표준의 개정 에 관한 설명서 1. 일반사항    가. 제안표준명 컴퓨터 비전 분야 라벨 데이터의 의미적 정확성 및 유효성 품질검증 방법    나. 제안목적 컴퓨터 비전 데이터의 의미적 정확성 및 유효성 품질검증 기준·방식의 선정을 위하여 AI Task별 분류된 품질검증 항목을 기준으로, 인공지능 학습을 위한 데이터 가공 유형에 대한 정의를 세분화하고 실무 사례에 따라 추가된 가공 유형 방식을 포함하여 제    다. 추진경위 O 동 표준 제정 이후(‘23.6) 추진 완료된 NIA의 “2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업” 내 품질검증 사업의 사례를 현행화하는 과정에서 데이터 가공 유형 추가 필요성 대두 O AI 데이터 품질검증을 위한 기준 수립의 과정 상 ’데이터 가공 유형‘에 따라 품질 검증 항목과 지표를 설정하므로 AI 데이터 의미적 정확성 및 유효성 품질검증 방법의 체계적인 이해를 위해서는 ’데이터 가공 유형‘에 대한 추가적인 기술 필요    라. 적용범위 주 : 컴퓨터 비전 데이터를 구축 및 활용하는 이해관계자 대상 품질검증 기준 제공 부 : 인공지능 서비스를 제공하는 기업의 고품질 데이터 확보 기준 제공    마. 표준구현 제품        /서비스명         (회사명 및 서비스를         구체적으로 기재) 선행표준    바. 정보통신표준           분류체계 Architecture분류 대분류: IT Application 및 서비스 운영   소분류: S/W 및 데이터 응용 ServiceDomain분류 대분류: 공통   소분류: 데이터교환 및 관리    사. 표준도입시기 1년 이내     아. 표준활용 예상성과         (구체적으로 기재) 활발하게 구축되고 있는 미세조정용 지도학습 데이터의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 기반 마련    자. 표준(안) 작성시기 (착수)20250327 ~ (완료)20251226    차. 개정대상표준         (개정표준에 한함) 표준번호 : TTAK.KO-10.1420 제정일 : 2023-06-30    카. 내용요약         (개정표준의 경우 개정내용         위주로 작성) ㅇ 기존 표준 제정 건은 컴퓨터 비전 분야에서 라벨 데이터 중심의 품질검증 방법에 대한 내용으로 표준 문서 내 컴퓨터 비전 분야 라벨 데이터의 구성 및 분류에 대한 설명이 필요하며 가공 유형과 검사항목 간 연결 필요 - 이미지/동영상 데이터의 정의·가공 유형 6개* 추가 및 6절의 품질 검증 항목과 연계 * 바운딩박스, 폴리라인, 폴리곤, 키포인트, 세그멘테이션(시멘틱, 인스턴스, 팬옵틱) - 인공지능 데이터의 품질검증 방법을 결정하는 항목에 따라 용어(인공지능 임무, 가공유형, 검사항목, 측정지표) 추가 정의    타. 제안 초안의 종류         (중복선택 가능)   국책과제    ((세부)사업명: 인공지능 학습용 데이터 구축사업(비R&D), 과제명: 인공지능 학습용 데이터 품질검증)   2. 국외표준준용(인용) 여부    가. 준용(인용)구분 순수고유표준    나. 준용(인용)표준 - 주 준용표준 (기구명/표준번호) ,   제정일: - 부 준용표준 (복수표준준용 경우) ,   제정일:    다. 준용(인용) 내용 3. 시험인증 관련성    가. 시험표준의 필요성   Yes No    나. 시험표준 필요 사유          (법적 강제성 여부 등          구체적 기재)    다. 시험표준 대상          (제품/서비스명          구체적으로 기재)    라. 시험인증 대상 종류         (중복선택 가능)   해당사항없음      마. 시험표준 제정 현황         (본 표준에 시험방법         내용 포함 여부 등)   시험표준 없음   4. 국가표준 추진 여부 Yes No   (*국가 표준으로의 건의는 위 의견을 참고하여 표준화위원회에서 검토 후 그 여부를   정함) 5. 기타특기사항  자매 표준인 TTAK.KO-10.1419와 내용 통일을 위하여 함께 개정