기관과 원천데이터 수집 사전 협의 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 타인의 글, 생성형 AI로 작성한 글, 수집 대상이 작성하지 않은 글 제외 ※ 오탈자는 글쓰기 평가에 포함되므로 유지 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 2인 이상의 전문가가 평가한 데이터* 1만 건 이상 * 전문가가 참여한 평가기준 사전설계 및 전문가가 참여한 평가 데이터 * 평가 데이터는 BEST, WORST 등 결과 수준을 균등하게 구성 - 글쓰기 평가 기준에 따른 평가 점수 및 피드백 데이터 • 글쓰기를 객관적으로 평가할 수 있는 가이드라인(평가 기준) 사전 설계 및 운영 방안 (채점 루브릭 설계) ※ 자동 채점에 활용할 수 있는 채점 자질(글에 대한 정보를 포함하는 측정 가능한 속성으로 머신러닝에 투입되는 변수) 사전 정의 - 가이드라인에 따른 평가자(전문가) 전문성 확보 방안 ※ 교육 분야 전문가의 가이드라인 설계 및 평가에 참여 - 평가자 사전 트레이닝을 위한 교육방안 제시 - 각 글쓰기 데이터가 채점 루브릭에 맞추어 적절하게 평가되었음을 증명하고 이에 대한 품질을 관리할 수 있는 적절한 방안 제시 - 문항반응이론에 근거하여 루브릭을 설계하고 설계된 루브릭대로 데이터셋을 평가하였다는 것을 검증할 적절한 방안 제시 ※ 루브릭에 따라 평가된 데이터셋이 정규분포를 따르도록 설계 필요 - 주제별 작문에 대한 피드백 제공 시 실제 평가자가 채점한 결과와 생성형 AI가 채점한 결과에 대한 적합성 확보 방안 제시 - 채점을 위해 개체명 인식이 필요한 경우 적용 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 작성자의 기본정보, 평가자의 기본정보, 문제 주제, 채점 기준 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제15		교과 데이터
15
데이터15-1		교과단계별 교과 데이터

1. 데이터 개요

o 교육단계별 교육과정*의 교과서, 참고서 등에서 확보한 교과 텍스트 및 이미지 학습을 위한 데이터

* 2022 개정 교육과정의 교과별 성취기준과 매핑되는 데이터 확보

o 성취기준 : 교과 영역별 내용 요소(지식‧이해, 과정‧기능, 가치‧태도)를 학습한 결과 학생이 궁극적으로 할 수 있거나 할 수 있기를 기대하는 도달점

o 데이터 구성

- (원천데이터) 교육단계별(초‧중‧고) 교육과정 교과 데이터

‧ 교과서 내 텍스트 데이터 총 50만 문장 이상

‧ 교과서 내 이미지 데이터 총 30만 장 이상

o AI 임무(예시)

- 학년·과목별 교육과정 학습 로드맵별 교과 내용 추론 GNN

2. 데이터 수집

항목

요구사항

원천데이터

요구사항

• 초‧중‧고 교육과정 텍스트 및 이미지를 포함하는 교과서 데이터

- 교과서 내 텍스트 데이터 총 50만 문장 이상

- 교과서 내 이미지 데이터(표, 차트, 수식 등 포함) 총 30만 장 이상

※ 이미지 객체 내 텍스트, 표 등의 정보를 포함

- 학년·과목별 교육과정 학습 로드맵(성취 기준, 필수 학습 요소 등)을 제시하고 이와 매핑

• 초‧중‧고 총 5개* 학년별 5개 이상 과목** 교과서의 텍스트·이미지 데이터

* 초‧중‧고 대상 5개 학년(예시 : 초5, 6, 중1, 2, 고1 ⭢ 총 5개 학년)

** 학년별 국어, 영어, 수학을 필수 포함하여 5개 이상 과목으로 구성

- (초‧중) 과목별 공통 교육과정**, (고등) 공통과목*** 필수 포함

** 2022 개정 교육과정 공통 교육과정 예시

[수학] 수와 연산

(초등 5~6학년) 약수와 배수, 자연수의 혼합 계산 등

(중학교 1~3학년) 소인수분해, 정수와 유리수, 유리수와 순환소수, 제곱근과 실수 등

*** 2022 개정 교육과정 공통과목 예시

[수학] 공통수학1 (다항식, 방정식과 부등식, 경우의 수, 행렬)

공통수학2 (도형의 방정식, 집합과 명제, 함수의 그래프), 기본수학1, 기본수학2

※ 교육과정 내용 체계 : 국가교육과정정보센터 교육과정 원문 및 해설서

- 학년 및 학기 단위로 구성

- 교과는 2022 개정 교육과정의 ‘성취기준’(코드, 개요, 단원과 차시 등)을 기준으로 매핑

수집 방법

• 다음 사항을 포함한 원천 데이터 수집 방안 제시

- 출판 및 기구축된 교과 자료 등에서 원시 데이터를 확보하며, 디지털화된 자료에서 데이터 수집을 위한 방안

※ JPG, PDF 등 디지털화된 자료 활용시 데이터 획득을 위한 OCR 등 필요한 기술의 활용 방안·최신성 및 고품질 데이터 확보 방안 제시 필수

- 2022 개정 교육과정의 ‘성취기준’과 매핑되는 교과 데이터 수집 방안

※ 구판 교과서에서 데이터 획득 시, 2022 개정 교육과정의 ‘성취기준’ 체계기준으로 자료 분류 및 구축

<예시 : 2022 개정 교육과정 성취기준 >

국어 [중학교 1∼3학년] (1) 듣기⋅말하기

[9국01-01] 화자의 의도와 관점을 추론하며 듣는다.

[9국01-02] 설득 전략을 비판적으로 분석하며 듣는다.

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- 학년 및 학기 단위의 데이터 구성방안

※ 학년별 교육과정 데이터 획득시, 같은 교육과정은 중복 수집하지 않으며*,, 데이터 획득 가능성을 고려하여 학기별 다른 출처에서 수집 가능

* (A출판사) 중2 수학 1~2학기 획득

* (B출판사) 중1 수학 1~2학기 획득 (중2 수학 1~2학기 획득 불가)

- 교과서 내 텍스트, 이미지 및 이미지에 포함된 정보(텍스트, 표, 수식 등)의 수집 방안

- 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안

• 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시

- 교과서 출판사, 교육 업체 및 기관 등으로부터 저작권 확보

- AI 허브 정책상 공개 가능하도록 적절한 라이센스 확보

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

전처리 방법

• 시대에 적절하지 않은 문구 등 전처리 방안

- 교육과정에 따라 변경된 용어 전처리 방안 제시

- 구판 교과서의 데이터의 혐오 표현 탐지 및 가공 방안 제시

- 적절하지 않은 문구는 삭제

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

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 교육단계별 로드맵(성취기준 등)과 교과 데이터를 함께 활용할 수 있는 적절한 라벨링 방법을 제시 - 이를 검증할 수 있는 멀티모달 모델 검증 방안 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음 필수정보를 포함한 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 교육과정 정보(교육 과정 개정 연도, 출판 정보(사명, 출판 연도 등), 대상 학년, 과목, 단원 정보, 차시 정보 등) - 2022 개정 교육과정 성취코드 등 - 이미지 해상도 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제15		교과 데이터
15
데이터15-2		국어 교과 지문형 문제 데이터

1. 데이터 개요

o 교육단계별 국어 교육과정*의 다양한 지문 문제 학습을 위한 데이터

* 2022 개정 교육과정의 교과별 성취기준과 매핑되는 데이터 확보

o 성취기준 : 교과 영역별 내용 요소(지식‧이해, 과정‧기능, 가치‧태도)를 학습한 결과 학생이 궁극적으로 할 수 있거나 할 수 있기를 기대하는 도달점

o 데이터 구성

- (원천데이터) 교육단계별 국어 교과 교육과정의 문제* 데이터 1만 건 이상

* 문제 : ‘지문’과 연결된 ‘문항’, ‘답(정답/오답)’, 해설 세트

o AI 임무(예시)

- 교과 지문 분석 및 성취 수준별 문제 추천

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 교육단계별(초‧중‧고) 국어 교육과정별 문제 1만 건 이상 - 교육단계별(초‧중‧고) 총 5개 학년 이상, 해당 학년 전 단원 객관식 문제 - 모든 문제는 다양한 유형의 ‘지문’이 기본정보 - 학년별/과목별 교육과정 학습 로드맵(성취 기준, 필수 학습 요소 등)을 제시하고 이와 매핑 - 2022 개정 교육과정의 ‘성취기준’(코드, 개요, 단원과 차시 등)을 기준으로 매핑하여 다양한 개정년도의 문제 데이터 활용
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 교과별 학년별 교육과정, 문항 유형 중요도를 반영한 객관식 문제 데이터 확보 방안 - 교과별 다양한 유형의 “지문” 확보 방안 ※ 지문이 포함되지 않은 문제 데이터는 수집하지 않음 - 교육단계별 균등한 확보 방안 - 교육 업체 및 교육기관 데이터 수집 방안 - 기공개된 문제 데이터(문제은행) 자료와 중복 검증 방안 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 교과서 출판사, 교육 업체 및 기관 등으로부터 저작권 확보 - AI 허브 정책상 공개 가능하도록 적절한 라이센스 확보 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 시대에 적절하지 않은 문구 등 전처리 방안 - 과거 문제 데이터의 혐오 표현 탐지 및 가공 방법 - 교육과정에 따라 변경된 용어 전처리 방안 제시 - 적절하지 않은 문구는 삭제 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 교육단계별 로드맵(성취기준 등)과 교과 데이터를 함께 활용할 수 있는 적절한 라벨링 방법을 제시 - 이를 검증할 수 있는 멀티모달 모델 검증 방안 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음 필수정보를 포함한 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문항별 학년, 단원 정보, 문제 유형, 난이도, 유사 문항 ID 정보 등 - 2022 개정 교육과정 성취코드 등 - 문제(지문) 내 비정형(이미지) 메타데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항 및 지문의 출처 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제15		교과 데이터
데이터15-3		수학 교과 문제-풀이과정 데이터

1. 데이터 개요

o 교육단계별 수학 교과 교육과정* 문제-풀이과정 학습을 위한 데이터

* 2022 개정 교육과정의 교과별 성취기준과 매핑되는 데이터 확보

o 성취기준 : 교과 영역별 내용 요소(지식‧이해, 과정‧기능, 가치‧태도)를 학습한 결과 학생이 궁극적으로 할 수 있거나 할 수 있기를 기대하는 도달점

o 데이터 구성

- (원천데이터) 교육단계별(초‧중‧고) 교육과정별 수학 문제* 및 풀이과정 세트 2만 건 이상

※ 문제 또는 풀이과정 내 이미지(표, 차트, 수식 등) 반드시 포함

* 문제 : ‘지문’과 연결된 ‘문항’, ‘답(정답/오답)’, 해설 세트

o AI 임무(예시)

- 유사 수학 문제 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 교육단계별(초‧중‧고) 교육과정별 수학 문제 및 풀이과정 세트 2만 건 이상 - 교육단계별(초‧중‧고) 총 ５개 학년 이상, 해당 학년 전 단원 수학 문제 - 문제와 풀이과정 내 이미지(표, 차트, 수식 등) 반드시 포함 - 문항은 교육과정 성취기준, 학습단계를 고려하여 균형 있게 구성 ※ (학습단계 예시) 형성평가, 심화학습 등 ※ 수행기관은 적절한 교육과정별(학습단계별) 문항 비율 제시 - 학년별 객관식 문항 70%, 서술식 문항 30% ※ 수행기관은 적절한 문항 유형 비율 제시 - 학년별/과목별 교육과정 학습 로드맵(성취 기준, 필수 학습 요소 등)을 제시하고 이와 매핑 - 2022 개정 교육과정의 ‘성취기준’(코드, 개요, 단원과 차시 등)을 기준으로 매핑하여 다양한 개정년도의 문제 데이터 활용
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 학년별 교육과정, 성취기준, 문항 유형 중요도 등을 반영한 문제-풀이과정 데이터 확보 방안 - 교육단계별 균등한 확보 방안 - 중복되는 유형의 문항이 없도록 문제 유형 다양화 필수 - 교육 업체 및 교육기관 데이터 수집 방안 - 기공개된 문제 데이터(문제은행) 자료와 중복 검증 방안 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 수학 과목 문제 데이터 수집 시 저작권 문제 해결 방안 제시 - AI 허브 정책상 공개 가능하도록 적절한 라이센스 확보 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 시대에 적절하지 않은 문구 등 전처리 방안 - 과거 문제 데이터의 혐오 표현 탐지 및 가공 방법 - 교육과정에 따라 변경된 용어 전처리 방안 제시 - 적절하지 않은 문구는 삭제 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 수학 문제, 수식, 기하 도형 등을 함께 활용할 수 있는 적절한 라벨링 방법을 제시하고 이를 검증할 수 있는 멀티모달 모델 검증 방안을 제시 - 교육단계별 로드맵(성취기준 등)과 교과 데이터를 함께 활용할 수 있는 적절한 라벨링 방법을 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 문항별 학년, 단원 정보, 문제 유형, 난이도, 유사 문항 ID 정보 등 - 2022 개정 교육과정 성취코드 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제16		영상 교육자료 기반 문제 생성 데이터
데이터16		영상 교육자료 기반 문제 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 영상 교육자료 콘텐츠에서 문제 생성 학습을 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 교육 동영상 데이터 총 3,000건 이상

- (원천데이터②) 교육 동영상 스크립트 텍스트 데이터 3,000건 이상

- (가공데이터) 교육 동영상 기반으로 생성한 문제 텍스트 데이터 1만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 동영상 콘텐츠 기반 문제 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 문제 생성을 위한 교육 동영상* 데이터 총 3,000건 이상 ※ 영상 1건당 문제 최소 3개 ~ 최대 5개까지 생성 • 교육 동영상 스크립트 텍스트 데이터 3,000건 이상 * 교육 동영상의 정의 : 교육 내용을 특정할 수 있는 교육콘텐츠를 강의의 형태로 제공하는 영상으로, 언어 모델 해석이 가능한 충분한 발화 내용을 포함 - 다양한 분야의 영상을 수집할 수 있는 적정한 비율 제시 필요
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 학령인구 대상의 문제 생성을 위한 교육 동영상 주제 설계 방안 - 문제 도출이 가능한 적절한 동영상 콘텐츠 수집 방안 ※ 교육 동영상 신규 제작 시 제작 시나리오, 근거자료 등 기획 방안 필수 ※ 영상 환경정보(자연환경, 건물 내외, 위치, 시간 정보 등 이미지 임베딩) 분석을 통한 문제 생성 활용성을 고려하여 다양한 환경정보 포함 필요 - 교육 영상 내 인적, 교육콘텐츠 정보를 포함하는 스크립트 구성 방안 ※ 발화자별 스크립트 구성, 문제 생성을 고려한 강의 주제, 핵심 키워드 등 포함 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 교육 동영상의 저작권 해결 방안 필수 - 문제 생성 시 저작권 이슈가 있는 요소의 저작권 해결방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 동영상 콘텐츠를 기반으로 생성한 문제 텍스트 데이터 1만 건 이상 - 교육 동영상 1건당 문제 생성(최소 3개 ~ 최대 5개) • 영상-스크립트-문제 데이터로 구성 - 영상 내 문제가 도출된 지점에 대한 태깅 라벨링 포함 • 문제는 ‘문항’, ‘답(정답)’ 세트로 구성되며, 객관식 형태, 다지선다형으로 구성 - 문제 난이도 라벨링 필요 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 데이터 주제, 문제 생성 영상에 대한 레퍼런스 정보(파일명, 교육 영상의 교과 정보, 세부 챕터(단원), 주제, 타임스탬프 등), 영상 해상도 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제17		학술 논문 이해 데이터
데이터17		학술 논문 이해 데이터

1. 데이터 개요

o 학술 논문 구조 이해를 위한 텍스트, 이미지를 포함하는 멀티모달 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 텍스트, 이미지 정보를 포함하는 학술 논문 데이터 1만 건 이상

- (가공데이터) 해당 학술 논문에 대한 포스터 매핑 데이터 1만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 논문 구조분석을 바탕으로 학회 포스터 내용 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 학술 논문 데이터 1만 건 이상 ※ 논문별 1개의 통합 json 파일로 구성 - 논문 내 텍스트, 이미지 정보를 포함 ※ 논문의 전문 분야 제시 필요 - 서론, 실험 설계, 시뮬레이션 방법, 결론, 참고문헌 등 구조 위치 - 수록 이미지, 표, 차트 등 정보 및 캡션 - 참고문헌 정보
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 논문의 저작권 확보를 통한 원천데이터 확보 - 소프트 카피 문서의 OCR을 활용한 데이터 추출을 포함하며, 최적의 OCR 성능 구현을 위한 방안 제시 ※ 하드 카피 문서의 스캔 작업은 반영하지 않음 - 학술 논문 원천데이터에서 서지사항 및 본문 추출을 통한 텍스트 데이터 및 이미지 캡션 쌍 데이터 확보 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 민감정보가 포함된 데이터 처리 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 학술 논문 및 요약 내용, 논문 포스터* 매핑 데이터 1만 건 이상 - 학술 논문 요약 내용 포함 필요 * 포스터가 존재하지 않는 경우, 포스터를 자체 제작하여 포함 필요 - 학술 논문 포스터 내용을 생성하기 위한 적정한 비율의 매핑 데이터 제시 - 키워드 기반 매핑, 텍스트 유사도 기반 매핑, Word2Vec, GloVe, BERT 등 구체적인 매핑 방안 제시 - 학술대회 포스터 규격에 맞춘 내용(텍스트, 이미지) 생성 • 학술대회 표준 포스터 규격 바탕의 기획 방안 제시 ※ (예) 폭 90㎝ 높이 140㎝, A3 약 8쪽 분량 - 논문 제목, 저자 성명(비식별 처리), 소속(비식별 처리), 연구 내용 개요(목적, 배경 등), 결과(그림, 표 등), 결론 등이 포함 - 논문 내용을 설명할 수 있는 이미지(표, 차트, 자료이미지 등) 추출 및 관련 내용 캡션 생성 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 서지사항(발행년월, DOI, 발행 기관 등), 이미지 해상도, 이미지 출처 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역5		미디어·콘텐츠
과제18		다화자 자연 발화 음성 데이터
데이터18		다화자 자연 발화 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 자연스럽게 발화할 수 있는 주제, 질문을 기반으로 다양한 사람, 목소리, 문장이 포함된 고품질 음성-텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 고품질(최소 44Khz)로 녹음된 중복 없는 화자 수 20,000명 이상의 음성 데이터(화자 당 10분 이상)

※ 전체 2만 명에 대해 연령, 성별, 권역별 지역, 화자 감정이 균등하게 배분될 수 있도록 수집

- (가공데이터) 발화 문장 텍스트 총 6,000만 자 이상

※ 가공데이터는 원천데이터(화자 당 10분 분량 이상) 기준 최소 3,000자 이상 구축

o AI 임무(task)

- 다양한 문장으로 음원을 제시했을 때 화자 식별(Speaker Identification) 및 화자 검증(Speaker Verification)

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 중복 없는 화자 2만 명 이상에 대해 화자 당 10분 이상 분량의 고품질 음성 녹음 데이터 - 화자 2만 명의 연령, 성별, 권역별 지역, 화자 감정 등이 세부적으로 균등하게 배분될 수 있도록 수집 ※ (예시) 연령 : 10대, 20~30대, 40~50대, 60대 이상 등 지역 : 서울/경기, 강원, 충남, 충북, 전북, 전남, 경북, 경남 등 감정 : 감탄, 즐거움, 분노, 짜증, 승인, 배려, 혼란, 호기심, 욕망, 실망, 불만, 혐오, 당황, 흥분, 두려움, 감사, 슬픔, 기쁨, 사랑, 초조, 낙천, 자부심, 깨달음, 안도, 후회, 슬픔, 놀라움 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 중복 없는 화자 2만명 이상 대한 화자 당 10분 이상 분량의 음원 데이터 확보 방안 - 주제, 질문*을 제시하고 참여자가 편안하고 자연스럽게 이야기할 수 있도록 인터뷰 형식으로 진행하여 녹음 * 감정이 포함될 수 있도록 다양하게 구성 - 고품질(최소 44KHz 음질)의 음원을 데이터 취득 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 화자의 발언 내용, 음성 데이터 수집 동의 등 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 원시 데이터의 노이즈, 휴지 구간 식별 및 제거 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 발화 문장 텍스트 총 6,000만 자 이상(10분 기준 3,000자 이상) - 레이블링 검수 방법과 오류 탐지, 교정 방안 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 자연스럽게 발화할 수 있는 주제, 질문 등 - 연령, 성별, 지역, 감정 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제19		인체 및 객체 3D 데이터
데이터19-1		자연 발화 동영상-인체 3D 포즈 데이터

1. 데이터 개요

o 자연스러운 발화 동영상으로부터 3D 표정, 인체 포즈 생성을 위한 발화 동영상 - 3D 표정 및 전신 포즈 스캐닝 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 자연 발화 동영상(최소 30fps 이상) 1,000시간 이상

- (원천데이터②) 영상에 포함된 사람의 3D 얼굴 표정 및 전신 포즈 스캐닝 데이터 72만 건 이상

※ 연령, 성별, 권역별 지역, 화자 감정이 균등하게 배분될 수 있도록 수집

- (가공데이터) 자연 발화 동영상에 대한 오디오 스크립트 및 장소, 주제와 같은 상황 묘사·설명문 480만 토큰 이상

o AI 임무(task)

- 자연 발화 동영상으로부터 3D 인체/얼굴 포즈 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 자연 발화 동영상 1,000시간 이상 - 연령, 성별, 권역별 지역, 화자 감정 등이 세부적으로 균등하게 배분될 수 있도록 수집 ※ (예시) 연령 : 10대, 20~30대, 40~50대, 60대 이상 등 지역 : 서울/경기, 강원, 충남, 충북, 전북, 전남, 경북, 경남 등 감정 : 감탄, 즐거움, 분노, 짜증, 승인, 배려, 혼란, 호기심, 욕망, 실망, 불만, 혐오, 당황, 흥분, 두려움, 감사, 슬픔, 기쁨, 사랑, 초조, 낙천, 자부심, 깨달음, 안도, 후회, 슬픔, 놀라움 등 • 동영상에 포함된 사람의 3D 얼굴 표정 및 전신 포즈 스캐닝 데이터 72만 건 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주제, 질문*을 제시하고 참여자가 편안하고 자연스럽게 응답할 수 있도록 자연 발화를 유도하여 영상 촬영 * 감정이 포함될 수 있도록 다양하게 구성 - 발화자 촬영을 통한 동영상과 3D 얼굴 표정 및 전신 포즈 스캐닝 데이터 수집 - 연령, 성별, 감정 유형 분류에 대한 균등 수집 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 자연 발화 동영상에 대한 오디오 스크립트 및 장소, 주제와 같은 상황 묘사·설명문 480만 토큰 이상 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 연령, 성별, 감정 등 - 3D 인체 얼굴 표정 및 포즈 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제19		인체 및 객체 3D 데이터
데이터19-2		중대형 객체 2D 이미지-3D 데이터

1. 데이터 개요

o 가전, 가구, 생활용품, 잡화, 자동차 등 실상활에서 쉽게 접할 수 있는 중대형 객체에 대해 2D 이미지 - 3D 스캐닝 - 모델링된 3D 에셋 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 생활용품, 잡화, 자동차, 레저, 가전 등 실상활에서 쉽게 접할 수 있는 객체에 대해 2D 이미지, 3D 스캐닝 15,000건 이상

- (원천데이터②) 객체 하나에 대해 다각도 촬영 2D 이미지 24개 이상

- (가공데이터①) 3D 스캐닝 객체에 대해 모델링된 3D 에셋

- (가공데이터②) 3D 에셋 당 제품명 또는 상품 코드를 포함하여 물체를 설명할 수 있는 텍스트 3문장(30토큰) 이상(총 45만 토큰 이상)

o AI 임무(예시)

- 다각도 촬영 2D 이미지로부터 3D 객체 생성

- 3D 스캐닝 데이터에 대한 오류 보정을 통한 3D 에셋 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 실상활 객체에 대해 2D 이미지, 3D 스캐닝, 모델링된 3D 에셋 데이터 15,000건 이상 - 객체 하나에 대해 다각도 촬영 2D 이미지 24개 이상 - 객체의 크기에 따른 유형을 분류하고 각 크기에 대한 균등 수집 - 생활용품, 잡화, 자동차, 레저, 가전 등 실생활에서 쉽게 접할수 있는 객체 수집
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 특정 객체에 대해 등간격 다각도 2D, 3D 이미지 촬영 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 3D 스캐닝 객체에 대해 3D 스캐닝 모델링 에셋 작성 • 3D 에셋 당 제품명 또는 상품 코드를 포함하여 물체를 설명할 수 있는 텍스트 3문장(30토큰) 이상(총 45만 토큰) • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 객체명, 객체 대분류, 소분류 등 - 이미지 촬영 위치(각도, 거리) 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제20		한국 전통 문양 데이터
데이터20		한국 전통 문양 데이터

1. 데이터 개요

o 건축, 문화재, 생활소품 등에 이용되는 한국 전통 문양 이미지 생성을 위한 이미지-텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 건축, 문화재, 생활소품 등에 이용된 한국 전통 문양 이미지 2만 장 이상

- (가공데이터) 한국 전통 문양 이미지 당 객체의 특징이 표현된 한글 및 영어 텍스트 각 3문장(30토큰)이상

※ 문양이 그려진 객체(건축물, 문화재, 생활소품 등)와 문양 묘사를 모두 포함해야 함

※ 영어 및 한글 각각 6만 문장(60만 토큰) 이상 구축하여 총 12만 문장 (120만 토큰) 이상 구축

o AI 임무(task)

- 한글 및 영문 텍스트 입력을 통한 한국 전통 문양이 그려진 건축물, 생활소품 등 신규 2D 이미지 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 건축, 문화재, 생활소품 등에 이용된 한국 전통 문양 이미지 2만 장 이상 - 데이터 확보 시 전통 이미지 해당 객체 외 타 객체가 포함되지 않도록 이미지 확보 - 인공지능 학습 목적의 고해상도 이미지 확보 방안 제시 - 시대적 분포 (삼국, 고려, 조선, 근현대 등) 고려하여 이미지 수집 방법 제시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 기 촬영된 이미지 확보 방안 및 시대별 이미지 다양성 확보를 위한 방안 제시 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI 학습 및 활용 목적으로 저작권 해결할 수 있는 구체적 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• (멀티모달) 이미지 품질 확보를 위한 전처리 방안 제시 - 동일 이미지 제거 방안 제시 - 객체 외 대상물이 포함되지 않도록 전처리 방안 제시 - 고해상도 이미지 데이터 확보를 위한 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 이미지 1장당 영어와 한글 각각 3문장 (30토큰) 이상의 이미지 캡션 부여(한글과 영어 각각 60만 토큰 이상, 총 120만 토큰 이상) - 문양이 그려진 객체(건축물, 문화재, 생활소품 등)와 문양 묘사가 모두 포함되어야 함 - 색상, 위치, 특징, 객체, 수량 정보 등을 포함하여 이미지-캡션 문장을 입력하여 AI 임무를 달성할 수 있도록 구체적인 가공 방안 제시 - 형상화된 객체의 경우 형상에 대한 정확한 해석 후 객체 정보를 입력할 수 있도록 방안 제시 - 문장 구성의 정확도를 평가할 수 있는 지표 (Likert 등)을 제시하고 설명이 불충분하거나 일치하지 않는 문장, 문장이 종결되지 않거나 부자연스러운 문장이 포함되지 않도록 구체적인 가공 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 시대, 객체 유형 (세분화), 객체 이름 (해당 시), 과거 제작 연도 (해당 시) 등 유형에 따른 Fine-tuning이 가능하도록 메타데이터 제시 필요 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

과제21		한국적 영상 이해 데이터
데이터21		한국적 영상 이해 데이터

1. 데이터 개요

o 한국에서 제작 및 유통되는 다양한 종류의 영상(방송 콘텐츠, 유튜브 등)의 상세 이해를 위한 멀티모달 이미지-텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 한국에서 제작 및 유통*되는 다양한 동영상 2,000건 이상 및 해당 동영상 내 프레임 추출한 장면 이미지 4만 장 이상

* 한국 문화나 특징이 포함된 방송 콘텐츠, 유튜브, 다양한 스톡 영상 등

- (가공데이터) 추출한 장면 이미지 당 한글 및 영어 텍스트 각 5문장(50토큰)이상

※ 영어 및 한글 각각 20만 문장(200만 토큰) 이상 구축하여 총 40만 문장(400만 토큰) 이상 구축

o AI 임무(task)

- 문장 기반 질의를 통해 문장 내용에 부합하는 영상 장면 검색

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 한국에서 제작 및 유통되는 다양한 동영상* 2,000건 이상 및 해당 동영상 내 프레임 추출한 장면 이미지 4만 장 이상 * 한국 문화나 특징이 포함된 방송 콘텐츠, 유튜브, 다양한 스톡 영상 등 - 한국에서 제작 및 유통되는 영상 - 제작 시기, 영상 콘텐츠 유형 (지상파, V-log, 리뷰, 애니메이션 등) 다양화한 원천데이터 확보 방안 제시 - 파일의 해상도 및 영상 인코딩 방법 규격화 따른 학습용 데이터로서의 품질 관리 방안 제시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 종류의 영상 콘텐츠의 확보 방안 - 기 제작된 영상 콘텐츠 및 필요시 콘텐츠 제작을 통한 영상 확보 방안 제시 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI허브에 공개 가능하도록 저작권 및 초상권 등 법적 권리를 해결할 수 있는 구체적 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 중복된 장면의 전처리 방안 제시 - 동일 영상 및 타 영상 내 중복된 장면에 대한 중복제거 방안 제시 - 단순 프레임 단위 추출 시 중복된 장면 발생 가능성이 높으므로 영상 내 장면 구성의 변경을 고려한 이미지 프레임 추출 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 영상에서 프레임 추출한 장면 이미지 1장당 한글과 영어 각각 5문장 (50토큰) 이상의 텍스트 라벨링 (한글과 영어 각각 200만 토큰 이상, 총 400만 토큰 이상) - 동작, 객체, 장소 및 위치, 조건, 시간, 의도 및 목적, 수량, 색상, 자막 정보 등 영상을 상세히 이해하여 AI 임무를 달성할 수 있도록 구체적인 가공 방안 제시 - 문장 구성의 정확도를 평가할 수 있는 지표 (Likert 등)을 제시하고 설명이 불충분하거나 일치하지 않는 문장, 문장이 종결되지 않거나 부자연스러운 문장이 포함되지 않도록 구체적인 가공 방안 제시 ※ (예시) “왼쪽 하단에서 여자가 자신의 오른쪽에 쥔 A4 사이즈 크기의 한 개의 갈색 가방의 가방 덮개를 열고 있다. 가방의 방향은 아래를 향하며 가방 안의 먼지를 털고 있다.” 등 객체 위치, 색상, 유형, 수량 정보 등 디테일하게 포함 • 한글과 영어 문장 작성 시 각각 장면 이미지 묘사를 정확히 할 수 있는 방안을 고려 • 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 영상 출처, 저작권 정보, 장면 이미지가 포함된 영상, 장면 이미지가 포함된 영상 내 시간 정보 등 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

영역6		제조·로보틱스
과제22		사람-로봇 공유 작업데이터
데이터22-1		제조환경 사람-로봇 공유 작업데이터

1. 데이터 개요

o 제조, 물류 등 작업이 필요한 산업 현장에서 사람-로봇 간 공유 작업을 위한 VLM(Vison-Language Model) 기반 미세조정(Fine-tuning) 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 제조, 물류 등 작업이 필요한 산업 현장에서 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD

※ 해당 과제 내의 데이터(①제조 환경/②가사 환경)에 포함된 물체는 중복되지 않도록 구성

- (원천데이터②) 실제 환경과 CAD 데이터를 이용한 가상 환경에서 다양한 각도로 촬영한 물체 이미지 10만 장 이상

※ 실제 환경에서 촬영한 이미지는 전체 구축량의 10% 이상 제시(최소 1:9 비율)

- (가공데이터) 물체 이미지 당 5문장(50토큰)이상의 텍스트

※ 10만 장 이상의 이미지에 대해 총 50만 문장(500만 토큰) 이상 구축

o AI 임무(예시)

- 사용자의 작업 지시문으로부터 로봇 작업 계획 텍스트 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 제조, 물류 등 산업 현장에서 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD 및 물체 촬영 이미지 10만 장 이상 - 작업 환경에서 대표적으로 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD - 실제 환경과 CAD 데이터를 이용한 가상 환경에서 다양한 각도로 촬영한 물체 이미지 10만 장 이상 ※ 실제 환경에서 촬영한 이미지는 전체 구축량의 10% 이상 제시(최소 1:9 비율)
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 제조, 물류 등 산업 현장에서 대표적으로 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD 획득 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 실제 환경에서 물체들을 촬영하여 이미지 데이터 촬영 · 세 개 view point 이상의 다양한 각도에서 촬영 · 다양한 조도 환경 내에서 이미지 데이터 취득 - 취득한 물체 3D를 사용해서 이미지 데이터를 취득할 수 있는 시뮬레이션 환경 구성 · 시뮬레이션 내에 각도가 다른 카메라 10대로 같은 장면을 촬영하여 이미지 데이터 취득 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 수집된 각 물체 이미지 1장당 50토큰(5문장) 이상의 텍스트 라벨링 (총 500만 토큰 이상) - 가상 환경(시뮬레이션) 내에서 이미지 데이터 취득과 함께 라벨링이 자동으로 될 수 있도록 구성 - 각 이미지의 물체를 단순 지칭하는 표현뿐만 아니라 사용 방식, 부위 설명 등 다양한 방식으로 표현하는 문장을 작성 - 하나의 물체에 대해 수집된 이미지들은 20명 이상의 사람이 서로 다른 표현으로 물체와 관련된 문장을 작성 ※ (예시) 이미지: 가위 / 텍스트: “자를 때 쓰는 것 줘”, “이거 자를 것이 필요해” ※ 단어에 따라 단순 지칭하는 단어와 포괄적 의미를 갖는 단어는 물체끼리 중복될 수 있음 - 물체와 1:1로 매칭될 수 있는 토큰이 반드시 포함되도록 구성 • 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 물체의 용도 및 정보, 조도 정보, 카메라 기기 정보, 카메라 위치정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

과제22		사람-로봇 공유 작업데이터
데이터22-2		가정환경 사람-로봇 공유 작업데이터

1. 데이터 개요

o 가사 등 가정 및 일상 환경에서 사람-로봇 간 공유 작업을 위한 VLM (Vison-Language Model) 기반 미세조정(Fine-tuning) 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 가사 등 가정 및 일상 환경에서 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD

※ 해당 과제 내의 데이터(①제조 환경/②가사 환경)에 포함된 물체는 중복되지 않도록 구성

- (원천데이터②) 실제 환경과 CAD 데이터를 이용한 가상 환경에서 다양한 각도로 촬영한 물체 이미지 10만 장 이상

※ 실제 환경에서 촬영한 이미지는 전체 구축량의 10% 이상 제시(최소 1:9 비율)

- (가공데이터) 물체 이미지 당 5문장(50토큰)이상의 텍스트

※ 10만 장 이상의 이미지에 대해 총 50만 문장(500만 토큰) 이상 구축

o AI 임무(예시)

- 사용자의 작업 지시문으로부터 로봇 작업 계획 텍스트 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 가사 등 가정 및 일상 환경에서 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD 및 물체 촬영 이미지 10만 장 이상 - 작업 환경에서 대표적으로 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD - 실제 환경과 CAD 데이터를 이용한 가상 환경에서 다양한 각도로 촬영한 물체 이미지 10만 장 이상 ※ 실제 환경에서 촬영한 이미지는 전체 구축량의 10% 이상 제시(최소 1:9 비율)
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 가사 등 가정 및 일상 환경에서 대표적으로 사용되는 물체 200종 이상에 대한 3D CAD 획득 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 실제 환경에서 물체들을 촬영하여 이미지 데이터 촬영 · 세 개 view point 이상의 다양한 각도에서 촬영 · 다양한 조도 환경 내에서 이미지 데이터 취득 - 취득한 물체 3D를 사용해서 이미지 데이터를 취득할 수 있는 시뮬레이션 환경 구성 · 시뮬레이션 내에 각도가 다른 카메라 10대로 같은 장면을 촬영하여 이미지 데이터 취득 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 수집된 각 물체 이미지 1장당 50토큰(5문장) 이상의 텍스트 라벨링 (총 500만 토큰 이상) - 가상 환경(시뮬레이션) 내에서 이미지 데이터 취득과 함께 라벨링이 자동으로 될 수 있도록 구성 - 각 이미지의 물체를 단순 지칭하는 표현뿐만 아니라 사용 방식, 부위 설명 등 다양한 방식으로 표현하는 문장을 작성 - 하나의 물체에 대해 수집된 이미지들은 20명 이상의 사람이 서로 다른 표현으로 물체와 관련된 문장을 작성 ※ (예시) 이미지: 가위 / 텍스트: “자를 때 쓰는 것 줘”, “이거 자를 것이 필요해” ※ 단어에 따라 단순 지칭하는 단어와 포괄적 의미를 갖는 단어는 물체끼리 중복될 수 있음 - 물체와 1:1로 매칭될 수 있는 토큰이 반드시 포함되도록 구성 • 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 물체의 용도 및 정보, 조도 정보, 카메라 기기 정보, 카메라 위치정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

과제23		사람 행동 인식 로봇 자율 행동 데이터
데이터23		사람 행동 인식 로봇 자율 행동 데이터

1. 데이터 개요

o 자동 서비스 시스템(서비스 로봇, 키오스크 등)에 장착된 센서 정보를 바탕으로 서비스 대상자의 특징(노인, 어린이 등)을 파악해서 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 자동 서비스 시스템을 이용하는 서비스 대상자에 대한 식별정보(연령, 키, 상황별 요구사항 등), 영상 센서에서 추출한 이미지 데이터, 음성 센서를 통한 음성 데이터, 동작 센서를 통한 동작 데이터, 터치스크린을 통한 터치 데이터(시간에 따른 입력 위치) 쌍 10,000건 이상 (약 1,000시간 분량)

※ 예시: 서비스 대상자의 식별정보 - 이미지 데이터 - 음성 데이터 - 동작 데이터 - 터치 데이터

- (가공데이터) 서비스 대상자가 서비스 로봇이나 키오스크를 조작하는 것을 촬영한 비디오와 서비스 대상자 식별, 사용 로그 등 매칭 라벨링

o AI 임무(예시)

- 서비스 이용 고객 유형 식별 및 판단

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 자동 서비스 시스템에 탑재된 센서(영상, 음성, 동작 센서, 터치스크린)로부터 추출된 10,000건 이상의 데이터 쌍 • 자동 서비스 시스템 종류(서비스 로봇, 키오스크, 등) 5종 이상 * 센서의 종류, 배치의 다양성 고려 • 제공하는 서비스 환경 10종 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 자동 서비스 시스템을 사용하는 실제 서비스 환경 선정 - 자동 서비스 시스템 이용자의 정보 획득을 위한 영상 센서, 음성 센서, 동작 센서 구성 - 서비스 이용 완료 이후에 설문 조사를 수행, 서비스 이용자의 동의 하에 개인정보(나이, 키 등) 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 서비스 대상자가 서비스 로봇이나 키오스크를 조작하는 것을 촬영한 비디오를 보고, 서비스 대상자가 조작을 시작한 시간 및 조작을 종료한 시간 라벨링 필요. 이 때, 비디오와 센서 데이터간 시간 동기화 방안 제시 필요 • 서비스 대상자가 남긴 서비스 대상자의 식별 정보를 서비스 메타 데이터(서비스 날짜 및 시간 데이터, 서비스 로그 데이터, 서비스 환경 데이터) 매칭한 라벨 필요 ※ (예시) 10214 (서비스 대상자의 암호화된 식별 정보)는 11월 21일 (서비스 이용 날짜) 13시 23분 04초 (서비스 이용 시작 시각)부터 13시 28분 55초 (서비스 이용 종료 시각)까지 A (서비스 환경)에서 키오스크 (서비스 종류)를 이용했다. • 서비스 대상자가 로봇이나 키오스크를 조작할 때 발생하는 센서 데이터(동영상, 음성, 터치 데이터 등)와 서비스 대상자의 식별 데이터를 동기화하여 상호 연관성을 갖도록 후처리 • 주변소음 제거, 서비스 대상자 음성 구별 등 음성데이터 전처리 방안 제시 필요 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 서비스 대상자의 식별 정보 (암호화된 ID, 나이, 키, 장애 여부) - 서비스 메타데이터 (서비스 시간 및 날짜 데이터, 서비스 로그 데이터, 서비스 종류 및 환경 데이터) - 장치 및 센서의 위치정보 - 센서 데이터의 파라미터 정보 (센서 데이터의 유형, 특성 정보) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제24		대규모 물리 환경 로봇 조작 데이터
데이터24		대규모 물리 환경 로봇 조작 데이터

1. 데이터 개요

o 가사 등 가정 및 일상 환경에서 물리적 추론 및 미학습 물체 조작을 위한 초거대 AI 모델 학습용 대규모 로봇 조작 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 실제 환경 및 가상 환경에서 RGB-D 카메라로 촬영된 로봇의 물체 조작 동영상에서 추출한 이미지 및 3D 포인트 클라우드, 로봇이 물체 조작 시 출력되는 힘/토크 및 촉각 데이터 쌍 100만 건 이상

※ 데이터 쌍 예시 : RGB 이미지 – 3D 포인트 클라우드 – 힘/토크 – 촉각 데이터

※ 실제 환경에서 촬영한 이미지는 전체 구축량의 10% 이상 제시(최소 1:9 비율)

- (가공데이터) 로봇의 물체 조작을 설명하는 한국어 10만 문장(100만 토큰) 이상과 이에 대응되는 영어 문장

o AI 임무(예시)

- 물리적 환경에서 미학습 물체 조작 알고리즘 개발

- 물체 인식 및 분류

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 3종 이상의 로봇, 3종 이상의 로봇 손으로 200종 이상 물체를 조작하는 다중 센서* 동영상에서 추출한 데이터 쌍 100만 건 이상 * 힘/토크 센서, 촉각 센서 등 ※ (예시) RGB-D 이미지 – 3D 포인트 클라우드 - 힘/토크 - 촉각 센서 데이터 쌍 - 가사 등 가정 및 일상 환경에서 관측 가능한 로봇 작업 배경 100개 이상 포함 - 독립적인 단위 물체 조작 작업 8개 이상 제시 ※ (예시) 잡기, 놓기, 던지기, 쌓기 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 환경 및 가상환경에 6축 이상의 메니퓰레이터(manipulator), 2지 이상의 그리퍼(Gripper)를 활용하여 물체 조작 환경 구성 - 산업, 제조 및 가사 환경에서 관측가능한 물체 200종 이상 선정 (CAD 데이터 및 실제 데이터) - 다양한 물체를 조작하는 로봇 작업 영상 촬영을 위해 2대 이상의 RGB-D 카메라 구성 (RGB 이미지 및 포인트 클라우드와 같은 시각 정보 획득) - 물체 조작 작업별로 적정한 동영상 길이 및 화질 제시 (최소 10초 이상, - 최소 VGA 화질 (640x480) 이상) - 다양한 물체 조작 시, 로봇의 끝단과 물체 사이에 발생하는 힘 값을 기록하기 위한 힘/토크 센서 구성 (힘/토크 정보 획득) - 다양한 물체 조작 시, 로봇과 물체 사이의 촉각 정보 (이미지 또는 힘의 형태)를 기록하기 위한 촉각 센서 구성 (촉각 정보 획득) - 가상환경 및 실 환경에서 제시한 단위 물체 조작 작업들을 조합하여 로봇의 물체 조작 영상 촬영 ※ (예시) 물체를 잡아서 놓기 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 로봇의 물체 조작을 촬영한 1개의 비디오 기준, 해당 물체 조작을 설명하는 텍스트 및 키 프레임 간 추가 설명 라벨링 ※ (예시) 물체 조작을 설명하는 텍스트 라벨링 : “로봇이 컵을 컵걸이에 걸고 있다.” / 키 프레임 간 추가 설명 라벨링 : “책상 위에 컵과 컵걸이가 있다.” , “로봇이 컵을 잡았다.”, “로봇이 컵을 잡고 이동한다.”, “로봇이 컵을 컵걸이에 걸고 있다.”, “작업 수행을 완료하였다.” • 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 로봇 작업 환경 정보, 센서 종류, 로봇 및 그리퍼 종류, 조작 물체 정보, 로봇의 작업 정보, 로봇 각 조인트 정보, 로봇-카메라 상대 위치 정보, 각 센서 파라미터 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제25		실내공간 유지관리 서비스 로봇 데이터
데이터25		실내공간 유지관리 서비스 로봇 데이터

1. 데이터 개요

o 실내 공간에서 사용되는 서비스 로봇의 관리 및 선제적 유지보수를 위한 로봇 상태 및 운영 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 실내 공간에서 운용되는 로봇의 실시간 운영 데이터 100만 건 이상

- (가공데이터) 사이트 로봇 적용 시나리오

o AI 임무(예시)

- 사이트별 작업 지시 횟수/이동 거리/구동 시간/에러 로그를 기반으로 한 선제적 유지/점검 제안/보수 알고리즘 구축

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 실내 공간에서 운용되는 로봇의 실시간 운영 데이터 100만 건 이상 - 적용 사이트: 20 장소 이상, 5만 건/장소 이상 (*동일한 장소에서 이종 로봇 3종류 적용한 경우 3장소로 인정) - 로봇 5종 이상 - 사이트 로봇 적용 시나리오 기반 정보 취득 필요 (배송, 안내, 청소, 방범, 물류 등 서비스 시나리오 별 구분)
수집 방법	• 데이터 정의 - 관제 시스템에서 로봇 당 1건/10초 수준으로 데이터 수집 - 반드시 10초당 1건의 기준을 지킬 필요는 없으나, 일반적으로 로봇이 관제 시스템에 보고하는 상태 정보 전송 주기 기준 - 따라서 360건/h, 목표 수준인 5만건으로 계산하면 140시간 정도 수준으로 일일 운행 시간 8시간 기준 20일 정도 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 통합 관리 제어 플랫폼 및 관제 서버 등을 통한 원격 데이터 수집 - 데이터 수집을 위한 개인정보 활용 동의서 수집 - 데이터 익명화를 통한 개인 정보 보호 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 운용 시나리오별 데이터 구분 - 실시간 서비스 로봇 데이터(상태 정보) 수집 - 사용자의 로봇 작업 지시 데이터(명령) 수집 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시 - 건물 이동을 위한 모바일 로봇 형태에 청소, 관리 등의 기능을 수행할 수 있는 센서가 장착된 로봇 활용 - 통합관제/ 플랫폼 서비스 구축: 네트워크 기반 - 실시간 데이터 수집 서비스: Cloud 서버(AWS EC2 등) 또는Local 서버 활용(Log file 형태 지양)

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

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

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 로봇 실시간 전송 데이터를 기반으로 자동화된 명시적 라벨링 (인위적 후가공 또는 수동 라벨링 지양) - 수행 작업, 주행 경로, 장애물, 오류 데이터 등 • 알고리즘 기반 가공 자동화: rule base 등 • 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 사이트 정보 · 분류 (음식점 /병원 /관공서 /쇼핑몰 /오피스 /공항 등) · 목적 (배송, 안내, 청소, 물류, 방범 등) · 로봇 MAP 이미지·도면(※ 제공 가능 시) / 면적 등 기타 특징 - 로봇 정보 · 로봇 종류/ 상태 정보/ 위치(X,Y) 정보/ 각도(A) 정보/ 이동 거리/ 가동 시간/ 배터리 잔량/ 충전 상태/ 에러 발생 로그 / 에러 처리 로그(기록/인터뷰) / 작업 지시/ 작업 지시 시각 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

영역7		교통·물류
과제26		트립체인 데이터
데이터26-1		승용차 이용자 개별 트립체인 데이터

1. 데이터 개요

o 승용차 이용자 중심의 개인 맞춤형 교통서비스 제공을 위한 통행패턴 학습용 트립체인 내 음성 및 텍스트 데이터

※ 트립체인(trip chain)이란 대중교통 이용자가 환승을 포함하여 출발지에서 목적지까지 도착하는 연속적인 전체 과정

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 두 지역 이상을 이동하는 5,000건의 통행에 대한 통합 데이터

- (원천데이터②) 출발, 주행 중, 도착 정보 및 선호도, 모든 이동 과정에 관한 음성데이터 5,000건 이상

- (가공데이터) 통합 데이터와 음성데이터를 결합하여 음성 1건당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트

o AI 임무(예시)

- 시간에 따른 혼잡도 안내 및 이동을 고려한 최적 동선 제시 등	맞춤형 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 두 지역 이상을 이동하는 5,000건의 통행*에 대한 통합 데이터 * 1건의 통행 정의 : 출발지(A지역)부터 도착지(B지역)까지의 모든 정보 ※ 지역별 이동이 반드시 있는 통행 - 사용자 데이터(성별, 나이, 직업, 연봉, 운전 연수 등) - 통행경로 데이터(GPS 좌표 및 시간, 신호 정보 등) - 통행경로 상 주요 도로구간 교통량 및 교통상황 데이터 ※ 서울시(TOPIS), 건설기술연구원, 한국도로공사, 한국교통연구원, 지자체, ITS 등의 데이터 활용 • 출발, 이동 중, 도착 정보 및 선호도, 모든 이동 과정에 관한 음성데이터 5,000건* 이상 * 1건의 음성데이터 정의 : 출발지부터 도착지까지 기록된 다양한 음성데이터를 통합한 데이터 - 통행 개요 데이터(통행 일시, 통행 목적, 최초 출발지, 최종 목적지, 통행목적 등), 환경 데이터(날씨)를 포함 - 출발시간 및 도착시간 선정 관련 선호도(출발시간 및 도착시간 결정에 활용한 정보 및 요소), 출발시 경로 선정 관련 선호도(네비게이션에서 제안한 경로, 경로 선정 사유 등), 주행시 경로 변경 관련 선호도(네비게이션에서 제안한 경로, 경로를 변경하였으면 변경한 경로, 경로를 변경한 사유 등), 도착지 선정 관련 선호도(주차장 등 도착지를 선정한 사유, 주차한 장소에서 최종 목적지까지의 거리 등) - 전체 트립체인에 대한 데이터 : 총 통행시간, 총 비용, 예상도착시간과 실제 도착시간의 차이 및 차이 발생 이유, 경로 안내 등 통행에 대한 전반적인 불만 사항 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주행중 차량의 GPS 좌표와 시간을 text 및 숫자로 기록하고, 승용차 이용자의 선호도 및 모든 이동과정에 관하여 음성으로 녹음하여 제출할 수 있는 App 등 개발 필요 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 통합 데이터와 음성데이터를 결합하여 음성 1건당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트 라벨링(총 25만 토큰 이상) - 음성으로 기록된 데이터를 텍스트화하기 위하여 사전에 기록하는 항목, 기록하는 순서, 기록하는 포맷 등에 대해 정의한 정의서를 작성하고, 녹음된 음성이 이 정의서에서 정의한 내용에 부합하도록 교육할 것 - 기록된 언어는 음성데이터와 이를 text로 변경한 데이터를 같이 제공하여 라벨로 사용할 수 있도록 할 것 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 트립체인별로 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 출발지 및 도착지 기온, 강수량, 강설량 등 - 주변 시설물, 연료 상태에 따른 주유소 현황 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제26		트립체인 데이터
데이터26-2		대중교통 이용자 종합 트립체인 데이터

1. 데이터 개요

o 대중교통 이용자 중심의 환승정보 기반 맞춤형 교통서비스 제공을 위한 통행패턴 학습용 트립체인 내 음성 및 텍스트 데이터

※ 트립체인(trip chain)이란 대중교통 이용자가 환승을 포함하여 출발지에서 목적지까지 도착하는 연속적인 전체 과정

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 최소 두 가지 이상의 환승 지점을 의미하는 교통허브(환승센터)를 이용하는 5,000건의 통행에 대한 통합데이터

- (원천데이터②) 출발, 이동 중, 환승 중, 도착 정보 및 선호도에 관한 음성데이터 5,000건 이상

- (가공데이터) 통합 데이터와 음성데이터를 결합하여 음성 1건당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트

o AI 임무(예시)

- 시간에 따른 혼잡도 안내 및 환승을 고려한 최적 동선 제시 등	맞춤형 서비스 제공

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 최소 두 가지 이상의 환승 지점*을 의미하는 교통허브(환승센터)를 이용하는 5,000건의 통행**에 대한 통합 데이터 * 도보는 제외, 지하철 노선 변경도 하나의 환승 ** 1건의 통행 정의 : 출발지부터 도착지까지의 모든 정보 (예시1) A지역에서 버스를 타고 지하철로 환승하여 B지역으로 이동한 다음 B지역에서 다시 지하철을 타고 버스로 이동 (예시2) A지역에서 3호선을 타고 1호선으로 환승하여 B지역에서 버스로 이동 - 사용자 데이터(성별, 나이, 직업, 연봉 등) - 대중교통 수단 데이터(대중교통 종류, 시점, 종점, 시간 등) - 통행경로 상 주요 도로구간 교통량 및 교통상황 데이터 ※ 서울시(TOPIS), 건설기술연구원, 한국도로공사, 한국교통연구원, 지자체, ITS 등의 데이터 활용 • 출발, 이동 중, 환승 중, 도착 정보 및 선호도에 관한 음성데이터 5,000건* 이상 * 1건의 음성 데이터 정의 : 출발지부터 도착지까지 기록된 다양한 음성 데이터를 통합한 데이터 - 통행 개요 데이터(통행 일시, 통행 목적, 통행자 수, 최초 출발지, 최종 목적지, 통행목적 등), 환경 데이터(날씨), 대중교통 정보 데이터*(대중교통 종류, 노선번호, 출발지, 도착지)를 포함 * 대중교통 정보 데이터는 대중교통 수단별 상세하게 기록 - 출발시간 및 도착시간 선정 관련 선호도(출발시간 및 도착시간 결정에 활용한 정보 및 요소), 대중교통 종류 선정 관련 선호도(앱 등에서 제안한 대중교통 종류, 대중교통 종류 변경 수단, 수단 변경에 고려한 요소 등), 환승 관련 선호도(사용한 환승시설, 환승시설에 대한 장점 및 불만 사항 등) - 전체 트립체인에 대한 데이터 : 총 통행시간, 총 비용, 예상도착시간과 실제 도착시간의 차이 및 차이 발생 이유, 대중교통 수단 및 환승시설에 대한 전반적인 불만 사항 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 대중교통 이용중 관련 사항을 text 및 숫자로 기록하고, 통행 관련 사용자의 선호도를 음성으로 녹음하여 제출할 수 있는 App 등 개발 필요 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 통합 데이터와 음성 데이터를 결합하여 음성 1건당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트 라벨링(총 25만 토큰 이상) - 음성으로 기록된 데이터를 텍스트화하기 위하여 사전에 기록하는 항목, 기록하는 순서, 기록하는 포맷 등에 대해 정의한 정의서를 작성하고, 녹음된 음성이 이 정의서에서 정의한 내용에 부합하도록 교육할 것 - 기록된 언어는 음성 데이터와 이를 text로 변경한 데이터를 같이 제공하여 학습의 라벨로 사용할 수 있도록 할 것 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 트립체인별로 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 출발지 및 도착지 기온, 강수량, 강설량 등 (text) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제27		사고위험 환경에서의 운전습관 데이터
데이터27		사고위험 환경에서의 운전습관 데이터

1. 데이터 개요

o 안전한 교통인프라 조성을 위하여 특정 교통사고의 위험 환경하에서 발생하는 운전자들의 운전행태 및 패턴 기반의 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 사고위험 환경에서의 운전자 운전 행동 영상	300시간 이상

- (원천데이터②) 운전 행동 영상 데이터와 매칭되는 주행환경	정보의 영상 300시간 이상

- (가공데이터) 영상당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트

o AI 임무(예시)

- 사고위험 환경에서의 운전 행동 패턴 분석 및 위험 행동 예방

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 사고위험 환경에서의 운전자 운전 행동 영상 300시간 이상 - 비보호좌회전, 급커브 등의 위험환경 교통 표지판을 포함한 위험 구간, 사고위험 환경 제시 - 동일한 유형의 위험 구간에서 다양한 운전 행동이 포함될 수 있도록 데이터 구성 • 운전 행동 영상 데이터와 매칭되는 주행환경 정보*의 영상 300시간 이상 * 주행환경 정보 : 기상, 교통환경 기하구조, 교통현황, 차량상태 등
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 차량 내 장비 장착을 통해 운전자 운전 행동 영상 데이터 수집 - 차량 외 장비 장착을 통해 주행환경 정보 영상 데이터 수집 - 블랙박스 등 차량기록장치, 교통인프라 내 설치된 영상장치를 통한 주행환경 정보 수집 - 기상 상태는 공공데이터 활용 가능 - 교통현황은 각 도로기관의 교통정보센터 제공데이터 연계 가능 - 교통환경 기하구조는 국가교통DB센터 도로망 네트워크 데이터 활용 가능 • 사고위험환경의 정의를 위해 사고위험 환경요소 분석 및 사고 다발지역 통계 활용 고려 • 내비게이션, DTG 등 GPS 기반의 OBU로부터 위험 운전 행동을 식별하기 위한 정보 수집 가능 - 과속, 급감속, 급가속, 급회전, 급정지 등의 위험 운전 행동을 속도, RPM, 방향각, 브레이크작동 여부 등으로 판단 • 운전자 데이터 익명화를 통한 개인정보 보호 방안 제시 - 운전자 개인정보수집 동의서 수집 - 운전자 개인 식별 정보를 가명화 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 영상당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트 • 운전자 행동을 촬영한 영상을 기준으로 운전자 행동 특징을 설명하는 라벨링 및 키 프레임 간 추가 설명 라벨링 필요 • 도로 환경 및 주행환경에 대한 라벨링 필요 • 운전자 운전 행동 데이터와 주행환경 데이터 정확한 매칭을 위하여 영상녹화 시간, GPS 좌표 등 추가적으로 활용 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 영상 기본 정보, 운전자 정보(운전자 ID로 개인정보 비식별), 차량정보, 차량 위치정보, 주행상태, 위험이벤트 여부 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제28		실도로 위험상황 시나리오 기반 시뮬레이션 데이터
데이터28		실도로 위험상황 시나리오 기반 시뮬레이션 데이터

1. 데이터 개요

o 실도로 위험상황을 원천 데이터로 수집하여 시나리오 정의서 작성 및 시뮬레이션 수행에 도움이 되는 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 도로 종류별(고속도로 또는 도시부도로) 10가지 위험상황 유형에 대한 세부 위험사항 10가지 이상의 실도로 카메라 및 융합센서 데이터

‧ 위험상황 정의서

‧ 위험상황 유형별 대표 OpenSCENARIO 10건 이상

‧ 세부 위험사항을 포함한 위험사항별 OpenSCENARIO 100건 이상

* 자동차 시뮬레이션 국제표준 ASAM 형식의 시나리오 표준 형식

- (가공데이터①) 세부 위험사항 시나리오 1건당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트

- (가공데이터②) 실도로 데이터와 매칭되는 시뮬레이션 데이터

o AI 임무(예시)

- 실도로에서 수집된 주행정보 센서 데이터와 위험상황 라벨 정보로 발생할 수 있는 위험상황 인지하고 시뮬레이션 수행 결과를 기반으로 AI의 적절한 판단 및 제어를 위한 전략 수립

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 도로 종류별(고속도로 또는 도시부도로) 10가지 위험상황 유형에 대한 세부 위험사항 10가지 이상의 실도로 카메라 및 융합센서 데이터 - 위험상황 유형 10가지 * 세부 위험사항 10가지 = 총 100건 이상 - 고속도로50%, 도시부도로50% 비중 - 주행정보 수집을 위한 센서(측위가 보정된 GPS, 최소 전방 레이다, 최소 1개 이상 라이다(천장에 달린 365도), 최소 전·후·좌·우 카메라 센서) 데이터 • 위험상황을 설명하는 정의서 1건 ※ 단, 향후 시나리오 개발 등에 활용 가능한 Structure를 가지도록 설계 필요, 주행정보, 주변차량의 위치, 행동, 주변상황 등을 체계적으로 설명하며 AI를 이용하여 자동으로 시나리오를 작성할 수 있도록 함 • 위험상황 유형별 대표 ASAM 형식의 시나리오 10건 이상 • 세부 위험사항에 관한 ASAM 형식의 시나리오 100건 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주행 차량에 센서를 부착하여 위험환경에서 운전자가 직접 주행하면서 실제 위험 상황에 관련된 데이터 수집 - 실제 주행 차량에 적용될 수 있는 센서 부착 - 실제 도로를 주행하면서 위험상황을 발견할 시 발생 시각을 기록 - 위험상황 전 후 동안 수집된 데이터 추출 - 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 정제 방안 제시 필요 • 주행 종료 후 위험상황 라벨을 부여하고, 위험상황을 설명하는 정의서 작성 - 시나리오를 만들 수 있도록 차량 주행정보, 주변차 등의 위치, 행동 등을 설명할 수 있는 구조화된 정의서 작성 • 정의서를 바탕으로 ASAM에서 요구하는 형식에 맞도록 OpenSCENARIO 작성 - 10가지 위험상황 유형별 대표 ASAM 형식의 시나리오 작성 - 위험상황 유형별 대표 시나리오 상에서 위험도(예, Time-to-Collision, TTC 등)을 조정할 수 있는 변수쌍(차량 주행속도, 주변차 속도, 자율차와 주변차 거리 등)을 결정하고 변수쌍 조합을 작성 - 세부 위험사항별로 시뮬레이션에서 구현 가능하도록 위험상황별 ASAM 형식의 시나리오 작성 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• GPS 등은 사후 측위 보정을 통해서 조정 필요 • 위험상황 정의서는 향후 시나리오 전환 등을 고려하여 구조화에 사용되는 문자, 어순 등을 통일 • 문서로 작성된 위험상황 정의서, ASAM 시나리오, 차량에서 수집된 데이터가 일치성 확보될 수 있도록 Key 값으로 사용될 수 있는 코드를 부여하고, 차량에서 수집된 데이터는 분석의 용이성을 위하여 시간 정보가 일치하도록 방안 마련 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 세부 위험사항 시나리오 1건당 5문장(50토큰) 이상의 텍스트 라벨링 ※ (예시) Ego 차량은 파란색 승용차로 3차선 차로에서 120km/h의 속도로 중앙선에서 두 번째로 떨어진 차선에서 주행하고 있다. Ego 차량의 우측 후방에서 달리는 A 차량은 흰색 승용차로 150km/h의 속도로 주행하고 있다. A 차량은 Ego 차량을 추월하려고 중앙선에서 두 번째로 떨어진 차선으로 변경하고자 한다. 이 때 두 차량 간의 간격은 Ego 차량이 A 차량의 위치에 도달하는데까지 1초의 시간이 걸리는 거리이다. 차선 변경이 끝나면 2초 후에 시나리오를 종료한다. • 실도로 데이터와 매칭되는 시뮬레이션 데이터 • 세부 위험사항의 실도로 데이터, 실도로 데이터에 대한 캡션(텍스트), 시뮬레이션 데이터를 융합하여 AI가 인지 및 예측할 수 있도록 가공 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시 - 관련 연구, 국제 기준, 표준화를 참조하여 라벨링 정의 가능
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 실제 도로유형별 위험상황 발생 빈도 등 메타데이터 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제29		물류공간 예측 및 Fulfillment 최적화 데이터
데이터29		물류공간 예측 및 Fulfillment 최적화 데이터

1. 데이터 개요

o 물동량을 바탕으로 물류 처리에 필요한 공간을 예측하고, 다양한	물품의 종류 및 크기 표준화를 통해 fulfillment 최적화 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 물류창고에서 처리하는 물품의 크기(부피, 무게 등)를 측정할 수 있는 품목 및 물동량 데이터 1년치 이상

- (원천데이터②) 입출고 물품 이미지 데이터 10만 건 이상

- (가공데이터) 품목 분류 데이터 10만 건 이상

o AI 임무(예시)

- 물류 품목 표준화 및 물류공간 예측

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 물류창고에서 처리하는 물품의 크기(부피, 무게 등)를 측정할 수 있는 품목 및 물동량 데이터 1년치 이상 - 물품의 기종점, 입출고일시, 창고 위치, 거래일 ,물동량 및 품목별 거래 실적자료 등 • 입출고 물품 이미지 데이터 10만 건 이상 - 비규격화된 물품 20% 이상 포함
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 스마트물류센터 인증 기준에 준하는 시설과 장비를 갖춘 물류공간에서 수집 - 물품의 크기(부피, 무게) 등을 유추할 수 있도록 사전에 정해진 공간에서 측정 - 물품의 특성 및 수량을 파악할 수 있는 데이터 수집 방안 - 다양성 확보를 위한 구축 비율 제시 - 개인을 식별할 수 있는 정보는 익명화하거나 별도 마스킹 처리 - 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 입출고 물품 분류 표준화를 위한 품목 분류 데이터 10만 건 이상 - 입출고 물품 이미지에 대한 물품 분류, 수량, 크기 등을 라벨링 - 입출고 물품의 품목 정보를 포함 - 물품 품목에 대한 자체 대분류/중분류 가이드라인을 제시하고 분류불가하거나 기타로 분류하는 품목은 추가 가이드라인 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시 - 관련 연구, 국제 기준, 표준화를 참조하여 라벨링 정의 가능
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 창고 대지면적, 연면적, 소요인력, 자동화 여부 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역8		국방

과제30		AI 교관 데이터
데이터30		AI 교관 데이터

1. 데이터 개요

o 군 관련 기본 지식에 대한 텍스트 데이터 및 음성 설명 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 교본, 교육/훈련 지침 등에서 명시된 내용 5만 건 이상

- (원천데이터②) 교본, 교육/훈련 과정에서 예상되는 질의응답 쌍 1만 건 이상

- (원천데이터③) 교본, 교육/훈련 지침 교육 및 응답 음성 100시간 이상

o AI 임무(예시)

- 군 관련 기본 지식에 대한 교육/훈련용 AI 교관 개발

- 교육/훈련 시 음성을 통한 명령/대응을 수행하는 교육/훈련 지원체계 개발 등

o 기타사항

- 제안 시, 군과 협의하여 데이터제공동의서(원시·원천·라벨링데이터정보, AI 허브 개방 명시) 필수 제출

- 구축된 데이터는 데이터의 중요도, 보안 사항 등을 고려하여 AI-HUB(안심존) 외 군의 데이터 저장소에서도 관리되며, 데이터 제공 요청 시 군의 절차에 따라 신청자에게 제공

※ 문의처 : 국방데이터분석센터 김규진 선임연구원 02-961-1129, sperospera@kida.re.kr

※ 주의사항 : 본 사업은 별도의 군·민간 협의가 필요하므로 반드시 문의처를 통해 필요한 절차를 설명받아야 함

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 교본, 교육/훈련 지침 등에서 명시된 내용 5만 건 이상 • 교본, 교육/훈련 과정에서 예상되는 질의응답 쌍 1만 건 이상 - 질의응답 데이터 50만 토큰 이상 • 교본, 교육/훈련 지침 교육 및 응답 음성 100시간 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 군과 사전 협조하여 대상 교육/훈련과 관련 교보재를 검토하고 적정 원천데이터 확보 방안 제시 - 음성 데이터는 명확한 발음으로 구축 - 다양성을 고려한 교관/교육생 간 예상되는 질의응답 자료 확보 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• (언어) 군과 사전 협조하여 적정 전처리 방법 결정 ※ 대상 교육/훈련별 교보재 등을 기반으로 말뭉치 및 질의응답 쌍을 구분 • (음성) 명확한 의사 전달을 위해 기존 형태소 기반 조합이 아닌 교육 및 질의응답에 따른 음성으로 녹음 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 원천데이터(교본 및 교보재, 관련 지침 등)는 기계판독이 가능한 적정 형태로 가공 • 교육/훈련의 목적, 교본의 내용 및 예상되는 질의응답 등을 고려하여 교본 등에서 제시하는 특정 개체의 경우 상황을 고려하여 캡션 정보를 작성 • 오류 방지를 위해 데이터 집계 특성에 따른 통계 분석 시행 • 인력별 작업배정, 공정관리, 모니터링, 품질측정 등이 가능한 도구 활용 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - (언어) 파일 크기, 종류, 파일형식 등 - (음성) 음성파일 크기, 인코딩 방법, 채널 수 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제31		군 대상품 상태 검사 데이터
데이터31-1		비파괴(X-Ray) 검사 영상 기반 항공기 부품 결함 자동 판독 데이터

1. 데이터 개요

o 비파괴(X-Ray) 검사 영상 기반 항공기 부품 결함 자동 판독 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 결함/정상 합계 실데이터 1만장 이상

- (원천데이터②) 결함/정상 합계 합성데이터 4만장 이상

※ 결함 종류 및 유형을 분류하여 각 class당 5,000~10,000장 이상 구축

o AI 임무(예시)

- 딥러닝 기반의 정상 및 비정상 분석 모델

- 항공기 결함 자동 판독 모델

o 기타사항

- 제안 시, 군과 협의하여 데이터제공동의서(원시·원천·라벨링데이터정보, AI 허브 개방 명시) 필수 제출

- 구축된 데이터는 데이터의 중요도, 보안 사항 등을 고려하여 AI-HUB(안심존) 외 군의 데이터 저장소에서도 관리되며, 데이터 제공 요청 시 군의 절차에 따라 신청자에게 제공 예정

※ 문의처 : 국방데이터분석센터 김규진 선임연구원 02-961-1129, sperospera@kida.re.kr

※ 주의사항 : 본 사업은 별도의 군·민간 협의가 필요하므로 반드시 문의처를 통해 필요한 절차를 설명받아야 함

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 9,000장 이상의 X-Ray 필름과 X-Ray 이미지(DCM 등 비손실 이미지)를 활용해 원천데이터 총 10,000장 이상 구축 ※ 필름의 경우 스캐너를 통해 비손실 이미지로 저장 • 결함종류(수분침투, 균열, FOD), 결함부위, 정상/결함별 class 구분 • 동일 대상에 대해 정상/결함 쌍으로 데이터 생성 및 관리 ※ 필름, 이미지별 위치 조정을 통해 대상 부위를 비교할 수 있도록 구성 • 원천데이터 수집 시 주제와 관련된 적절한 데이터만 수집 필수 • 시드데이터는 군의 결함 검토/판독을 거친 표본 선별
합성데이터 요구사항	• 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 수집 및 합성데이터 40,000장 이상 구축 • 정상/결함 데이터의 비율은 적정 학습량을 고려하여 제시하고 군과 협의하여 결정함 • 결함종류, 결함부위, 정상/결함별 class 구분 - 합성데이터는 원천데이터와 구분되도록 하고 캡션에 설명 추가
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 환경에서 수집된 X-Ray 영상 기반으로 데이터 구축 ※ 군에서 원시데이터를 제공하고 수행기관의 사무실에서 작업하여 구축 - 합성데이터 수집에 사용할 실데이터 및 시드데이터는 군과 사전 협조하여 결정 - 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 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI 허브 및 안심존 공개 또는 군 자체 관리 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 - 원천데이터를 활용하여 데이터를 생성하는 합성데이터 사업은 원천데이터 권리 확보 내용을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• X-Ray 및 관련 자료를 기반으로 부품, 정상/결함 분류 및 원천데이터 생성 • 시드데이터를 기반으로 부품별 결함 합성데이터 생성 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 이미지(이미지 파일로 변환되는 동영상 파일 포함) 데이터 포함 시 캡션 정보 작성 필수 - 캡션은 기종, 장비, 부품, 결함 여부 및 결함의 내용 등을 설명하는 완전한 문장을 의미하며, 이미지 1장당 5개 이상의 단어와 20음절 이상으로 구성된 완전한 형태의 5개 문장 이상 작성 - 캡션 데이터는 구축 데이터와 별도 폴더로 관리 • 멀티모달 - 이미지(X-Ray) 종류, 정상/결함 여부, 결함 종류 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - Polygon, Shape, Bounding box 기반 이미지 라벨링 등 부품 결함 판독을 위한 최선의 2종 이상 라벨링 방법 선정 및 라벨링 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 결함 유형, 위치, 깊이 및 두께, 상태 등 정보 ※ 균열, 파손, 부식, 깊이, 두께 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제31		군 대상품 상태 검사 데이터
데이터31-2		공군 활주로 크랙 데이터

1. 데이터 개요

o 공군 활주로 크랙 정도에 따른 보수 공사 필요 여부 파악을 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 결함 포함 활주로 노면 촬영 이미지 및 필요 시 민간활주로 데이터 포함 20만장 이상(합성 데이터 포함)

· 활주로 원시데이터(4m*10m)로부터 각 비행단 별 슬라브 규격에 맞추어 정제

※ 비행단 별 슬라브 규격은 군과 협의

· 결함종류(16종) 및 결함정도(최대 3종) 고려 총 42종 클래스로 분류

※ 결함 종류 및 정도에 따라 각 class당 5,000건~10,000건 이상 구축

· 원시데이터 부족에 따라 class별 원천 데이터 구축 제한 시 합성데이터 구축

- (가공데이터) 이미지별 비행단, 결함 종류 및 결함 정도 등을 설명하는 완전한 문장의 캡션이 작성된 이미지 20만장 이상(합성데이터 포함)

· Semantic segmentation 이미지 라벨링 등 결함 판독을 위한 최선의 2종 이상 라벨링 방법 선정 및 라벨링

o AI 임무(예시)

- 딥러닝 기반의 정상 및 비정상 분석 모델

- 활주로 크랙 자동 판독 모델

o 기타사항

- 제안 시, 군과 협의하여 데이터제공동의서(원시·원천·라벨링데이터정보, AI 허브 개방 명시) 필수 제출

- 구축된 데이터는 데이터의 중요도, 보안 사항 등을 고려하여 AI-HUB(안심존) 외 군의 데이터 저장소에서도 관리되며, 데이터 제공 요청 시 군의 절차에 따라 신청자에게 제공 예정

- 구축된 데이터는 이동형 저장장치(SSD) 및 군 저장소에 적재

- 정기적으로 구축된 데이터를 군에 제출하여 품질 점검 실시

※ 문의처 : 국방데이터분석센터 김규진 선임연구원 02-961-1129, sperospera@kida.re.kr

※ 주의사항 : 본 사업은 별도의 군·민간 협의가 필요하므로 반드시 문의처를 통해 필요한 절차를 설명받아야 함

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 원시데이터 약 30,000장 이상의 활주로 노면 촬영 이미지 데이터로부터 활주로 노면 결함 이미지 생성 및 군이 보관 중인 자료(이미지 등)을 활용해 원천데이터 총 200,000장 이상 구축 • 원시데이터 이미지는 4mX10m 크기 • 결함종류 및 결함정도별 class 구분(13*3 + 3 = 42종) • 원천데이터 수집 시 주제와 관련된 적절한 데이터만 수집 필수 • 필요시, 담당기관과의 협의를 통해 민간 비행장 활주로 이미지 포함 • 시드데이터는 군의 결함 검토/판독을 거친 표본 선별
합성데이터 요구사항	• 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 수집 및 합성데이터 구축(합성데이터 구축 필요 시 군과 협의 下 수량 결정) • 결함종류 및 결함정도별 데이터의 비율은 적정 학습량을 고려하여 제시하고 군과 협의하여 결정함 • 결함종류 및 결함정도별 class 구분 - 합성데이터는 원천데이터와 구분되도록 하고 캡션에 설명 추가
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 실제 환경에서 수집된 결함이 포함된 활주로 노면 이미지 기반으로 데이터 구축(군 결함 판정 기준을 이해하고 적용 필요) ※ 군에서 자료 제공 또는 수집 장소 제공 협조 예정 - 합성데이터 수집에 사용할 실데이터 및 시드데이터는 군과 사전 협조하여 결정 - 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 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI 허브 및 안심존 공개 또는 군 자체 관리 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 - 원천데이터를 활용하여 데이터를 생성하는 합성데이터 사업은 원천데이터 권리 확보 내용을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 결함이 포함된 활주로 노면 및 관련 자료를 기반으로 결함종류 및 결함정도별 분류 및 원천데이터 생성 • 원시데이터를 원천데이터로 정제 시 이미지 회전 등 전처리 • 활주로 원시데이터 (4m*10m)로부터 각 비행단별 슬라브(7.6m*7.6m~4m*4m) 3종 규격에 맞추어 정제 • 시드데이터를 기반으로 결함종류 및 결함정도별 합성데이터 생성 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 이미지(이미지 파일로 변환되는 동영상 파일 포함) 데이터 포함 시 캡션 정보 작성 필수 - 캡션은 비행단, 결함 종류 및 결함 정도 등을 설명하는 완전한 문장을 의미하며, 이미지 1장당 5개 이상의 단어와 20음절 이상으로 구성된 완전한 형태의 5개 문장 이상 작성 - 캡션 데이터는 구축 데이터와 별도 폴더로 관리 • 멀티모달 데이터 - 이미지(결함종류 및 결함정도별 결함 포함 활주로 노면) 종류, 정상/결함 여부 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - semantic segmentation 이미지 라벨링 등 결함 판독을 위한 최선의 2종 이상 라벨링 방법 선정 및 라벨링 - 군에서 요구하는 파일 포맷 및 해상도 맞추어 가공 - 라벨링 데이터는 ‘YOLOv7’ 모델 학습을 위한 txt 파일 형태 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 비행단, 결함 종류, 결함 정도 등 정보 ※ 결함종류 16가지 및 결함정도(L, M, H) 3가지 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제32		군 경계 작전 환경 데이터
데이터32-1		군 경계 작전 환경 내 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 군 환경 내 경계 및 감시 등의 작전 수행을 위한 객체 인식 데이터와 이상행동 인식 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 기지, 경계구역 등 군 작전 환경(또는 유사 환경)에서의 감시장비(CCTV, TOD 등) 이미지 총 10만장 이상

※ 기지방어, 경계장비 등을 통해 수집한 객체(동물, 사람 또는 장비 등)의 식별 및 이동, 침입, 배회 등 행위 인식을 위한 가시영상(EO), 열영상(IR) 이미지 데이터 등

※ 클래스(class)별 5,000장 ~ 10,000장 내외

- (가공데이터①) 군 작전 환경에서의 감시장비 이미지에 상황 설명하는 캡션 데이터 10만개 이상

- (원천데이터②) 기상데이터 100일분 이상

※ 각 객체 데이터는 기상데이터와 상호 관련성 있는 데이터간 연관성을 확인할 수 있도록 쌍으로 구성해야 함

※ 예) 안개(기상데이터) 상황에서의 드론 이동(객체데이터) 데이터 쌍

o AI 임무(예시)

- 경계·감시를 위한 CCTV, TOD 등을 통해 수집한 영상의 객체 식별

- 영상의 객체를 클래스별로 분류하고 행동 특징(침임, 배회 등) 분류

o 기타사항

- 제안 시, 군과 협의하여 데이터제공동의서(원시·원천·라벨링데이터정보, AI 허브 개방 명시) 필수 제출

- 구축된 데이터는 데이터의 중요도, 보안 사항 등을 고려하여 AI-HUB(안심존) 외 군의 데이터 저장소에서도 관리되며, 데이터 제공 요청 시 군의 절차에 따라 신청자에게 제공

※ 문의처 : 국방데이터분석센터 김규진 선임연구원 02-961-1129, sperospera@kida.re.kr

※ 주의사항 : 본 사업은 별도의 군·민간 협의가 필요하므로 반드시 문의처를 통해 필요한 절차를 설명받아야 함

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 기지, 경계구역 등 군 작전 환경(또는 유사 환경)에서의 감시장비(CCTV, TOD 등) EO/IR 이미지 총 100,000장 이상 - class별 5,000~10,000장 이내 - 원시데이터 수집에 따라 가능한 수준 제시 필요 • 기상데이터 100일분 이상 - 각 객체 데이터는 기상데이터와 상호 관련성 있는 데이터 간 연관성을 확인할 수 있도록 쌍으로 구성해야 함 • 원천데이터 수집 시 주제와 관련된 적절한 데이터만 수집 필수
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 대상(5종 이상), 시간/방향/거리, 상황(5종 이상)이 조합된 이미지 수집 ※ 세부 사항은 군과 사전 협의 필요 - 대상(국내 중심) ※ 동물: 경계 작전 지역에 서식하는 소/중형 동물 ※ 사람: 성인 기준, 다양한 복장 적용으로 복장에 따른 오류가 없도록 조합 ※ 장비: 차량, 비행체(드론, UAV 등), 장비(이동성이 있는 것 중심) ※ 객체: 전신주, 창고, 나무, 바위 등 고정 시설물 또는 객체 - 시간/방향/거리: 오전/오후, 정면 기준 0도~360도, 50m~1Km 이내 ※ 대상의 크기에 따라 적정 거리 등 조정 - 상황: 정지, 배회, 침입, 은폐, 이동 등 • 원천데이터는 자체 수집 또는 군 협조를 통해 확보 ※ 협약시 군 협조방안에 대해 사전 협의 필요 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 원천 데이터 : Mask 기반 이미지 라벨링 - 학습 활용 데이터 : Bounding box 기반 이미지 라벨링 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 이미지(이미지 파일로 변환되는 동영상 파일 포함) 데이터 포함 시 캡션 정보 작성 필수 - 캡션은 상황(배경, 위치, 객체(사람, 사물 등), 동작 등)을 설명하는 완전한 문장을 의미하며, 이미지 1장당 5개 이상의 단어와 20음절 이상으로 구성된 완전 한 형태의 5개 문장 이상 작성 - 캡션 데이터는 구축 데이터와 별도 폴더로 관리 • EO/IR 이미지(동영상 포함)가 동일 조건일 경우 매핑이 가능하도록 캡션 추가 • 오류 방지를 위해 데이터 집계 특성에 따른 통계 분석 시행 • AI 학습을 위해 구축한 데이터의 품질, 및 활용성을 검증할 수 있는 AI 모델 활용 방안 제시 • Bounding box 기반 이미지 라벨링을 원칙으로 하며, 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 * 주요 요소 : 데이터 셋명, 촬영일, 이미지 파일명, 너비, 높이, 라이센스, 라벨링 분류, 라벨링 세그멘테이션, 영역 크기 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 군과 사전 협조하여 메타데이터를 구체화하여 제시

과제32		군 경계 작전 환경 데이터
데이터32-2		군 경계 작전 환경 합성데이터

1. 데이터 개요

o 비전기반 감시체계 성능 향상을 위한 다양한 엣지케이스를 고려한 학습 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 사람 또는 장비(차량, 무기체계, 비행체, 시설장비 등)의 객체가 포함된 이미지 총 5,000장 이상

- (원천데이터②) 군 작전 환경(또는 이와 유사한 환경) 및 이에 포함된 객체 이미지 총 5,000장 이상

- (원천데이터③) 객체와 환경 이미지를 결합한 이미지 총 10만장 이상

o AI 임무(예시)

- 군 작전 환경에서의 지능형 경계/감시체계를 통한 객체 식별

o 기타사항

- 제안 시, 군과 협의하여 데이터제공동의서(원시·원천·라벨링데이터정보, AI 허브 개방 명시) 필수 제출

- 구축된 데이터는 데이터의 중요도, 보안 사항 등을 고려하여 AI-HUB(안심존) 외 군의 데이터 저장소에서도 관리되며, 데이터 제공 요청 시 군의 절차에 따라 신청자에게 제공

※ 문의처 : 국방데이터분석센터 김규진 선임연구원 02-961-1129, sperospera@kida.re.kr

※ 주의사항 : 본 사업은 별도의 군·민간 협의가 필요하므로 반드시 문의처를 통해 필요한 절차를 설명받아야 함

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	[실제 데이터] • 사람 또는 장비(차량, 무기체계, 비행체, 시설장비 등)가 포함된 이미지 총 5,000장 이상 • 군 작전 환경(또는 이와 유사한 환경) 및 이에 포함된 객체 이미지 총 5,000장 이상 • 원천데이터 수집 시 주제와 관련된 적절한 데이터만 수집 필수 [시드 데이터] • 합성데이터 구축에 사용할 양질의 표본 데이터 구축량 - 원천데이터 중 객체와 환경 이미지 구성을 조합한 class별 5장 이상
합성데이터 요구사항	• 합성데이터 구축량 - 객체와 환경 이미지를 결합한 이미지 총 100,000장 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 합성데이터 수집에 사용할 실데이터 및 시드데이터는 군과 사전 협조하여 결정 - 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 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI 허브 및 안심존 공개 또는 군 자체 관리 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 - 원천데이터를 활용하여 데이터를 생성하는 합성데이터 사업은 원천데이터 권리 확보 내용을 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 객체와 배경 이미지를 다양하게 조합하여 합성데이터를 가공해야 함 ※ 세부 요건은 사전에 군과 협의 필요 • 데이터 합성 시 데이터 간 중복 또는 유사한 내용으로 구축되지 않도록 방지 대책 마련 • 데이터에 개인정보, 국방보안사항 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 등 비식별 조치(처리) 방안 제시 - 국방보안사항은 관련 보안지침을 확인하고, 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 데이터 관리·활용 방안 제시 • 이미지(이미지 파일로 변환되는 동영상 파일 포함) 데이터 포함 시 캡션 정보 작성 필수 - 캡션은 상황(배경, 위치, 객체(사람, 사물 등), 동작 등)을 설명하는 완전한 문장을 의미하며, 이미지 1장당 5개 이상의 단어와 20음절 이상으로 구성된 완전 한 형태의 5개 문장 이상 작성 - 캡션 데이터는 구축 데이터와 별도 폴더로 관리 • 오류 방지를 위해 데이터 집계 특성에 따른 통계 분석 시행 • AI 학습을 위해 구축한 데이터의 품질, 및 활용성을 검증할 수 있는 AI 모델 활용 방안 제시 • Bounding box 기반 이미지 라벨링을 원칙으로 하며, 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 *필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 * 주요 요소 : 데이터 셋명, 촬영일, 이미지 파일명, 너비, 높이, 라이센스, 라벨링 분류, 라벨링 세그멘테이션, 영역 크기 - 합성 데이터에 필요한 메타데이터 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역9		재난·안전·환경
과제33		대기오염 배출원 공간 분포 데이터
데이터33		대기오염 배출원 공간 분포 데이터

1. 데이터 개요

o GEMS 영상에서 탐지되는 고농도 오염지역 중 국내 대기환경에 영향을 주는 오염원 탐지를 AI로 분석하기 위한 대기오염 배출원 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 다양한 해상도의 위성영상 2.5만건 이상

· 1m 이하 해상도의 위성영상 1만건(1m, 512픽셀) 이상

· 10m 해상도의 위성영상 1만건(10m, 512픽셀) 이상

· 30m 해상도의 위성영상 0.5만건(30m, 256픽셀) 이상

- (원천데이터②) GEMS 공간해상도 10km 이상 및 연간(365일)에 해당하는 위성 이미지

- (원천데이터③) 우리나라 대기오염측정망 중 오염물질 데이터

- (가공데이터) 위성영상 1m 이하 굴뚝 탐지, 10m 이하 대규모 산업단지, 30m 이하 시가화건조지역

o AI 임무(예시)

- 다양한 해상도의 위성영상에서 굴뚝위치 및 높이(1m 이하), 대규모 산업단지(10m) 및 시가지(30m) 등 추론

- GEMS 영상에서 고농도 대기오염이 확인되는 지역을 대상으로 대규모 대기오염 배출원 추론

- 우리나라를 대상으로 1m 이하 영상에서는 굴뚝위치 및 높이를 추론하고, 10m 및 30m는 우리나라와 중국을 대상으로 산업단지 및 시가지 추론

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 다양한 해상도의 위성영상 2.5만건 이상 및 한국 대상 GEMS 위성영상 365장 이상 - 한국과 중국 동해안 데이터 구축 대상지역 선정 방법 제시 - 우리나라(10m, 30m) 및 중국 동해안 지역(1m, 10m 및 30m) 대상 - 대기오염 배출원이 포함된 1m 이하 해상도의 위성영상(1m, 512픽셀) 1만건 이상 - 대기오염 배출원이 포함된 10m 해상도의 위성영상(10m, 512픽셀) 1만건 이상 - 대기오염 배출원이 포함된 30m 해상도의 위성영상(30m, 256픽셀) 0.5만건 이상 - 한국 대상 GEMS 위성영상 365장(공간해상도 10km) 이상
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 대기오염 배출원이 포함되어 있는 위성영상 수집 방안 제시 - 원천데이터는 기 구축 데이터를 사용하지 않고, 신규 수집 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 1m 이하, 10m 및 30m 해상도의 위성영상 수집 방안 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 인공지능 학습용 데이터로 구축하기 위한 위성영상 전처리 방안 제시 - GEMS 영상 활용을 위한 전처리 방법 제시 - 1m 이하, 10m 및 30m 해상도의 위성영상 별 전처리 방법 제시 - 영상의 크기는 256×256 픽셀, 512×512 픽셀 이상으로 제작 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 영상 해상도 별 대기오염 배출원 라벨링 방법 제시 - 한국과 중국 동해안 지역을 대상으로 대상 지역 선정 방안 제시 - 영상의 특징을 반영한 산업단지 등 대기오염 배출원 라벨링 방법 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 영상의 종류, 촬영시기, 대기오염 배출원 종류 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제34		내륙습지 탄소흡수원 데이터
데이터34		내륙습지 탄소흡수원 데이터

1. 데이터 개요

o 항공영상, 드론(이미지), 강수량(텍스트) 및 수위(텍스트) 등 다양한 데이터를 활용하여 AI 멀티모델을 활용한 탄소흡수원 내륙습지 분포, 면적 학습데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 내륙습지 대상 10m 해상도 위성영상 1만 장(512픽셀) 이상

- (원천데이터②) 내륙습지 대상 10cm 해상도 드론이미지 2만장(512픽셀) 이상

- (원천데이터③) 강수량 데이터 텍스트 2만건 이상

- (원천데이터④) 수위 데이터 텍스트 2만건 이상

- (가공데이터) 항공영상, 드론이미지 대상으로 내륙습지의 탄소흡수원 라벨링(세그멘테이션) 등

o AI 임무(예시)

- 격년 투명성 보고서(Biennial Transparency Report) 및 국가온실가스 인벤토리 보고서 등에 수록되는 습지 부문의 풍수기 및 갈수기 변화에 따른 분포 및 면적 산정

- 강수량 및 수위를 연동한 시계열적 습지의 침수 면적 공간변화량 산정

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 원천데이터 구축량 총 3만장 이상 - 내륙습지 10m 해상도 위성이미지 1만 장(512픽셀) 이상 - 내륙습지 10cm 해상도 드론이미지 2만장(512픽셀) 이상 - 습지의 위치와 가장 인접, 날짜를 포함한 강수량 데이터 텍스트 2만 건 이상 - 위치와 날짜를 포함한 수위 데이터 텍스트 2만 건 이상 * 풍수기와 갈수기 기간을 포함한 원천데이터 구축
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 과제 목표에 부합하는 항공영상, 드론이미지 데이터를 자체수집, 구매 등으로 수집하며, 수집하기 위한 적절한 방법을 제시 - 공공기관에서 제공하는 신뢰성 있는 강수량 및 수위 데이터 선정 제시(기상청 기상자료개방포털, 국가수자원관리종합정보시스템 등) - 4대강 수계 기준으로 1개의 수계 선정 제시 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 데이터의 저작권 문제 해결 필수 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 내륙습지 탄소흡수원에 대한 정의와 위성 및 드론이미지 512×512픽셀 크기로 제작 등 전처리 방안을 제시 • 풍수기와 갈수기 기간을 포함한 강수량 및 수위 데이터 텍스트 전처리 방안을 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 멀티모달 적용을 위한 다양한 형식의 데이터 적용 방안 수립 - 항공영상, 드론이미지 대상으로 내륙습지의 탄소흡수원 라벨링(세그멘테이션) 방안 제시 - 강수량, 수위 데이터(풍수기와 갈수기 기간을 포함) 텍스트를 연동한 학습데이터 작성 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 이미지 크기, 촬영 위치정보, 해상도, 촬영시기, 이미지 제공 기관 등 원천데이터 관련 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제35		폐의류 재활용 분류 및 선별 데이터
데이터35		폐의류 재활용 분류 및 선별 데이터

1. 데이터 개요

o 대부분 매립되거나 소각되는 폐의류의 재활용율을 높이기 위한 폐의류의 이미지 설명 및 폐의류의 재활용 선별 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 실제 선별시설에서 촬영된 폐의류 이미지 10만건 이상

- (가공데이터①) 폐의류 이미지 분류 및 선별 데이터 10만건 이상

- (가공데이터②) 폐의류 이미지 설명 캡션 가공 데이터 100만 토큰 이상

o AI 임무(예시)

- 폐의류 식별 및 재활용 용도별 분류

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 실제 선별시설에서 촬영된 폐의류 이미지 10만건 이상 - 폐의류 재활용 분류 및 선별데이터 10만건 이상 - 폐의류 이미지 설명 캡션 데이터 100만 토큰 이상 • 폐의류의 실제 선별이 이뤄지는 환경에서 촬영된 고해상도 폐의류 이미지 - 재사용, 재활용, 폐기처분등 재활용이 이뤄지는 방법에 따른 유형별 분류 필요 - 폐의류의 유형별, 클래스별 균형 유지 - 원천 데이터의 픽셀 사이즈는 최소 512*512 이상이어야 함. • 재활용 유형별 특성을 고려 재활용율을 높이기 위한 재활용전문가 및 패션디자인 관련 전문가의 캡션 (ex. 재사용 폐의류의 경우 원래 사용 목적을 캡션으로 설명)
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 원천데이터는 기구축데이터(AI허브 등)를 활용하지 않고, 신규 수집·구축 필요 - 폐의류의 실제 선별이 이뤄지는 다양한 선별 환경에서 촬영 - 촬영 환경에 대한 메타데이터 수집 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 폐의류의 재활용 유형별로 각각 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 · 재사용 폐의류 : 재사용 가능한 품목 제시 및 수집 · 재활용 폐의류 : 재활용 가능한 유형 제시 및 수집 ※ 재사용 의류 : 폐의류를 의류의 용도로 사용 ※ 재활용 의류 : 폐의류를 의류의 소재 또는 의류 이외의 용도로 사용 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 인공지능 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있는 원천데이터의 이미지 정제 방안 제시 ※ (예시) 폐의류의 일부분이 잘리는 등 이미지의 일부분이 보이지 않는 경우 ※ (예시) 겹쳐짐등으로 이미지를 알아보기 힘들어 라벨링이나 캡션이 어려운 경우 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

항목	요구사항
데이터 가공방법	• BBOX 등 이미지 가공방안 제시 • 모든 폐의류에 대해 명확한 분류가 가능한 라벨링 방법 제시 - 폐의류의 품목 - 재사용, 재활용, 폐기처분 여부 및 각 유형별 세부 구분 • 재사용 및 재활용이 더욱 활성화되도록 하는 전문가 기반의 캡션 방안 제시 ※ (예시) 재활용 예시 : 다운 충전재가 사용된 패딩 코트로 다운을 분리해 리사이클 다운으로 활용 ※ (예시) 재사용 예시 : 푸른색 계열의 체크무늬 패턴의 봄과 가을용 간절기용 원피스로 사무실 출퇴근을 위한 평상복이나 친구들 모임등의 가벼운 모임에 착용 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 수집 장소, 조명, 수집 날짜, 기타 이미지에 영향을 미치는 수집 환경 정보 - 캡션 설계자의 인적 정보(성별, 직업군 등) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

과제36		자연발생 석면 탐지 데이터
데이터36		자연발생 석면 탐지 데이터

1. 데이터 개요

o 1郡 발암물질인 석면 특화 전자기파 반응 감지용 초분광 영상 기반 자연발생 석면 자동탐지 AI모델 학습용 멀티모달 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 자연발생 석면 암석/광물(사문암, 트레몰라이트 등) 및 비교군(조암광물/화성암/변성암/퇴적암) 영상(광학, 가시근적외선 및 단파적외선 초분광) 10만장 이상

- (가공데이터①) 자연발생 석면 및 비교군 이미지 설명 캡션 가공데이터 150만 토큰 이상

- (가공데이터②) 석면분포 지질도: 석면 기원암 분포 지질도 3천장 이상

o AI 임무(예시)

- 석면관리종합정보망(https://asbestos.me.go.kr/) 중 자연발생석면지질도 작성 활용 및 개발사업의 인허, 석면안전관리 등

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 자연발생석면 및 비교군 영상 10만장 이상 및 석면 기원암 분포 지질도 3천 장 이상 - 1급 발암물질이자 석면안전관리법에 의해 규제되는 자연발생석면 기원암 및 광물에 대한 광학영상, 가시근적외선 초분광영상, 단파적외선 초분광영상 100,000매 이상 - 자연발생 석면 기원암 및 석면 광물 5종 이상 - 비교군 20종 이상: 조암광물 및 암석 20종 이상 - 광학영상과 초분광영상을 기반으로 가공한 자연발생석면 및 비교군 이미지 토큰과 이미지 설명 캡션 데이터 150만 토큰 이상 • 실내 실험실 환경 및 실외 암석 산출 현장(노두)에서 촬영된 다중센서 광학 및 초분광 이미지 - 영상 내 암석 및 광물의 종류에 따른 자연발생석면 및 관련 암석군, 대조군의 유형별 분류 필요 - 원천데이터의 경우 가시근적외선 초분광 영상의 사이즈는 500*500 pix 이상, 단파적외선 초분광영상의 사이즈는 380*380 pix 이상임 • 자연발생석면 및 비교군 분류의 정확도를 높이기 위한 전문가의 캡션 필요 • 석면분포지질도: 1:5만 지질도를 기반으로한 이미지 형태 석면 기원암 분포 지질도
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 자연발생석면 기원암 및 광물, 그 외 비교군을 다양한 환경에서 다양한 센서를 활용하여 촬영 - 원천데이터는 공개된 기구축데이터(AI Hub 등)를 활용하지 않고 사업단 기구축데이터와 함께 신규 데이터를 수집 및 구축 - 촬영 대상 및 환경에 대한 메타데이터 수집 • 자연발생석면 및 비교군 유형별로 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 - 자연발생석면 기원암 및 광물: 석면을 포함할 가능성이 높은 초염기성암, 사문암 등 석면 기원암 및 트레몰라이트 등 석면 광물 필수 포함 (전체 원천 데이터의 30% 이상) - 비교군: 자연발생석면 비교군 암석으로는 퇴적암, 화성암, 변성암 등, 비교군 광물 석영 등 조암광물 20종 이상 • 원천데이터는 다음 조건을 필수로 만족해야 함 - 가시근적외선영역 초분광영상 30% 이상: 400~1000nm 파장대역에서 7nm 분광해상도(Spectral resolution), 해상도(Image resolution)는 500 pix 이상 - 단파적외선영역 초분광영상 30% 이상: 1000~2500nm 파장대역에서 12nm 분광해상도, 380 pix 이상이어야 함 • 1:5만 지질도 수집 및 저작권 해결 방안 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 인공지능 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있는 이미지 정제 방안 제시 • 가시근적외선, 단파적외선 영역 초분광 영상의 전처리 중 화이트 레퍼런스를 기준으로 하는 노이즈 제거 과정 필요 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 광학 및 초분광 영상: 석면 기원암 및 석면광물 대분류 속 구체적 암명 및 석면광물명, 비교군 암석 및 광물의 대분류 속 구체적 암명 및 석면광물 • 석면발생 데이터 베이스: 석면 발생 여부, 석면 기원암 종류 및 석면 광물 종류 • 석면 기원암 지질도: 석면 발생 여부, 석면 기원암 종류 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 촬영한 초분광 영상에 대한 후보정 방법 제시 • 암석 촬영 영상에서 석면 기원암 및 석면 광물 경계를 벡터(polygon)로 구축하는 방법 제시 • 센서 타입, 시료 분류 번호, 시료의 종류, 촬영 날짜, 광원 종류, 시료까지의 거리, 이미지 밴드의 수 등 구축 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 촬영 장치의 구성, 광원, 측정 거리, 암석 종류, 시료 채취 위치, 시료 방향, 시료 상태 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제37		화학물질 위험성 예측 데이터
데이터37		화학물질 위험성 예측 데이터

1. 데이터 개요

o 화학물질의 특성(①증기압, ②연소열, ③인화점) 및 위험성 예측 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 2만 종* 이상 화학물질의 속성(15종 이상) 데이터 총 30만 건 이상

* 증기압 5천 건 이상, 연소열 5천 건 이상, 인화점 1만 건 이상

- (가공데이터) 화학물질명에서 SMILES 등으로 필요한 화학구조 속성 데이터 추출 및 가공

※ Pubchem, Python library(RDKit 등) 활용

o AI 임무(예시)

- 작업 환경 조건에 따른 화학물질의 특성(①증기압, ②연소열, ③인화점) 값 및 위험성 예측

o 기타사항

- 해당 과제는 컨소시엄 구성 시 ‘화학물질안전원’을 수요기관에 포함(필수)

※ 화학물질안전원의 담당자와 협의 필수(수요기관 참여 확인서는 직인을 생략하여 제출)
(☎ 문의처 : 환경부 화학물질안전원 사고예방심사2과 : 043-830-4313 / tiryu@korea.kr)

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 2만 종 이상 화학물질의 속성(15종 이상) 데이터 총 30만 건 이상 - 증기압 0.5만 건 이상 : 증기압, IUPAC name, CID, CAS number, SMILES, InchI code, 2D 구조식, 분자식, 분자량, Number of proton(donor, acceptor), Density, Number of aromatic ring, TPSA, logP 등을 포함하는 15종 이상의 속성 데이터 - 연소열 0.5만 건 이상 : 연소열, CID, CAS number, SMILES, 2D 구조식, 분자식, 분자량, number of proton(donor, acceptor), number of aromatic ring, TPSA, logP 등을 포함하는 15종 이상의 속성 데이터 - 인화점 1만 건 이상 : 인화점, IUPAC name, CID, CAS number, SMILES, InchI code, 2D 구조식, 분자식, 분자량, Number of proton(donor, acceptor), Density, Number of aromatic ring, TPSA, logP 등을 포함하는 15종 이상의 속성 데이터 ※ 명칭 데이터를 제외한 구조 속성 데이터는 10종 이상 포함, 2D 구조식은 통일된 포맷의 이미지 파일로 수집
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 화학물질의 위험성 예측을 위한 속성데이터 수집 방안 - SCI급 논문, 연구 문헌 등 조사 등 - PubChem, ChemSpider, NIST, DIPPR*, ECHA, Handbook 등 검증된 DB 활용 (*Design Institute for Physical Properties) - RDKit 등을 활용한 물질 구조 기반 속성 데이터 수집 - 2D 구조 등의 이미지 파일의 생성 시 검증 필요 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 다양한 소스로부터 수집된 데이터의 표준화 - 특징변수 생성 (Molecule descriptor, Fingerprint 등), 특징 공학 (Feature engineering) 적용 등 • 논문 및 문헌 내 데이터의 텍스트화 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

2. 데이터 수집

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 화학물질명에서 SMILES 등으로 필요한 화학구조 속성 데이터 추출 (Reproducibility 확보 필요) ※ PubChem, RDKit 등 활용 • 작업 환경 조건에 따른 화학물질의 특성(증기압, 연소열, 인화점) 위험성 라벨링 가이드라인 개발 • 화학 전문인력을 활용한 수집·추출된 속성값 검증 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 데이터별 수집 방법(DB 활용, 코드 등) 및 레퍼런스 표기 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

영역10		농림축수산
과제38		농산어촌 전문분야 한국어-외국어 병렬 말뭉치 데이터
데이터38		농산어촌 전문분야 한국어-외국어 병렬 말뭉치 데이터

1. 데이터 개요

o 농산어촌에 근로하는 외국인 노동자에게 농산어촌 기술 및 전문용어를 전파하고 언어장벽을 허물기 위한 한국어–외국어 말뭉치 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 농산어촌 기술 및 전문용어 한국어 말뭉치 200만 문장(2,000만 토큰) 이상* 및 농산어촌에 종사하는 외국인 노동자 국적 비율 중 상위 4개 국가 대상 외국어 각 200만 문장(2,000만 토큰) 이상

* 한국어 말뭉치의 경우, 최소 도서 60만 문장 이상, 논문 40만 문장 이상, 정부 웹사이트/저널 40만 문장 이상으로 구축되어야 함

- (원천데이터②) 인터뷰 영상 및 음성(문장단위 또는 1개 발화에 대한 영상 MP4 및 음성 PCM) 한국어 말뭉치 200만 문장 이상 및 농산어촌에 종사하는 외국인 노동자 국적 비율 중 상위 4개 국가 대상 외국어 각 200만 문장 이상

※ 한국인 대상 인터뷰 영상 및 음성은 농산어촌 전문분야에 대한 일상언어(은어 포함)로 구성되어야 함

※ 국외(중국, 베트남, 태국, 우즈베키스탄, 필리핀, 캄보디아, 네팔, 몽골, 인도네시아, 카자흐스탄) 중 국내 농산어촌 외국인 노동자 국적 비율 중 상위 4개 국가 대상으로 한정함

※ 구어체 60만 문장 이상, 대화체 20만 문장 이상

o AI 임무(예시)

- 농산어촌 전문분야 한국어-외국어 질의응답 및 병렬 말뭉치 데이터 구축

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 한국어 말뭉치 200만 문장 이상 및 농산어촌에 종사하는 외국인 노동자 국적 비율중 상위 4개 국가 대상 외국어 각 200만 문장 이상 - 한국어 말뭉치의 경우, 최소 도서 60만 문장 이상, 논문 40만 문장 이상, 정부 웹사이트/저널 40만 문장 이상으로 구성되어야 하며, 인터뷰 영상 및 음성(문장 단위 또는 1개 발화에 대한 영상 MP4 및 음성 PCM) 한국어 200문장, 외국인 노동자 국적 비율 상위 4개 국가 대상 외국어 각 200만 문장 이상
수집 방법	• 외국어의 경우 중국, 베트남, 태국, 우즈베키스탄, 필리핀, 캄보디아, 네팔, 몽골, 인도네시아, 카자흐스탄 중 국내 농산어촌 외국인 노동자 국적 비율중 상위 4개 국가 대상으로 한정함 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 농촌진흥청 농업용어사전, 축산용어사전 등 공개 데이터셋 활용 - 농산어촌 기술 및 전문용어가 포함된 도서, 논문, 정부 웹사이트/저널 문서 필수 확보 - 인터뷰 영상 및 음성 데이터의 경우 다양한 농산어촌 기술 및 전문용어가 담긴 외국인 노동자의 인터뷰 데이터가 수집되도록 분야의 다양성과 분포 수집 방안 제시 - 외국인 노동자의 인터뷰 동의 및 수집을 위한 농협, 농림수산식품교육문화정보원 등 유관기관과의 협의 방안 제시 - 인터뷰 영상 및 음성 데이터의 경우 음성 발화 시간을 포함하여야 하며 음원 앞뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외하도록 함 • 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 특정 농산어촌 주제에 대해, 어떤 종류의 텍스트(예: 기술 문서, 뉴스 기사, 학술 논문 등)를 병렬 말뭉치로 구축할지 사전 계획 - 공개 데이터셋이나 공개된 학술 논문, 공공 기관이 발행한 자료들은 저작권 문제 없이 사용 가능 - 원천 데이터 수집을 위한 자료는 최신성을 유지해야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시 - 데이터가 편향없이 구축되도록 언어별 균형적인 분포 확보
전처리 방법	• 데이터 전처리 방법 - 텍스트 정규화 : 특수 문자나 이모지, 불필요한 공백 제거 및 필요한 형식으로 변환 - 언어별 특성 고려 : 각 언어의 문법적, 문화적 특성을 고려한 데이터 정규화 (ex. 중국어는 분절이 필요) - 이상치 제거 : 너무 길거나 짧은 문장, 비정상적인 문자 패턴을 가진 문장 제거 - 언어별 분리 : 언어 데이터를 각각 분리하여 처리 - 병렬 말뭉치 확인 : 한국어 문장과 대응하는 외국어 문장이 정확한지 확인 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 각 항을 고려한 데이터 라벨링 방안 제시 - 라벨링 유형 (텍스트, 번역-자연어) - 라벨링 형식 (JSON) - 언어의 종류 (한국어, 외국어-농산어촌 종사하는 외국인 국적 비율중 상위 4개 국가 언어) - 기술의 내용 (농업, 축산업, 어업) - 신조어, 관용어구 고려 • 인터뷰 음성 및 영상 데이터의 경우 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 각 전문분야 전문가의 검수 방안 제시 - 문장별, 언어별 태깅 방안 제시 • 라벨링 데이터 품질 검증 방안 제시 • 한국어 – 외국어 말뭉치 양방향 구축 방안 제시 - 한국어 문장-올바른 외국어 번역 문장/ 외국어 문장-올바른 한국어 번역문장이 될 수 있도록 제시 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 데이터 구조 분류 (데이터 영역, 유형, 형식, 구축년도, 구축량 등 분류) - 데이터 언어 및 분야별 분류 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제39		반려동물 데이터
데이터39-1		반려견 성장 및 질병 관련 말뭉치 데이터

1. 데이터 개요

o 반려견의 생애주기에 따라 성장 및 질병 관리에 활용될 수 있는 말뭉치 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 반려견 다빈도 질환에 대한 기본정보 데이터 : 10만 문장(100만 토큰) 이상

※ 질환명, 원인, 정의, 진단법 등이 구분된 문장

- (원천데이터②) 반려견 보호자 질의(Q&A) 및 수의사 답변 : 30만 문장(300만 토큰) 이상

※ 질의 데이터 15만 문장(150만 토큰) 이상, 응답 데이터 15만 문장(150만 토큰) 이상

o AI 임무(예시)

- 반려견 성장 및 질병관리에 대한 반려견 보호자 질의에 대한 응답 생성

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• (기본정보) 반려견 다빈도 질환에 대한 데이터 : 10만 문장 ※ 100개 이상 질환에 대해 질환별 질환명, 원인, 정의, 증상, 진단법 등 100만 토큰 이상 수집 ※ 2024년 농림축산식품부 선정 다빈도 질환 120종 참조하여 수행 • (응용정보) 반려견 보호자 질의와 수의사 답변 데이터 : 30만 문장 ※ 내과‧안과‧외과‧응급중환자의학과 관련된 다빈도 질환을 생애주기에 맞추어 분류하고 질환 발병 및 대처에 대한 반려견 보호자 QA 및 수의사 답변에 대한 질의응답 쌍 15만건 이상 ※ 100개 이상 질환에 대해 질환별 최소 25건 이상의 다이얼로그(Dialog)로 구성되어야 하고, 참조 (Reference)가 있을 경우 명시
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 반려견 다빈도 질환 100종 이상에 대한 말뭉치 데이터 수집 및 구축 - (기본정보) 질환명, 원인, 정의, 진단법 등으로 구성된 질문지를 활용한 구축 - (응용정보) 생애주기에 맞추어 진료 또는 상담시 발생되는 보호자 질문 및 답변을 쌍으로 구성하여 구축 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• (기본정보) 질환별, 목적별 분리 • (응용정보) 질환별, 대화별 분리 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• (기본정보) 질환별, 목적별 메타정보 구성 방안 제시 • (응용정보) 질환별, 대화별 메타정보 구성 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 질환명, 질환 원인, 질환 정의, 증상, 보호자 질의, 수의사 답변 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제39		반려동물 데이터
데이터39-2		반려견 보행영상 기반 건강관리 데이터

1. 데이터 개요

o 반려견 파행 평가를 위한 보행 동영상 및 각 다리별 보행 압력측정 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) (동영상 및 이미지) 중소형 반려견 1,000마리 이상을 대상으로 전후좌우 방향별 보행을 촬영한 동영상 4,000개 이상, 동영상에서 추출한 이미지 데이터 12만장 이상

□ 정상보행 500마리 이상, 파행 500마리 이상을 대상으로 각각 정면/후면/좌측면/우측면에서 촬영한 동영상 4,000개 이상에서 추출한 이미지프레임 12만장 이상

- (원천데이터②) (압력측정) 보행 동영상 촬영 시 측정한 각 다리별 보행 압력 데이터 4,000개 이상

□ 압력은 보행 동영상 촬영과 함께 측정되어야 함

o AI 임무(예시)

- 반려견 보행 동영상 및 압력측정 데이터를 이용하여 파행여부 및 비정상 다리 판별

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 중소형 반려견 1,000마리 이상의 보행 동영상 및 보행 압력측정 데이터 4,000쌍 이상 • 촬영된 4,000개 이상의 동영상에서 추출한 프레임 이미지 12만장 이상 ※ 중소형 반려견은 성견 된 몸무게가 25kg 미만(국립축산과학원 기준) ※ 보행 동영상은 전면/후면/좌측면/우측면으로 촬영하여 반려견 신체, 특히 다리의 움직임을 포착해야 함 ※ 보행 압력측정은 동영상 촬영과 동시에 이루어져야 하며, 데이터 분석 시 동영상 프레임과 매칭할 수 있어야 함 ※ 파행 데이터와 정상 보행 데이터의 비율은 1:1 또는 그와 유사한 비율이어야 함
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 파행을 평가할 수 있을 만큼의 최소한의 걸음걸이 이상이 되도록 동영상을 촬영하고 압력을 측정하여야 함 ※ 최소 3걸음 이상(각 다리가 지면에 딛었을 때부터 다음 지면에 딛었을 때까지가 1걸음) - 보행평가는 관련 전문가에 의해서 이루어져야 하며, 평가결과는 메타데이터로 수집해야 함 - 보행을 촬영하는 카메라 장비의 해상도는 FULL-HD 이상이어야 하며, 초당 프레임 수는 30FPS 이상이어야 함 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI허브 및 안심존 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 - 데이터 구축 시 윤리적□법제도적 문제를 해결해야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• (멀티모달) 수집데이터의 전처리 기준 마련 - 오측정(촬영) 데이터 정의 및 처리방안 제시 - 측정 오차 최소화 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• (멀티모달) 한 개체에 대한 동영상과 압력측정데이터, 메타데이터를 매칭한 통합 데이터 구성방안 제시 - 보행 동영상 분석을 위한 데이터 처리방안 제시 ※ 전체 촬영 영상에서 불필요한 구간을 삭제하고, 분석에 사용할 구간만을 편집하여 구성 - 압력 분석을 위한 데이터 처리 방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 수의분야 전문가를 통한 반려견 보행 평가 결과 및 각 다리별 비정상 여부를 진료한 기록 등 필수 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제40		그린바이오 기반 식품소재 첨단농장 데이터
데이터40		그린바이오 기반 식품소재 첨단농장 데이터

1. 데이터 개요

o 농장 환경 데이터, 작물 정보, 재배정보, 생장 데이터, 첨단 농장 운용 데이터를 포함한 데이터 구축

o 데이터 구성

- (원천데이터) 식품소재화 및 고부가가치 창출 가능한 작물 이미지 20만 건 이상

- (가공데이터①) 그린바이오 식품소재 재배를 위한 첨단농장 내부 환경 데이터 (온도, 습도, CO2, 광 환경) 20만 건 이상

- (가공데이터②) 식품소재화 및 고부가가치 창출 가능한 작물 생장데이터 20만건 이상

※ 원천데이터는 가공데이터 ①, ②와 세트로 매칭되어야 함

o AI 임무(예시)

· 첨단농장 및 고부가가치 작물 상태 모니터링

※ 농장 내부의 이미지 데이터와 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 작물의 성장 상태, 시설의 안전성을 모니터링함. 또한, 온도, 습도, CO2 농도, 광 환경과 같은 내부 환경 조건을 예측하고, 이를 활용하여 고부가가치 작물을 생육하여 그린바이오를 실현시킬 수 있음

· 작물 질병 예측 및 관리

※ 이미지 데이터를 분석하여 작물의 질병 발생을 조기에 감지하고, 질병의 유형과 진행 단계를 파악함. 더불어, 환경 데이터를 활용하여 작물의 건강에 영향을 미치는 온도와 습도의 변화를 모니터링하고, 이상 징후에 대응하여 작물의 생육

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 식품소재 재배 작물 이미지 데이터 20만 장 이상 - FHD 해상도 이상 • 작물을 재배통해 식품 소재화가 가능하고 그린바이오산업의 고부가가치를 창출할 수 있는 작물 5가지를 반드시 포함하고, 검토 자료 등을 제시하여야함.
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 식품소재 재배 관리 데이터 ※ 식품소재 재배 및 작물 성장 일지의 관리 데이터 확보 - 이미지 데이터 ※ 식품소재 재배 농장으로부터 정기적으로 농장 내부 사진 및 비디오 데이터 수집 ※ 각 이미지에는 농장의 특정 부분이나 작물의 성장 상태 등이 포함되어야 함 • 각 농장별 환경데이터가 명확히 명시되어야 함 ※ 농장은 그린바이오 소재 공급을 위한 원료 작물 전용 첨단농장(수직농장 등) 대상 ※ 수직농장은 20피트 이상의 규모 조건 충족 필요 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 촬영된 이미지는 세부적인 식물의 특징과 변화를 명확하게 포착할 수 있어야 함 • 카메라 왜곡이나 렌즈 효과에 의한 이미지 변형을 최소화하기 위해, 왜곡 보정 알고리즘을 적용해야 함 • 환경 데이터는 수집되어야 하며 생장온도, 생장 습도, 생장 조도, CO2, EC, pH, 양액 온도는 반드시 측정되어야 함

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 그린바이오 식품소재 재배를 위한 첨단농장 내부 환경 데이터 (온도, 습도, CO2, 광 환경)와 생장데이터 각 20만건 이상 ※ 원천데이터는 환경 데이터(종류, 품종, 파종 날짜, 모종 이식 날짜, 농약 사용 기록, 비료 사용 기록, 온도, 습도, 조도, CO2, EC, pH 등)가 세트로 매칭 ※ 원천데이터는 생장 데이터(식물체 크기, 잎 색상, 엽면적, 육묘 총 무게, 꽃수 등)가 세트로 매칭 • 이미지 데이터의 경우, 작물 상태, 농장 상태 등을 나타내는 특정 특징에 대한 세부 라벨을 부착 *ex) 작물의 성장 단계, 질병 유무, 농장 상태 • 작물 엽수, 엽장, 엽폭, 장축, 장폭에 대한 가공 데이터를 구체화 하여 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 필수 메타데이터 구축 - 데이터셋의 각 항목에 대한 고유 식별자(ID), 출처 정보, 수집 날짜, 데이터 유형, 라벨링 상태, 버전 정보 등을 포함하여 메타데이터를 구축 - 각 이미지 데이터에는 해당 이미지의 농장 위치, 시간대, 촬영 조건, 이미지 설명 및 태그 정보 등이 포함되어야 함 • 기타 메타데이터 구체화 - 데이터 구축 목적과 활용 계획을 고려하여 필요한 추가 메타데이터를 정의 * ex) 작물의 종류, 재배 방법, 수확 기간 등 - 데이터의 구성, 라벨링 가이드라인, 메타데이터의 구조를 문서화 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제41		실내농장 데이터
데이터41-1		In-door 육묘장 생장 데이터

1. 데이터 개요

o In-door 육묘 생산 품질 및 생산성 향상을 위한 육묘 이미지, 육묘 환경데이터, 종자정보, 재배 정보, 생장 데이터를 포함한 국내 육묘 생장 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 육묘 생장 이미지 데이터 25만 장 이상

- (가공데이터) 육묘 환경 데이터 및 생장 데이터 각 25만 건 이상

※ 원천데이터는 가공데이터와 세트로 매칭되어야 함

o AI 임무(예시)

- 육묘환경, 종자 정보, 재배 정보를 기반으로 생장 속도, 수확량, 품질 등을 예측

- 육묘 환경, 종자 정보, 재배 정보, 생장 데이터를 기반으로 육묘 환경 및 재배 방법 최적화

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 육묘 채소묘 이미지 데이터 총 25만 장 이상 - FHD 해상도 이상 - 육묘 채소묘 분광 카메라 스펙트럼 데이터 포함 - 원예작물에 적합한 표준광원(5500K, 6500K, 7000K 등)을 검토하여 정밀촬영 - 육묘 채소묘 16종 중 5종 이상 ※ 원예작물 16종 : 고추, 배추, 양배추, 양파, 수박, 호박, 오이, 토마토, 참외, 멜론, 가지, 양상추, 상추, 샐러리, 파프리카, 피망 ※ 품종별 유전형 데이터 1건 필수
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 광원 확보가 유리한 온실 형태의 육묘, 채소묘의 발아/육묘를 할 수 있어야 하며 시설 규모는 1,157[eqn: {}^{m} ^{2}](350평) 이상 권장 - 육묘 채소묘 촬영이 가능한 분광카메라 촬영장치 혹은 시설. ※ 육묘 채소묘 분광 카메라 스펙트럼 데이터는 최소 작기별 1건 데이터가 포함 되어야함. - 육묘 채소묘 재배력의 작기 개월 수에 비례한 수집 데이터 건 수 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 방법	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 한 장면에 여러 개의 개체가 식별된 경우 모두 라벨링 필요 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 육묘 채소묘 이미지(잎, 줄기, 열매 등)의 환경 데이터 및 생장 데이터로 라벨링된 데이터 각 25만 장 이상 - 잎, 줄기, 열매 등 라벨링 ※ 원천데이터는 환경 데이터(종류, 품종, 파종 날짜, 모종 이식 날짜, 농약 사용 기록, 비료 사용 기록, 온도, 습도, 조도, CO2, EC, pH 등)와 세트로 매칭 ※ 원천데이터는 생장 데이터(발아율, 식물체 크기, 잎 색상, 엽면적, 육묘 총 무게, 꽃수 등)와 세트로 매칭 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 육묘 채소묘 환경 데이터 정보 등 - 육묘 채소묘 생장 데이터 정보 등 - 품종별 유전형 데이터 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제41		실내농장 데이터
데이터41-2		신품종 종자 육종을 위한 데이터

1. 데이터 개요

육종된 신품종의 형질 표현형을 예측과 조합능력을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발을 위해 육종 과정에서 발생하는 유전형․표현형 데이터, 이미지 기반 특성 및 형질 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 원예작물 이미지 데이터 총 25만 장

- (가공데이터) 환경데이터 및 계측/형태 형질 데이터 각 25만장 이상

※ 계측형질 데이터(면적, 너비, 높이, 중앙길이, 중앙두께, 라인길이 등)

※ 형태형질 데이터(UPOV에서 제시한 잎·과실 모양 분석)

※ 원천데이터는 가공데이터와 세트로 매칭되어야 함

o AI 임무(예시)

- 신품종 형질 표현형 예측 및 조합능력 예측

- 유전체 데이터, 환경데이터, 표현형 데이터를 기반으로 육종 최적화 모델

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 원예작물 이미지 데이터 총 25만 장 이상 - 원예작물에 적합한 표준광원(5500K, 6500K, 7000K 등)을 검토하여 정밀촬영 - 원예작물 16종 중 3종 이상(1종에 대한 다른 품종 2개 이상) ※ 원예작물 16종 : 고추, 배추, 양배추, 양파, 수박, 호박, 오이, 토마토, 참외, 멜론, 가지, 양상추, 상추, 샐러리, 파프리카, 피망 ※ 1종에 대한 다른 품종 2개 이상(예: 풋고추, 오이고추, 청양고추 등) ※ 품종별 유전형(유전체 시퀸싱, SNP 분석) 데이터 1건 필수
수집 방법	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집방안 제시 - 원예작물에 적합한 표준광원이 설치된 촬영장치 - 원예작물 관심영역 내 RHS 칼라차트 매칭 - 원예작물 재배력의 작기 개월 수에 비례한 수집 데이터 건 수 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
전처리 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 • 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

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

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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 원예작물 이미지(잎, 줄기, 열매 등)의 환경데이터 및 계측/형태 형질 데이터로 라벨링된 데이터 각 25만 장 이상 - 잎, 줄기, 열매 등 라벨링 ※ 원천데이터는 환경 데이터(작물명, 종자 품종, 생육 시작일, 생육 종료일, 생장 온도, 생장 습도, 생장 조도, CO2, EC, pH, 양액 온도 등)와 세트로 매칭 ※ 원천데이터는 계측/형태형질 데이터와 세트로 매칭 ※ 계측형질 데이터(면적, 너비, 높이, 중앙길이, 중앙두께, 라인길이 등) ※ 형태형질 데이터(UPOV에서 제시한 잎·과실 모양 분석) ` • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 요구사항	• 가공 데이터는 JSON형태로 구축되어야 함 • 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 원예작물 환경데이터 정보 등 - 품종별 유전형 데이터 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시