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['데이터 라벨링' 참가기 - 下 ] '디지털뉴딜 사업과제' 어떻게 준비?...슈퍼브에이아이 라벨링 노하우 '대공개'

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['데이터 라벨링' 참가기 - 下 ] '디지털뉴딜 사업과제' 어떻게 준비?...슈퍼브에이아이 라벨링 노하우 '대공개'

공모 안내서 분석-컨소시엄구성-제안서 작성 과정 상세히 교육
발굴부터 과제 협의, 계약 시 참고 사항, 위기 관리 노하우 오픈
디지털 뉴딜 정책 발맞춰 '데이터 라벨링' 지속적 시장 커질 듯

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이현동 슈퍼브에이아이 이사가 2차 교육에 앞서 인사하고 있다.사진=한현주기자
“데이터 라벨링 국책과제를 한 개의 회사가 혼자서 수행하면 안 된다고 생각했다. 과제의 퀄리티를 보장할 수 없기 때문이다. 각 영역에서 전문성을 가진 다양한 기업이 참여해야 한다고 판단했다. 슈퍼브에이아이가 AI 데이터 라벨링 전문성 강화 교육을 하게 된 이유다.“

지난 13일 오전 9시 30분 이현동 슈퍼브에이아이 이사가 2차 교육을 시작하며 이같이 말했다.

이날 이 이사는 데이터 라벨링 프로젝트 운영에 대한 업무 매뉴얼과 노하우를 집대성한 내용을 공개했다.

데이터 라벨링은 최근 많은 주목을 받으며 전도유망한 분야로 떠올랐지만, 아직 해당 분야에 대한 전문적인 사업 노하우를 가지고 있는 기업은 많이 없는 상태라는 게 슈퍼브에이아이를 움직이게 한 동기다.

이 이사는 "저희는 한국정보화진흥원(NIA) '인공지능 학습용 데이터 구축 사업' 공모 과제에 선정된 경험이 있어 관련 노하우를 공유한다”면서 “데이터 라벨링 생태계가 더욱 확대되고 강화되길 바라는 마음으로 준비했다"고 말했다.

2차 프로그램은 1차 때 보다 한층 깊이 있었다. 이 이사는 약간 상기된 얼굴로 많은 내용을 알려주려 노력하는 게 보였다. 그는 "예상보다 정부 과제가 빨리 발표됐다"면서 "사실 교육 내용도 사전에 준비했던 것보다 이번 과제에서 저희가 나름 해석한 고객 발굴부터 과제 협의, 계약 시 참고 사항, 일정과 위기관리 등의 구체적인 방법론이 추가됐다"고 설명했다.

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머신러닝 데이터 플랫폼인 ‘스위트(Suite)' 모습. 사진=슈퍼브에이아이

이날 슈퍼브에이아이는 자사의 머신러닝 데이터 플랫폼인 ‘스위트(Suite)'의 보다 심화한 기능을 선보였다. 오너 레벨에서는 스위트 어떤 기능을 쓸 수 있고, 어떤 페이지가 보이며, 프로젝트는 어떻게 신청을 하는지 등 조직 단위에서 어떻게 사용하는지를 실습했다. 또 스위트 한글 매뉴얼도 사전 공개됐다. 그동안 영문으로만 되어 있었는데 이번 한글화 작업으로 편리하게 매뉴얼을 읽을 수 있게 했다.

■ 공모 안내서 분석-컨소시엄구성-제안서 작성 순으로 준비 해야

가장 하이라이트는 최근 주목받고 있는 '디지털 뉴딜' 사업 준비를 위한 공공사업 준비 전략과 실행 노하우 공개 시간이였다. 지난 10일 한국정보화진흥원(NIA)은 중소‧벤처, 스타트업, 학계 등 민간의 인공지능 기술개발을 촉진하고 인공지능산업 육성하기 위해 대규모 인공지능 학습용 데이터 구축‧개방하는 AI 학습용 데이터 사업 사전 공모를 발표했다.

지원대상은 AI 학습용 데이터를 구축‧개방하고자 하는 기업, 출연연, 공공기관, 대학, 협회, 지자체 등 민간‧공공 법인 등이다.

NIA 학습 데이터 과제 공모 안내서를 보자 기자는 어마어마한 분량으로 숨이 턱턱 막혔다. 이 이사는 쉽고 자세한 설명으로 하나하나 풀어갔다. 그는 공모사업를 제안하기 위해서는 공모 안내서 분석, 컨소시엄 구성, 제안서 작성의 과정이 필요하다고 했다.

150개 세부 과제 중에 132개를 43개 그룹 과제로 묶였다. 이 이사는 "세부과제 한 개로 지원할 수 없고 그룹 과제로만 지원할 수 있어 데이터 구축 과제 유형에 따라 적합한 컨소시엄을 찾는 게 중요해졌다"면서 "데이터 설계·구축·서비스 개발 등 과업을 전방위로 수행 가능한 컨소시엄이 구성돼야 한다"고 조언했다.

그는 이 프로그램을 만든 이유도 컨소시엄 구성에 있다고 했다. 이 이사는 "다른 협회와 이 자리에 참석한 기업간 매칭 함으로서 컨소시엄 미스매칭 해소에 있다"고 설명했다.

공모 안내서 분석 노하우도 공개했다. 먼저 현장에서 활용도가 높은 고품질의 데이터를 구축하기 위해 상세한 구축 요건을 사전에 제시하는데, 데이터 규모, 데이터 활용 등 이러한 요건을 확인해야 한다. 또 평가 기준에 대해서도 공유가 되기 때문에 이 역시 확인이 필요하다는 게 그의 설명이다.

이 이사는 "요구 조건서의 모든 내용을 빠짐없이 최대한 상세하게 기록해야 한다"면서 "제안 발표가 당락을 결정할 수 있으므로 PPT 발표자의 선정도 중요하다"고 설명했다. 이어서 그는 "기술은 쉽게 설명하고, 인력과 컨소시엄의 우수성을 강조해야 하며, 크라우드 소싱을 활용하면서 데이터 품질을 담보하는 제안이 필요하다"고 조언했다.

슈퍼브에이아이는 디지털 뉴딜 정책에 발맞춰 데이터 라벨링 산업 육성에 본격적으로 나설 계획이다. 슈퍼브에이아이의 ‘데이터 라벨링 전문성 강화 프로그램’ 참여 기업들은 교육 종료 후에도 데이터 라벨링 사업 전개에 필요한 컨설팅을 제공받게 되며, 3개월간 ‘슈퍼브에이아이 스위트’ 무료 사용 등 전폭적인 지원을 받게 된다.

아울러 ‘데이터 라벨링 전문성 강화 프로그램'과 같은 교육과 컨설팅을 지속적으로 지원해 관련 분야에 종사 중이거나 새롭게 진출하려는 사업자들에게 데이터 라벨링 사업 운영 지식, 국내외 데이터 시장 동향, AI 데이터 관련 지식 등을 제공한다. 프로그램에 참여한 기업들은 3개월동안 슈퍼브에이아이의 자동 데이터 라벨링 솔루션 '스위트'를 무료로 사용할 수 있다.

이 이사는“슈퍼브에이아이의 노하우를 나눠 AI 데이터 분야에서 경쟁력 있는 기업이 많이 생기고 인공지능 산업 전반에 생태계가 강화될 수 있도록 하기 위해 최선을 다하겠다"고 말했다.

슈퍼브에이아이 김현수 대표는 “슈퍼브에이아이가 가진 노하우를 공유하는 자리에 AI 개발사와 데이터 라벨링 기업 등이 적극 참여했다는 점에서 더욱 고도화되고 효율적인 데이터 라벨링에 대한 산업계의 열정을 확인할 수 있었고, 향후에도 지속적으로 관련 산업에 기여할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.


한현주 글로벌이코노믹 기자 kamsa0912@g-enews.com