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AI 학습데이터 구축 및 품질관리

공공 데이터 표준과 거버넌스에 맞춰 수집→정제→라벨링→검수→검증→카탈로그/배포까지 전 과정을 체계화합니다. 보안·품질·감사는 기본입니다.

공공 레퍼런스 다수 ISMS/개인정보보호 준수

서비스 개요

  • 다양한 산업·주제 영역의 학습용 데이터 수집·정제·품질검증 수행
  • 공공 데이터 개방/공유 정책과 표준 스키마/메타데이터 준수
  • 보안/감사/개인정보(PII) 보호 프로세스 내재화 (비식별화·토큰화)
수행 이력(공공·협력사업): 2023/2022 인공지능 학습용 데이터 구축(법률, 양돈, 어린이보호구역, 관광, 고객응대 등), AI융합 지역특화산업(경남 자동차부품) 외 다수

데이터 파이프라인 레퍼런스 아키텍처

수집(클린/원천) 크롤링/배치/ETL/수기API/파일/DB 정제/비식별화 중복제거 · 정규화 · 품질룰PII 마스킹/토큰화 라벨링 지침/온톨로지/다단계검수전문가+크라우드 검수·검증(QA/QC) 샘플링/통계검정/일관성골든셋/리그레이션 테스트 저장소/버저닝 Data Lake · ObjectDVC/MLflow/MinIO 메타데이터/카탈로그 스키마/계보(Lineage)OpenMetadata/DataHub 배포/개방/거버넌스 API/포털 · 접근권한/RBAC감사/기록보관/보존기간 품질/보안 모니터링 OpenTelemetry · Grafana · 알람/리포트 · SLA/SLO
수집 정제/비식별화 라벨링 검수/검증 저장소/버저닝 카탈로그/메타 배포/거버넌스 모니터링

기술 스택

데이터 수집수집 에이전트(배치/크롤/API), 표준 포맷(CSV/JSON/Parquet), 보안 채널(IPS/SSL/VPN)
정제/보호중복/오류/스키마 검증, PII 마스킹·토큰화, 민감정보 룰셋(공공 지침 반영)
라벨링/검수전문가·크라우드 하이브리드, 다단계 검수(3-pass), 일관성 체크, 가이드/온톨로지 관리
저장/버저닝Data Lake(Object/MinIO/S3), DVC/MLflow, 증분/스냅샷, 보존기간 정책
메타/카탈로그OpenMetadata/DataHub, 스키마/계보/품질지표, 검색/권한, 포털 연계
배포/개방API/포털(공공데이터포털 연계), 접근제어(RBAC/ABAC), 로그/감사/감리 대응
모니터링OpenTelemetry, Prometheus/Grafana, 품질 대시보드·알람, 리포팅 자동화
컴플라이언스ISMS, 개인정보보호법, 전자정부 표준, 데이터 보존/파기 정책, 감사대응

품질 지표 & 거버넌스

핵심 품질 지표(KQI)

  • 정확성/완전성/일관성/중복률/에러율
  • PII 검출 정확도, 비식별화 성공률, 재식별 위험도
  • 라벨 일치도(IAA), 가이드 준수율, 골든셋 적합도

거버넌스/운영

  • 데이터 오너십/권한 역할 정의, 승인·배포 워크플로
  • 감사 로그/변경 이력/라인리지, 분기별 품질 심사
  • 공공 포털/개방 정책 연계, 메타데이터 공개 범위 관리

공공 부문 레퍼런스(요약)

  • 인공지능 학습용 데이터 구축(법률, 양돈, 어린이보호구역, 관광, 고객응대 등): 수집·정제·라벨링·검수·검증 전주기
  • AI융합 지역특화산업(경남 자동차부품): 제조 도메인 품질 기준 수립 및 데이터 카탈로그
  • 기관 내부 데이터 개방 연계: 메타/계보 관리, 권한/감사, 포털 배포 자동화
※ 기관 보안/계약상 공개 가능한 범위의 요약이며, 상세 성과 및 정량 지표는 제안 요청 시 제공 가능합니다.
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