AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업 공고문

2025. 6월

< 목  차 >

1. 지원목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	7

4. 사업 요구 사항	10

5. 사업 추진체계 및 절차 등	20

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	22

7. 주요 추진일정(안)	26

(붙임) AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업 요구사항	27

과학기술정보통신부 공고 제2025-0663호

AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업 공고

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

2025년 6월 16일

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 버티컬 AI, sLLM 등 새롭게 등장하는 AI 기술·환경에 대응하기 위한 새로운 데이터 정책 및 트렌드를 반영한 데이터 필요

ㅇ 멀티모달 AI 발전으로 기존 단일 유형 데이터에서 다양한 태스크를 수행하는 멀티모달 데이터로 전환할 필요성 多

ㅇ 민간의 다양한 수요를 반영하여 AI허브에서 개방중인 AI 학습용데이터의 활용가치 극대화를 위한 라이프사이클 관점의 관리 필요

▶ (적용성 향상) 특정 목적*에 적합하도록 개선되어야 하므로 정확도와 적합성 등의 품질을 높이는 것이 주요 목적

* 분석 및 예측 성능 향상, 모델 학습 최적화, 다양한 형태의 데이터 융합 등

▶ (활용도 향상) 다양한 환경에서 쉽게 활용될 수 있도록 개선되어야 하므로 호환성, 사용 용이성 등의 활용 범위를 넓히는 것이 주요 목적

⟹ 기구축·개방된 AI 허브 데이터를 고도화하여 생성형 AI 변화주기에 적합하고 활용하기에 유용한 데이터로 업사이클링 추진 필요

2		지원사업 주요내용

□ 공고 및 접수 기간 : ’25. 6. 16(월)∼ 7. 17(목)

□ 지원 기간 : 협약일로부터 ～ ’25. 12. 31.

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

□ 지원 규모 : 총 1,000백만원 (과제목록 6페이지 참조)

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

ㅇ (지정공모) 2개 분야 / 2개 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 AI 학습용데이터 구축·가공 역량을 갖춘 2개 이상(수요기관 제외)의 기업ㆍ기관이 컨소시엄 형태로 수행기관 구성 필수

※ AI허브 및 NIA 데이터안심구역에 개방되고 있는 대상 데이터(20종)에 대해 생성형AI, 추론형AI 등 최신 AI모델 학습에 적합한 최적의 고도화 방법을 제안

ㅇ 2개 분야에 대해 주관기관 또는 참여기관 자격으로 1개 분야만 지원 가능(2개 분야 동시 지원 불가)

※ 1개 기업(기관)은 총 2개 분야 중 1개만 지원 가능(1개 분야에 주관기관 또는 참여기관으로 지원한 경우, 나머지 1개 분야에 대해서 주관기관 또는 참여기관 구분 없이 지원 불가)

ㅇ 동일 분야에 대해 주관기관 또는 참여기관으로 중복 지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예시: 1.영상·이미지 데이터 분야)에 주관기관 또는 참여기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

< 신청 시 유의사항 >

▸ 대학은 교내 다수 연구실 등이 동일 분야에 주관 또는 참여기관으로 중복참여 하거나 초과 신청함에 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 처리하고 그 참여 비율(예산분담비율) 만큼 평가시 감점

▸ 한국정보통신기술협회(TTA) 등 초거대AI 데이터 품질검증 전문기관으로 지정된 기관은 본 사업에 참여 불가

▸ 총괄책임자는 AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업 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

□ 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 제·개정시 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

< 대상 과제 목록 >

□ 지정 공모 2개 분야(총 20종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인

분야	연번	데이터	업사이클링 방법(안)	수행 기관수	정부 지원금
영상·이미지 데이터	1	의류 가상착용 3D 이미지 데이터	① 데이터 다운 사이징	1	5.5억
	2	전술 판정 영상 데이터(핸드볼)	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	3	스포츠 영상 데이터 (배구)
	4	자연재해로 인한 생활시설 안전 데이터
	5	교통법규 위반 상황 데이터
	6	제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방을 위한 인공지능 데이터 구축
	7	화질 변환 영상 데이터
	8	시각 상식 기반 추론 데이터
	9	융합센서 다중객체 추적 및 예측데이터
	10	인과 관계 기반 추론 데이터
	11	카테고리 기반 추론 데이터
모빌리티 데이터	1	자율주행차 정적객체정보 인지 및 갱신 자동화 데이터	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축	1	4.5억
	2	상용 자율주행차 주간 도심도로 데이터
	3	상용 자율주행차 주간 자동차 전용도로 데이터
	4	상용 자율주행차 야간 자동차 전용도로 데이터
	5	상용 자율주행차 야간 도심도로 데이터
	6	상용 자율주행차 악천후 데이터
	7	배송로봇 비도로 운행 데이터
	8	교통 수(手)신호 패턴 영상 데이터	① 시간연속성 강조, ② 이미지· 비디오 캡션 데이터 구축
	9	자율주행 가상센서 시뮬레이션 데이터	① 데이터 다운 사이징

※ 각 데이터는 AI허브 및 NIA데이터안심구역에 공개중으로 해당 누리집을 통해 확인 가능

※ 현재 제시된 예산은 최대 범위이며, 각 분야별 대상 데이터 및 예산은 과제조정위원회 등을 통해 조정될 수 있음

※ 2025년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

※ 필요시 협의를 통해 분야별 20% 한도의 범위에서 업사이클링 대상 데이터 종수 등을 변경 가능*

* 대상 데이터 저작권 등의 확보 어려움으로 변경사유를 한정하며, 유사 분야의 데이터로 변경 등 과제조정위원회를 통해 최종 변경 사항 조정

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 : 10분 내외)

※ 발표 시간은 수행기관 접수 결과에 따라 일부 조정 될 수 있음

- 주관기관 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

※ 수행계획서, 발표자료 등 모든 제출서류는 PDF만 가능

ㅇ (수행기관 선정) 평가결과 적합(70점 이상)인 과제에 대해 평가점수 순으로 순위를 부여하고 우수 수행기관을 선정 후 심의‧조정 실시

※ 평가점수 70점 미만인 수행기관은 선정될 수 없음

□ 평가 기준

< 평가 기준 >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (10)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	5
데이터 고도화 계획의 적정성 (25)	o 업사이클링 대상 데이터 확보 계획의 적정성 - 법적 권리에 대한 사전검토 및 대응방안의 적정성 o AI학습용 데이터 등 고도화를 위한 사전 준비의 충분성 - 데이터 업사이클링 적용 및 활용을 위한 데이터 권리확보 (계약, 협약, MOU 등) 관련 사전 준비의 적정성 ※ 계약서, 협약서 등 증빙 확인 - 데이터별 업사이클링 적용 포트폴리오(샘플 데이터)의 적정성	25
데이터 고도화 방안의 적정성 (20)	o 데이터 업사이클링 방안의 우수성 - 데이터 업사이클링 성과 목표(수량 등)의 적정성 - 데이터의 업사이클링 단계의 절차 및 방법 적정성	20
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (20)	o 업사이클링 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 업사이클링 데이터 품질지표 및 목표의 타당성 - 수행기관의 품질관리체계(조직/인력/절차/품질기준/도구 등) 준비도 및 구체성 - 업사이클링 데이터 품질관리(품질 자가점검 등) 및 외부 기관을 통한 품질평가 계획 등 품질 확보 방안의 구체성	20
사업 추진체계 및 추진역량 (15)	o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성 - 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성 - 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성 - 수요기관의 실질적 산출물 활용 계획 타당성 - 부정행위 관련 사법기관 기소, 수사 등 기관의 준법성 - 사업수행 기관 재무 상태 건전성	10
	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	5
성과, 홍보, 지원방안 적정성 (3)	o 업사이클링 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성 - 업사이클링 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, 성장 지원방안 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 업사이클링에 관한 사항

ㅇ 데이터 업사이클링 사업 수행계획서(제안서) 제출시 붙임 문서로 대상 데이터의 업사이클링 공정(방법, 절차 등)이 포함된 업사이클링 데이터 구축 계획서를 제출(신청 서식 붙임 1)

- AI 데이터 업사이클링 사업계획서는 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5’를 참조하여 작성

※ 업사이클링 방법은 본 안내서 p.6의 대상 데이터 리스트의 ‘업사이클링 방법’ 참조

※ ‘AI허브/커뮤니티/품질가이드’ 공지사항의  'AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5' 내 ‘2권. AI데이터 구축가이드 v3.5’ 참조

- 수행기관의 구축 역량 확인을 위해 업사이클링 방법별 업사이클링 샘플 데이터(포트폴리오)를 사업계획서에 포함시켜 제출

※ 샘플 데이터는 실제 구축할 업사이클링 데이터로 구성·제출

- 최종 선정시, 제출한 사업계획서와 업사이클링 데이터 구축 계획서 등은 과제조정위원회와 한국지능정보원이 검토한 추가사항 등을 반영하여 최종적으로 확정한 후 사업 수행의 기준 문서로 활용

ㅇ 수행기관은 인공지능(AI) 학습(Training)에 적합한 형태와 내용의 업사이클링 데이터를 제작하여 누구나 사용할 수 있도록 AI허브를 통해 공개

※ 세부적인 데이터 업사이클링 요구사항은 제안요구내용 ‘붙임’을 참조

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

□ 데이터 품질에 관한 사항

ㅇ 업사이클링 품질관리를 위해 업사이클링 대상 데이터가 포함된 형태로 품질관리 계획서를 작성하여 신청시 제출(신청 서식 붙임 2)

- 품질관리 검증 기준은 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5’을 참조하여 작성

※ ‘AI허브/커뮤니티/품질가이드’ 공지사항의  'AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5' 내 ‘2권. AI데이터 구축가이드 v3.5’ 참조

- 제출한 품질검증 기준은 선정 평가시 과제조정위원회와 한국지능정보원의 검토 사항을 반영하여 수정 확정한 후, 사업 수행을 위한 품질관리 및 제 3자 인증기관의 품질검증 기준 문서로 활용

- 데이터 업사이클링 최종 데이터 산출물의 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 확보, 가공, 검증 등 구축 단계별 품질 관리 조직, 구축 데이터의 품질 검사 조직 등을 포함

- 데이터 품질 검증을 위한 기준과 검증 절차를 마련하고 자체 품질점검 실시 후 오류 데이터에 대해서는 보완하여야 함

- 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 데이터 최종 품질검증을 통해 도출된 결과와 내역에 따라 최종 품질 개선 또는 보완 조치를 실시하고, 품질 검증 기관의 추가 검증을 통한 최종 인증서를 제출하여 최종 결과평가에 반영

ㅇ 자체 품질 관리를 통한 최종산출물의 품질 목표 달성 확인을 위해외부 품질인증기관*의 최종 인증을 받은 후 산출물 관련 제반문서(품질인증서 포함)와 함께 2025년 12월 15일까지 제출 필요

* 품질인증기관은 데이터산업진흥법에 따라 과기정통부에서 지정한 데이터 품질 인증기관만 해당하며 품질인증기관의 선정은 수행기관에서 자율적으로 선택

※ 최종 품질 검증 결과가 목표 미달인 경우, 해당 최종 산출물을 인정하지 않음

ㅇ 한국지능정보원의 최종 산출물의 품질검증 활동에 적극적으로 협조

※ 품질검증지표는 과제조정위원회 검토를 통해 완료

- 수행기관은 필요시 업사이클링 데이터 품질검증 수행 및 품질검증에 필요한 환경 및 도구 등을 제공하고 제작된 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 본 사업의 결과물인 업사이클링 데이터 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

- 업사이클링 데이터(가공데이터 등) 등 산출물 일체는 개방

- 업사이클링 대상 데이터는 AI허브에 공개되어 있는 학습(Training), 검증(Validation) 데이터를 대상으로 하며 최종 결과 제출시 구분하여 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) 제작 후,  AI 허브에 개방 필수

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

※ 사업 수행기간 중 홍보 활동은 NIA 사전 협의를 권장하며 홍보시 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업임을 필히 명기

□ 법적권리에 관한 사항

ㅇ AI허브에 개방한 업사이클링 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 사업의 대상 데이터는 업사이클링 처리와 AI허브에서 공개, 배포 등 활용을 위해 저작권, 지식재산권, 초상권, 개인정보보호 등과 관련해 적법하도록 데이터 소유권 보유 기관 등과 협의하고, 법적인 권리를 필수로 확보하여 추진

※ 업사이클링을 위해 활용할 개인정보수집･활용 동의서, 저작권, 계약서는 한국지능정보원에서 제공하는 양식 및 가이드라인을 활용(신청 서식 10, 11, 12)하고 그 외의 경우 자체 양식을 통해 작성

※ 수행계획서 제출시 데이터 업사이클링 처리·활용에 필요한 법적권리 확보 여부를 확인할 수 있는 서류를 제출하고, 원활한 데이터 업사이클링 추진을 위해 과제심의위원회의 검토를 거쳐 법적권리 확보를 위한 요건이 추가될 수 있음

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

- 업사이클링 처리 등에 활용되는 모든 데이터는(이미지, 영상, 음성 등) 법률에 의거한 적법한 방법으로 확보ㆍ제작되어야 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 및 실적 자료는 과제 종료 후 5년간 보존해야하며 한국지능정보원에서 요청시 제출

ㅇ 업사이클링 대상 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 개인정보보호 및 관리를 위한 이행․점검‧조치 방안을 사업수행계획서에 구체적으로 제시

- 데이터 업사이클링 중 필요시, 사업의 추진과 관련한 데이터에 개인정보(얼굴, 번호판 등), 국가보안사항(공간정보, 위치정보 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 비식별화 조치 필수

※ 개인정보 비식별화를 시행하는 경우 개인정보보호위원회의 “가명정보 처리 가이드라인” 및 “비정형데이터 가명처리 기준(2024.2)” 준수

※ 과제 종료후 최종 평가시 “비정형데이터 비식별처리 결과에 대한 자체 검증 결과서”를 최종보고서에 포함하여 제출 필요(해당시에만 작성)

ㅇ 수행기관(주관기관, 참여기관) 담당자는 사업착수 단계에서 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 품질검증 지적사항, 사후 발견된 데이터 누락 및 오류사항 등에 대한 조치 계획을 마련하여 제출하고, 추후 해당 사항 발생시 조치에 따른 보완 결과 또한 제출하여야 하며 최소 5년 보완 의무 수행 필수

- 협약체결 시 별도의 보완조치기간 및 방법에 대한 조항을 협약서에 포함하여 추진

□ 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 업사이클링을 위한 데이터 확보, 가공, 검증 등은 수행기관(주관기관, 참여기관)에서 직접 수행하는 것이 원칙

- 다만, 수행기관이 아닌 외부 기관의 용역을 통해 법률자문, 데이터 가공 등을 할 경우에는 제안 단계에서부터 사업수행계획서에 용역 계획을 사전에 수립하여 제출하고, 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 활용 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·정산시 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, 본 사업과 관련하여 데이터 업사이클링 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 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 제·개정시 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			외부 품질인증기관
			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
외부 품질인증 기관	· 업사이클링 데이터에 대한 품질 검증 수행 ※ 과기정통부 지정 품질인증기관 중 자율 선택
수행기관 (주관, 참여)	· 데이터 업사이클링 처리 및 개방 · 업사이클링 데이터를 활용한 AI응용모델 개발 및 제공 · 업사이클링 데이터의 스타트업, 중소기업, 연구자, 학생 등 활용지원 · 데이터 활용 성과 창출 및 지속적 성과관리 및 보고

□ 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
①영상·이미지 ②모빌리티	‘25.6.16(월)~7.17(목)	~7.16(수) 18:00시한	~7.17(목) 10:00시한

※ 분야별 참여 한도인 1개 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 AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업 수행계획서 및 발표자료 각 1부

- 업사이클링 데이터 구축 계획서 1부

- 업사이클링 데이터 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) 최근년도 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 : 7월 25(금)일부터 실시 예정(기관 개별 통보)

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

□ 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 : 053-230-4206 (사업담당자)

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

ㅇ 평가위원회 운영 : 053-230-1180 (재무관리팀)

7		주요 추진일정(안)

ㅇ ’25. 6월 : 공모신청서 접수 마감

ㅇ ’25. 7월 : 과제평가, 과제 심의‧조정

ㅇ ’25. 7월 : 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’25. 10월 : 과제별 중간 현장 점검

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		AI허브 인공지능 학습용 데이터 업사이클링 사업 요구사항(RFP)

1		공통 사항

항목	요구사항
원천 데이터	• 각 업사이클링 대상 데이터셋의 원천데이터는 기존 AI허브에서 서비스 중인 데이터셋의 원천데이터를 활용 원천데이터의 추가 확보가 필요한 경우, 법적권리 확보 방안 등을 포함하여 데이터 추가 구축 방안 별도 제시 ※ AI 허브 및 안심존, NIA 데이터안심구역 공개를 위한 필요한 모든 법적 권리 확보 방안을 마련
업사이클링 데이터	• 대상 데이터별 고도화를 위한 추진 목표를 제시하고 목적에 부합하는 업사이클링 방법을 선정하여 제안 및 구축 - 데이터별 분석 결과, 고도화 목표, 업사이클링 방법 선정, 데이터 구축 방안을 단계별로 제시 • 추가되는 업사이클링 데이터간 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 • 데이터 구축 시 비윤리적 내용(모욕, 욕설 등) 배제 방안 마련
개인정보 조치 방안	• 업사이클링 데이터에 개인정보(전화번호, 주민번호, 주소 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 등 비식별화 조치 방안 제시 • 개인정보보호위원회의 '가명정보 처리 가이드라인' 준수
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)
데이터 품질관리	• 업사이클링 데이터에 대한 자체 품질 관리 및 검증방안을 필수로 제시하고, 최종산출물 도출 후 외부 품질 평가기관의 품질 인증서를 반드시 제출

□ 공통 요구사항

2		업사이클링 대상 데이터 주요 내용

구분	데이터셋명	대상 데이터 구축 내용	업사이클링 방법(안)
영상· 이미지 데이터	의류 가상착용 3D 이미지 데이터	- 가상 피팅 서비스를 위한 다양한 사람의 신체 및 의류 등에 관한 이미지 데이터 - 가상 피팅 서비스에 활용할 수 있는 AI 모델을 훈련하기 위한 데이터 - 총 수량 : 2D 및 3D 데이터 약 400만 장	① 데이터 다운 사이징
	전술 판정 영상 데이터(핸드볼)	- 프로 경기 영상에서 선수 검출 및 추적, 전략 분석 등의 작업을 거쳐 구축한 데이터 - 경기 영상 분석과 전술 예측을 위한 AI 학습 모델 구축 - 총 수량: 약 4만 개	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	스포츠 영상 데이터 (배구)	- 배구 경기 영상에서 주요 객체 및 행동 정보가 포함된 데이터 - 배구 영상 분석을 위한 인공지능 학습용 데이터 구축 - 총 수량: 약 120만 장	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	자연재해로 인한 생활시설 안전 데이터	- 자연재해로 인한 위험 및 피해 상황에 대한 객체 데이터를 수집한 AI 데이터셋 - 자연재해 피해를 빠르게 분석하고 복구하는 AI 학습 데이터 구축 - 총 수량: 약 300 GB	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	교통법규 위반 상황 데이터	- 교통법규 위반 상황 중 신호위반, 안전모미착용, 중앙선침범 등 교차로에서의 교통 위반 상황 데이터를 수집한 데이터 - 도로에서 교통법규 위반 여부 확인을 위한 AI 데이터 - 총 수량: 약 140만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방을 위한 인공지능 데이터 구축	- 제조업 노동자의 작업자세 및 각도, 위치정보 등을 기반으로 한 데이터셋 - 노동자의 근골격계 질병 예방을 위한 AI 모델 학습용 데이터 구축 - 총 수량: 이미지 데이터 약 10만 장, 어노테이션 및 작업부가정보 약 20종	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	화질 변환 영상 데이터	- 저화질 영상을 고화질로 복원하는 영상 데이터를 수집한 데이터셋 - 영상 복원 및 객체 인식, 분할 등의 연구에 활용될 수 있는 데이터 - 총 수량: 약 200만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	시각 상식 기반 추론 데이터	- 이미지의 유사성 이외에도 논리적 관계를 추론하는 AI 학습용 대규모 시각 추론 데이터셋 - 객체의 다양한 속성별로 군집화된 시각 추론 데이터를 구축 - 총 수량: 약 6만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	융합센서 다중객체 추적 및 예측데이터	- 자율주행 차량 환경에서 카메라 이미지와 라이다 센서 데이터를 활용하여 동적/정적 객체를 탐지하고 추적하는 데이터 - 한국의 주행 환경에서 자율주행 시스템의 경로 예측 및 물체 인식 성능 향상에 활용 - 총 수량: 이미지 약 40만 장, 포인트클라우드 약 40만 장	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	인과 관계 기반 추론 데이터	- 이미지의 성질 유사성, 시각적 상식, 카테고리 등을 추론할 수 있는 대규모 시각 추론 데이터셋 - 객체의 속성별로 군집화된 시각 추론 학습 데이터 구축 - 총 수량: 약 6만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	카테고리 기반 추론 데이터	- 시각 정보에 대한 논리적 관계를 추론하는 대규모 시각 추론 학습 데이터셋 - 다양한 속성별로 군집화된 시각 추론 데이터 구축 - 총 수량: 약 6만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
모빌리티데이터	자율주행차 정적객체정보 인지 및 갱신 자동화 데이터	- 자율주행차가 도로 환경을 파악하고, 지도 정보를 갱신하는 데이터셋 - 자율주행용 정밀지도 자동 갱신 기술 및 도로시설물 관리 자동화 연구 - 총 수량: 원천데이터 약 40만 건, 라벨링데이터 약 25만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	상용 자율주행차 주간 도심도로 데이터	- 상용 자율주행차가 주간 도심도로에서 수집한 2D 이미지 데이터와 3D LiDAR 데이터 - 주간 도심도로에서 자율주행차의 도로 인지 기능 향상 및 인공지능 모델 개발을 위한 데이터 - 총 수량: 2D 이미지, 3D LiDAR 및 라벨링 데이터 약 60만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	상용 자율주행차 주간 자동차 전용도로 데이터	- 상용 자율주행차가 주간 자동차 전용도로에서 수집한 2D 이미지 데이터와 3D LiDAR 데이터 - 자동차 전용도로에서 자율주행차의 도로 인지 기능 향상 및 인공지능 모델 개발을 위한 데이터 - 총 수량: 2D 이미지, 3D LiDAR 및 라벨링 데이터 약 60만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	상용 자율주행차 야간 자동차 전용도로 데이터	- 상용 자율주행차가 야간 자동차 전용도로에서 수집한 2D 이미지 데이터와 3D LiDAR 데이터 - 야간 도로에서 자율주행차의 도로 인지 기능 향상 및 인공지능 모델 개발을 위한 데이터 - 총 수량: 2D 이미지, 3D LiDAR 및 라벨링 데이터 약 60만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	상용 자율주행차 악천후 데이터	- 상용 자율주행차가 악천후 도로 환경에서 수집한 2D 이미지 및 3D LiDAR 데이터. - 악천후 환경에서 자율주행차의 도로 인지 기능 향상 및 인공지능 모델 개발을 위한 데이터 - 총 수량: 2D 이미지, 3D LiDAR 및 라벨링 데이터 약 60만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	상용 자율주행차 야간 도심도로 데이터	- 상용 자율주행차가 야간 도심도로에서 수집한 2D 이미지 및 3D LiDAR 데이터 - 야간 도심도로에서 자율주행차의 도로 인지 기능 향상 및 데이터 기반 모델 개발 - 총 수량: 2D 이미지, 3D LiDAR 및 라벨링 데이터 약 60만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	배송로봇 비도로 운행 데이터	- 배송로봇의 비포장 도로 환경에서 자율주행을 위한 주행 가능 영역 인식 및 동적 장애물 인식 모델을 활용한 데이터 - 비포장 도로 환경에서 배송로봇의 자율주행 기술 발전을 위한 데이터 구축 - 총 수량: 3D LiDAR 데이터 및 2D 이미지 약 50만 건	① QA데이터 구축, ② 이미지-텍스트 관계 구축
	교통 수(手)신호 패턴 영상 데이터	- 6가지 교통 수신호 동작에 대해 다양한 기상 환경과 시간대에서 촬영된 데이터 - 자율주행차가 교통경찰의 제스처를 이용해 운행 유무를 자율적으로 판단할 수 있는 데이터 구축 - 총 수량: 약 180만 개	① 시간연속성 강조, ② 이미지· 비디오 캡션 데이터 구축
	자율주행 가상센서 시뮬레이션 데이터	- 주행환경 (날씨, 시간), 차량 (승용차, 트럭, 버스)에 대응하기 위한 디지털 트윈 도로 환경에서의 자율주행차의 다양한 가상센서 시뮬레이션 데이터 - 자율주행의 안전을 확보하기 위해 시뮬레이션 구동을 통한 인공지능 학습용 데이터 구축 - 총 수량 : 원천 및 라벨링 데이터 약 2억 장	① 데이터 다운 사이징

※ 모든 대상 데이터셋은 AI허브 및 NIA 데이터안심구역에서 관련 정보 확인 및 다운로드 가능

※ 각 대상별 업사이클링 방법(안)은 사전검토를 통한 NIA의 권고사항이며, 필요한 경우 수행기관이 최적의 고도화 방안을 별도로 제시할 수 있음

3		업사이클링 방법 예시(각 데이터별 선정 필요)

① (시간적 연속성 강조) 비디오나 연속된 이미지에서 시간적 흐름에 따른 변화를 설명하는 데이터를 추가하여 모델이 시간적 문맥을 이해할 수 있도록 함

⟹ (수행방법) 영상 내 객체의 위치 변화, 상태 변화, 행동, 이벤트 발생 시점을 시간축에 따라 주석 처리 등

⟹ (적용효과) 프레임 간 시간적 연관성과 사건의 흐름을 주석에 반영함으로써 모델이 시간적 문맥을 보다 정확하게 이해할 수 있어 행동 분석, 상황 예측, 영상 요약 등 시계열 기반 AI 모델의 활용성과 성능을 높일 수 있음

② (이미지· 비디오 캡션 데이터 구축) 이미지·비디오에 대해 상세한 설명을 추가하여 멀티모달 모델이 가능하도록 함

⟹ (수행방법) 이미지 또는 영상 콘텐츠에 포함된 객체, 장면, 상황 등을 텍스트 형태로 설명하는 주석 데이터를 생성 등

⟹ (적용효과) 다양한 형태의 데이터를 융합하여, 텍스트를 넘어 이미지·소리·언어 등 다양한 감각 정보를 처리하는 멀티모달 AI의 이해 능력과 활용 범위를 확장할 수 있음

③ (QA 데이터 구축) 다양한 질문에 대해 정확하고 일관성 있는 답변을 제공할 수 있도록 질의응답 데이터를 구축함

⟹ (수행방법) 주어진 문서나 정보에서 사용자가 제시하는 다양한 질문에 대한 정확한 답변을 찾을 수 있도록 학습된 데이터셋 생성 등

⟹ (적용효과) 시나리오 기반의 QA 데이터를 체계적으로 구축함으로써, AI가 사용자 질문에 대해 보다 정확하고 신뢰도 높은 응답을 생성할 수 있음

④ (이미지-텍스트 관계 구축) 이미지 내 시각적 요소(객체, 장면 등)와 이를 설명하는 텍스트 간의 의미적 연결관계를 구성함

⟹ (수행방법) 이미지에 포함된 요소 간의 의미적 관계(예: 사람-물건-행동)를 텍스트로 명시 등

⟹ (적용효과) 이미지에 대한 정적 캡션을 넘어서 객체-행동-관계 등의 구성요소를 구조적인 텍스트로 설명함으로써 멀티모달 AI의 이해력 강화

⑤ (데이터 경량화 및 최적화) 대용량 데이터셋에서 중복 또는 불필요한 정보를 제거하고, 효율적인 포맷으로 변환함

⟹ (수행방법) 중복 데이터 제거, 압축 포맷 전환, 품질 유지 기반 토큰화 및 대표 샘플 선별(Smart Sampling) 등

⟹ (적용효과) 정보 품질을 유지하면서도 저장, 처리, 전송 자원을 줄이기 위해 데이터를 최적화하여, AI 모델의 학습 효율성과 접근성을 향상시킬 수 있음