민간 부문 AI 학습용데이터 제공 수요조사 계획(안)

□ 개  요

○ 실제 산업 현장의 고품질 데이터를 보유한 민간의 AI 학습용데이터 제공 수요 조사를 통해 통합제공시스템(기존AI허브)* 적재·지원 대상 데이터 발굴

* ｢인공지능기본법｣ 제15조(인공지능 학습용데이터 관련 시책의 수립) 4항에 근거

□ 주요 내용

○ (조사대상) AI 학습용데이터를 구축·보유하거나 AI 서비스·솔루션 개발·운영을 위해 AI 학습용데이터를 활용하는 기업 등

※ 참여 확대를 위해 데이터산업협회, 한국인공지능·소프트웨어산업협회 등 유관 협회·단체 안내(회원사 홍보), 주요 데이터 플랫폼 배너 게시 등을 통한 홍보 추진 예정

○ (대상 선정) AI 학습용데이터 NIA적격성 검토(1차), 외부위원최종 심의(2차) 등을 거쳐 적재 데이터 선정 및 품질검증·비식별화 지원(1종당 0.6억원, 최대 100종)

※ 영업비밀 등의 사유로 온라인 공개가 어려운 경우 안심구역 등을 통한 공개지원(붙임4)

< 민간 부문 AI 학습용데이터 제공 수요조사 및 데이터 선정 프로세스 >

구분	주요내용	담당
① 협회·단체 대상 공식 협조 요청	조사 목적, 기간, 협조 방법 등을 명시한 공문을 발송하여 유관 협회·단체 회원사 대상 협조 요청	과기정통부 NIA
② 기업 대상 자료 요청	데이터셋 정보 파악을 위한 데이터 명세서, 샘플데이터, 관련 산출물(데이터 구축관리 결과서 등) 제출 안내 ※ AI 허브 내 팝업 및 공지사항을 통해 별도 안내 예정	NIA
③ 적격성 검토(1차)	데이터 명세·샘플데이터의 적정성, 구축 상태, 법적 안전성 등에 대한 적격 판단 중심의 1차 평가 추진
④ 최종 심의(2차)	데이터 품질 및 가공상태, 범용성, 모델 확장성, 산업 파급효과, 정책 부합성 등에 대한 최종 심의 추진	외부위원

○ (인센티브) 품질검증·비식별화 지원, 협력기업 홍보 등(붙임 2)

□ 향후 일정

○ 민간 데이터 개방 수요조사(~8월) 및 대상 데이터 선정·품질지원(~12월)

※ 수요조사 기간 이후에도 수시로 추가접수 가능(연내 개방이 어려운 경우 ‘27년 개방)

붙임 1		AI 학습용데이터 통합제공시스템 구축·운영(안)

□ AI 학습용데이터 통합제공시스템 개요

○ (개요) 대량의 데이터가 적재된 기존 AI허브*를 공공·민간 데이터를 집적할 수 있도록 통합제공시스템으로 개편(’26~)

* 14대 분야 945종 개방, 138만건 다운로드 / ISP(~6월). 구축·시범운영(~12월)

AI허브(As-Is)		통합제공시스템(To-Be)
정부(과기정통부) 주도 AI 학습용데이터 구축으로 AI기업·연구기관을 지원하는 AI 데이터 플랫폼		공공·민간 보유 AI 학습용데이터가 집적·연계되는 생산형·개방형 AI 데이터 공유·활용 생태계

○ (주요내용) 누구나 필요한 AI 학습용 데이터를 쉽게 검색·활용할 수 있도록 기능을 개선하고, 지속적인 확장이 가능하도록 개방형 구축

< AI 학습용데이터 통합제공시스템 기능(안) >

- 공공·민간이 보유한 고품질 AI 학습용데이터를 국가 차원에서 관리· 활용할 수 있도록 통합제공시스템 데이터 100종 연계·적재 추진(~12월)

□ 통합제공시스템 연계 시 기대효과

○ (성과 확산 및 홍보) 기관 데이터 활용 건수, 활용 사례 등을 확보하여 데이터 구축·개방 성과를 가시화하고 기관·기업의 대외 인지도 제고

○ (운영 부담 완화) 별도 데이터 제공 플랫폼 구축·운영 부담 없이 대용량 데이터의 안정적인 저장·관리체계 활용 가능

○ (안전한 데이터 활용) 민감정보 및 영업비밀이 포함된 데이터의 경우 안심구역 지원을 통해 이용자의 안전한 데이터 활용 기반 강화

붙임 2		데이터 제공 기업 및 우수 협력기업 인센티브(안)

□ 목적

○ 민간의 데이터 공유를 위해 AI 학습용데이터 제공 기업 및 협력 우수 기업 대상 품질 관리 컨설팅 등의 다양한 혜택 지원 추진

□ 주요 내용

< AI 학습용데이터 제공 기업 대상 >

○ (품질검증·비식별화 지원) AI 학습용데이터 제공(공유, 제공 등) 기업의 경우, 품질지원(컨설팅 등), 비식별화 등 기술적·재정적 지원(1종당 0.6억원, 최대 100종)

- (품질 지원) 데이터 품질 확보를 위한 품질관리 체계 수립, 목표설정·개선 방안 도출, 품질검증 대응 지원 등 데이터 구축 全 과정에 대한 단계별 컨설팅

- (비식별화 조치) 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 필요시 AI 솔루션 기반의 유형별(텍스트, 영상, 멀티모달 등) 맞춤형 비식별화 조치 지원

○ (언론홍보) 통합제공시스템 관련 보도자료 배포(데이터 제공 기업 명단 공개 등) 및 언론 홍보를 추진하여 제공 기업의 대외 인지도 제고

< 통합제공시스템 우수 협력기업 대상 >

○ AI 학습용데이터 제공 기업 중 제공 데이터 적합성, 제출 종수, 활용도 등을 바탕으로 우수 협력기업을 선정

- (우수 협력기업 소개) 통합제공시스템 사이트 내 우수 협력기업 소개 및 우수사례집 수록 등을 통한 기업 대외 홍보확산 추진

- (언론 홍보) 우수협력 기업의 데이터 제공 사례 등 통합제공시스템 우수 협력 기업 대상의 언론 홍보 추진을 통한 기업 브랜드 가치 강화

- (표창 추천) 통합제공시스템 내 우수 데이터 제공·협력에 기여한 담당자· 기관을 대상으로 과기정통부 개인·단체 표창 수여 후보자 포함 추진

붙임 3		데이터 개방 체계 운영 현황

□ 목적

○ 공공·민간이 보유한 AI 학습용데이터를 통합제공시스템(기존AI허브)에 연계·개방하기 위한 데이터 개방 체계 운영

□ 주요 내용

◈ (데이터 개방 방식) 데이터의 민감도, 제공기관의 개방목적 등을 고려하여 ①A허브(통합제공시스템), ②데이터 안심존, ③데이터 안심구역으로 분류 개방

① (AI허브(통합제공시스템)) 온라인을 통해 누구나 자유롭게 다운로드 및 활용할 수 있는 완전개방 형태의 데이터 제공 플랫폼(aihub.or.kr)

※ ’25년까지 구축한 로봇·피지컬AI, 교통물류 등 분야별 총 945종의 학습용 데이터 개방

② (안심존) AI허브(통합제공시스템) 데이터의 제공방식 중 하나로, 보안이 보장된 온라인 상의 가상환경을 통해 데이터를 안전하게 분석·활용

③ (안심구역) 공공·민간의 미개방 데이터를 기술적·물리적 보안이 확보된 환경에서 안전하게 분석·활용할 수 있는 전용 공간

구분	AI허브 안심존(온라인)	NIA 데이터 안심구역(오프라인)
운영 근거	사업지침 및 개인정보 보호법 가명정보 안전조치 기준 준용	데이터 산업법 제11조 (데이터안심구역 지정 등)
주요 특징	별도 방문 없이 온라인으로 접속하여 가상 공간에서 분석·활용, 접근성 우수	기술적·물리적 보안이 확보된 안심구역에 방문하여 데이터를 분석·활용하는 강화된 보안환경 제공 ※ 주요 안심구역 간 클라우드 연계 추진 중
보안수준	높음 (원격 접속을 통한 논리적 분리)	매우 높음 (오프라인 전용공간을 통한 물리적 분리)
제공 데이터	CT, 초음파, 병리 이미지, 뇌영상 등 헬스케어 데이터 등 106종	국방, 기업(재무정보 등), 소비(소비 유형), 헬스케어 데이터 등 56종 ※ NIA 운영 데이터 안심구역(판교 인근) 기준

※ 반출심의를 거쳐 학습모델(AI알고리즘)과 분석결과물(통계표, 텍스트 요약본 등) 반출 가능

붙임 4		데이터 명세서 양식(안) ※본 양식은 참고용으로 엑셀 양식에 별도 작성

구분	입력변수	입력내용
1. 기업 기본정보
1-1	기업명	데이터를 보유·관리 중인 기업명
1-2	업종	제조, 의료·헬스케어, 교통·물류, 교육, 금융, 콘텐츠·플랫폼, 로봇, 에너지, 기타
1-3	기업 규모	대기업, 중견기업, 중소기업, 스타트업, 기타
1-4	담당부서/담당자	해당 데이터를 관리·운영 중인 담당부서 및 담당자
1-5	메일주소	해당 데이터를 관리·운영 중인 담당자 메일주소
2. 데이터셋 기본정보
2-1	데이터셋 명칭	해당 데이터셋의 명칭
2-2	소속 도메인	1. 한국어, 2. 헬스케어, 3. 교통물류, 4. 재난안전환경, 5. 농축수산, 6. 문화관광, 7. 스포츠, 8. 교육, 9.로보틱스, 10.제조, 11.지식재산 등
2-3	중복성 자체 검토	중복없음 / 유사하나 차별성 존재 / 기존데이터 재가공
2-4	데이터 개방 여부	개방 / 미개방
2-5	개방을 위한 권리확보 여부	O/X
3. 데이터셋 주요내용
3-1	데이터 규모/물량	데이터 종수 / GB 등
3-2	데이터 구축 시기	해당 데이터가 구축된 시기
3-3	데이터 업데이트 주기	1. 실시간(API), 2. 월단위, 3. 분기 단위, 4. 연단위, 5. 일회성
3-4	기술표준 준수	ISO 표준 준수, 2. TTA 표준 준수, 3. KS 표준 준수, 4. 기타 표준 준수
3-5	라벨링 구축 형태	B-Box, 2. 폴리곤, 3. STT전사, 4. 추론, 5. 분류, 6. 기타, 7. 미가공
3-6	개인정보 비식별화 여부	1. 비식별화처리 완료, 2. 개인정보는 포함되어있으나 비식별화 미조치, 3. 개인정보 미포함
3-7	데이터 매칭구조	1. 매칭구조가 매우 명확, 2. 매칭구조가 정의되어 있으나 일부 불일치, 3. 매칭구조 정의가 불분명하고 불일치
3-8	클래스 분포 상태	1. 클래스별 분포가 매우 균등하여 편향 없음 2. 특정 클래스에 편향이 있으나 실제 데이터 분포를 따름 3. 특정 클래스 편향이 있으며 실제 데이터 분포를 따르지 않음
3-9	권장 학습 모델	1. 추론 및 멀티모달 구조 포함, 2. 단일 모달 고도화용 지식데이터, 3. 단순 분류 및 기초학습용데이터
3-10	상세 증빙 목록	AI 학습 데이터 점검 결과서, AI 후보 알고리즘 계획서 등 제출한 산출물 내역 작성
4. 활용 가치
4-1	주요 예상 수요처	본 데이터 개방 시 활용 가능한 구체적인 기업이나 서비스 시나리오 기재
4-2	원천 수집 경로	1. 민간 수집이 제한적인 고부가가치 데이터, 2. 민간 수집이 가능하나 막대한 비용·시간 소요, 3 민간 수집이 용이
4-3	재사용 잠재력	다양한 모델 및 분석 목적에 즉시 재사용 가능
4-4	국정과제 및 정부정책 연계성	관련 국정과제 및 정부정책 등에 대해 서술
4-5	기술 트렌드 및 산업특화 가치	해당 데이터의 기술 트렌드 부합성, 산업 특화가치 등에 대해 서술

붙임 5		유형별 샘플 데이터 제출 기준

□ 샘플 데이터 구성 원칙

○ 샘플데이터는 전체 특성을 대표할 수 있도록 구성하되, 최대 500MB*를 넘지 않도록 하며 ‘샘플데이터 제출 기준’을 참조하여 구성

* 단, 파일 1개당 1GB를 넘어가는 경우에는 원천+라벨 매칭 비율에 따라 최소 1건 이상 제출

< (예시) 샘플데이터 원천-라벨링 매칭 비율에 따른 구성 >

1:1 구조	1 : N 구조	N : 1 구조

※ 1:1 구조로 제출하기를 권고하며, 동일 셋(set)은 반드시 함께 제출

< 샘플데이터 유형별 제출 기준 >

데이터 유형	파일 구성(예시)	데이터 규격
공통	원천+라벨 (1:1, 1:N, N:1 비율에 맞춰 제출)	원천+라벨 매칭 비율에 따라 파일명 규격 통일하여, 원천데이터/라벨링데이터 폴더로 구분하여 제출 - 제출 수량은 주요 클래스별 1건 이상씩 포함하여 구성하며, 주요 클래스는 AI허브(aihub.or.kr)에서 유사 데이터를 검색 후 페이지 내 ‘데이터 통계’ 참조 (예. 자율주행 – 날씨·시간대·센서종류 등 / 전문도서 – 도메인·수집처 등) - 최소 3~5개 이상 다양한 클래스를 포함하며, 데이터 명세서에 샘플데이터 클래스 분포 반드시 기재
텍스트	원천(TXT) + 라벨(JSON)	파일 내 텍스트가 깨지는 부분이 없어야 함 - 개인정보 비식별화(마스킹) 처리 필수
이미지	원천(JPG/PNG) + 라벨(JSON)	파일이 오류 없이 오픈되어야 함 - 라벨(어노테이션) 좌표와 실제 객체 일치 필수
음성	원천(WAV) + 라벨(JSON)	음성이 끊김 없이 재생되어야 함 - 발화자 정보 및 전사 텍스트 포함
비디오	원천(MP4) + 라벨(JSON)	- 영상, 음성이 끊김 없이 재생되어야 함 - 타임스탬프 기반 구간 라벨링 필수

※ 파일 구성 형식이 예시와 다를 경우, 협의를 통해 다른 구성방식으로 제출 가능