2025년도 초거대AI 확산 생태계 조성  사업(1차) 공고문

2025. 3월

< 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 제2025-0360호

2025년도 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.

2025년 3월 31일

과학기술정보통신부 장관

한국지능정보사회진흥원 원장

1		지원목적 및 배경

□ 지원 배경

ㅇ 우리나라는 세계에서 3번째 LLM을 개발한 국가로 빅테크에 뒤떨어지지 않는 생성형 AI 모델, 우수한 경량화 AI 모델·서비스 보유 등 충분한 저력 보유

ㅇ 하지만, 빅테크 기업과의 자본·기술 격차로 오픈AI 모델 독점 등 양극화가 발생하여 국내 강점을 지닌 특화 영역을 선점하는 전략으로 차별화 필요

ㅇ 최근, 딥시크의 등장으로 저비용·고효율 AI 모델* 개발의 기회가 열리며, 국내에서도 추론 성능 강화 등 국내 AI 기술 발전 방안 도모 시급

※ 딥시크 v3(24.12월), 딥시크 r1(25.1월), Manus AI에이전트(25.3월)

□ 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(AI G3) 실현 도모

⇨ AI 산업에서 주도권을 가질 수 있도록 우리나라가 강점이 있는 분야를 중심으로 전문·특화 영역을 선점 및 저비용·고효율 성능 고도화에 필요한 버티컬 AI 데이터 구축 추진

2		지원사업 주요내용

□ 공고 및 접수 기간 : ’25. 3. 31(월)∼ 5. 9(금)

※ 분야별 접수마감 기한(5.8～5.9)은 상이하므로 접수일정은 25페이지 필히 참조

□ 지원 기간 : 협약일로부터 ～ ’25. 12. 31.

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

□ 지원 규모 : 총 17,120백만원 (1차 : 30종 데이터)

ㅇ (지원규모) 정부지원금 300백만원∼1,160백만원 수준(과제목록 5페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의‧조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정/자유 공모) 23개 분야(30종 데이터) / 25개 수행기관 선정․지원

※ 2025년도 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 3개 분야(과제)까지 지원 가능하며 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원은 불가

※ 1개 기업‧기관은 총 3개 분야에 지원 가능함. 예시) 주관기관 자격으로 3개, 또는 주관기관 이나 참여기관 자격 합산 3개, 또는 참여기관으로만 3개까지 지원 가능

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 7. 비주얼 4K 영상 및 3D 에셋 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 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) 2024년 초거대AI 확산 생태계 조성사업 과제 최종평가 결과가 “매우 미흡” 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 3개 분야 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 초거대AI 확산 생태계 조성사업 수행중 타사업(NIA 및 외부기관) 중복 투입 불가, 참여인력의 경우 중복투입이 가능하나 한국지능정보사회진흥원의 타사업 및 외부기관의 사업을 포함하여 참여율 100% 초과 불가

▸ 퇴사 등 구체적인 사유 없이 수행기관 총괄책임자 변경 불가

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

▸ ChatGPT 등 생성형 모델을 이용한 증강 데이터 제안 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	중견기업*인 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

* 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」시행령 제7조에 따라 산정한 평균 매출액 등이 3천억원 미만인 중견기업은 중소기업 수준으로 민간부담금 중 현금부담 가능

□ 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

※ 상기 지침 등은 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

< 지원 과제 목록 >

□ 지정/자유 공모 23개 분야(30종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인

구분	연번	분야(과제)	데이터 (종)	수행 기관	예산* (억원)	요구사항 (페이지)
뷰티 · 헬스	1	맞춤형 메이크업 데이터	2	1	11.6	33
	2	스킨케어 성분-효능 추천 데이터	1	1	5.8	37
	3	네일 및 페디큐어 데이터	1	1	5.8	40
	4	뇌졸중 이미지 합성 데이터	1	1	5.8	42
	5	근골격계 질환 생체 신호 데이터	1	1	5.8	44
미디어 · 콘텐츠	6	미디어·콘텐츠 비식별화 및 클린본 데이터	2	1	11.6	46
	7	비주얼 4K 영상 및 3D 에셋 데이터	2	1	11.6	52
	8	K-스톡 콘텐츠 데이터	1	1	5.8	58
	9	카메라 워크 등 애니메이션 데이터	1	1	5.8	61
	10	한국 전통 민화 제작 데이터	1	1	5.8	64
산업 · 제조	11	단계적 사고 기반 제조·물류 로봇 데이터	2	1	11.6	66
	12	단계적 사고 기반 농작업 로봇 데이터	1	1	5.8	71
	13	교통사고 모사 데이터	1	1	5.8	73
	14	SMT 공정 개선 멀티모달 데이터	1	1	5.8	75
	15	에어 피팅 조립 상태 데이터	1	1	5.8	77
	16	배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터	1	1	5.8	79
재난 · 안전	17	다각도 CCTV 생활안전 데이터	1	1	5.8	81
	18	용접·용단 불티 비산 데이터	1	1	5.8	83
	19	방송통신기자재등 적합성평가 데이터	1	1	3	85
	20	생활화학제품 주성분 건강유해성 데이터	1	1	5.8	88
금융 · 회계	21	금융분야 고객상담 및 이상거래 데이터	2	1	11.6	91
	22	기업 회계처리 기준 데이터	1	1	5.8	96
자유 주제	23	인공지능 신기술 선도 데이터 ※ Physical AI, 추론형 AI, 공간 컴퓨팅 등	3	3	각 5.8억	-

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

※ 2025년도 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 한국지능정보원) 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 데이터(연번 1~22번) 분야는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 분야당 1개 수행기관을 우선지원 대상으로 선정

- 자유공모 데이터(연번 23번) 분야는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 3개 수행기관을 우선지원 대상으로 선정

※ 자유공모 데이터는 AI허브(https://www.aihub.or.kr)에 공개된 데이터 등 기 추진 데이터와 중복·유사 배제 및 차별성 등을 종합적으로 검토하여 제안 필요

□ 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 시니어 은퇴자(해당 분야 전문가), 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 한국지능정보원 관리지침에 따라 과제조정위원회에서 수행내용, 예산의 적정성 등을 종합적으로 검토하고 사업계획에 대해 조정 가능

- 우선 지원 대상 수행기관은 과제조정위원회에서 검토한 사항을 수행계획서에 반영하고, 한국지능정보원은 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 구축사업 및 24년 초거대AI 확산 생태계 조성사업에서 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

※ 샘플데이터는 실제 구축할 비라벨링데이터 또는 원본 데이터(예: 사진)와 가공데이터로 구성·제출

- 최종 선정 시, 기 제출한 구축 계획서는 과제조정위원회와 한국지능정보원이 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 25년 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 한국지능정보원의 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 한국지능정보원 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 ’25.1.1 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)” 양식 사용

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 AI 허브에 개방된 데이터로 학습시킨 제3자(민간기업, 연구기관, 대학 등)의 AI모델은 상업적(산업적) 이용이 가능해야 함(필수)

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

※ 본사업으로 구축된 데이터는 공공누리 제2유형에 따른 자유로운 이용권리*를 허용

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

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

- 초거대AI 데이터 구축을 위해 수집한 원시데이터는 수행기관에서 5년간 보관하고 한국지능정보원에서 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

- 모든 사업 결과물은 사업 종료 1개월 전까지 한국지능정보원에 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 AI허브에 개방한 데이터는 공공누리 제2유형에 따른 비상업적 수정 및 재배포가 가능해야 함(필수)

※ 공공누리 제2유형 : 출처 표시 필요, 비상업적 용도로만 이용 가능, 변형 등 2차적 저작물 작성 가능

ㅇ 본 사업을 통해 구축된 데이터를 제3자가 재가공 등의 처리 후 판매하는 등 상업적(산업적)으로 이용하려는 경우 데이터 구축 주관 및 참여기관은 별도 합의를 실시할 수 있음(계약 체결 및 관련 대가 지급 등)

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 한국지능정보원에서 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, 데이터 제공동의서 등) 제출

※ 뷰티헬스 데이터의 경우, 선정평가시 IRB 또는 DRB 신청서를 제출하고, 과제조정기간 중 결과서 제출 필수(1-1. 글로벌 다인종 피부색 데이터, 3. 네일 및 페디큐어 데이터, 4. 뇌졸중 이미지 합성데이터, 5. 근골격계 질환 생체 신호 데이터)

* “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 한국지능정보원에서 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 과제조정위원회에서 제출 및 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”를 최종보고서에 포함하여 제출 필요(해당 과제만 작성)

ㅇ 수행기관(주관기관, 참여기관) 담당자는 사업착수단계에서 한국지능정보원에서 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 5년 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(20년 과제부터 해당)를 통한 수혜를 받지 않도록 사업참여 신청 시 주의하여야 함. NIA는 사업계획, 추진내용 및 결과물에 대해 사전 및 사후 중복‧유사성 검토를 시행할 수 있으며 중복성이 확인될 시 선정 배제 또는 협약 취소를 할 수 있음

ㅇ 본 사업에 참여한 수행기관이 각종 정부지원사업(데이터 바우처, 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)

※ 위탁용역비는 최소로 편성해야 하며 총사업비의 10% 이상인 경우 과제조정위원회에서 조정될 수 있음

ㅇ 과제 추진기간 중 과제목표 등 추진 상의 중대한 계획 변경이 있을 경우 정해진 절차에 따라 한국지능정보원에 사전 신청 및 승인 후 시행 가능

ㅇ 참여인력 변경에 관한 사항은 한국지능정보원과 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(PIMS)에 등록하여 상시 관리해야 하며 부실입력, 증빙자료 미흡시 정산 등에서 불이익을 받을 수 있음

※ 사업비 사용 증빙은 5년간 보관하고 한국지능정보원이 요구 시 제출

ㅇ 투입인력은 정부지원금으로 인건비를 전액 반영할 수 있음

※ 중앙정부, 지방자치단체 등으로부터 인건비 및 경상운영비를 100% 지원받는 기관 등은 현금 산정불가

※ 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 한국지능정보원의 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, 2025년 예산안 편성 및 기금운용계획안 작성 및 세부지침을 준용

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

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

- 사업비 정산결과 사용잔액이 있거나 사업비를 부당하게 집행한 경우 해당 금액 중 출연금 지분에 해당하는 금액은 환수(사업비 사용 증빙은 5년간 보관)

- 사업비 정산은 한국지능정보원이 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 한국지능정보원의 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 한국지능정보원 홈페이지
↓
제안서 접수	(수행기관 → 한국지능정보원)	제안서 접수, 평가 준비
↓
과제신청서 접수 및 적합성 검토	(한국지능정보원)	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	(한국지능정보원 ↔ 수행기관)	수행기관별 과제 협약
↓
사업비 지급	(한국지능정보원)	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
1~16번	‘25.3.31(월)~5.8(목)	~5.7(수) 18:00시한	~5.8(목) 10:00시한
17~23번	‘25.3.31(월)~5.9(금)	~5.8(목) 18:00시한	~5.9(금) 10:00시한

※ 다수 분야에 참여 시 참여한도인 3개 분야는 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 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 : 5월 20일부터 실시 예정(기관 개별 통보)

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

□ 사업설명회(안)

ㅇ 일시 : 2025.04.10.(목), 10:30~12:00

ㅇ 장소 : 포스트타워 10층 대회의실 (서울 중구 소공로 70)

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

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

□ 유의사항

ㅇ 제안서 마감 이후 수행계획서 및 발표자료 변경은 불가

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

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

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

- 단, 제안요약서 및 발표자료 등 미제출시에는 수행계획서로 평가

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

※ 중복구성의 판단 기준은 법인번호, 법인대표자의 동일성이며, 개인사업자의 경우 사업자등록증상 대표자의 동일성, 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(구분) 전체 평가완료 후 결과 공개됨

□ 문의사항 : 한국지능정보사회진흥원

ㅇ 사업 내용 및 예산, 접수시스템

- Helpdesk : 070-4119-8517, 070-4119-8518

- AI허브(www.aihub.or.kr) 게시판(고객지원>문의하기>25년 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 ’25. 4월 : 공모신청서 접수 마감

ㅇ ’25. 5월 : 과제평가, 과제 심의‧조정

ㅇ ’25. 6월 : 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’25. 7월 : 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’25. 9월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’25. 10월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정, 데이터 제출

ㅇ ’25. 11월 : 데이터 품질검증 실시(TTA 등)

ㅇ ’25. 12월~’26. 1월 : 과제별 최종 산출물 제출 및 최종 평가

ㅇ ’26. 2월~ : 데이터 등 품질보완 후 개방

※ 추진일정은 일부 변경될 수 있음

붙 임		초거대AI 확산 생태계 조성 사업 세부 과제별 요구사항(RFP)

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 ※ 뷰티헬스 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, 데이터 제공동의서 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 * 뷰티헬스 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 과제는 통번역 전문기관을 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

□ 공통사항

□ 데이터 특성별 요구사항

① 추론형AI 학습 데이터 : 초거대 모델의 추론(Reasoning) 능력 학습을 위해 논리적인 사고와 구조화된 단계를 통해 답변 및 행동을 도출하는 CoT* 데이터 구축

* CoT(Chain of Thought) : 문제 해결 또는 질문에 답할 때 단계별 추론 과정을 설명하며 답변을 생성하는 방식

※ 단답식이 아닌 복합적인 추론을 요구하는 문제를 만들고, 각 추론 단계별로 최적화된 사고 과정을 선별 후 작성하여 답변까지 도출하는 적절한 방안과 이를 검증하는 방안을 제시

※ CoT 데이터는 각 과제별 특성*에 맞추어 질문, 답변을 구성하고 전문적인 지식이나 고도의 추론 과정이 포함되도록 사람이 작성한 CoT 기반의 데이터로 구축할 것

* LMM 데이터 과제의 Multi-modal CoT, 로봇 데이터 과제의 Embodied CoT를 통한 Robotic Control 등

② 초거대 언어모델(LLM) 학습 데이터 : 초거대 언어모델 학습을 위한 대규모 말뭉치 및 미세조정을 위한 Instruction 데이터 구축

③ 초거대 멀티모달모델(LMM) 학습 데이터 : 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

④ 합성데이터 : 영상, 이미지, 자연어, 음성 등 실제 데이터를 기반으로 동일한 데이터 분포와 특성 등을 가지도록 인위적으로 생성한 데이터

데이터 번호	데이터 명	심층데이터	LLM	LMM	합성	비고
		추론
1-1	글로벌 다인종 피부색 데이터	-	-	○	-	메이크업
1-2	문제성 피부 메이크업 추천 데이터	-	○	-	-	메이크업
2	스킨케어 성분-효능 추천 데이터	○	-	○	-	스킨케어
3	네일 및 페디큐어 데이터	-	-	○	-	네일·페디큐어
4	뇌졸중 이미지 합성 데이터	-	-	-	○	뇌질환
5	근골격계 질환 생체 신호 데이터	-	-	○	-	근골격계
6-1	미디어 콘텐츠 비식별처리 데이터	-	-	○	-	방송영상
6-2	K-콘텐츠 클린본 데이터	-	-	○	-	방송영상
7-1	버츄얼 프로덕션 4K 영상 데이터	-	-	○	-	버츄얼영상
7-2	한국적 일상 3D 에셋 데이터	-	-	○	-	건축공간
8	K-스톡 콘텐츠 데이터	○	-	○	-	한국스톡
9	카메라워크 등 애니메이션 데이터	-	-	○	-	버츄얼영상
10	한국 전통 민화 제작 데이터	-	-	○	-	전통민화
11-1	제조 공정 자동화 구현 로봇 티칭 데이터	○	-	-	○	로봇티칭
11-2	단계적 사고 기반 물류 로봇 파지 교시 데이터	○	-	-	○	파지교시
12	단계적 사고 기반 농작업 로봇 데이터	○	-	○		농수작업
13	교통사고 모사 데이터	-	-		○	사고위험
14	SMT 공정 개선 멀티모달 데이터	-	-	○	-	공정개선
15	에어 피팅 조립 상태 데이터	-	-	○	-	조립불량
16	배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터	-	-	○	-	이상감지
17	다각도 CCTV 생활안전 데이터	○	-	○	-	CCTV
18	용접·용단 불티 비산 데이터	-	-	○	-	용접화재
19	방송통신기자재등 적합성평가 데이터	-	○	-	-	기관협업
20	생활화학제품 주성분 건강유해성 데이터	-	○	-	-	기관협업
21-1	금융분야 고객상담 데이터	-	○	-	-	AI 상담
21-2	이상 판별을 위한 금융거래 정보 및 사용자 패턴 합성데이터	-	-	-	○	이상거래
22	기업 회계처리 기준 데이터	-	○	-	-	회계기준

구분1		뷰티·헬스
과제1		맞춤형 메이크업 데이터
데이터1-1		[LMM] 글로벌 다인종 피부색 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 맞춤형 메이크업 추천을 위한 다양한 인종, 지역, 연령, 환경 등이 포함된 글로벌 다인종 피부색 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 고품질 스마트폰 카메라로 2가지 밝기(500/5000 lux)와 2가지 색온도(3200/5600K)에서 촬영된 얼굴 전안 이미지 데이터 1만건 이상

- (원천데이터②) CIE Lab, sRGB 등으로 측정이 가능한 측색기를 사용하여 측정한 이마 중앙, 좌·우 뺨 중앙의 컬러값 데이터 1만건 이상

- (가공데이터) 글로벌 다인종 피부에 대한 베이스(스킨케어 이후 단계), 색조 메이크업 방법을 통합적으로 제시한 질의응답쌍 1만건 이상

※ 동일 과제 내 데이터가 중복되지 않고, AI 허브에서 회원이 자유롭게 다운로드 가능하도록 구축

o AI 임무(task)

- 글로벌 다인종 맞춤형 메이크업 추천 서비스

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 전안 이미지는 개인별로 조명의 밝기가 통제되고 얼굴 전면의 밝기가 균일한 상태에서 촬영해야 하며, 전문 스튜디오 촬영기 또는 전안 촬영 전문 장비 활용 불가 ※ 전안 이미지란, 두발을 포함한 머리 최상단에서 목까지 구분이 가능한 얼굴 전면이 포함된 이미지 - 전안 이미지는 최소 천만 화소의 스마트폰으로 촬영하고, 동일한 화소수와 동일한 가로, 세로 비율로 수집하고 제시 필요 - 컬러값 데이터는 전안 이미지와 동일한 기기, 환경 조건에서 측정 - 컬러 측색값은 CIE Lab값을 기본으로 하고, 변환된 sRGB 값 추가 필요 - 각 패널은 고르게 분포하도록 데이터 구성 비율 제시 ※ 지역 : 동북아시아권(한/중/일), 북미권(미국/캐나다), 동남아권(태국/베트남/ 인도네시아), 중동권(사우디/UAE포함), 유럽권(프랑스/영국/러시아) 등 ※ 인종 : 백/흑/황의 3가지로 구분 • 원천데이터 수집을 위한 개인 정보 보호 방안 등 제시 - 얼굴의 일부가 포함될 수 있기 때문에 개인 정보 보호 준수 방안 제시 - 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 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 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 세부 요구사항	• 질문 및 답변은 1:1 쌍으로 구성 • 질문은 대상자들이 실제로 궁금해할 고민 내용을 반영하고 답변은 컬러값을 활용한 피부톤 분류 및 베이스 추천, 밝기 및 색온도에 따른 색조 적합도, 피부결 및 텍스처를 반영한 메이크업 방법, 연령, 성별 등을 다양한 요인들을 고려하여 구축 방안 제시 • 2명 이상의 전문가 교차 검수 필요하며 관련 전문가 구성 계획 제시 • Instruction tuning data로 구성 • 구체적인 품질 검증 방법 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용 목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 성별, 인종, 연령, 대륙, 권역, 국가, 지역 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제1		맞춤형 메이크업 데이터
데이터1-2		[LLM] 문제성 피부 메이크업 추천 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 문제성 피부 메이크업 추천 서비스 구현을 위하여 문제성 피부 유형별 메이크업 방법에 대한 질의응답 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 문제성 피부 유형별 메이크업 추천 성분 및 주의 성분, 메이크업 방법 등에 관한 메이크업 지식 데이터 5천만 토큰

- (가공데이터) 다양한 문제성 피부 고민에 대한 베이스(스킨케어 이후 단계), 색조 메이크업 방법을 통합적으로 제시한 질의응답쌍 1만건 이상

※ 동일 과제 내 데이터가 중복되지 않고, AI 허브에서 회원이 자유롭게 다운로드 가능하도록 구축

o AI 임무(task)

- 메이크업 상담을 위한 질의 생성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 문제성 피부 유형*은 최소 5가지 이상 구성하고 구축 비율 및 근거 제시 * (예시) 경증 여드름 피부, 염증성 여드름 피부, 홍조 피부, 모공 확장 피부, 색소 침착 피부, 기미·주근깨 피부 등 - 문제성 피부 유형별 대한피부과학회, 국제 피부 연구기관 등의 신뢰할 수 있는 연구자료, 뷰티 업계 보고서 등 다양한 경로를 통한 데이터 확보 방안 제시 - 메이크업 방법은 제품 유형별(파운데이션, 컨실러, 프라이머, 아이섀도우, 립스틱 등) 세분화하여 제시 - 추천 성분 및 주의 성분에 관해서는 근거 내용을 포함하여 제시 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 저작권과 개인정보보호법에 위반되지 않도록 전처리 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 세부 요구사항	• 질문 및 답변은 1:1 쌍으로 구성하여 구축 • 질문은 문제성 피부 고민을 가진 대상자들이 실제로 궁금해할 고민 내용을 반영하고 답변은 환경적 요인(기온, 습도, 계절 등), 연령, 성별 등 다양한 요인들을 고려하여 구축 방안 제시 • 2명 이상의 전문가 교차 검수 필요하며 관련 전문가 구성 계획 제시 • Instruction tuning data로 구성 • 구체적인 품질 검증 방법 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 사용자의 연령, 성별 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제2		스킨케어 성분-효능 추천 데이터
데이터2		[LMM] 스킨케어 성분-효능 추천 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 개인별 맞춤형 화장품 추천을 위한 피부 고민에 따른 성분, 효능, 관리법 등에 대한 단계적 사고 과정이 포함된 스킨케어 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 피부 고민(피부 이미지 포함), 피부 타입, 외부 요인 등을 포함한 설문 데이터 1만건 이상

- (원천데이터②) 스킨케어 성분에 대한 지식 데이터 5천만 토큰

- (가공데이터) 설문 데이터 항목을 종합적으로 고려하여 스킨케어 추천 성분, 효능, 관리법 등에 대한 단계적 사고 과정을 제시한 CoT 데이터 1만건 이상

※ AI 허브에서 회원이 자유롭게 다운로드 가능하도록 구축

o AI 임무(task)

- 피부 고민에 따른 개인별 맞춤형 스킨케어 추천 서비스

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 성별, 연령 등이 고르게 분포되도록 데이터 구축 비율 및 근거 제시 - 설문 데이터는 피부 고민(트러블, 민감성, 주름, 미백 등), 피부타입(건성, 지성, 복합성 등), 외부 요인(날씨, 스트레스 등)은 반드시 포함하여 설문 문항을 구성하고 피부 이미지 제출 필요 - 바우만 등을 포함한 설문 문항 수집 및 구성 방안 제시 - 중립성 확보, 문항 간 유사성 및 편향성 최소화 방안 제시 - 지식재산권, 개인정보 등의 문제가 없는 데이터 수집 방안 제시 - 설문 문항 구성 전문 지식 보유한 검증 조직 운영 방안 제시 - 스킨케어 성분은 주요 성분 명명, 분자식, 화학 성분의 고유어, 화학적 물성, 제품적 특성, 원료 출처 등의 주요 요소들을 포함하여 제시 - 기업 및 기관의 서식*, 공개되어 있는 문서 등 다양한 경로를 통한 데이터 확보 방안 제시 * 스킨케어 가이드, 피부미용학 문서 등 • 원천데이터 수집을 위한 개인 정보 보호 방안 등 제시 - 얼굴의 일부가 포함될 수 있기 때문에 개인 정보 보호 준수 방안 제시 - 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 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 수집된 데이터에 대한 오탈자, 특수 문자, 동의어, 유사어 등에 대한 정제 작업 수행 • 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 세부 요구사항	• 설문 데이터 항목을 종합적으로 고려하여 추천 성분 도출에 대한 논리적 연결 근거가 필요하며 효능에 대한 과학적 근거(논문, 연구 결과 등) 제시 필요 • 기본적인 데이터 구조는 질문 1개 → CoT(사고과정) → 답변 1개로 구성하되 논리적 사고 과정을 단계별로 보여주면서 최종 답변을 생성할 수 있도록 구성 - 질문은 구체적인 조건을 포함하고 최적의 방법을 도출하기 위해 과학적 근거 기반으로 논리적인 사고 과정 구성 - 데이터 1건당 최소 50토큰 이상으로 구성 • 단계적 사고 과정에는 각 단계에서의 판단 기준 및 피드백 정보 포함 - 단계적 사고 과정은 최소 3단계 이상의 논리적 사고 과정이 포함되도록 구성하고 CoT 데이터 단위 정의 및 설정 근거 제시 - 외부 요인에 따른 피부 고민의 가중치를 조정하여 추천 성분을 도출하고, 피부 상태가 바뀌었을 때의 추천 성분 및 근거, 효능, 관리법 등을 포함하여 구성 - CoT 데이터 구조화 방안 제시 ※ (예) 환경 요인 분석 → 최적 추천 성분 도출 및 근거 분석 → 피부 상태 변화에 따른 추천 성분 조정 및 관리법 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 성별, 연령, 기존 피부 상태 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제3		네일 및 페디큐어 데이터
데이터3		[LMM] 네일 및 페디큐어 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 네일 및 페디큐어 디자인 가상 피팅 서비스 구현을 위한 손, 발의 다양한 포즈, 랜드마크를 기반으로 한 3D 모델링 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 500명 이상의 다양한 손·발의 형태, 피부톤, 손톱 및 발톱 모양을 포함한 고해상도 이미지 데이터 2,000세트 이상

- (원천데이터②) 다양한 색상, 패턴, 질감 등의 네일 및 페디큐어 디자인 이미지 데이터 1만건 이상

- (가공데이터①) 손·발 이미지 기반으로 형태학적 랜드마크 활용하여 생성한 3D 모델링 데이터 2,000건 이상

- (가공데이터②) 네일 및 페디큐어 디자인 이미지를 손·발톱의 3D 모델에 정확하게 적용하기 위해 생성한 텍스처 맵 데이터 1만건 이상

o AI 임무(task)

- 네일 및 페디큐어 가상 피팅 및 큐레이션 서비스 제공

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 성별, 연령 등이 고르게 분포되도록 데이터 구축 비율 및 근거 제시 - 손, 발 이미지 데이터는 다양한 각도(상, 하, 좌, 우, 회전 등)를 포함하고 동작이나 포즈 변화를 반영하여 데이터 세트 구성 - 실제 손에 따른 실시간 AR이 가능한 방식으로 제시 - 디자인 이미지 데이터는 트렌드를 반영하여 카테고리 다양성 제시 - 지문, 손바닥 장문(손금), 정맥혈관정보 등 개인정보 제거 방안 제시 - 기구축데이터와의 차별성 및 중복 검증 방안 - 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 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 주변 영상 노이즈 제거, 지문 등 개인정보 노출 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 세부 요구사항	• 손, 발의 움직임을 추적하고 각 포즈나 움직임에 맞게 3D 모델이 동적 변화를 지원할 수 있도록 구성 • 손·발톱 모양, 길이, 두께 등 랜드마크를 정밀하게 추출하여야 하며, 피부 질감, 피부톤, 피부 표면 등의 디테일을 추가하여 자연스러운 3D 모델 필요 • 각 랜드마크 지점을 정확하게 표시할 수 있는 어노테이션 방안 제시 • 3D 모델의 각 정점에 대응하는 2D 텍스처 좌표를 정의하고 UV 매핑 등 손·발톱의 형태, 위치에 맞게 디자인이 왜곡되지 않도록 구체적인 가공 방안 제시 필요 • mIOU 등을 활용하여 90% 이상의 검출 성능 확보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 조명 정보, 세기 등 주변 광원에 대한 정보, 성별, 연령, 치수, 네일 및 페디큐어 성분 및 기능 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제4		뇌졸중 이미지 합성 데이터
데이터4		[합성] 뇌졸중 이미지 합성 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 뇌졸중(허혈성, 출혈성) 관련 질환 등에 대한 진단 및 의료 영상 분석을 위한 고해상도 MRI 이미지 합성 데이터

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

o 데이터 구성

- (원시데이터) 뇌졸중(허혈성, 출혈성), 정상 Real MRI 이미지 클래스별 2,000건 이상

- (원천데이터) 뇌졸중(허혈성, 출혈성), 정상 합성 MRI 이미지 클래스별 4,000건 이상 총 1.2만건

※ (제약조건) 개보위 합성데이터 생성활용 안내서에 제시된 데이터 검증 조건 충족

- (가공데이터) 합성 MRI 이미지 데이터에 1:1로 매칭되는 클래스별 4,000건 이상의 진단 데이터 총 1.2만건

o AI 임무(task)

- 뇌졸중(허혈성, 출혈성), 정상 MRI 이미지 분류 및 생성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	[원시데이터] • 합성데이터 구축에 사용할 원시데이터는 전문의 판독을 거친 표본이어야 함 • 실제 데이터의 제출 의무는 없으나, 데이터의 출처는 명확히 입증할 수 있어야 함 • 기구축된 원시데이터의 활용시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) [원천데이터] • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 합성, 생성 모델로 3T MRI 이미지를 합성 - 실제 데이터와 합성데이터 사이의 분포적 유사성 제시 - 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 - 합성데이터는 해당 전공 전문 자격을 갖춘 의료인이 전수 검사하되, 30%는 2명 이상의 전문의 교차판독을 포함 - MRI 영상 판독이 가능한 의료진(의사면허가 있는)을 선별하여, 합성 이미지의 퀄리티와 자연스러움에 대하여 Visual Turing Test를 시행하여 1차 정제 - VTT(Visual Turing Test) 등 합성데이터 품질 검수 방식 제시 • 구축된 원시 데이터의 활용 시 구축기관의 데이터 활용에 대한 승인 내역 제시(필수) - (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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 명확하지 않은 MRI 데이터, 혹은 병변이 모호한 데이터 제외

※ (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 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 합성데이터(이미지)에 1:1로 매칭되는 진단 데이터 구축 - 합성데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려한 가공 방안 제시 - 이미지의 Annotation과 추론 생성이 가능한 진단 텍스트 구성 방안 및 병기, 진단명 등의 임상 정보 외 카테고리별 설명 정보 포함 방안 제시 - 합성데이터 구축 범위에 따른 유형 분류 방안 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 성별, 연령, 병명 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제5		근골격계 질환 생체 신호 데이터
데이터5		[LMM] 근골격계 질환 생체 신호 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 근골격계 질환의 조기 진단 및 예방 목적으로 스크리닝 모델 구축을 위한 생체 신호 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 10일 이상 인솔 디바이스, 스마트기기 등에서 수집된 근골격계 환자군 및 일반인 총 200명 이상의 생체 지표 데이터

- (가공데이터) 생체 지표 데이터에 1:1로 매칭되는 보행 특성, 증상, 원인, 예측 위험 요인, 권장 조치 등을 포함한 질환 여부 및 질환 수준 텍스트 데이터

※ AI 허브에서 회원이 자유롭게 다운로드 가능하도록 구축

※ (제약조건) 과제 평가 시 일반공개가 가능하도록 보유·구축 기관의 IRB·DRB 심의 결과를 제출하여야 하며 제출 불가 시 평가 반영, 1차 과제조정 시에는 반드시 제출 필요(수행기관의 사정으로 제시된 기한 내 미제출 시 차순위 배정 혹은 중단)

o AI 임무(task)

- 근골격계 질환 조기 진단 및 스크리닝 모델 구축

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 근골격계 질환 예측이 가능한 환자군 및 대조군(일반인) 대상 정의 및 품질 확보를 위한 적절한 데이터 구성 비율 제시 - 환자군은 해당 질환의 2년 내 치료 이력이 있거나 진단받은 환자를 대상으로 선정 - 대상자별 15일 이상 수집하여 10일 이상 데이터로 정제 방안 제시 필요 - 수집 대상의 성별, 연령, 환자군 분포 등에 편향성이 없도록 선정 - 생체 지표 데이터에는 보행시간, 보행량, 보폭, 걸음걸이 속도, 압력 등의 걸음걸이 데이터를 포함하여 구성하고, 구성된 생체 지표 근거 제시 필요 - 병원 및 의원 등과 협력하여 원천데이터를 구축하는 경우, 병원에서 반출 전 비식별화 절차를 거쳐서 개인정보 유출의 가능성 제거 - 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 • 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 - 참여 대상자의 데이터 수집 동의(필수) • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 개인을 식별할 수 있는 데이터는 비식별화 필수 • 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 세부 요구사항	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 구축 데이터의 구체적인 활용성과 창출 방안 제시 필요 - 명확하지 않은 데이터가 포함된 일자의 데이터는 제외 필요 • 관련 전문가 구성 및 검수 계획을 제시하고 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 가공 및 검수 방안 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등) • AI 모델 학습 및 검증을 위한 데이터 포맷 구성 • 사용된 모델의 출처를 제시하고, 전체 구축 데이터의 10%를 랜덤 샘플링하여 정확도 제시
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 대상자 특성(성별, 연령, 체중, 근골격계 질환명 및 질환 단계 정보 등) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

구분2		미디어·콘텐츠
과제6		미디어·콘텐츠 비식별화 및 클린본 데이터
데이터6-1		[LMM] 미디어 콘텐츠 비식별처리 데이터

1. 데이터 개요

o 미디어 콘텐츠(영상) 내 개인 식별 요소 및 상업적 요소를 AI 모델 학습에 활용 가능한 데이터로 구축하여 비식별 처리(Inpainting)를 고도화하기 위한 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 미디어 콘텐츠 영상 내 개인 식별 요소 및 상업적 요소를 포함한 영상 3,000건(총 500시간) 이상

※ 다양한 콘텐츠 유형(예: 드라마, 광고, 뉴스 등)을 포함하여 데이터 다양성 확보

※ 개인식별요소 : 얼굴, 자동차 번호판 등 카테고리 구분(다양화) 및 제시

※ 상업적 요소: 로고, 브랜드명, 간판, 현수막, 광고판 등

※ 개인 식별 요소의 경우, 개인정보보호를 위한 데이터 수집 방안 제시 필요

- (가공데이터) 식별 요소에 대한 Segmentation 데이터 및 한글-영어 텍스트 쌍 데이터 20,000건 이상
※ Segmentation 이미지
※ 해당 영역의 객체에 대한 상세 설명 텍스트(이미지 1장당 한글, 영어 각 5문장(50토큰) 이상)

o AI 임무(task)

- 구축된 데이터를 활용하여 AI 모델을 학습하고, 인페인팅 기술을 통해 요소 식별 및 비식별 처리 기술 구현
※ 제안사에서는 제시된 AI 임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

※ 비식별화 정확성(완전히 제거되었는지 여부), 처리 전/후 데이터 비교를 통한 평가

2. 데이터 수집

항목

요구사항

데이터 수집

세부 요구사항

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시

- 드라마, 광고, 다큐멘터리, 뉴스 등 다양한 영상 유형 포함

- 개인 식별 요소(얼굴, 자동차 번호판, 문신, 음성)와 상업적 요소(로고, 브랜드명, 간판, 광고판 등)가 명확히 포함된 영상 3,000건(총 500시간) 이상

※ 제안사가 영상 유형 및 식별요소 분류하여 제시

※ 개인 식별 요소의 경우, 개인정보보호를 위한 데이터 수집 방안(예시-AI 가상 인물 대체, 개인정보보호 동의를 받아 영상 촬영 등)

- 영상 1건당 길이는 최소 5분 이상

- 낮/밤, 실내/실외, 계절적 변화 등 다양한 환경을 반영한 데이터 확보

- 다양한 해상도(HD급 이상)로 데이터 구성

※ 제안사가 구체적으로 필요성을 기반으로 제시

• 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결방안 등 제시

- 법률적 문제 해결이 완료된 영상만 사용

- 데이터 공개 권리 확보 및 필요한 경우 법적 검토와 계약 체결

- AI허브에 공개 가능하도록 저작권 및 초상권 등 법적 권리를 해결할 수 있는 구체적 방안 제시

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 전처리

세부 요구사항

• 품질 개선을 위한 전처리 방안 제시

- Segmentation 영역(개인 식별 요소 및 상업적 요소) 식별 및 정밀 라벨링

예시	객체명: 예) "브랜드 로고". 위치 정보: 좌표 및 크기 정보 포함. 유형 정보: 대분류(개인 식별/상업적), 소분류(로고, 번호판 등)

- 데이터 포맷: MP4, AVI 등 AI 학습에 적합한 형식
※ 제안사가 구체적으로 제시

- 불필요한 데이터 제거

- 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

• 데이터 전처리를 위한 도구(HW, SW), 조직 구성, 기준 등을 포함한 구체적 계획을 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

세부 요구사항

• 식별 요소에 대한 Segmentation 데이터 및 한글-영어 텍스트 쌍 데이터 20,000건 이상

- Segmentation은 영역 단위로 처리하며, 세부 요소(예: 간판의 글자)가 아닌 전체 영역(예: 간판 전체)을 하나의 Segmentation으로 처리

- 영상에서 추출한 프레임 이미지 1장당 한글과 영어 각각 5문장(50토큰 이상)의 설명 텍스트 작성

• 분류 체계 및 데이터 최적화 방안 제시

- 개인 식별 요소와 상업적 요소를 대분류와 소분류로 구체적으로 분류

※ 제안사가 데이터 정의서 작성시 메타데이터 정의 제안

메타데이터

세부 요구사항

• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시

- 카테고리 정의 근거는 개인 및 상업적 식별 가능성을 기준으로 분류

개인 식별 요소 (예시)	얼굴: 인물 식별을 위한 주요 특징. 자동차 번호판: 차량 소유주를 특정할 수 있는 정보. 문신: 고유한 신체적 특징.
상업적 요소 (예시)	브랜드 로고: 상업적 식별 및 광고 요소. 간판: 기업 및 장소 식별을 위한 표시물. 광고판 및 현수막: 상업적 메시지가 포함된 구조물

• 필수 메타데이터 항목

- 원본 영상의 출처와 라이선스 정보 기록

- 수집 경로 및 제공 기관 정보 명시

- 각 장면 이미지를 포함하는 영상의 파일명

- 장면 이미지가 추출된 영상 내 시간 정보

• 추가 메타데이터 항목 제시

- Segmentation 정보 등

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

과제6		미디어·콘텐츠 비식별화 및 클린본 데이터
데이터6-2		[LMM] K-콘텐츠 클린본 데이터

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 제작에 활용되고 있는 다양한 패턴이 적용된 CG 자막 합성본 및 클린본 영상, 이미지 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 예능, 교양 등 CG 자막이 다양하게 사용된 방송 콘텐츠 구간 영상으로 스튜디오 및 야외 촬영본 영상 15,000개 이상 (자막 포함, 최소 3초 이상)
※ 야외/스튜디오 촬영분에 대한 수량은 제안사가 구체적으로 구분하여 필수 제안

※ 방송 콘텐츠 내 CG자막이 IN/OUT 되는 구간으로 구성

- (가공데이터①) 원천 데이터 기반 CG 자막 등이 제거된 스튜디오 및 야외 촬영 클린본 및 CG 자막 영역 마스크 영상 각 15,000개 이상(최소 3초 이상)

※ 클린본 제작 방법 제안 필요(예시: 합성본 대상 클린작업, 아카이빙 자료 활용 등)

- (가공데이터②) 썸네일 등 활용을 위해 클린본 및 마스크 영상에서 추출한 이미지 30,000개

o AI 임무(task)

- 방송 콘텐츠에서 다양하게 사용되고 있는 한국어 자막 CG를 자동으로 제거하기 위한 클린본 영상 생성 서비스

- 방송 콘텐츠의 썸네일에서 한국어 자막 CG를 제거하여 향후 다양한 형태로 재가공(번역,수정 등)하기 위한 클린본 이미지 생성 서비스

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
원천데이터 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 방송 콘텐츠 내 실제로 존재하는 다양한 CG 자막을 포함한 구간 영상 수집(방송 콘텐츠 내 CG자막이 IN/OUT 되는 구간으로 구성) - 스튜디오 촬영본 및 야외 촬영본 15,000개 이상 확보(야외/스튜디오 촬영분에 대한 수량은 제안사가 구체적으로 구분하여 필수 제안) - 영상 자막을 포함하며, 영상 당 길이는 최소 3초 이상 - 데이터 다양성을 확보하기 위한 수집 방안 마련 - 파일 해상도와 영상 인코딩 방식 규격화로 학습용 데이터 품질 관리 • 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결방안 등 제시 - AI허브에 공개 가능하도록 저작권 및 초상권 해결 - 법적 권리 해결 방안을 구체적으로 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
수집 방법	• 소스 영상 콘텐츠 확보 방안 - 다양한 종류의 CG 자막이 포함된 방송 콘텐츠를 수집 - 기제작된 소스 영상 확보 및 필요시 새로 제작된 콘텐츠 활용 • 데이터 전처리를 위한 도구(HW, SW), 조직 구성, 기준 등을 포함한 구체적 계획을 제시

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

항목	요구사항
데이터 가공 방법	• 원천 데이터 기반 방송 콘텐츠에서 추출한 CG자막 등이 제거된 클린본 영상 및 CG자막 영역 마스크 영상 각 15,000개 이상, 총 30,000개 이상 - 클린본 제작 방법 구체적 제안 필요(예시 : 합성본 대상 클린작업, 아카이빙 자료 활용 등) - 영상 당 길이는 최소 3초 이상 - 방송 실무에서 사용되는 SW툴 기준(adove premier 등)을 기준으로 CG 자막 이펙트, 투명도, 크기 등을 세밀히 분석하여 다양한 데이터를 제공 • 썸네일 등 다양한 활용을 위해 클린본 및 마스크 영상에서 추출한 이미지 30,000개 - 썸네일 유형을 세밀히 분석하여 데이터 다양성 확보 • 라벨링 및 품질 관리 - 데이터 구축 및 활용 목적에 적합한 샘플 추출 방법 설계 - 고품질 데이터를 위한 라벨링 자동화 및 QA 절차 제시. • 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 (예시- 영상 동일 구간당 여러 개의 CG이펙트를 적용하여 동일한 전체 영상에 대한 다양한 CG이펙트가 나타나도록 구성)
메타데이터 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 영상 출처 (프로그램 이름, 회차 등) - 저작권 정보 (소유자, 사용 권한 등) ※ 제안사가 상세히 방안 기술 • 추가정보 - 데이터 생성 일자 및 가공 일자 포함 - 데이터 명세서와 템플릿을 통해 일관성 유지 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

3. 데이터 가공

과제7		비주얼 4K 영상 및 3D 에셋 데이터
데이터7-1		[LMM] 버츄얼 프로덕션 4K 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 영상, 미디어 산업의 활용도를 극대화하기 위해 Virtual Production 및 LED월 등 실제 산업 환경에서 활용 가능한 4K 고품질 영상 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) Virtual production, LED월 등 실제 산업 환경에서 배경 데이터로 활용도 높은 주제 영상의 촬영본 및 편집본 100시간 이상

※ 제안사가 분류하여 제시 / 예: 자연환경, 도시 경관, 실내 장면 등

- (원천데이터②) 영화, 드라마 등 영상 및 미디어 산업에 필요한 VFX(Visual Effects) 영상 5,000건 이상

※ 최소 해상도(HD급 이상), 최소 영상길이(10초 수준), 최소 FPS를 제안하고, 활용도가 높은 주제별로 균등히 분류 및 수집

※ 영화, 드라마 등 VFX 영상 콘텐츠로 활용 가능한 다양화된 원천 데이터 확보 방안 제시

- (가공데이터①) 원천데이터를 MOV 포맷(최소 해상도 4K)으로 변환하여 다양한 환경에서 쉽게 활용할 수 있도록 제공

- (가공데이터②) 영상마다 고유 이름(영상명)과 간단한 설명을 3문장(30토큰) 이상으로 작성하여 설명 데이터를 제공

o AI 임무(예시)

- HD급 영상 기반으로 업스케일링하여 Virtual Production 및 LED월 등 가상배경에 사용 가능한 4K이상의 고품질 영상 데이터 생성

※ AI 기반 업스케일링 기술(예: Topaz Video Enhance AI, ESRGAN)을 사용해 HD급 영상을 4K 해상도로 변환하여 Virtual Production 및 LED월 환경에 적합하도록 최적화

- Text to Video 기술을 기반으로 한 VFX 영상 생성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - Virtual Production과 LED월에서 배경으로 사용할 수 있는 다양한 주제의 HD급 이상 영상 촬영본 및 편집본 총 100시간 이상 ※ 예시 : 자연환경, 도시 경관, 실내 장면 등 산업적 활용도가 높은 주제 - 영화와 드라마에서 많이 쓰이는 다양한 장면의 HD급 이상 영상 총 5,000건 이상(영상 하나당 길이 최소 10초 이상) ※ 예시: 차량이나 오토바이가 등장하는 장면, 전쟁 장면, 계절별 자연경관, 거리 풍경, 우주 배경 장면 ※ 제안사가 미디어 분야에서 활용할 수 있는 영상데이터를 분류하여 제안 - 영화, 드라마 등 VFX 영상콘텐츠로 활용이 가능한 다양화한 원천 데이터 확보 방안 제시 • 다양한 종류의 영상 콘텐츠 확보 방안 제시 - 기존 기제작된 영상 콘텐츠 확보 - 필요시, 영상 콘텐츠 제작을 통해 데이터를 확보 • 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결방안 등 제시 - AI허브에 공개 가능하도록 저작권 및 초상권 등 법적 권리 해결 방안 포함 - 구체적인 법적 검토 절차 및 권리 확보 방안 설명 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 데이터 전처리를 위한 도구(HW, SW), 조직 구성, 기준 등을 포함한 구체적 계획을 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 세부 요구사항	• 원천 데이터 영상을 MOV 포맷(최소 해상도 4K)으로 변환 • 영상 당 영상명 또는 코드와 함께 설명문 3문장(30토큰) 이상 • 영상 활용 목적에 적합한 라벨링 방법 설계 ※ 배경 주제, 장면 유형, 시각적 요소 등을 고려한 세부 라벨링 기준 설정 • 고품질 데이터 구축을 위한 추가 라벨링 방법 제안 ※ 라벨링 도구 및 자동화 가능성 탐색
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 • 필수 메타데이터 정보 - 배경 주제별 영상 분류(예시): 차량 scene, 전쟁 scene, 자연광경 scene, 거리(시대별) scene, 우주 scene 등 포함 - 영상명, 영상 대분류, 소분류 정보(예시): 대분류 "자연광경", 소분류 "봄 풍경“ ※ 제안사가 데이터 정의서에 상세히 기술 및 제안 • 추가 데이터 명세 - 영상 출처 및 저작권 정보 - 장면 이미지가 포함된 영상 및 해당 영상의 시간 정보 • 추가 메타데이터 항목 제시 - 데이터 구축 목적에 부합하는 세부 항목을 추가 설계 - 메타데이터 관리 템플릿을 도입하여 일관성 유지 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제7		비주얼 4K 영상 및 3D 에셋 데이터
데이터7-2		[LMM] 한국적 일상 3D 에셋 데이터

1. 데이터 개요

o AI 모델 개발 과정에서 사실감 있고 문화적으로 의미 있는 3D를 생성하기 위한 한국적 일상이 담긴 한국 고유의 3D Asset 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 개별 객체(단순 객체)와 모듈(조합 가능한 구성 요소)을 포함한 객체 등 수준별 최적화가 적용된 다양한 종류의 Asset 10,000개 이상
※ 개별 객체와 모듈의 분류 및 구분에 따른 개수 구분 및 제안 필수
※ 시대, 경관, 주요 거리 등을 포함하여 균형있는 데이터를 수집할 수 있는 방안 및 구성 제안

※ 에셋 데이터는 객체 하나당 최소 24개 이상의 2D 이미지 확보 필수

- (가공데이터①) 공간 CG작업 시 활용할 모듈화 가능한 3D 에셋 10,000개 이상 개발

- (가공데이터②) 3D 객체 1개 당 설명문 30토큰 이상(총 30만 토큰 이상)

o AI 임무(task)

- 구축된 데이터와 모델을 활용하여 추가적인 생성형 AI 모델 개발 및 학습 (Text to 3D)

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목

요구사항

데이터 수집

세부 요구사항

• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시

- 한국적 일상을 나타낼 수 있는 3D 에셋 10,000건 이상 수집

- 다각도 촬영을 통해 객체 하나당 최소 24개 이상의 2D 이미지 확보

- 한국적 일상의 모습을 시대, 경관, 거리 등으로 다양하게 구성할 수 있는 방안을 제시하고 3D 객체를 수집하기 위한 수집 카테고리 목록을 정리하여 그 기준을 제시

- 다양한 주제를 아우르는 한국적 일상 표현을 위해 시대별, 경관별, 거리별 등으로 한국적 일상을 구성할 수 있는 3D 오브젝트 수집 방법을 제시

예시	시대: 조선시대, 근현대(1910년대, 1980년대, 1990년대 등) 경관: 자연경관(산, 강, 숲 등), 도시경관(건물, 거리 등) 거리: 강남거리, 신촌거리, 대학가 등 대표적 공간

- 수집된 객체를 유형별로 분류하고 모듈화하여 다양한 공간 구성

- 고해상도 textured meshes, point cloud 데이터를 포함한 3D 정보를 획득

- Multiple UVs, UDIM, Smart Material 등 고품질 데이터 구축 방안을 활용

- 하이폴리곤 객체를 경량화하여 데이터 손실을 최소화하고 최적화된 3D 에셋 생성

• 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결방안 등 제시

- 데이터 수집 절차, 환경 및 장치(예: 3D 스캐너, 드론 등) 명시

- 저작권 문제가 없는 객체 확보를 위해 권리 획득 및 해결 방안 제시

• 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시

데이터 전처리

세부 요구사항

• 데이터 전처리를 위한 도구(HW, SW), 조직 구성, 기준 등을 포함한 구체적 계획을 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 세부 요구사항	• 공간 CG작업 시 활용할 모듈화 가능한 3D에셋 10,000개 이상 개발 • 각 3D 에셋에 대해 객체명, 객체 코드 등 30토큰 이상의 설명 텍스트 작성 - 총 30만 토큰 이상을 생성하여 데이터 활용성을 극대화 - 그 외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시 - 활용에 적합한 포맷(FBX, OBJ 등)으로 변환하여 저장 - 주요 저작도구(예: Maya, Blender)에 호환되는 Smart Material 적용 - Multiple UVs 및 UDIM 등을 활용해 텍스처를 고품질로 구성 • 데이터 검증 및 품질 관리 방안 제시 - 텍스처 매핑 및 모델링 정확성을 검증하기 위한 QA 프로세스 적용 • 특수 환경(예: 야간 조명, 계절적 변화)을 반영한 3D 데이터 추가 생성 • 복합적인 공간 구성 요소 간의 관계를 표현하는 데이터 모델링
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 시대, 경관, 거리 등의 분류 정보 포함 - 객체명: 데이터 식별을 위한 고유 이름 - 객체 대분류 및 소분류: 예를 들어, 대분류 "건축물", 소분류 "전통 가옥" 등 세부 분류 제공 - 각 데이터에 대해 메타데이터 템플릿 작성 - 3D 에셋에 활용 가능한 포맷(FBX, OBJ 등)에 맞춘 메타데이터 최적화 - AI 학습 효율을 높이기 위한 속성 추가(예: 재질, 스케일 정보 등) • 고품질 데이터 구축을 위한 추가 메타데이터 제시 - 텍스처 관련 정보(Multiple UVs, UDIM 등 적용 여부) - 3D 구조 정보(Polygon Count, Point Cloud 밀도 등) - 데이터 생성 일자 및 버전 관리 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제8		K-스톡 콘텐츠 데이터
데이터8		[LMM] K-스톡 콘텐츠 데이터

1. 데이터 개요

o 한국적 분위기를 담고 있으면서도 활용도가 높은 스톡 콘텐츠(Stock Contents)* 발굴을 위해 시각적, 맥락적으로 풍부하게 재구성된 멀티모달(이미지-텍스트) 데이터

* 상업적·비상업적 용도로 사용할 수 있는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등의 미디어 자료로 쌓여있는 데이터를 의미

o 데이터 구성

- (원천데이터) 한국적 특징과 분위기를 담고 있는 방송 콘텐츠 등의 다양한 동영상에서 추출된 프레임 기반 장면 이미지 5만 장 이상
※ 제안사가 주제별 다양성을 반영하여 분류별 목표수량 제안하는 동시에 산업에서 가장

많이 활용될 수 있는 스톡 카테고리를 함께 제안하여, 원천데이터 수집에 대한 근거 제시

- (가공데이터) 각 이미지 당 추출된 프레임에 대해 시각적으로 풍부하게 설명된 정보 및 추가 맥락 정보를 융합한 영문 10문장(100토큰)과 한글10문장(100토큰) 캡션 총 100만 문장(1,000만 토큰 이상)

o AI 임무(task)

- 방대한 분량의 제작 영상에서 한국적 스톡 콘텐츠를 발굴하기 위한 고성능 이미지 검색 및 분류 서비스 제공

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 국내외 사용자들이 한국적인 분위기를 담은 콘텐츠를 제작할 때 활용될 수 있는 다양한 동영상 내에서 프레임 추출한 장면 이미지 5만 장 이상 - 한국에서 제작 및 유통되는 영상 내 장면 이미지 포함 - 데이터 다양성을 위해 카테고리(장르) 100개 이상으로 분류하고, 각 카테고리별 이미지 최소 300장 확보 - 이미지 해상도는 최소 HD급 이상으로 설정. - 이미지의 카테고리 구분(예: 시대, 주제 등) 기준 제시 - 파일의 해상도 및 영상 인코딩 방식에 따른 품질 관리 방안 포함 • 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결방안 등 제시 - AI 허브에 공개 가능하도록 저작권 및 초상권 등의 법적 권리를 해결 - 저작권 문제 해결을 위한 구체적 절차와 방안 제시 • 소스 영상 콘텐츠 확보 방안 - 다양한 종류의 스톡 이미지를 확보하기 위한 소스 영상 콘텐츠 수집 계획 마련 - 기제작된 소스 영상 콘텐츠와 필요시 새로운 콘텐츠 제작을 통해 확보 • 수집 절차 - 데이터 수집 장소와 필요한 도구(HW·SW) 명시 - 데이터 수집을 담당할 조직과 기준 설계 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 중복된 장면 처리 - 동일 영상 및 다른 영상 간 중복된 장면 제거 방안 제시 - 단순 프레임 단위 추출 시 중복된 장면 발생 가능성을 줄이기 위해, 영상 내 장면 구성 변경을 고려한 프레임 추출 방안 마련 • 그 이외의 데이터 수집 및 전처리를 위한 절차, 장소, 도구(HW·SW), 조직 및 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

세부 요구사항

• 프레임 기반 장면 이미지 1장당 영문 10문장(100토큰), 한글 10문장(100토큰) 이상의 텍스트 라벨링 작성(총 100만 문장, 1,000만 토큰 이상)

- 이미지를 세밀히 분석하여 배경, 주요 객체, 감정, 장소 등 시각적으로 풍부한 캡션을 작성

- 이미지의 추가적인 맥락과 관련 배경 정보를 포함한 캡션 작성 방안 제시

- Chain of Thought(CoT) 방식을 활용한 라벨링

예시	예시: "이 이미지는 봄날의 한국 전통 마을을 보여줍니다." → "배경은 산으로 둘러싸인 조용한 시골 마을이며, 하늘은 맑은 파란색입니다." → "이미지 중앙에는 한옥 지붕이 돋보이며, 정원에는 핀 꽃들이 있습니다."

• 데이터 구축 및 활용 목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시

• 그 이외의 고품질 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시

메타데이터

세부 요구사항

• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시

- 이미지 출처(프로그램 회차 등), 저작권 정보, 소스 정보(프로그램 회차) 등 제시

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

과제9		카메라 워크 등 애니메이션 데이터
데이터9		[LMM] 카메라 워크 등 애니메이션 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의

- 한국 드라마, 영화, 광고 등 영상 콘텐츠에서 요소 데이터(카메라 움직임, 장면 구도, 배우의 움직임)를 정량적으로 추출하고 맥락 데이터를 텍스트화하여 매칭시킨 애니메이션 데이터

※ 애니메이션은 영상 콘텐츠에서 카메라 움직임, 장면 구도, 배우의 움직임과 같은 시각적 요소를 데이터화하여, 이를 기반으로 3D 엔진(Unreal, Unity, Blender 등)에서 재현 가능한 형태로 가공된 시각적 데이터와 동작 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 영화/드라마/광고 등에서 추출된 HD 해상도, 30fps, 10초 이상의 영상 데이터 20,000건 이상

※ 저작권 동의를 받은 영상 또는 공정 이용 원칙에 따른 영상 데이터

- (가공데이터①) 각 원천데이터 영상에서 추출된 6DOF 카메라 워크 애니메이션 데이터 20,000개 이상

※ SLAM, SfM, Optical Flow 및 PoseNet과 같은 딥러닝 기반 모델을 활용하여 카메라의 이동, 회전, 줌 등 6축 정보를 정확히 추출

※ 영상당 최소 1개의 카메라 경로(애니메이션 트랙) 추출. 단, 카메라 동작이 복잡한 경우 장면별 다중 카메라 워크를 정의하여 다양한 경로 확보 가능

- (가공데이터②) 각 영상데이터 내 객체의 상대적 3차원 위치 및 동작, 표정에 대한 애니메이션 데이터 20,000개 이상
※ 제안사가 명확히 방법론 제시 (예. SMPL(Skinned Multi-Person Linear Model)을 활용하여       정밀한 3D 위치 및 동작 데이터 생성)

- (가공데이터③) 각 영상에 대한 설명문(동작/맥락 등)으로 구성된 텍스트 데이터 5문장(50토큰) 이상
※ 객체의 동작 및 카메라 기법을 분석하여 분류 라벨링

o AI 임무(task)

- 장면 맥락에 대한 텍스트로부터 연관된 장면에 대한 카메라 워크, 배우 위치 및 애니메이션 정보를 생성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 영화/드라마/광고 등에서 추출한 영상 데이터 (10초 이상 숏클립, 20,000건 이상) - 최소 HD이상의 해상도, 30fps 이상의 품질 확보 - 맥락이 중간에 갑자기 끊기지 않는 하나의 씬 단위 구성 - 장면 내 대사, 동작, 카메라 기법 등 원천 데이터와 관련된 추가 텍스트 데이터 추가 수집 • 데이터 품질을 위한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 콘셉트(영화, 광고, 브이로그 등)와 촬영 기법(팬, 틸트, 줌, 스테디캠 등)을 포함하여 균형 잡힌 한국 영상 데이터 확보 방안 - 각 퍼포먼스의 핵심 장면 선정 및 영상 클립 추출 기준 마련 - 영상 내 자막, 오버레이 그래픽 등 영상 분석 방행 요소 제거 방안 - HD 이상 고품질 데이터 확보 및 품질 검수를 위한 방안 - 영상 내 노이즈 제거, 프레임 손실 방지 및 통일된 포맷(코덱)으로 변환 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 저작권 문제가 없는 영상 데이터 확보 방안 - AI 허브 정책에 따라 개방이 가능하도록 권리 획득 필수 ※ AI 데이터로 학습한 AI 모델은 상업적·비상업적 활용 가능 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 데이터 전처리를 위한 도구(HW, SW), 조직 구성, 기준 등을 포함한 구체적 계획을 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 세부 요구사항	• 각 원천데이터 영상에서 추출된 6DoF 카메라 워크 애니메이션 데이터 20,000개 이상 - 영상 내 배경환경과의 상대적 움직임을 계산하여 카메라의 3차원 위치 변화 및 각도 변화 값을 추출 - FOV 등 카메라 파라미터 정보 추출 가능한 것들 함께 추출 - 프레임 별 정보를 csv/json 파일 혹은 fbx 파일 형태로 저장 • 각 영상데이터 내 객체의 상대적 3차원 위치 및 동작, 표정에 대한 애니메이션 데이터 20,000개 이상 - OpenPose, MediaPipe 등을 활용하여 전신 주요 관절(팔, 다리, 허리 등)의 움직임 데이터를 추출하여 모션 분석 - Face Mesh, dlib 등 얼굴 랜드마크 추적 모델로 눈코입 등 주요 위치를 식별하여 움직임 정보를 추출 - 프레임별 정보를 애니메이션 키프레임 데이터화 하여 csv/json 파일 혹은 fbx 파일 형태로 동작/얼굴 개별 저장 • 각 영상에 대한 동작 설명문 텍스트 데이터 5문장(50토큰 이상) - 해당 동작을 설명하는 고품질의 맥락 설명문 데이터 구축을 위한 방안 제시 ※ 유효성 검증 시, Text to Motion이 가능하도록 캡셔닝 되어야 함 - 클립별 맥락 자료 json 파일로 저장
메타데이터 요구사항	• 데이터 품질 검수를 위한 방안 제시 - 3D 게임엔진(예: Unity, Unreal Engine)을 활용하여 영상 데이터를 재현하고, 원본 영상과의 유사도를 정량적으로 비교·검증 - OpenPose, Face Mesh 등의 기술을 적용하여 신체 동작 및 표정 데이터를 분석하고, 실제 연기 및 움직임과의 정합성을 정확도 평가 모델을 통해 검증 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제10		한국 전통 민화 제작 데이터
데이터10		[LMM] 한국 전통 민화 제작 데이터

1. 데이터 개요

o AI 모델 학습 및 활용도 향상을 위한 한국 고유의 예술적 가치와 역사적 의미를 지닌 전통 민화 제작 고품질 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 한국 전통 민화를 다양한 기법(일필 채색, 공필 채색 등)으로 제작한 이미지 데이터 3,000건 이상
※ 저작권 문제 해결방안 제시
※ 민화 데이터 수집 관련하여, 세부적으로 유형 및 분류하여 목표수량 제시

- (가공데이터) 민화 작품을 묘사한 문장을 한글과 영어로 각각 5문장(50토큰 이상) 작성
※ 영어 및 한글 각각 1.5만 문장(15만 토큰) 이상 구축하여 총 3만 문장(30만 토큰) 이상 구축
※ 동일 객체를 설명할 때 한글과 영어는 동일한 의미로 작성

o AI 임무(task)

- 사용자가 텍스트를 입력하면 한국 전통 민화 이미지를 생성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 가공 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 한국 전통 민화를 다양한 기법(일필 채색, 공필 채색 등)으로 제작한 이미지 데이터 3,000건 이상 - 화목별 분류에 따라 균등하게 수집 - 300 DPI 이상의 고해상도 이미지 등 고품질 원천데이터 수집 방안 제시(해상도, 비율, 파일형식, 컬러, 정렬 및 보정 등) - 한국화, 동양화 관련 작품 활동 경력자나 전공자를 활용한 데이터 수집 방안 포함 - 저작권 문제가 해결되어 2차 저작이 가능한 형태의 데이터 - 원천데이터 다양성 고려한 카테고리 구분 및 제시 필요 ※ 예시 : 주제별(동물화/식물화/풍경화/인물화), 기법별, 사용목적별(길상화/벽사화/풍속화/장식화), 시대별 등등 - 화목별 균등 수집 방안을 제시하여 3,000건 이상의 데이터를 확보 - 300 DPI 이상의 고해상도 이미지를 수집할 계획 수립 - 한국화, 동양화 관련 전공자나 경력자를 활용한 데이터 수집 절차 마련 • 수집 데이터의 중복 방지와 원시데이터를 이미지 데이터로 전처리할 때 품질 관리를 위한 구체적인 방안 제시 • 원천 데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 구체적 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 세부 요구사항	• 민화 작품을 묘사한 문장을 한글 및 영어로 작성 - 한 문장당 한글, 영어 각 5문장(50토큰) 이상으로 작성하며, 객체와 배경을 정확히 설명 - 동일한 객체를 표현할 때 한글과 영어가 의미적으로 동일하게 작성되도록 구성 • AI 모델 학습 및 검증용 데이터를 구축하여 정확성과 편향성을 평가 - AI 모델이 텍스트 입력에 따라 적절한 민화 이미지를 생성하도록 학습 및 검증
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 배경 주제별 영상 및 이미지 분류 예시 : 화목별, 객체별, 배경별 분류 (꽃, 동물, 산수화 등). - 이미지명, 대분류, 소분류 정보 예시 대분류 "자연", 소분류 "산수화" 등 - 데이터 출처 및 저작권 상태 수집된 데이터의 출처와 저작권 정보 명시 - 그림의 가로, 세로 사이즈 - 종이의 종류 - 표현기법, 표현 방식, 색채의 특징 등 정보 - 작품 내 객체에 대한 카테고리(배경 및 주변 환경 묘사) 구성 • 추가 정보 - 이미지 파일명과 함께 묘사된 텍스트의 대응 관계를 유지 - 데이터 생성 및 가공 일자, 버전 정보 포함 - 메타데이터 템플릿 설계 및 관리 방안 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

구분3		산업·제조
과제11		단계적 사고 기반 제조·물류 로봇 데이터
데이터11-1		[합성] 제조 공정 자동화 구현 로봇 티칭 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 제조 공정 자동화를 위하여 로봇의 단계적 사고 과정이 포함된 구동 정보 및 3D 모델링 CAD 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 실제 자동화 작업 환경 및 시뮬레이션 환경에서의 다양한 공정 종류-작업 환경 특성 등을 반영하고 로봇 구동 정보를 포함한 3차원 CAD 데이터 100개 이상

- (원천데이터②) 로봇의 센서 및 제어기를 통한 시간별 로봇 관절 각도, 말단 장치 위치, 관절 토크 값 등 로봇 상태 데이터 300개 이상

- (가공데이터①) 3차원 CAD 데이터를 통한 URDF 형태의 3D Mesh 모델

- (가공데이터②) 로봇 티칭 목표 및 작업 수행 과정, 동작 상태 변화를 포함하고 단계별 의사결정 사고 과정을 제시한 CoT 데이터 300건 이상

※ 동일 과제 내 데이터가 중복되지 않도록 구축

o AI 임무(task)

- 제조 공정 자동화를 위한 로봇 티칭 최적화 및 자율 학습

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 로봇 관절의 제한 범위를 포함하고 관절 구동 등을 확인할 수 있는 로봇 구동 정보 및 로봇이 활용되는 공간에 위치한 장비, 건축 구조물 등의 작업 환경이 반영된 STEP 파일 형태의 3차원 CAD 데이터 수집 필수 - 실제 작업 환경에서 취득된 데이터는 전체 구축량의 10% 이상으로 구성(실제 작업 환경 : 시뮬레이션 환경 = 최소 1:9 비율) - 시뮬레이션 환경의 실제 환경 모사 유사성 제시 - 공정 종류는 모재 투입, 취출 등 5개 이상, 작업 환경은 자동차, 전자, 기계 등 5개 이상으로 구성되도록 데이터 수집 방안 및 비율 제시 - 작업 환경 데이터의 3차원 모델링 변환 방안 제시 - 로봇 상태 데이터는 동일 환경에서 다른 방식으로 티칭이 완료된 로봇팔에 대해 작업 시작부터 종료까지 수집하고 데이터 취득 샘플링 주기 제시 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 로봇이 적용된 필요 공정 환경 정보 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

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 세부 요구사항	• 3차원 모델링 데이터를 Mesh 모델로 변환하여 가시화하고 Mesh 처리 소프트웨어 등을 활용한 AI 모델 학습 방안 제시 • 로봇 정보(관절 위치, 링크 길이 등)를 바탕으로 각 관절의 3차원 위치, 자세, 속도 데이터 등으로 가공 - 로봇의 관절 및 연결 관계를 설정하고 정의 필요 • 기본적인 데이터 구조는 질문 1개 → CoT(사고과정) → 답변 1개로 구성하되 논리적 사고 과정을 단계별로 보여주면서 최종 답변을 생성할 수 있도록 구성 - 피드백을 통한 최적화된 단계별 추론 과정을 도출하여 구성 - 데이터 1건당 최소 50토큰 이상으로 구성 • 단계적 사고 과정에는 각 단계에서의 판단 기준 및 피드백 정보 포함 - 단계적 사고 과정은 최소 3단계 이상의 논리적 사고 과정이 포함되도록 구성하고 CoT 데이터 단위 정의 및 설정 근거 제시 - 로봇이 수행해야 하는 목표를 명확히 정의하고 작업 수행 과정, 동작 상태 변화 등이 일어나는 시간 스탬프를 포함하여 동작 추적이 가능하도록 구성 - CoT 데이터 구조화 방안 제시 ※ (예시) 작업 목표 → 상황 인식 → 의사결정 → 동작 실행 → 상태 변화 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 관절의 위치, 링크 길이, 좌표축 정보, 회전 범위, 공정 과정 내 소요 시간, 공정에 필요한 도구 정보, 로봇 위치, 장애물 위치, 장비 위치 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제11		단계적 사고 기반 제조·물류 로봇 데이터
데이터11-2		[합성] 단계적 사고 기반 물류 로봇 파지 교시 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 물류 환경에서 로봇팔이 무작위로 섞인 다양한 물체를 자동으로 파지하기 위한 6자유도 파지 자세 후보 및 단계적 사고 과정이 포함된 교시 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 다양한 물류 환경(예: 물류창고, 무인 스토어)에서 임의로 섞이고 서로 가려져 있는 다수의 물체를 다양한 각도로 촬영한 실제 환경 이미지 데이터 1만장 및 가상 이미지 데이터 2만장

- (가공데이터) 물체 상태 정보 및 주변 객체와의 충돌을 고려한 로봇팔의 6자유도 파지 자세 후보를 포함하고 파지를 위하여 위치·속성 등에 대한 단계적 사고 과정을 제시한 CoT 데이터 3만건

※ 동일 과제 내 데이터가 중복되지 않도록 구축

o AI 임무(task)

- 복잡한 물류 환경에서 단계적 사고 기반 물체 인식 및 분류 자동화

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 실제 환경 이미지는 복잡한 배경을 포함하여 다양한 카메라 각도, 거리에서 촬영하고 기준 제시 - 가상 이미지는 실제 환경에서의 장애물, 물체의 가림 효과, 카메라의 해상도, 렌즈 왜곡, 조명 효과 등을 반영하여 현실감 있는 시뮬레이션 환경에서 데이터 취득 - 크기, 무게, 모양, 재질, 색상, 표면 특성 등 물체 상태가 다양한 물체로 구성하고 다양한 환경에서 수집 필수 - 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 이미지 품질 개선을 위한 전처리 방안 제시 • 노이즈 제거 및 이미지 정규화 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 세부 요구사항	• 물체 상태(충돌 가능성을 반드시 포함하여 구성)와 6자유도 파지 자세 후보 정의 및 구성 기준 제시 - 충돌 가능성은 파지점의 위치, 회전 정보, 다양한 물리적·환경적 요인 등을 고려하여 설정하고 기준 및 설정 근거 제시 • 기본적인 데이터 구조는 질문 1개 → CoT(사고과정) → 답변 1개로 구성하되 논리적 사고 과정을 단계별로 보여주면서 최종 답변을 생성할 수 있도록 구성 - 피드백을 통한 최적화된 단계별 추론 과정을 도출하여 구성 - 데이터 1건당 최소 50토큰 이상으로 구성 • 단계적 사고 과정에는 각 단계에서의 판단 기준 및 피드백 정보 포함 - 단계적 사고 과정은 최소 3단계 이상의 논리적 사고 과정이 포함되도록 구성하고 CoT 데이터 단위 정의 및 설정 근거 제시 - 물류 환경의 다양한 작업을 구체화하기 위해 작업 유형(분류, 공유 작업 등)을 명시하고 로봇팔 정보, 작업 영역, 물체 상태(크기, 무게, 모양, 충돌 가능성 등), 파지 자세 등의 요소가 상호 연결될 수 있도록 구성 - CoT 데이터 구조화 방안 제시 ※ (예시) 목표 물체 탐색 및 상태 분석 → 로봇팔 이동 경로 설정 및 최적 파지 자세 결정 → 로봇팔 동작 상태 → 추가 작업 평가 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등) • 실제 작업 환경에서 모델 성능 평가 및 작업 수행 정확도를 평가할 수 있는 지표 제시 ※ 실제 환경 구축 데이터의 1%를 활용하여 검증
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 물체 배치의 복잡도, 조명 및 조도 정보, 카메라 정보, 카메라 위치 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제12		단계적 사고 기반 농작업 로봇 데이터
데이터12		[LMM] 단계적 사고 기반 농작업 로봇 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 농업 환경에서 로봇이 농작업(적과, 적화, 수확 등)을 대신하는 서비스 구현을 위한 단계적 사고 과정이 포함된 농작업 로봇 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 사과, 배 등 2종 이상의 작물 과수원에서 적과, 적화, 수확 등의 농작업에 대한 RGB 카메라에서 추출된 이미지 데이터 및 양손 센서 데이터 1만개 이상

- (가공데이터) 작물 상태, 환경 조건 등을 포함하고 작업 상태 분류를 위하여 위치·속성 등에 대한 단계적 사고 과정을 제시한 CoT 데이터 1만건 이상

o AI 임무(task)

- 농업 환경에서 단계적 사고 기반 작물 인식 및 작업 상태 분류 자동화

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 작물 구성 및 작업 상태별 적절한 데이터 구성 비율 및 근거 제시 - 작업 상태별 샘플링 빈도 및 간격 제시 - 머리 또는 몸에 RGB 카메라를 부착하여 촬영하고 행동 패턴 분석이 가능하도록 이미지 데이터 구성 - 농작업에서 사용되는 MANUS Quantum Metagloves 등 근전도 센서 기반의 상용 양팔 장갑을 활용한 데이터 수집 방안 제시 - 관절 회전, 위치적 조인트 속도, 위치 관절 각속도, 관절 각도, 관절 각속도, 근육의 움직임, IMU 등 센서 데이터 조합 방안 제시 - RGB 데이터와 센서 데이터는 시간 동기화 되어야 하며, 시계열 정보 포함 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 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 세부 요구사항	• 기본적인 데이터 구조는 질문 1개 → CoT(사고과정) → 답변 1개로 구성하되 논리적 사고 과정을 단계별로 보여주면서 최종 답변을 생성할 수 있도록 구성 - 피드백을 통한 최적화된 단계별 추론 과정을 도출하여 구성 - 데이터 1건당 최소 50토큰 이상으로 구성 • 단계적 사고 과정에는 각 단계에서의 판단 기준 및 피드백 정보 포함 - 단계적 사고 과정은 최소 3단계 이상의 논리적 사고 과정이 포함되도록 구성하고 CoT 데이터 단위 정의 및 설정 근거 제시 - 작업 상태 분류를 구체화하기 위해 작물 상태(작물 생육 상태, 작물별 특징 등), 환경 조건(온도, 습도, 계절 및 날씨) 등의 요소가 상호 연결될 수 있도록 구성 - CoT 데이터 구조화 방안 제시 ※ (예시) 목표 과수와 대상 탐색 과정 → 환경 조건 확인 및 적화 가능 여부 판단 → 로봇의 이동 경로-적화 방식 선택 및 실행 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - RGB 카메라 정보 및 부착 위치, 농작업의 시작과 끝을 확인하는 메타 정보, 센서 종류 및 부착 위치 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제13		교통사고 모사 데이터
데이터13		[합성] 교통사고 모사 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 교통사고 사전 예측을 위한 실제 교통사고 기반 모사 및 교통사고 모델을 통해 생성된 엣지 시나리오 데이터

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

o 데이터 구성

- (원시데이터) 실제 국내에서 발생한 교통사고에 대한 사고정보 및 사고 영상을 포함한 사고 분석 보고서 500건 이상

- (원천데이터①) 교통사고 시뮬레이션 구현을 위한 차량, 보행자, PM, 시설물 등을 포함한 30종 이상의 3D 에셋 데이터 300건 이상

- (원천데이터②) 실제 교통사고를 모사한 시뮬레이션 데이터 500건 이상

- (가공데이터) 교통사고 모델을 통해 생성된 엣지 시나리오와 매칭되는 시뮬레이션 데이터 300건 이상

o AI 임무(task)

- 시뮬레이션 기반 교통사고 예방 및 최적경로 설계

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	[원시데이터] • 사고개요, 차량 정보, 사고 환경 정보, 승객 정보, 충돌 전·발생·후 상황, 자동차 거동, 사고 영상, EDR(차량 데이터 기록 장치), DTG(운행 기록 장치) 등이 포함된 사고 분석 보고서 수집 • 사고 범주는 10개 이상 충돌유형 및 5개 이상 사고대상으로 분류하고 지역은 고속도로 40%, 도심로 40%, 이면도로 20% 비율로 수집 • 실제 데이터의 제출 의무는 없으나, 데이터의 출처는 명확히 입증할 수 있어야 함 [원천데이터] • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 3D 에셋 데이터는 시뮬레이션 환경에서 다양한 변수를 충분히 반영할 수 있도록 구성 비율 제시 - 실제 사고 데이터 기반 사고 전·후 과정을 모사한 시뮬레이션 데이터는 차량 정보, 사고 개요, 주변 환경 정보 포함 - 시뮬레이션 데이터는 Pre-crash, In-crash, Post-crash 포함 * (Pre-crash) 위험 상황 패턴, 사고 요인, 사고 차량 및 주변 차량 대응, 주변 보행자의 대응 동작, 도로시설물 등 주변 환경 정보 등 * (In-crash) 사고 유형별 정보, 충돌 형태별 물리 시뮬레이션, 충돌 시 차량 변형, 충돌 시 탑승자 거동, 주변 환경 변화 등 2차 사고 요인 * (Post-crash) 충돌 후 차량 이동 경로, 차량 최종 위치 및 피해 상태, 차량 파편 분산 패턴, 탑승자 상태, 주변 환경 변화 등 2차 사고 요인 - 차량간 충돌, 시설물과의 충돌 등 다양한 시나리오를 포함하고 사고의 심각도, 후속 처리 등 구체적인 시나리오 포함 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 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 세부 요구사항	• 다양한 자율주행 차량 테스트를 위해 IGLAD 기반으로 구체적인 상호작용이 포함된 엣지 시나리오를 생성하고 ASAM 형식으로 연계 필요 • 생성된 엣지 시나리오와 시뮬레이션 데이터는 매칭되도록 구성하고 각각 300건 이상 제출 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 도로교통법·자동차손해배상보장법에 따른 사고 분류 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제14		SMT 공정 개선 멀티모달 데이터
데이터14		[LMM] SMT 공정 개선 멀티모달 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: SMT(Surface Mount Technology, 표면실장기술) 공정의 PCB 및 납땜 결함 예지 보전을 위한 이미지 및 센서 기반 멀티모달 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) PCB 또는 주요 부품의 사전 공정 관리를 위한 이미지 2만장 이상

- (원천데이터②) SMT 공정의 납땜 또는 메인 공정의 관리를 위한 이미지 2만장 이상

- (원천데이터③) 장비·환경 예지보전용 SDK(Software Development Kit)로 측정한 5종 이상 센서 데이터(온도, 가속도 필수 포함) 5만 세트

- (가공데이터) 각 공정별 결함 예지 보전을 위한 변수·영향도를 포함한 결함 예측율(%) 데이터 5만 세트

o AI 임무(task)

- 공정 최적화를 위한 멀티모달 데이터 기반 SMT 공정 결함 예측

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 상황을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 데이터 수집을 위한 표준화된 테스트 환경 조성 방안 제시 - 다양한 공정 조건(장비 설정 값, 지시사항 등) 및 환경 조건(온도, 습식, 기압 등)에 따라 실제 사용 환경을 시뮬레이션할 수 있도록 설계 - 빛 반사로 인해 결함 검출 오류 방지를 위한 조명 각도 및 밝기 최적화 - 결함 데이터는 전체 데이터의 최소 20% 이상 포함되도록 구성하고 결함 유형별 수집 방안 제시 - 이미지 데이터의 해상도는 320x240 이상 제시 필요 - 정확한 공정 상황 매칭을 위하여 이미지 데이터와 센서 데이터의 시간 동기화 필수 - 범용 SDK(Software Development Kit)를 통한 검측 체계 및 별도 규격 제시 - 센서의 자체 캘리브레이션, 샘플링 레이트 최적화 등을 통한 데이터 정합성 확보 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 이미지 품질 개선을 위한 전처리 방안 제시 - 동일 이미지 제거 및 객체 외 대상물이 포함되지 않도록 전처리 • 센서별 원시 데이터의 노이즈 제거 및 표준화 방안 제시 • 그 이외의 데이터 전처리를 위한 절차, 장소 및 도구(SDK용 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 세부 요구사항	• 이미지 데이터와 센서데이터를 시간 기준으로 매칭하여 동일한 공정 시점에 발생한 결함과 주요 변수 통합 • 각 공정 단계로 발생하는 결함 유형에 대해 장비 및 환경 변수 등의 영향을 가중치로 반영하여 결함 예측율을 산출할 수 있는 가공 방안 제시 ※ (예시) 이미지 파일명-공정단계-결함여부-결함유형-결함위치-주요변수-변수 기여도(%)-예측율(%) • 센서별 임계값(Threshold) 설정 방안 및 근거 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - PCB 또는 주요 부품의 규격 정보(벤더 정보 등), 장비 및 환경 조건(온도, 습도 등), 예측율 산출 근거 등 구체적 명시 필요 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제15		에어 피팅 조립 상태 데이터
데이터15		[LMM] 에어 피팅 조립 상태 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 산업계에서 널리 사용되는 에어 피팅과 부품 간 조립 상태를 검출하기 위한 부품-에어 피팅 연결 상태 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 에어 피팅 고해상도 이미지 4,000장 이상

※ 1,000종 이상의 에어 피팅 1종당 4장 이상(촬영 각도 등)의 이미지 데이터

- (원천데이터②) 다양한 조립 상태를 포괄하는 에어 피팅 결합 고해상도 이미지 200,000장 이상

※ 2종 이상의 에어 피팅이 최소 3개 이상 결합된 완성품으로 구성하고, 완성품은 최소 200종 이상

- (가공데이터①) 이미지 내 에어피팅 Annotation 604,000건 이상

※ 원천데이터① 4,000건(1장당 1건) + 원천데이터② 200,000장(1장당 3건)

- (가공데이터②) 에어피팅 결합 상태, 결함 원인, 결함 발생 시 조치 방안 등에 대한 텍스트 데이터 200,000건 이상

o AI 임무(task)

- 에어 피팅과 부품 간 조립 상태 검출 및 결함 유형 분류

- 다양한 환경 조건에서 상태 검출 정확도 검증 및 개선

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 크기, 모양, 재질 등에 따른 1,000종 이상 서로 다른 종류의 데이터 구성 비율 제시 - 산업 현장에서 실제 사용되는 다양한 규격의 에어 피팅과 부품 확보 방안 제시 - 다양성 확보를 위한 완전 체결, 부분 체결, 미체결 등 조립 상태에 따른 데이터 수집 비율 제시 - 다양한 불량 결합 상태가 포함될 수 있도록 정상, 불량 상태에 대한 수집 비율 제시 - 조립 상태별 데이터 획득을 위한 표준화된 촬영 환경 구축 방안 제시 - 이미지 데이터의 해상도는 1920x1080 이상 제시 필요 - 다양한 각도에서의 촬영 등 데이터 다양성 확보를 위한 촬영 조건 방안 제시 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 이미지 품질 개선을 위한 전처리 방안 제시 • 노이즈 제거 및 이미지 정규화 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 세부 요구사항	• 결합 상태 분류 기준, 결함 유형 등을 정의 • 이미지 데이터와 결합 상태 및 결함 원인, 결함 발생 시 조치 방안에 관한 텍스트 데이터를 매칭할 수 있는 가공 방안 제시 ※ (예시) ‘부분 체결’된 이미지 경우 “10° 기울어진 상태로 결합 되었으며, 부품이 변형되어 정상 체결이 어려움. 부품 교체 및 조립 각도 재조정 필요” • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 피팅 기울어짐 각도, 부품 및 피팅 종류 식별 정보, 촬영 환경, 카메라 종류 등 수집 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제16		배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터
데이터16		[LMM] 배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: ESS(Energy Storage System), BES(Battery Energy Storage) 등에 사용되는 리튬 배터리의 열폭주* 제어를 위한 열화상 이미지 및 센서 기반 멀티모달 데이터

* 리튬이온 배터리 내부의 발열반응이 제어 불가능한 상태로 진행되어 연쇄적인 발열반응이 일어나는 현상

o 데이터 구성

- (원천데이터①) 3종 이상의 리튬 배터리 열폭주 상황에 대한 열화상 이미지 54,000장 이상

- (원천데이터②) 3종 이상의 리튬 배터리 열폭주 상황에 대한 5종 이상의 시계열 센서 데이터(전류, 전압 센서 필수 포함) 54,000세트

- (가공데이터) 3종 이상의 리튬 배터리 열폭주 진행 단계(Stage1~6) 및 이상 이벤트(온도 급증, 전압 불균형 등) 데이터 54,000세트

o AI 임무(task)

- 리튬 배터리 열폭주 상황 조기 탐지 및 진행 단계 예측

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 이미지 데이터의 해상도는 320x240 이상 제시 필요 - 실험실 또는 실제 환경에서 데이터를 취득할 수 있도록 안전한 테스트 환경 구축 방안 제시 - 다양한 환경 조건(온도, 습도, 압력 등)에 따라 실제 사용 환경을 시뮬레이션할 수 있도록 설계 - 리튬 배터리는 셀 단위로 원형, 파우치형 등 다양한 형식을 포함하고, 제조사를 달리하여 종류별 적절한 데이터 구성 비율 및 근거 제시 - 열폭주 시나리오는 데이터 수집기관 자체 시나리오를 사용하거나 한국전지산업협회의 단체표준인 “에너지저장시스템용 리튬이차전지 셀 열폭주 유도 시험 방법” 등 표준화된 시나리오 사용 - 배터리 열폭주 이전 최소 40초간의 이미지를 포함할 수 있도록 구성하고, 1회의 시험은 1분 이상 2분 미만으로 구성 ※ 시험 기준으로 54,000회 이상 구성 - 시계열 센서 데이터는 전류, 전압 센서는 필수로 포함하고, 다점 온도 센서, 가스 센서 등은 선택하여 5종 이상의 센서로 구성 - 시계열 센서 데이터 구성 비율 및 근거 제시 - 시계열 센서 데이터는 최대 1초 이하의 주기로 수집해야 하며, 다중 센서의 동기화 방안 제시 ※ 다중 센서의 시계열 동기화를 위해 일정 간격의 이미지(동영상) 촬영 - 정확한 상황 매칭을 위하여 이미지 데이터와 센서 데이터의 시간 동기화 필수 - 센서의 자체 캘리브레이션, 샘플링 레이트 최적화 등을 통한 데이터 정합성 확보 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 이미지 품질 개선을 위한 전처리 방안 제시 - 동일 이미지 제거 및 객체 외 대상물이 포함되지 않도록 전처리 방안 제시 - 고해상도 이미지 데이터 확보를 위한 방안 제시 - 이미지 정규화 방안 제시 • 센서별 원시 데이터의 노이즈 제거 및 보정 방안 제시 • 다양한 소스(센서)로부터 수집된 데이터 표준화 • 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 세부 요구사항	• 이미지 데이터와 센서데이터를 시간 기준으로 매칭하여 동일한 시점에 발생한 상황과 주요 변수 통합 • 열폭주 진행 단계와 이상 이벤트의 정의 및 분류 기준 제시 • 센서별 임계값(Threshold) 설정 방안 및 근거 제시 • 전압 변화율, 전압 불균형 지수 등 파생 변수 생성 및 정의 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 수집 카메라 종류, 배터리 사양 정보(종류, 용량, 제조일자 등), 실험 환경 조건(온도, 습도 등), 센서 종류 및 사양 정보 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

구분4		재난·안전
과제17		다각도 CCTV 생활안전 데이터
7
데이터17		[LMM] 다각도 CCTV 생활안전 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 단방향 CCTV의 시야 제한 및 판단 한계를 보완하고 생활안전 상황 모니터링을 강화하기 위한 CCTV 관제 성능 고도화 멀티모달 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 서로 다른 2개 이상의 방향에서 촬영된 FHD 해상도 이상의 교차 공간 지자체 CCTV 영상 데이터 쌍 5천 건 이상

- (가공데이터) 객체·상황 식별 라벨링 및 정확한 생활안전 상황을 단계적으로 설명하는 CoT 데이터 5천 건 이상

o AI 임무(task)

- 멀티뷰 기반 행위 인식(Multi-view Action Recognition)

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 서로 다른 2개 이상의 방향에서 촬영된 FHD 해상도 이상의 교차 공간(교차로, 골목길 등) 지자체 CCTV 영상 데이터 쌍 5천 건 이상 - 데이터 1건 기준 : 생활안전 상황에서 동시간대에 촬영된 2개 이상의 영상 데이터들을 1건의 데이터쌍으로 구성 - 영상은 생활안전 상황 발생 전후가 포함되도록 적절한 동영상 클립 길이를 제시하며, 최소 1분 이상으로 구성 - CCTV의 화질 및 기상 상황 등 다양한 요인을 고려한 수집 방안을 제시 - 개인정보 보호 및 비식별화 방안을 제시 • 시나리오는 최소 10개 분야의 생활안전 상황(scene)을 충족할 수 있도록 구성하며, 각 상황별(scene) 적절한 데이터 구성 비율 제시 ※ (예시) 쓰러짐/넘어짐, 교통사고, 주정차, 장애물 발생, 싸움 등 - 단방향 CCTV의 한계 상황을 다각도 CCTV를 통해 정확한 객체·상황 판별이 가능하도록 구성 - 실제 현장에서 데이터 수집하기 위한 방안을 제시해야 하며, 일부 상황은 현장에서 재연·연출하여 수집하는 방안 제시 - 데이터 수집 관련 안전 전문가 확보 방안을 제시 • CCTV 제공 및 활용과 관련한 법적 문제에 대해 지자체와 사전협의 필요 • AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 원천데이터 준비를 위해 노이즈, 휴지 구간 확인 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 세부 요구사항	• 서로 다른 2개 이상의 방향에서 촬영된 영상 간 시간 동기화 방안 제시 • 다음 사항을 포함하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 - 주요 객체는 모델 인식에 필요한 객체를 선별하고, 주요 객체 선별에 대한 설정 근거 및 라벨링 방안 제시 • 비디오 캡셔닝 방안 및 비디오 기반 행위 인식 임무 가공 방안 제시 • 단계적 사고 과정에는 각 단계에서의 판단 기준 피드백을 통한 최적의 과정을 도출할 수 있도록 구성 - 생활안전 상황을 잘 표현할 수 있는 VQA를 만들고, 이에 따른 CoT 데이터를 영상 클립당 구성 - 단계적 사고 과정은 최소 3단계 이상의 논리적 사고 과정이 포함되도록 구성하고 CoT 데이터 단위 정의 및 설정 근거 제시 - 서로 다른 뷰에서 관찰된 사건을 연결해, 복합적 판단이 필요한 시나리오를 제공하여 멀티뷰 논리적 추론 구조 제시 ※ (예시) 1차 객체 탐지 → 교차 검증 → 행동예측 → 판단 등 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 촬영 위치 및 시간, 제공기관 등 촬영 환경에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제18		용접·용단 불티 비산 데이터
데이터18		[LMM] 용접·용단 불티 비산 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 다양한 환경에서의 용접·용단 작업* 중 발생하는 불티 비산 위험을 감지하기 위한 멀티모달 데이터

* 2개 이상의 고체 금속을 하나로 접합시키는 금속 가공 기술 수단과 전극봉과 모재 금속 간에 아크열 등으로 용융시켜 금속을 자르거나 또는 제거하는 작업

o 데이터 구성

- (원천데이터) 다양한 용접·용단 작업 변수를 반영한 RGB, 열화상 영상에서 불티 비산 상황을 추출한 이미지 데이터 9만 장 이상

- (가공데이터) 다양한 용접·용단 작업 변수를 반영한 불티 비산 상황 단계 및 이상 비산 이벤트 데이터 9만 장 이상

o AI 임무(task)

- 용접·용단 불티 비산 단계 예측 및 이상 불티 비산 감지

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 용접·용단 작업 변수들의 조합을 고려하여 불티 비산 상황을 RGB, 열화상 카메라로 촬영한 영상에서 추출한 이미지 9만 장 이상 - [필수 변수] : 작업 방식(MIG, 아크, 레이저 등) 3가지 이상, 작업 환경(실내/실외, 온도, 습도, 풍속 등) 5가지 이상, 용접 재료(금속, 비금속 등) 2가지 이상 - 필수 작업 변수 외 작업 속도, 기압 방향 등 데이터 구축 및 활용 목적 달성을 위한 변수 추가 가능 - 작업 변수별 데이터 수집 비율 근거 및 수집 방법 제시 - 실험실 또는 실제 환경에서 데이터를 취득할 수 있도록 안전한 테스트 환경 구축 방안 제시 - 다양한 환경 조건(온도, 습도, 압력 등)에 따라 실제 사용 환경을 시뮬레이션할 수 있도록 설계 - 불티 비산 상황에 대한 전 과정*을 포함할 수 있도록 촬영하고, 1회 용접·용단 상황은 1분 이상 3분 미만으로 구성 ※ 불티 발생, 비산(정상, 이상), 불티 소멸 또는 착화, 2차 비산 등을 포함 - 1회 용접·용단 상황 당, 데이터 구축 목적에 부합하는 이미지를 최소 3천 장 이상 추출하며, 프레임 선별 기준과 추출 방식 등을 구체적으로 제시 • 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
데이터 전처리 세부 요구사항	• 이미지 품질 개선을 위한 전처리 방안 제시 - 동일 이미지 제거 및 객체 외 대상물이 포함되지 않도록 전처리 방안 제시 - 고해상도 이미지 데이터 확보를 위한 방안 제시 - 이미지 정규화 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 세부 요구사항	• RGB 이미지 데이터와 열화상 이미지 데이터를 동일한 시점에 발생한 상황을 매칭할 수 있도록 시간 기준 동기화 방안 제시 • 불티 비산 단계와 이상 비산에 대한 정의 및 분류 기준을 제시하고, 각 단계별 적정 데이터 구성 비율 제시 • 불티 비산 단계별 Annotation 및 불티 개수 및 크기, 위치, 비산 거리, 온도, 화재 위험도 등에 대한 이미지 캡션 방안 제시 - 열화상 카메라에서 취득한 정보는 반드시 포함하여 구성 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 및 활용목적을 달성할 수 있도록 가공 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 가공 방법 제시 - 동영상의 경우 장비 설치 위치와 촬영 각도에 따라 가려지는 부분이 생기게 될 수 있어, 목적 달성을 위해 해결할 수 있는 가공 방법 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시(AI 모델 정확성, 편향성 등)
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 용접·용단 자재 종류, 가스 유형, 실험 환경 조건(온도, 습도 등)등 - 촬영 프레임, 촬영 각도 등 촬영 정보와 촬영한 장비에 대한 정보 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제19		방송통신기자재등 적합성평가 데이터
데이터19		[LLM] 방송통신기자재등 적합성평가 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 안전한 전파 환경을 위한 전파법에 따른 적합성평가 대상 방송통신기자재등(이하 대상 기자재)에 대한 평가유형 및 판단 근거를 제공하기 위한 데이터셋

* 방송통신기자재와 전자파장해를 주거나 전자파로부터 영향을 받는 기자재(전파법 제58조의2)

o 데이터 구성

- (원천데이터) 적합성평가가 완료된 대상 기자재에 대한 분류 체계별* 적합성평가 데이터셋 10만 건 이상

※ 방송통신기자재등의 적합성평가에 대한 고시(제3조) [별표 1] 참고

- (가공데이터) 적합성평가 평가유형 및 법적 판단 근거를 설명하는 질의응답(Q/A)쌍 10만 건 이상

※ 해당 분야 전문가에 의한 교차 검토실시, 질의응답 챗봇 모델 제출

o AI 임무(task)

- 적합성평가 대상 기자재에 대한 평가유형 및 판단 근거 제시

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

o 기타사항

- 제안 시, 중앙전파관리소와 협의하여 데이터 제공동의서(원시·원천·라벨링 데이터 정보, AI 허브 개방 명시) 필수 제출

※ 문의처 : 중앙전파관리소 정선영 주무관 02-3400-2478, jungsy00@korea.kr

- 제공받는 데이터는 기자재 명칭, 기기 부호, 형식 기호, 용도 등 적합성평가 판단을 위한 필수 요소를 반영해야 함

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 적합성평가가 완료된 대상 기자재에 대한 550여 개의 분류 체계별 적합성평가 데이터셋 10만 건 이상 - 방송통신기자재등의 적합성평가에 대한 고시(제3조) 내 모든 기기부호를 포함하도록 구성하고, 대상기자재 분류체계별 수집 비율 및 비율 수립 근거에 따른 데이터 확보 방안 제시 - 중앙전파관리소로부터 제공받은 데이터 이외 관련 목적 달성을 위한 데이터 획득 방안 제시(관련 법/규정 포함) ※ (예시) 시험 인증기준, 사용자 설명서, 제품 안내(홍보) 문구, 홈페이지 URL 등 - 적합성평가 유형 판단, 근거 제시에 필요한 데이터 구성 방안 제시 - 수집 데이터의 중복 방지와 품질 관리를 위한 구체적인 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - AI 허브 공개 시, 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW.SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 데이터에 개인정보 등이 포함된 경우, 개인정보‧민감정보 등 비식별 조치(처리) 방안 제시 • 수집된 자료 형식 정규화, 메타데이터 추출 및 정리(문서 자료, 발행일 등), 구조 처리, 용어 및 개념 표준화, 텍스트 정제 등의 과정을 통한 전처리

※ (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 세부 요구사항	• 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 다음 내용을 포함한 데이터 구성에 적합한 가공 방법 제시 - 적합성평가 분류 체계별 적합성평가기준 적용분야*, 적합성평가 유형** 등을 법적 근거를 기반으로 판별하기 위한 데이터 처리 방안 제시 * (적용분야) 전자파 적합성, 유선, 무선, 전자파 인체보호 등 ** (유형) 적합인증, 적합등록, 자기적합확인, 부적합 등 • 적합성평가 평가유형 및 법적 판단 근거를 설명하는 질의응답(Q/A)쌍 10만 건 이상 - 질의응답 쌍에서 '네', '아니요'와 같은 단순한 답변이 수집되지 않도록 결과 도출을 위한 자세한 질문으로 구성 - 질문에 대한 답변은 명칭, 용도, 사양 등을 바탕으로 법적 근거와 함께 정확한 완벽한 문장 형태로 구성 - 적합성평가 유형 판별에 영향을 줄 수 있는 예외, 비고 등을 고려하여 구성 • 적합성평가와 관련된 법적 근거가 적절하게 설계되었음을 증명하고, 이에 대한 품질을 관리할 수 있는 적절한 방안 제시(교차검토 포함) • 구축 데이터의 구체적인 활용성과 창출방안 제시 • 데이터 구축 및 활용목적 등을 고려하여 데이터 구성에 적합한 라벨링 방법 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제20		생활화학제품 주성분 건강유해성 데이터
데이터20		[LLM] 생활화학제품 주성분 건강유해성 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 일상생활 속 자주 사용하는 생활화학제품 내 주성분(주요물질, 보존제, 계면활성제, 알르레기 반응 가능 물질 등 포함 가능)에 따른 건강유해성 안내 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 일상생활에서 자주 사용하는 생활화학제품*의 주성분에 대한 건강유해성 데이터 10만 건 이상

* 어린이용품, 페인트, 접착제, 세정제, 방향제, 살균제, 위생용품, 광택제 등

- (가공데이터) Instruction Tuning Data 10만 건 이상

※ 질의응답(Q/A) 필수 포함

o AI 임무(task)

- 생활화학제품 내 주성분에 대한 건강유해성 질의응답 서비스 제공

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목

요구사항

데이터 수집

세부 요구사항

• 일상생활에서 자주 사용하는 생활화학제품의 주성분별 건강유해성 정보를 GHS* 분류 코드, 독성 수치 등과 함께 구조화한 데이터셋 10만 건 이상

※ 화학물질분류표시시스템(Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals)

- 다양한 주성분이 포함될 수 있도록 생활화학제품 카테고리 및 제품 구성 비율 제시

- 제품명 및 특정 제품을 식별할 수 없도록 처리해야 하며, 사용 용도, 사용 방식 등에 따른 건강유해성 정보는 포함

- 생활화학제품의 주성분 정보에는 명칭, 화학식, CAS 번호를 포함하며, 시소러스 작업 및 화학물질별 용도 매핑 작업

※ (예시)

제품	주성분	CAS no.	동의어	상의어	GHS	유해설명	···
접착제A	Toluene	108-88-3	Methylbenzene, Phenylmethane	방향족 화합물	H225, H361	발화성	···

- 국제화학식별자 표기법(InChI, International Chemical Identifier)  및 해당하는 key(InChI Key) 정보 포함

- SMILES 표기법(Simplified Molecular Input Line Entry System) 포함

- IUPAC 명명법(IUPAC chemical nomenclature) 포함

- 몰 질량(MW, Molecular Weight) 및 분자식(MF, Molecular Formula) 포함

- 유해성 정보는 GHS 코드에 따른 유해성 정보를 포함하며, 화학물질의 질환 발생 건강 영향 데이터 등 유해성 정보 구성 방안 제시

※ (예시) 화학물질의 독성 평가 관련 LD50(Lethal Dose 50%), LC50 (Lethal Concentration 50%), 노출 한계 관련 NOAEL (No Observed Adverse Effect Level), LOAEL (Lowest Observed Adverse Effect Level), 발암성 및 알레르기 관련 IARC 발암성 분류 (International Agency for Research on Cancer) 등

- 분자식에 기반한 유해성 원인에 대한 구조적 정보 포함

※ (예시) ①분자 구조 및 작용기(Functional Groups) : 벤젠 고리(발암성, 돌연변이 유발), 가르보닐기, 하이드록실기(피부 및 점막 자극) ②극성 및 지용성(Polar vs. Lipophilic) : 수용성이 높아 빠르게 대사되거나 체내 축적 가능 ③분자량 및 입자 크기(Molecular Weight, MW) : 흡수 가능성 영향

- 주성분에 대한 국내외 규제가 있는 경우(유럽 REACH, 미국 EPA, 한국 화학물질관리법 등) 관련 내용을 포함

- 공신력 있는 출처에서 검증된 정보 사용

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

• AI-허브 내 기구축 데이터와의 중복성 검토 및 중복 방지 방안 제시

데이터 전처리

세부 요구사항

• 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 세부 요구사항	• 생활화학제품 내 화학성분의 건강유해성에 대한 Instruction Tuning 데이터 10만 건 이상 - 다양한 유해성의 종류(발암성, 피부자극 등)와 노출 경로(흡입, 피부접촉, 경구 등)를 반영한 입출력 쌍 구성 - 다양한 Task(유해성 분류, 안전 사용 지침 생성, 성분 비교 분석, 규제 기준 등)로 구성 - 생활화학제품 이용자와 전문가가 모두 이해하기 쉬우면서 과학적 근거가 명확하도록 구성 - 공신력 있는 출처에서 검증된 정보 사용 - 유해성 정보 가공을 위한 전문 인력 확보 방안을 제시해야 함 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 라벨링 항목을 구체화하여 제시 • 그 이외의 고품질의 데이터 구축을 위한 최적의 라벨링 방법 제시
메타데이터 세부 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

구분5		금융·회계
과제21		금융분야 고객상담 및 이상거래 데이터
데이터21-1		[LLM] 금융분야 고객상담 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 금융 상담 과정에서 사용되는 금융상품 및 서비스 소개, 설명, 가입 과정, 주의 사항 등 금융분야 전문 상담 텍스트 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 금융 기업 또는 기관에서 발생한 상담 기록 텍스트 데이터 5만 건 이상

※ 대출, 보험, 투자 등 2개 이상의 금융 분야를 제시하고 분야별 데이터 건수 제시

- (가공데이터) Instruction Tuning data 10만 건 이상

※ 상담 데이터 내 핵심 금융 용어가 포함되어 있는 경우 Q&A 데이터 셋에 핵심 금융 용어를 반영할 것

o AI 임무(task)

- 금융회사의 상담직원이 업무 참고용으로 활용할 수 있도록 챗봇서비스와 고객 상담문의에 대한 국내 금융 분야 모범답변 생성

※ 단순 Q&A가 아닌 상담의 맥락을 반영할 수 있는 모범답변 형태가 될 수 있도록 구성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 금융 기업 또는 기관에서 발생한 상담 기록 텍스트 데이터 5만 건 이상 ※ 대출, 보험, 투자 등 2개 이상의 금융 분야를 제시하고 분야별 데이터 건수 제시 • 원천데이터 수집 방안 예시 ※ (예시) 콜센터 상담 데이터 수집: 대출 및 투자 관련 상담 로그, 챗봇 데이터 활용(금융권에서 운영 중인 상담 챗봇의 질의응답 데이터) - 1개 이상의 금융회사 또는 관련 서비스 제공회사의 분야별 목표 상담기록 데이터 수집 방안 제시 - 해당 상담기록 데이터의 안전한 원본데이터로의 확보 방안, 처리기술 등을 제시 - 주요 주제/상황별 치우침 없는 수집 방안 마련 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 상담 데이터 내 고객 개인정보(이름, 계좌번호, 연락처 등)를 비식별화(익명 처리)하여 보호 - 상담사가 직접 제공하는 답변 데이터에서 특정 개인의 사례가 포함될 경우, 비식별화(예시:"고객 A", "B씨") 적용 - 개인정보 보호법 및 금융 관련 규제 준수 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시 • AI-허브 기구축 데이터와의 중복성 검토 필수
데이터 전처리 세부 요구사항	• 금융 상담 데이터의 품질을 높이기 위해 오탈자, 문법 오류, 불필요한 기호 및 중복 문장 제거 • 상담 데이터를 분야별로 구분하며 상담 유형을 명확히 태깅 • 금융 데이터의 보안성을 유지하기 위해 내부업무망 또는 클라우드 보안 설정 적용 • 상담 내용 내 개인정보(이름, 전화번호, 계좌번호 등), 기타 민감 정보를 익명화하여 개인정보 보호 ※ 필요시 해당 처리 방법 및 예외 처리 로직 등을 모듈화하여일정 부분 공유 ※ 고객·상담원·제3자 등 개인(신용)정보 등 비식별처리 대상과 처리방식을 제시하며 사람이 참여한 전수 검사 필수 ※ 비식별화 처리는 금융분야 가명·익명처리 안내서(금융위원회, 금융감독원) 등 공신력 있는 방식에 따른 처리 방안 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 세부 요구사항	• Instruction Tuning data 10만 건 이상 - 고객의 질문 유형을 분석하여 빈도가 높은 질문을 중심으로 Q&A 데이터 구축 - 200자 이상 질문, 답변, 후속 질문으로 구성 - 네, 아니오, 감사합니다 등 무의미한 단답형 답변 제외 - 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 전문가를 활용한 검증 방안 제시 - 상담 데이터 내 핵심 금융 용어가 포함 되어있는 경우 Q&A 데이터 셋에 핵심 금융 용어를 반영할 것 ※ (예시) "DSR" vs. "총부채원리금상환비율"를 사전 정의하여 변환 규칙 적용 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 상담 분류 및 요약, 상담 목적(가입, 금리 문의, 승인·거절, 연체 상담 등), 고객 유형(기존 고객, 신규 고객, 법인고객 등), 상담 상황, 배경 및 주제, 상담 일자(년도, 월) • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제21		금융분야 고객상담 및 이상거래 데이터
데이터21-2		[합성] 이상 판별을 위한 금융거래 정보 및 사용자 패턴 합성데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 이상 거래 식별을 위한 금융거래 정보 및 사용자 패턴 기반의 합성 데이터

o 데이터 구성

- (합성데이터) 실제 금융거래 정보 및 사용자 패턴 정보와 동일한 구성을 가지고, 이상 거래 패턴 특성을 반영한 정상 및 비정상 거래 합성데이터 분야별 최소 50만 건 이상

※ 계좌이체, 대출, 신용카드 등 2개 이상의 주요 금융거래 분야 및 분야별 비율·건수 제시

※ 실제 금융 정보를 수집하여 이를 기반으로 합성데이터 생성하거나, 금융 거래 통계 정보와 레이아웃, 스키마 정보 등을 활용하여 합성데이터 생성

o AI 임무(task)

- 의심 거래 유형 식별 및 의심 거래 분류 근거 추론

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목

요구사항

데이터 수집

세부 요구사항

• 이상 거래 식별을 위한 합성데이터 생성에 필요한 실제 금융 데이터

※ 계좌이체, 대출, 신용카드 등 2개 이상의 주요 금융거래 분야 및 분야별 비율·건수 제시

- 각 분야에서 이상 거래 유형별로 실제 금융회사에서 발생한 대표 데이터 확보 방안 제시

※ 사용자 패턴 확인을 위한 필요시 익명화 등 비식별처리를 거친 데이터 확보 방안 제시

- 이상거래 판단을 위한 정상/이상 거래 수집 비율 제시 필요

- 거래 분야별 50% 이상은 최소 36개월 이상의 시계열 데이터 확보

※ (예시) 계좌이체 거래의 기본 식별자를 계좌로 정할 때, 해당 계좌의 거래 내역에 대해 최대 36개월 기간을 포함해야 함

- 거래 분야별 대표적인 이상거래 유형 제시 및 거래 분야별 이상거래 유형에 따른 최소한의 실제 데이터 확보 방안 제시

분야별 이상거래 특성 예시

- 계좌이체: 고액의 빈번한 해외 송금, 무작위 계좌로 반복 송금, 야간·새벽 시간대 급증하는 이체 등

- 신용카드: 단시간 내 여러 국가에서 결제, 평소와 다른 고액 결제 등

- 대출 거래: 단기 대출 후 조기 상환 반복, 소득 대비 과도 대출 등

※ 범죄 카테고리에 대한 정보는 포함시키지 않을 것

- 합성데이터 생성을 위한 원천데이터 수집 시 합법적인 절차,
저작권 해결, 개인정보보호법 및 금융 규제 준수 방안 등 제시

- 실제 데이터의 제출 의무는 없으나, 데이터의 출처는 명확히 입증할 수 있어야 함

• 실제 금융 데이터가 아닌 시뮬레이션으로 이상 거래 생성 시 통계정보와 레이아웃, 스키마 정보 등을 활용한 데이터 생성 방안 제시

•  AI-허브 기구축 데이터와의 중복성 검토 필수

데이터 전처리

세부 요구사항

• 개인정보 및 민감정보에 대해 단계별 개인정보 비식별화에 대한 필수적인 해결 방안 제시

※ 이체 거래에 포함된 적요 정보 내 성명 및 개인관련 정보 완전 삭제 또는 대체, 실제 거래일을 임의의 기준일로 변경, 실제 거래 금융회사 정보를 동일 업종의 임의 가상회사로 대체, 일정 이상 이체금액에 대한 잡음추가 등

• 개인정보 비식별화 적정성 평가를 수행하여 합법적이고 안정적인 데이터 전처리 보장

• 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. 합성데이터

항목	요구사항
합성데이터 세부 요구사항	• 실제 금융거래 정보 및 사용자 패턴 정보와 동일한 구성을 가지고, 이상 거래 패턴의 특성을 반영한 정상 및 비정상 거래 합성데이터 분야별 최소 50만 건 이상 - 실제 금융 데이터에 기반한 합성데이터의 경우 실제 데이터의 분포적 유사성을 제시 - 통계정보와 레이아웃, 스키마 정보 등을 활용하여 합성데이터를 생성한 경우 별도 구분 필요 - 합성데이터 검증 및 데이터 유용성 검증 방안 제시 ※ (예시) 원본정보의 quick 모형 성능과 합성데이터의 quick 모형의 성능 등 비교, 원본정보의 순차적인 자료 구조와 합성(생성)된 데이터의 동일한 자료 구조 유지 등을 계량적으로 평가 후 비교 결과 제시 등 - 합성데이터 안전성(보안성) 검증 방안 제시 ※ 개인정보보호위원회 발간 [합성데이터 생성·활용 안내서]의 안전성 검증 참고 또는 신원노출, 속성노출위험도 측정 등 기타 지표 활용 가능 - 합성데이터 생성의 적정성을 검증할 수 있도록 원천 데이터에 대한 안전한 보관 및 관리 방안 제시 - 실제 금융 데이터와 동일한 구성을 가지는지, 중복데이터는 없는지에 대하여 계량적으로 검증하는 방안을 제시 ※ 자체적인 방법으로 합성데이터 생성 시 방법, 알고리즘 등에 대해 관련 전문가와 사전, 사후 자문 실시 및 관련 내용을 구체화하여 제시 • 관련 전문가의 검토를 통해 목적에 부합하는 최적의 라벨링 및 검수 방안 제시 • 구축 데이터에 대한 공개 방법은 NIA 협의 후 확정 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 구체화하여 제시
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축방안 제시 - 고객 정보, 기관 정보, 이상거래 상황설명 등 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시

과제22		기업 회계처리 기준 데이터
데이터22		[LLM] 기업 회계처리 기준 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의: 회계 서비스 고도화를 위한 회계처리 기준과 재무제표 작성 기준을 기계 학습이 가능하도록 처리한 학습용 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 및 국내 회계처리 기준, 재무제표 작성 기준 제시를 위한 전문 문서* 1만 건 이상

* 회계처리에 대한 사례, 게시판 문의, 사이트 FAQ, 전문서적, 회계전공서 등

※ 일반기업, 중소기업, 비영리조직, 특수분야에 해당하는 회계기준 및 비상장회사를 위한 세법상 회계처리 기준 등을 포함하여 제시

※ 문서 1건의 기준을 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수

- (가공데이터) 특정 회계기준 적용사례가 포함된 Instruction Tuning용 Q&A 데이터 셋 5만 건 이상 (멀티턴 포함)

※ 원천데이터 내 표, 차트, 다이어그램 등이 포함될 경우 이에 대한 처리방안 제시

o AI 임무(task)

- 회계기준 적용 여부 검증 및 재무항목별 처리 기준 안내

- 특정 회계기준에 따른 예외 상황 검토 및 공시 요건 확인 자동화

- 재무제표 작성 시, 기준에 따른 자동 검증 및 가이드 제공

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• K-IFRS 및 국내 회계기준서 등 전문 문서* 총 1만 건 이상 * 회계처리에 대한 사례, 게시판 문의, 사이트 FAQ, 전문서적, 회계전공서 등 ※ 일반기업, 중소기업, 비영리조직, 특수분야에 해당하는 회계기준 및 비상장회사를 위한 세법상 회계처리 기준 등을 포함하여 제시 ※ 문서 1건의 기준을 정의하고 각 문서의 저작권 문제 해결 필수 • 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 방안 제시 - 주요 문서 출처: 한국회계기준원, 금융감독원, 학술 논문 및 관련 문헌 활용 • 데이터 항목 - 기업의 회계처리 기준, 재무제표 작성 방식, 기준별 세부 조항 등 • 데이터 유형 - K-IFRS, 기업회계기준, 중소기업 회계기준 등 - 한국회계기준원, 금융감독원 등 공인기관 및 회계기준 관련 문헌·공개자료 활용 - 최대 3년 경과한 과거 기준 개정 이력 포함, 시계열적 비교 가능성 확보 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 공공기관 협의를 통한 자료 제공 동의 확보 - 저작권 소유자와의 협상을 통한 활용 가능성 명시 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소 및 도구(HW·SW), 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 불필요한 형식요소, 중복 항목 제거 및 용어 정규화(계정과목, 공시항목 통일) • 결측값 처리, 이상치 검출 등 품질 개선 절차 마련 • 전처리 후 정확성·일관성 평가 지표 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 세부 요구사항	• 특정 회계기준 적용사례가 포함된 Instruction Tuning용 Q&A 데이터 세트 5만 건 이상(멀티턴 포함) ※ 멀티턴의 경우 질문과 이에 대한 답변 1쌍(QA)을 1개로 계산 ※ 원천데이터 내 표, 차트, 다이어그램 등이 포함될 경우 이에 대한 처리방안 제시 - 주요 용어(자산, 부채, 수익 등) 태깅 및 검색 최적화 - 재무항목별 기준서 참조 링크화 - 회계 분야 전문가의 검수 방안 제시 - 멀티턴의 경우 대화의 내용에 연결성이 있는 데이터로 구성 - 200자 이상 질문, 답변, 후속 질문으로 구성 - 네, 아니오, 감사합니다 등 무의미한 단답형 답변 제외 ※ (질문예시) “이 항목의 회계처리는 어떻게 하는가?”, “이 기준은 어떤 공시를 요구하는가?” 등 (답변예시) 관련 기준서, 공시 항목, 재무제표 작성 방식 명시 • 전체 데이터 중 10% 랜덤 샘플링을 통한 정확성·편향성·일관성 평가 방안 제시 • 구축된 데이터셋을 활용하여 AI 모델 학습 후 검증할 수 있는 방안을 구체적으로 제시 ※ AI 모델 정확성, 편향성 등
메타데이터 세부 요구사항	• 다음의 필수 정보를 포함하여 데이터 명세에 필요한 메타데이터 구축 방안 제시 - 회계기준 종류(일반기업, 중소기업, 비영리, 특수분야 등), 계정과목명, 재무제표 종류(재무상태표, 포괄손익계산서 등), 공시 요건 등 • 개정 이력(연도별 기준 변화), 적용사례, 질의응답 식별자 등 탐색·분석 최적화 메타데이터 스키마 제안 • 효율적 검색·추출을 위한 구조화 및 태깅 체계 수립 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시