NIA, 총 150종의 AI 학습 데이터 구축 사업 진행
▲AI 기술 트렌드와ㆍ 수요 반영 ▲AI 학습 데이터 활용 방안 마련 ▲대규모 일자리 창출 목표
김 연구원, "경제 위기 극복과 혁신 성장 기반 마련 기대"
"대부분의 AI 서비스는 데이터에서 시작합니다. AI 모델이 끊임없이 학습할 수 있도록 학습자료를 제공해야 합니다. AI 학습 데이터 구축이 필요하죠."
김민준 한국정보화진흥원(NIAㆍ원장 문용식) 책임연구원은 27일 열린 '2020 국제인공지능대전 : AI 산업지능화 컨퍼런스'에서 '한국형 디지털 뉴딜 데이터 댐 구축 방안'을 주제로 발표를 진행했다.
이번 발표에서 김 연구원은 AI 학습 데이터 구축의 필요성을 강조했다.
AI 서비스는 ▲데이터 획득 ▲데이터 가공 ▲AI 모델 생성 ▲AI 서비스 등 과정을 거쳐 탄생한다. AI 기술 특성상 데이터를 바탕으로 특정 패턴을 찾도록 스스로 학습하기 때문에 AI 학습용 데이터를 확보하는 것이 중요하다.
이에 사물인터넷(IoT)와 모바일 등을 이용해 이미지, 영상, 텍스트 등 다양한 데이터를 획득한 뒤 데이터 라벨링ㆍ구분ㆍ선별ㆍ결합ㆍ변형 등 데이터 가공 처리과정을 거쳐 AI 학습 데이터를 구축할 수 있다.
김 연구원은 "구축한 AI 학습용 데이터를 활용해 다양한 AI 모델을 만들 수 있다"며 "AI 모델을 이용해 다양한 산업 분야에 맞는 응용 서비스를 제작할 수 있다"고 언급했다.
이어 NIA에서 추진하고 있는 'AI 학습 데이터 구축 사업'을 소개했다. 이 사업은 지난 2017년부터 NIA가 추진했던 '지식 베이스 구축 사업'을 2년 뒤 AI 학습 데이터 구축 사업으로 전환, 2020년 총 20종의 AI 학습 데이터 구축 과제를 수행한 사업이다.
하지만 최근 코로나19에 따른 경제 위기 극복과 경제 혁신 기반 마련을 목표로 디지털 뉴딜 과제로 확대, 총 150종 구축을 위한 추경 사업으로 확정했다.
김민준 연구원은 이번 사업 수행을 목표로 민간 수요 조사를 실시한 뒤 타당성 검토해 데이터 가치 평가 실시했으며 과제조정위원회를 거쳐 실제 구축 가능한 72개 과제를 확정했다고 설명했다.
김 연구원은 "국제 경제 위기 극복, AI 학습 하고 혁신 성장 기반을 마련해 AI 시대를 선도하는 데 사업 목적을 갖고 있다"면서 "AI 기술 트렌드와 시장 수요를 반영해 구축이 어려운 학습 데이터를 지정 과제로 선정했다"고 말했다.
이어 "AI 응용 서비스 개발 역량을 보유한 기업ㆍ기관을 컨소시엄에 참여시키고 AI 학습 데이터 구축용 저작 도구를 개발ㆍ공유할 것"이라며 "AI 학습 데이터 구축 단계에서 끝내지 않고 활용ㆍ공유 방안도 함께 마련할 것"이라고 강조했다.
김민준 연구원은 AI 학습 데이터 구축 사업이 대규모 일자리를 창출하는 데 기여할 것이라고 예상했다. 시ㆍ공간적 제약없이 누구나 데이터 수집ㆍ가공에 참여할 수 있는 ‘크라우드 소싱’ 방식을 도입해 일자리 창출 효과를 높일 수 있다는 설명이다.
김 연구원은 "대규모 일자리 창출을 목표로 크라우드 소싱 방식을 채택했다"며 "직접 채용도 사업 예산을 고려해 염두에 두고 있다"고 말했다.
이어 "지난 9월 다양한 분야의 크라우드 워커와 함께 상생협약을 체결한 바 있다"며 "상생협약서에 크라우드 워커의 처우를 구체적으로 명시해 일자리의 질을 제고할 수 있도록 했다"고 전했다.
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com