• 2023. 4. 30.

    by. ♡*엔젤보보*♡

    인공지능 기술은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 꼽히며, 그중에서도 데이터는 인공지능의 발전에 있어서 가장 중요한 요소입니다. 데이터의 양과 질이 인공지능의 성능을 좌우하기 때문에 데이터 구축은 매우 중요한 작업인데요.

     

     

    이번에는 2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다.

     

     

    인공지능-학습용-데이터-구축사업

    인공지능 학습용 데이터 구축사업

     

     

     

    인공지능 학습용 데이터 구축사업'이란!

     

     

    '인공지능 학습용 데이터 구축사업'은 인공지능이 학습할 수 있는 데이터를 구축하는 사업입니다. 인공지능 기술의 발전에 따라, 의료진단, 자율주행, 챗봇, 음성 인식 등 다양한 분야에서 인공지능 모델 또는 서비스가 활용되고 있습니다.

     

     

    이러한 기술들은 데이터 학습을 통해 구현됩니다. 대량의 학습 데이터는 인공지능의 성능 향상과 직결되는 핵심 요소입니다. 그러나 데이터 수집‧가공에는 상당한 시간과 비용이 필요하기 때문에, 국내 중견‧중소기업, 스타트업, 대학 등에서는 AI 개발‧도입을 가로막는 주요 저해 요인 중 하나로 학습용 데이터 부족 문제를 지속적으로 제기하고 있습니다.

     

     

     

    인공지능 학습용데이터 구축사업 공모.hwpx
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    인공지능은 데이터를 통해 학습을 하기 때문에 데이터의 양과 질이 매우 중요합니다. 이런 데이터를 구축하는 일은 매우 어렵고 비용이 많이 들고 있으며 이런 데이터를 구축하는 일을 하기 위해서는 많은 전문가들이 필요합니다.

     

     

     

     

     

    인공지능 학습용 데이터 구축사업 지원공모!

     

     

    인공지능 학습용 데이터 구축사업 공모 기간은 2023년 12월 31일까지 지원을 하실 수 있는데요. 그리고 지원과제는 5페이지에서 8페이지까지 필수 확인 후 지원목록을 확인해 주시길 바랍니다. 하반기에 데이터 라벨링이 진행된다면 우리가 하게 될 데이터 라벨링입니다. 각 분야마다 예산도 배정되어 있고 매년 달라지는 내용이기 때문에 꼭 확인해 보시길 바랍니다.

     

     

    예산이 줄어든 만큼 2022년과 비교했을 때 예산이 낮게 책정되어 있는게 눈에 띄는데요. 데이터 수집 및 가공수를 줄여서 단가를 높게 줄 경우 경험 있는 데이터 라벨러를 원할 거고 일하는 데이터 라벨러 수가 한정적일 거라고 예상하고 데이터 수집 및 가공 수를 늘리며 단가는 낮아질 수밖에 없을 거라고 예상합니다.

     

     

    또한 인공지능을 학습 시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다 보니 2023년 하반기 역시 성수기가 될 수 있을지 일부 작업자만 성수기라고 느끼는 해가 될지 지켜보면 좋겠습니다. 2022년 공고문과 비교해 보고 2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업 공고문도 직접 꼭 확인해 보시길 바랍니다.

     

     

     

     

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    인공지능 학습용 데이터 구축사업 필요성!

     

     

    인공지능은 데이터를 통해 학습을 하기 때문에 데이터의 양과 질이 매우 중요합니다. 그러나 데이터를 구축하는 일은 매우 어렵고 비용이 많이 듭니다. 이런 데이터를 구축하는 일을 하기 위해서는 많은 전문가들이 필요합니다.

     

     

    이런 전문가들은 매우 귀한 자원이며 이런 전문가들이 많은 양의 데이터를 구축하는 일은 매우 어렵습니다. 그러나 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'을 통해 이런 어려움을 극복할 수 있습니다.

     

     

     

     

     

    인공지능 학습용 데이터 구축사업 규모!

     

     

    '인공지능 학습용 데이터 구축사업'은 인공지능 분야의 발전을 위해 중요한 역할을 합니다.. 이 사업에서는 2188억원의 총 지원 규모로, 이는 2022년 사업비인 총 5382억 원보다 50% 이상 삭감되었으며 이러한 삭감은 해당 사업의 목표를 성취하기 위한 다양한 약속들을 지키면서도 예산을 줄이기 위한 노력이라 보입니다.

     

     

    이러한 예산 삭감 조치는 데이터 라벨러의 작업비가 최저임금 이상으로 지급되도록 하고, 한 인당 적정 수준 이상의 보상을 받을 수 없도록 권고함으로써, 해당 분야에서 일하는 사람들의 노고를 인정하는 측면과 함께, 예산을 효율적으로 사용하고자 하는 목적에서 이루어졌는데요.

     

     

     

    이번 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'은 인공지능 기술의 발전을 촉진할 뿐만 아니라, 해당 분야에서 일하는 사람들의 권익을 보호함으로써, 보다 공정하고 투명한 인공지능 시대를 만들어 나갈 수 있도록 기여할 것입니다.

     


    2023년 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'은 인공지능 기술의 발전을 위해 매우 중요한 사업이며 이번 사업에 참여하여 인공지능 기술의 발전을 이끌어내고, 국가 경제의 성장을 이루어내는데 기여할 수 있도록 노력하면 좋겠습니다.

     

    이상 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'에 총정리해봤습니다.