* WG(작업반; Working Group) : 표준화 활동을 수행하는 소규모 분과 위원회로 특정 작업 항목에 대한 표준 초안을 개발하는 그룹으로, SC42는 기초표준(WG1), 데이터(WG2), 신뢰성(WG3), 예제와 응용(WG4), 인공지능 시스템의 계산적 접근과 특성(WG5) 등 5개 작업반 운영 중

  ** ➊ 1부: 개요 및 용어, 예제, ➋ 2부: 데이터 품질 측정, ➌ 3부 : 데이터 품질 관리 요구사항과 지침, ➍ 4부: 데이터 품질 과정 체계, ➎ 5부: 분석과 기계학습을 위한 데이터 품질, 데이터 품질 협력 체계, ➏ 6부: 데이터 품질 시각화 체계

 국내 연구진은 해당 시리즈 중 첫 번째 부분에 해당하는 데이터 품질에 대한 개요와 공통 개념 정립과 데이터 품질 측정, 데이터 품질관리 요구사항, 품질관리 절차 등 해당 시리즈 표준에 대한 이해와 적용을 돕는 것을 목적으로 하는 표준안으로 “제1부: 개요 및 용어, 예제”의 개발을 주도(프로젝트리더: ETRI 하수욱)하였다.

 이를 위해 ▲안전한 인공지능 모델 개발과 오류 및 편향 최소화를 위한 데이터 품질 보장, ▲일관적 성능을 유지하며 데이터 생산, 관리, 폐기 등 생애주기를 관리하기 위한 인공지능 시스템 신뢰성 제고, ▲리스크 관리와 법규 준수를 돕기 위한 인공지능 안전성 강화 등에 중점을 두고 표준안을 개발했다고 밝혔다.

 동 표준은 데이터 품질 관점에서 인공지능 안전성과 신뢰성을 지원하는 세계 최초의 표준이라는 점에서 큰 의의가 있다. 그리고, 해당 표준을 통해 인공지능 안전성과 신뢰성 확보는 물론, 향후 유럽연합 인공지능법 등 관련 국제질서 대응, 기업 간 상호운용성 향상, 고품질 데이터 기반의 혁신적 인공지능 응용 서비스 개발을 촉진할 것으로 기대된다.

 연구진은 이번 성과를 바탕으로 미국, 일본, 독일, 중국, 영국 등 SC42 회원국, 데이터 작업반(WG2) 등 SC42 산하 작업반, 국내 산학연 전문가 등과 지속적으로 협력하여, 인공지능 안전성과 신뢰성 지원을 위한 데이터 요구사항, 활용 정보 등 국제표준 개발을 지속할 계획이라고 설명했다.

 과기정통부 전영수 정보통신산업정책관은 “디지털 심화시대로 이행이 가속화되면서 생성형 인공지능 등 향상된 인공지능을 올바르게 활용하기 위해 인공지능 안전성과 신뢰성 확보를 지원하는 표준의 중요성이 높아지고 있다”며, “우리나라 산학연이 글로벌 인공지능 논의를 주도하고, 인공지능 분야 연구개발 성과 국제화에 기여하도록 인공지능 분야의 국제표준화에 대한 지원을 지속해나가겠다”고 밝혔다.