과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 한국정보통신기술협회  | 진한엠앤비

27,000원  | 20250913  | 9791129061331

[제1권] AI 데이터 품질관리 가이드 - 인공지능 학습용 데이터 구축 시 구축계획 수립단계부터 데이터 획득/수집, 정제, 가공 등에 대한 절차, 산출물 및 품질관리 활동에 대한 기준 및 절차를 제시한 기준서 제공 - 품질 자가점검 프로세스, 품질관리 기준 및 지표 예시를 제시하여 데이터 구축 기준 및 계획 수립 시 참고자료로 활용할 수 있도록 구성 [제2권] AI 데이터 구축 가이드 - 2024년 초거대AI 데이터 확산 생태계 조성사업의 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)별 데이터 획득/수집, 정제, 가공, 학습 단계의 데이터 구축과정 사례를 수록 - 데이터 특성별 1-Cycle 자가점검 결과를 수록하고 발생 오류에 대한 분석결과를 제공 - 품질검증 결과서를 기반으로 주요 오류 유형 분류 및 구체적인 사례 수록 [제3권] 생성형AI 데이터 품질관리 가이드 - 생성형AI 데이터 구축 확대에 따라 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)을 반영하여 작성. 단, 공통 사항 및 정의의 경우 ‘제1권 AI 데이터 품질관리 가이드’에서 기술 - 양질의 생성형AI 데이터 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 학습유형에 따른 특성, 품질관리 지표와 설정 가이드를 제시한 기준서 제공

과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 한국정보통신기술협회  | 진한엠앤비

20,700원  | 20250913  | 9791129061355

[제3권] 생성형AI 데이터 품질관리 가이드 - 생성형AI 데이터 구축 확대에 따라 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)을 반영하여 작성. 단, 공통 사항 및 정의의 경우 ‘제1권 AI 데이터 품질관리 가이드’에서 기술 - 양질의 생성형AI 데이터 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 학습유형에 따른 특성, 품질관리 지표와 설정 가이드를 제시한 기준서 제공

신총식  | 지식공동체

25,650원  | 20210630  | 9791191773064

이 책은 온실가스관리 기사 산업기사 필기의 온실가스 산정과 데이터 품질관리에 대해 다룬 도서입니다. 온실가스관리 기사 산업기사 필기의 온실가스 산정과 데이터 품질관리에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

한국정보화진흥원  | 진한엠앤비

31,500원  | 20181020  | 9791129008978

전 세계적으로 IoT, 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 바탕으로 4차 산업혁명의 시대로 진입하면서 인간중심의 지능정보사회를 실현하기 위해 공공데이터의 가치와 중요성이 어느 때보다 강조되고 있다. 한국정보화진흥원은 2013년부터 공공데이터의 중요성을 인식하고, 공공데이터의 민간 활용 활성화를 위한 제공기반 마련과 품질제고 노력을 바탕으로 2017년 OECD 공공데이터 개방지수 2회 연속 1위의 세계 최고 수준을 달성하였다. 이러한 성과를 지속적으로 유지하고, 공공데이터를 기반으로 한 “열린 혁신 정부, 서비스하는 행정” 이라는 국정과제가 실현될 수 있도록 공공데이터의 안정적이고 지속적인 품질 확보와 민간 이용활성화를 위한 고가치 고수요의 데이터 개방을 확대해 나갈 계획이다. 「공공데이터 품질관리 매뉴얼 v2.0」은 2014년 1월 제정 이후, 공공데이터 관련 법령 및 지침 개정, 품질관리 수준평가 제도 시행 등에 따라 품질관리 업무가 모든 공공기관이 반드시 수행하여야 할 중요한 업무로 대두됨에 따라 이러한 요건을 반영하여 개정하게 되었다. 특히 공공데이터 품질관리 수준평가 제도가 2018년 이후부터 모든 공공기관에 단계적으로 확대 시행됨에 따라, 공공데이터 품질관리에 대한 전문지식 습득과 기관 특성에 적합한 품질관리를 수행함에 있어 품질관리 업무 실무자나 관리자에게 크게 도움이 될 것이다. 본 매뉴얼이 공공데이터 품질관리 현장에서 잘 활용되어 품질관리 수준을 획기적으로 향상시킴으로써 공공과 민간부분에서 공공데이터가 가치 있게 활용될 수 있는 기회가 되기를 기대한다.

임철수  | 성안당

12,600원  | 20150515  | 9788931517187

이론은 최근 출제기준의 세세항목까지 체계적으로 반영하였고, 핵심 내용을 한눈에 파악할 수 있도록 중요한 내용에 “강조 효과”를 주어 꼼꼼하게 정리하였다. 또한 “기본개념문제”를 통한 각 세부 내용의 복습 및 “출제예상문제”를 통한 과목별 심화학습을 가능하게 하였다. 부록으로는 시험 전 반드시 숙지해야 할 “핵심 키워드”를 정리하여 짧은 시간 안에 학습효과를 최대화할 수 있도록 하였고, 2014년 9월에 첫 시행된 시험을 완벽 분석하여 “기출문제 및 해설”을 수록하였다.

과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 한국정보통신기술협회  | 진한엠앤비

19,800원  | 20220513  | 9791129021717

4차 산업혁명 시대가 도래 하면서 세상이 빠른 속도로 변하고 있다. 그 중 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 다양한 비즈니스 분야에서 적극적으로 활용되고 있다. 정부도 이러한 추세에 맞춰 ‘데이터 댐’ 구축을 목표로 ‘디지털뉴딜’ 사업 등 다양한 데이터 기반 정책을 추진하고 있으며, ‘데이터 댐’의 핵심 사업으로 대규모의 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 민간에 개방함으로써 인공지능 기반의 산업 생태계 확산을 추진하고 있다. 인공지능 학습용 데이터의 품질이 중요하다는 인식에 대해서는 공감대를 형성하고 있으 나, 품질을 확보하고 이를 지속적으로 유지하고 향상시키는데 필요한 ‘품질관리 활동은 무엇인가’, ‘어떻게 하면 원하는 수준의 품질을 확보할 수 있는가’ 에 대한 구체적인 방법이나 절차 등에 대해서는 다양한 시각이 존재한다. 따라서 본 ‘품질관리 가이드라인 v2.0’에서는 이러한 현안에 주안점을 두고, 다음과 같이 제시한다. 첫째, 데이터의 품질관리에 대한 이해를 바탕으로 생애주기 전반의 품질관리에 기준이 되는 문서를 제공한다. 이를 통해, 데이터 구축사업에 참여하는 이해관계자 간의 다양 한 해석에서 발생하는 어려움이나 혼선을 해소하고, 데이터 품질관리에 대한 일관된 기준을 제시한다. 둘째, 데이터 구축사업에 참여하는 수행기관의 품질관리 역량을 강화하여 고품질의 학습용 데이터를 확보하도록 도움을 주고자 한다. 이를 통해 구축 단계부터 품질관리 체계를 확보하는 데 주안점을 두었다. 따라서 수행기관의 담당자들에게 품질관리에 필요한 실무차원의 안내서로서의 역할을 제공할 것이다. [인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0]은 ‘제1권 품질관리 안내서’와 ‘제2권 데이터구축 안내서’로 구성되어 있다.

과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 한국정보통신기술협회  | 진한엠앤비

34,200원  | 20220513  | 9791129027375

4차 산업혁명 시대가 도래 하면서 세상이 빠른 속도로 변하고 있다. 그 중 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 다양한 비즈니스 분야에서 적극적으로 활용되고 있다. 정부도 이러한 추세에 맞춰 ‘데이터 댐’ 구축을 목표로 ‘디지털뉴딜’ 사업 등 다양한 데이터 기반 정책을 추진하고 있으며, ‘데이터 댐’의 핵심 사업으로 대규모의 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 민간에 개방함으로써 인공지능 기반의 산업 생태계 확산을 추진하고 있다. 인공지능 학습용 데이터의 품질이 중요하다는 인식에 대해서는 공감대를 형성하고 있으 나, 품질을 확보하고 이를 지속적으로 유지하고 향상시키는데 필요한 ‘품질관리 활동은 무엇인가’, ‘어떻게 하면 원하는 수준의 품질을 확보할 수 있는가’ 에 대한 구체적인 방법이나 절차 등에 대해서는 다양한 시각이 존재한다. 따라서 본 ‘품질관리 가이드라인 v2.0’에서는 이러한 현안에 주안점을 두고, 다음과 같이 제시한다. 첫째, 데이터의 품질관리에 대한 이해를 바탕으로 생애주기 전반의 품질관리에 기준이 되는 문서를 제공한다. 이를 통해, 데이터 구축사업에 참여하는 이해관계자 간의 다양 한 해석에서 발생하는 어려움이나 혼선을 해소하고, 데이터 품질관리에 대한 일관된 기준을 제시한다. 둘째, 데이터 구축사업에 참여하는 수행기관의 품질관리 역량을 강화하여 고품질의 학습용 데이터를 확보하도록 도움을 주고자 한다. 이를 통해 구축 단계부터 품질관리 체계를 확보하는 데 주안점을 두었다. 따라서 수행기관의 담당자들에게 품질관리에 필요한 실무차원의 안내서로서의 역할을 제공할 것이다. [인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0]은 ‘제1권 품질관리 안내서’와 ‘제2권 데이터구축 안내서’로 구성되어 있다.

권수호  | 에스피기술

89,100원  | 20220103  | 9791197142086

이 책은 품질보증, 연구개발 등을 담당하고 있는 엔지니어 및 매니지먼트 층이 제품의 품질을 확보하기 위해서 반드시 소장하고, 현업에 활용해야 되는 필독·필참서로서, 설계, 제조에서의 품질특성의 최적화 관리와 기법의 적용을 알기 쉽게 기술하였으며, 관련한 데이터 해석을 보다 쉽게 할 수 있도록 기술한 국내 유일의 Q&A 타입의 품질관리 전문서이다. 40여년 동안의 현장경험, 대학강의 등에서 엔지니어 및 공학도들의 요구를 폭넓게 파악하여 이 책에 결집시킨 명실상부한 품질관리 실무의 결정판이다. 이 책은 총 25장 156개의 Q&A로 구성되어 있으며, 제1장에서 6장까지는 「제품 라이프 사이클 각 단계에서의 품질확보와 데이터 수집」에 대해서 47개 이슈를 모아 기술하였다. 그리고, 제7장에서 15장까지는 QC도구, 검사기법 등에 대해서 58개의 품질관리도구와 기법」들을 Q&A 형태로 작게는 1쪽에서 부터 많게는 8쪽까지 알기 쉽게 구성한 국내 유일의 품질관리 전문서이며, 기존의 전문서 집필방식을 과감하게 탈피한 독보적인 기술서이다. 또한, 제15장부터 23장까지는 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등 59개 이슈의 품질데이터에 대해서 예제와 더불어 절차를 명확히 함으로써 접근을 보다 더 쉽게 하였다. 제24장, 25장은 소프트웨어 검사에 대해 11개 이슈에 대해서 자세히 기술하였다. 독자들은 이 책을 통해서, 품질특성관리란 무엇이며, 어떻게 최적화 하고 관리해야 하는지를 알 수 있게 될 것이며, 또한 통계적 데이터 해석에 접근이 쉽지 않았던 엔지니어들에게 보다 더 쉽게 접근할 수 있는 기회를 제공하게 될 것이다.. 또한, 엔지니어와 매니저들에게는 제품 라이프 사이클과 품질특성관리 및 품질관리기술(기법)의 응용, 검사, 시험기술의 응용 등을 이해하고 경험할 수 있는 장을 새롭게 마련해 줄 것으로 확신한다. 본서는 R&D, 생산기술, 제조, QA&QE, IE 등의 엔지니어들에게 지침서가 되는 전문서가 되고, 대학에서도 이 책을 공부한 학생이라면 분명 기업에서 환영 받는 엔지니어가 될 것으로 믿는다. 부디, 본서가 우리나라의 기술발전의 초석이 되는데 기여할 수 있을 것으로 믿으며, 그렇게 되기를 기대하면서 저자는 본서를 저술하였다.

양희정, 김광수, 정상윤  | 한국표준협회미디어

31,500원  | 20191201  | 9791160100396

이 책은 통계학을 잘 모르는 직장인이나 학생들도 쉽게 적응할 수 있도록 증명이나 계산보다는 각종 그래프 중심의 시각적 도구를 활용하여 품질 업무 수행 시 발생되는 사례별 적용방법과 분석 방법을 비주얼 중심으로 설명하였다. 전체를 4단원으로 구성한 후, 각 단원을 구성하는 세부 주제를 2~4가지로 압축하여 각 주제에 대한 사례를 예시하고, 예시에 대한 적용 프로세스와 분석 방법을 상세히 설명함으로써 명실상부하게 SQC 시스템 구축 및 적용을 위한 실무 지침서가 될 수 있도록 하였다. Gage R&R, 공정능력과 관리도 등과 같이 현장에서 실제 적용되고 있는 도구들은 기존의 진부한 이론과 분석법을 탈피하여 현대적 Real 관리와 다양한 품질조건 하에서의 분석 및 모니터링 방법을 그래프를 활용하여 설명하였다.

과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원  | 진한엠앤비

33,300원  | 20250909  | 9791129061294

이 가이드라인은 DQ인증(데이터 품질인증)을 준비하는 기업과 담당자가 인증 제도의 개념과 절차를 명확히 이해하고 효과적으로 준비할 수 있도록 설계되었다. 데이터 품질 관리 경험이 부족한 비전문가도 활용할 수 있도록 사례와 구체적인 설명을 중심으로 구성하였으며, 인증 준비 과정을 체계적이고 쉽게 진행할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 인증 요구사항에 대한 이해를 높이고, 조직 내 데이터 품질 관리체계를 구축하는 데 필요한 실질적인 가이드를 제공하고자 한다.