시험 · 인증
엄격한 절차와 공정한 기준으로 소프트웨어 품질을 검증하며,
어니컴 SW 시험센터가 신뢰할 수 있는 인증을 제공합니다.
AI 데이터 품질 시험
인공지능(AI) 데이터 품질 시험 목적
AI 모델이 편향되지 않고 정확한 결과를 내기 위해선, 학습 데이터의 정확성·정합성·균형성이 필수적입니다.
데이터 품질 시험은 이러한 요소를 정량적으로 평가하여, 사전에 오류나 리스크를 제거하는 데 목적이 있습니다.
대표 시험 사례
어니컴은 데이터 품질 관리 등을 주력으로 수행해왔으며, 수많은 데이터 구축 사업 및 품질 관리 경험을 통해
AI 학습 데이터 품질 관리 및 시험에 노하우를 가지고 있습니다
| 사업명 | 수행내역 | 사업기간 | 발주처 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| NIA 23년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 낙상사고 위험동작 영상-센서 쌍 데이터 | 2023.07 ~ 2023.12 | 정보통신산업 진흥원(NIPA) | AI 데이터 품질관리 |
| NIA 23년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 해조류 및 저서물질 초분광 영상 데이터 | 2023.07 ~ 2023.12 | 정보통신산업 진흥원(NIPA) | AI 데이터 품질관리 |
| NIA 23년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 기반암 시추 시료를 이용한 암반 등급 분류 데이터 | 2023.07 ~ 2023.12. | 정보통신 기획평가원 | AI 데이터 품질관리 |
| NIA 23년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 건설현장 자갈의 품질관리를 위한 AI 학습용 데이터 구축 | 2023.07 ~ 2023.12 | 정보통신산업 진흥원(NIPA) | AI 데이터 품질관리 |
| NIA 22년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 1-23. 신경계 데이터 | 2022.05 ~ 2022.11 | 정보통신산업 진흥원(NIPA) | AI 데이터 품질관리 |
| NIA 22년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 2-115. 항만도로 노면파손 이미지 데이터 | 2022.06 ~ 2022.12 | 정보통신산업 진흥원(NIPA) | AI 데이터 품질관리 |
| NIA 22년 인공지능 학습용 데이터 구축 | 2-123. 건설 모래 품질관리 데이터 | 2022.06 ~ 2022.12 | 한국지능정보 사회진흥원 | AI 데이터 품질관리 |
인공지능(AI) 데이터 품질 시험 대상 및 방법
지표 : 정확성(Accuracy), 완전성(Completeness), 일관성(Consistency), 유효성(Validity)
예: 고객정보 DB, 공공 통계데이터
지표 : WER(Word Error Rate), SER(Sentence Error Rate)
예: 음성비서, 콜센터 응답
지표 : 유사 이미지 중복률, 잘못된 텍스트 추출 등
지표 : 데이터 내 성별/지역/나이 편향 여부
예: 범죄 예측 AI의 인종 편향 검출
지표 : 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
예: 의료 영상 품질, 음성 노이즈 탐지, LLM 학습용 텍스트 정제 여부
인공지능(AI) 데이터품질 시험 사용 표준
데이터의 품질(정확성, 완전성 등) 측정 항목과 방법 정의
분석 및 머신러닝 작업에 적합한 데이터 품질 측정방법
