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개요AI 학습용 데이터 품질관리 가이드 v2.0은 인공지능 학습에 사용되는 데이터의 정확성, 정합성, 다양성, 무결성, 최신성 등을 확보하기 위한 품질관리 기준과 절차를 체계화한 지침서입니다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 발간하며, 특히 공공·민간 AI 데이터 구축 사업, 데이터 가공기관, 모델 개발자 등 전 주체를 위한 실무 기준으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 학습용 데이터의 품질 확보를 위해 수집·가공·검수 전 과정에서 수행해야 하는 관리 절차와 평가 기준데이터 품질 7대 항목 정의목적학습데이터 오류를 최소화하고 알고리즘 성능 향상 지원AI 서비스 신뢰도 확보 기반적용 대상데이터 구축기관, 가공·검수 업체, AI 개발자 등공공 프로젝트 의무..

개요개인정보 비식별 조치 가이드라인은 개인정보를 분석·활용 가능하도록 처리하면서도 개인정보 보호를 동시에 실현하기 위한 기준을 제시하는 정책 문서입니다. 개인정보보호위원회와 관계 부처가 공동 수립하여 2016년 발표되었으며, 2020년 「데이터 3법」 개정 이후에는 가명처리 중심의 안전한 데이터 활용 기반으로 자리잡았습니다. 이 가이드는 공공기관과 민간기업 모두가 데이터 유통·활용 시 개인정보 침해를 최소화하는 기술적·관리적 절차를 명확히 따를 수 있도록 안내합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의개인정보에서 개인을 식별할 수 없도록 처리하는 조치(가명처리 포함)에 대한 지침‘비식별’은 ‘가명처리’를 포함하는 상위 개념으로 사용됨목적데이터 활용과 개인정보 보호의 조화마이데이터, 빅데이터 분석, AI 학습..

개요재현 데이터(Synthetic Data)는 실제 데이터를 기반으로 생성된 가상 데이터로, 원본 데이터의 통계적 특성과 구조는 유지하면서도 개인정보, 보안 리스크 없이 안전하게 활용할 수 있도록 설계된 인공 생성 데이터입니다. 인공지능(AI) 학습, 시스템 테스트, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용도가 급증하고 있으며, 특히 데이터 프라이버시 보호와 학습 데이터 확장성 확보라는 측면에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의재현 데이터는 실제 데이터를 모사하거나 통계적으로 유사한 패턴을 갖도록 인공지능 모델이나 수학적 기법을 통해 생성된 데이터를 의미합니다. 대표적인 생성 기법에는 GAN(Generative Adversarial Networks), Variational Autoencoder..

개요인공지능(AI)의 성능과 신뢰성은 학습용 데이터의 품질에 결정적으로 의존합니다. 이에 따라, AI 개발에 활용되는 데이터의 정확성, 다양성, 적시성, 일관성을 체계적으로 확보하고 검증하기 위한 데이터 품질관리 체계가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 국가적 차원에서는 AI 학습용 데이터 구축사업의 품질 기준을 정립하고, 민간에서는 데이터 거버넌스를 통해 AI 모델의 안전성과 윤리성 확보를 지원하고 있습니다.1. 개념 및 정의AI 학습용 데이터 품질관리 체계란 AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 전체 생애주기에서 품질을 확보·관리하기 위한 정책, 프로세스, 도구, 평가 기준 등의 총체적 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 정제 작업을 넘어서, 데이터 확보 → 전처리 → 검수 → 평가 → 모니터..