| 표준의
제정
에 관한 설명서 |
| 1. 일반사항 |
| 가. 제안표준명 |
AI Ready 데이터 - 제2부: 데이터셋 적합성 평가 기준 |
| 나. 제안목적 |
데이터를 AI에 활용하려면 AI가 수용할 수 있는 품질 수준을 객관적으로 판단할 수 있어야 한다. 본 표준은 기관마다 다른 품질 평가 방식을 통일하기 위해 7개 품질 항목과 측정·판정·등급화 기준을 정의하여 데이터 간 신뢰성 있는 활용을 지원한다. |
| 다. 추진경위 |
본 표준은 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 체계화하려는 정책 흐름에 대응하여, 시리즈 전체가 공유할 공통 기반을 마련하기 위해 추진되었다. 주요 배경은 다음과 같다. - 국가데이터 통합 연계를 위한 데이터 카탈로그 표준 가이드(과학기술정보통신부, 2025) - 정부 공공데이터의 Machine Readable 의무화, FAIR 의무화(대한민국 AI 행동계획, 국가인공지능전략위원회, 2026) - 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인(행정안전부, 2026) |
| 라. 적용범위 |
주 : 데이터 발행 기관(중앙·지방 정부, 공공기관), 품질 진단 도구 개발자
부 : 데이터 소비자(AI 시스템·연구자·기업), 인증 기관, 민간 데이터 발행자 |
마. 표준구현 제품
/서비스명
(회사명 및 서비스를
구체적으로 기재)
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공공데이터 품질 진단 시스템, AI-Ready 데이터 평가 플랫폼, 데이터 프로파일링 및 품질 분석 도구
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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 |
6개월 이내
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아. 표준활용 예상성과
(구체적으로 기재)
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본 표준을 활용하면 기관은 보유 데이터의 AI 활용 준비 수준을 공통 기준으로 진단하고, 부족한 품질과 메타데이터를 체계적으로 개선할 수 있다. 개선된 데이터는 AI 학습, RAG, 지식그래프, 통계 분석 등 목적별 AIRD Pack으로 제공되며, 등록·탐색·교환과 처리 이력 추적이 가능해진다. 이를 통해 반복적인 데이터 정제와 검증 비용을 줄이고, 신뢰할 수 있는 데이터의 재사용과 기관 간 유통을 촉진할 수 있다.
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| 자. 표준(안) 작성시기 |
(착수)20260401 ~
(완료)20260831 |
차. 개정대상표준
(개정표준에 한함) |
표준번호 :
제정일 : |
카. 내용요약
(개정표준의 경우 개정내용
위주로 작성) |
본 표준은 AI Ready 데이터가 AI 학습, 분석, 추론 등에 사용될 수 있는 최소한의 품질을 갖추었는지 객관적으로 평가하는 지표, 방법을 규정한다. 완전성, 일관성, 정확성, 적시성, 유효성, 유일성, 기계 판독성의 7개 품질 영역을 측정하고, 그 결과를 점수와 등급으로 산정한다. 또한 데이터 유형별 측정 기준과 표준화된 진단 결과 형식을 제공하여 기관과 도구 간 비교와 자동화를 가능하게 한다.
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타. 제안 초안의 종류
(중복선택 가능) |
국책과제
((세부)사업명: 공공부문 산업데이터 통합 활용 기반구축(산업통상부,R&D), 과제명: 공공부문 산업데이터 AI Ready 전환 실증 연구용역)
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| 2. 국외표준준용(인용) 여부 |
| 가. 준용(인용)구분 |
순수고유표준
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| 나. 준용(인용)표준 |
- 주 준용표준
(기구명/표준번호) |
,
제정일: |
- 부 준용표준
(복수표준준용 경우) |
,
제정일: |
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| 다. 준용(인용) 내용
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| 3. 시험인증 관련성 |
| 가. 시험표준의 필요성 |
Yes
No
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나. 시험표준 필요 사유
(법적 강제성 여부 등
구체적 기재)
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다. 시험표준 대상
(제품/서비스명
구체적으로 기재)
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라. 시험인증 대상 종류
(중복선택 가능) |
해당사항없음
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마. 시험표준 제정 현황
(본 표준에 시험방법
내용 포함 여부 등) |
시험표준 없음
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| 4. 국가표준 추진 여부 |
Yes
No
(*국가 표준으로의 건의는 위 의견을 참고하여 표준화위원회에서 검토 후 그 여부를
정함) |
| 5. 기타특기사항 |
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