인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0 제2권 : 데이터구축 안내서

Ⅰ. 크라우드소싱 기반의 작업자 관리

제1장 작업자 선발
1. 크라우드워커의 특징
2. 작업 설계 절차
3. 선발 기준
4. 선발 방법

제2장 작업자 운영
1. 작업 가이드 작성 방법
2. 작업 할당
3. 작업 모니터링

제3장 작업자 관리
1. 관리
2. 교육
3. 프로젝트 진척률 제고

Ⅱ. 공통참조항목

제1장 개요
1. 작성 배경
2. 작성 목적
3. 작성 범위
4. 용어 정의

제2장 인공지능 학습용 데이터셋 구축 공통참조항목
1. 원시데이터 유형별 라벨링 기능 및 어노테이션 방식
2. 텍스트 데이터
3. OCR 이미지 데이터
4. 자율주행 데이터
5. 영상(동적/정적) 이미지 데이터

Ⅲ. 데이터 구축사례 모음

제1장 개요
1. 추진 배경 및 목적
2. 데이터 구축사례 모음 구성 및 활용

제2장 개요 고서 한자 인식(OCR) AI 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제3장 자유대화 AI 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제4장 한국어 방언 AI 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제5장 한국어 SNS 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제6장 K-POP 안무영상 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제7장 고해상도 LF AI 학습용 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제8장 폐암 AI 학습 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제9장 갑상선암 AI 학습 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제10장 유방암 AI 학습데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제11장 주행환경 정적객체 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제12장 시설작물 질병진단 이미지 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제13장 동의보감 약초 이미지 AI 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제14장 CCTV 영상 AI 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

제15장 패션상품 및 착용 영상 AI 데이터
1. 데이터 정보 요약
2. 데이터 획득 및 정제
3. 어노테이션/라벨링
4. 데이터 검수
5. 데이터 활용 방안

Ⅳ. 부록

제1장 용어 정의

제2장 구축계획서 작성요령
1. 구축 개요
2. 구축 데이터 정의
3. 1-Cycle 진행방안
4. 작업자 운영방안

제3장 품질관리 가이드라인 v1.0 과 v2.0 비교

제 4 장 참고자료