
NIA / 과학기술정보통신부
국가 공공 인공지능 학습용 데이터 구축
공공 AI 학습 데이터는 공개·재사용을 전제로 하므로, 품질만큼이나 '윤리·안전·대표성 기준'이 중요합니다.
dda는 공공 목적 AI 학습용 한국어/다국어 데이터 구축에 참여해,
신뢰 가능한 데이터 기반으로 대한민국 AI 산업·연구 생태계의 활용도를 높이는 데 기여했습니다.
- 공공 AI 학습에 적합한 '데이터 구조 및 기준 설계'
- 다양한 활용을 고려한 '품질 관리 체계 수립'
- 개인정보와 윤리 이슈를 반영한 '언어 처리 기준 적용'
- 검증과 감사가 가능한 '운영 프로세스 정립'
- 장기적 활용을 고려한 '확장 가능 구조 설계'
dda는 공공 목적 AI 학습용 한국어/다국어 데이터 구축에 참여해,
신뢰 가능한 데이터 기반으로 대한민국 AI 산업·연구 생태계의 활용도를 높이는 데 기여했습니다.
- 공공 AI 학습에 적합한 '데이터 구조 및 기준 설계'
- 다양한 활용을 고려한 '품질 관리 체계 수립'
- 개인정보와 윤리 이슈를 반영한 '언어 처리 기준 적용'
- 검증과 감사가 가능한 '운영 프로세스 정립'
- 장기적 활용을 고려한 '확장 가능 구조 설계'
- AI 응답 결과에 대한 품질 평가 데이터 (과학기술정보통신부/NIA, 2023)
사람-AI 간 텍스트 대화 + RLHF용 AI 발화 평가 라벨링 데이터
- 한국어 블렌더봇 데이터 (과학기술정보통신부/NIA, 2022)
설계된 페르소나 1,400여명의 주제별 일상 대화 데이터
- 다국어 구어체 번역 말뭉치 데이터(과학기술정보통신부/NIA, 2021)
한국어 ↔ 프랑스어/스페인어/독일어 등 다국어 번역 병렬 데이터 구축