인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0 제1권 : 품질관리 안내서

Ⅰ. 서론

제1장 추진 배경 및 목적
1. 추진 배경
2. 목적

제2장 품질관리 가이드라인 v2.0 구성
1. 제1권 품질관리 안내서
2. 제 2 권 데이터구축 안내서

제3장 인공지능 학습용 데이터 품질관리 이해
1. 개요
2. 인공지능 학습용 데이터의 구축 과정
3. 인공지능 학습용 데이터의 특성
4. 인공지능 학습용 데이터의 생애 주기
5. 인공지능 학습용 데이터의 품질관리 영역

Ⅱ. 품질관리 개요

제1장 품질관리 원칙과 모델
1. 품질관리 원칙
2. 품질관리 모델

제2장 품질관리 체계
1. 생애주기별 품질관리
2. 품질 Cycle

제3장 품질관리 지표
1. 품질관리 지표 정의
2. 품질관리 지표 구성

제4장 크라우드소싱 기반의 작업자 관리
1. 품질관리 조직
2. 작업자 관리

Ⅲ. 품질관리 체계

제1장 계획 단계
1. 개요
2. 품질관리 계획의 수립
3. 품질검사 수행 절차 및 범위

제2장 구축 단계
1. 개요
2. 구축 데이터 품질관리
3. 구축 단계별 품질관리
4. 검사 절차
5. 검사 방법

제3장 운영·활용 단계
1. 개요
2. 운영 단계 품질관리
3. 활용 단계 품질관리
4. 검사대상 정의
5. 품질검사 실시
6. 품질검사 결과 분석
7. 개선 수행
8. 품질 통제

Ⅳ. 품질관리 지표

제1장 구축 공정
1. 준비성
2. 완전성
3. 유용성

제2장 데이터 적합성
1. 기준 적합성
2. 기술 적합성
3. 통계적 다양성

제3장 데이터 정확성
1. 의미 정확성
2. 구문 정확성

제4장 학습모델
1. 알고리즘 적정성
2. 유효성

Ⅴ. 품질관리 프레임워크

제1장 프레임워크 개요
1. 추진배경 및 목적
2. 프로세스

제2장 프레임워크 상세 설명
1. 산업분야 선정
2. 학습데이터 구축 유형 선택
3. 품질 기준 선정

Ⅵ. 부록

제1장 용어 정의

제2장 인공지능 학습용 데이터 품질관리 프레임워크

제3장 품질계획서 작성요령
1. 개요
2. 품질관리 기준
3. 학습모델
4. 품질검사 절차
5. 품질검사 교육방법
6. 품질관리 도구

제4장 품질관리 가이드라인 v1.0 과 v2.0 비교

제5장 참고자료