데이터 라벨링 태스크 설계 고려사항·결과 데이터 명세 지침 2건
다수의 기관·기업으로부터 데이터 라벨링 작업 경험·기술력 인정
데이터 활성화 기반 구축에 기여…데이터 라벨링 표준 채택 '의미'
"표준 부재로 인한 데이터 라벨링 생태계 구성원 어려움 해소되길"
인공지능(AI) 학습 데이터 플랫폼 기업 '크라우드웍스'가 개발한 데이터 라벨링 태스크 설계와 결과 데이터 명세 지침 기술이 국내에서 정보통신기술(ICT) 분야 표준으로 채택됐다. 지난 2017년 4월 설립된 크라우드웍스는 AI 기술 고도화에 필요한 데이터를 수집·가공해주는 국내 대표 AI 학습 데이터 플랫폼 기업이다.
11일 크라우드웍스에 따르면 한국정보통신기술협회(TTA)는 지난해 12월 8일 제100차 정보통신표준총회에서 크라우드웍스의 데이터 라벨링 표준 '태스크 설계 고려사항'과 '결과 데이터 명세 지침' 두 건(TTAK.KO-10.1336-Part1, 2)을 각각 정보통신단체표준으로 채택했다. TTA는 국내 정보통신 분야 표준을 제정·보급하는 기관이다.
정보통신단체표준으로 채택된 '태스크 설계 고려사항'과 '결과 데이터 명세 지침'은 각각 ▲데이터 라벨링과 태스크의 개요 ▲대표적인 데이터 라벨링의 유형 ▲데이터 라벨링 태스크 설계 절차 및 고려사항 그리고 결과 데이터의 개요 ▲라벨 추출 절차의 필요 이유 ▲표준화된 데이터 라벨링 결과 데이터 명세 도입의 필요성 등에 대해 기술한다.
해당 표준에는 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 한국전자통신연구원(ETRI) 등 다수의 기관·기업으로 이루어진 빅데이터 프로젝트그룹(PG1004)이 표준초안 검토 위원회로 참여했다. 크라우드웍스는 데이터 라벨링 제정 표준에 따라 절차와 시스템을 구현하며 국내외 330곳 이상의 고객사에게 8,800만개가 넘는 데이터를 제공해왔다. 이를 통해 학습 데이터의 신뢰도 향상과 AI 기술 고도화를 위해 노력해왔다.
그동안 표준이 없어 데이터 라벨링 태스크 설계에 어려움을 겪었던 기업들은 크라우드웍스의 단체표준을 통한 원활한 의사소통과 서비스 제공자 간의 호환성 확보 등이 가능해졌다. 그 결과 데이터 명세 지침을 활용해 데이터 댐 사업으로 만들어질 공공 데이터들의 재사용이 가능해지며 데이터 활성화의 기반이 만들어졌다.
박민우 크라우드웍스 대표는 "인공지능 기술 고도화와 데이터에 대한 중요성이 여느 때보다 높아지며 데이터를 수집하고 가공하는 데이터 라벨링에 대한 단체표준은 국내뿐만 아니라 전 세계에서 필요로 했던 표준"이라고 강조했다. 이어 "하나의 기준으로 자리잡은 이 표준이 기존 표준의 부재로 인한 데이터 라벨링 생태계 구성원들의 어려움을 해소할 수 있기를 바란다"고 덧붙였다.
AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com
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