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[인터뷰] “데이터 활용성 높이려면 지속적인 품질 관리 뒤따라야” (2)
- 등록일 /
- 2023.03.20
“데이터 활용성 높이려면 지속적인 품질 관리 뒤따라야” (2)
-AI·빅데이터에서 산업데이터까지 평가
(데이터넷 / 윤현기) 데이터 품질 관리는 구축 단계뿐만 아니라 운영 단계에서도 매우 중요하다. 구축 단계에서는 오류 데이터가 수집되지 않도록 감지하는 절차를 갖춰야 하며, 여기에는 데이터를 표준화해 저장하거나 오입력 데이터에 대한 사전 체크 등이 해당한다.
운영 단계에서 필요한 것은 진단이다. 운영상 문제가 없는지 확인한 후 오류 데이터가 있으면 삭제하거나 조정하는 등의 개선을 거쳐야 한다. 또 데이터 수집 시 필터링 등을 통해 오류 데이터가 수집되지 않도록 하는 방안도 모색해야 한다.
이는 솔루션으로도 해결이 가능하지만, 좀 더 공신력을 갖기 위한 방안으로 평가를 거치는 방안도 거론된다. 소프트웨어 테스팅 전문 기업 와이즈스톤은 이러한 기업들의 수요를 충족시키기 위해 소프트웨어 테스팅과 더불어 다양한 산업용 데이터에 대한 품질 평가를 진행한다.
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올해 와이즈스톤은 시험 효율화를 위한 데이터 검증도구 고도화에 나선다. 또 정부 차원에서 AI 데이터 검증에 대한 의지를 내보이고 있는 만큼 AI 학습데이터에 대한 정량 평가 방법 연구도 지속할 방침이다.
김홍기 와이즈스톤 ICT시험인증연구소 소프트웨어시험센터장은 “최근 AI 소프트웨어 개발에 대한 연구개발 수요가 높지만, 점차 데이터 활용을 위한 연구개발 과제도 늘어날 것으로 예상되는 만큼 시험기관으로서 데이터 평가인증을 위한 선순환 생태계를 만들기 위해 노력할 것”이라며 “시험성적서를 통한 증빙 등의 필요성도 꾸준한 홍보를 통해 알리고 중요성을 부각시켜 사업을 다각화할 예정”이라고 전했다.......