감사원 “1.6조 들인 공공 AI 학습데이터, 중복 구축·품질관리 미흡” 작성일 08-13 26 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">과기정통부 “연내 통합제공시스템 시범운영…3분기 품질·활용 가이드 배포”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BtKgR6IkhU"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c637158786c2cdcee85ace6e9f0da9b8b6629504872ca11d11dada57215fae5f" dmcf-pid="bF9aePCEWp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552796-pzfp7fF/20260813103328425ghcr.png" data-org-width="640" dmcf-mid="qsl71GQ9vu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552796-pzfp7fF/20260813103328425ghcr.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="2bf1ca902aca75a98e698ca8b55010647fa2c4b422c7dd79022e546be2ccf648" dmcf-pid="K32NdQhDW0" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] 정부가 1조6000억원 넘게 투입해 구축한 인공지능(AI) 학습용 데이터 사업에서 기관 간 중복 구축과 품질관리 기준 부재, 사업수행업체 폐업 이후 사후관리 공백이 감사원 지적 대상으로 지목됐다. 이에 감사원은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)에 사전 검토·품질관리·유지보수 체계를 보완하라고 통보했다.</p> <p contents-hash="84c51fccab89790228d9c861c6a064219256816ce4f8d37bc219a78ef96ec214" dmcf-pid="90VjJxlwv3" dmcf-ptype="general">과기정통부는 향후 AI허브를 ‘AI학습용데이터 통합제공시스템’으로 개편해 중복 여부를 사전에 점검하고 공공기관이 함께 활용할 품질관리 체계도 확산한다는 방침이다.</p> <p contents-hash="b6381a38c71465599697e77f682923f32771a5d60439de51a05a99622f8bc41e" dmcf-pid="2pfAiMSrWF" dmcf-ptype="general">13일 감사원에 따르면 기관은 ‘인공지능산업 육성실태Ⅲ’ 성과감사에서 공공분야 AI 학습용 데이터 구축사업을 사업계획 수립, 품질관리, 사후관리 등 3개 분야로 나눠 점검했다.</p> <p contents-hash="8704cd19eae13c4cedc5a3ab08e5a6b6ec2357221dd5df31227a443e0a3477c7" dmcf-pid="VU4cnRvmCt" dmcf-ptype="general">과기정통부는 2017년부터 관련 사업에 1조6328억원을 투입했으며 지난해 11월 기준 908종을 AI허브에 공개하고 있다. 별도로 국가기관·지자체·공공기관 26곳도 313종을 개별 포털 등에 공개했다.</p> <p contents-hash="7decce1dc6bf74e7bdb1f084e96da5d6f31782e33d7d76554e853da8c0d2d66d" dmcf-pid="fu8kLeTsy1" dmcf-ptype="general"><strong>◆유사 데이터에 예산 중복…일부 데이터는 AI 학습 불가능</strong></p> <p contents-hash="2ae1b6c7aa017a83dee4c5eac5c3f07dd4c1f176bb443dd65d8169cfd1ea8448" dmcf-pid="476EodyOh5" dmcf-ptype="general">감사원은 기관들이 기존 구축 데이터를 충분히 확인하거나 구축계획을 조정하지 않은 채 유사 데이터를 만든 사례를 확인했다. 생활폐기물·야생동물·콘크리트 균열·계란 등 4종은 과기정통부가 73억8000만원을 투입해 구축한 뒤 다른 5개 기관이 유사 데이터를 추가 구축하는 데 6억1000만원을 썼다. 한국도로공사가 구축한 야생동물 이미지 6만장 중 2만5000장(41.7%)은 과기정통부가 기존 구축한 데이터와 학습 대상이 유사했다.</p> <p contents-hash="db19bb702d731ee55308eb1700d26c26225c7c536ae60c1d3973f3352799010e" dmcf-pid="8omFYSV7lZ" dmcf-ptype="general">또 감사원은 품질관리에서도 기관별 편차가 컸다고 판단했다. 구축 실적 상위 20개 기관 중 4곳은 별도 품질관리 기준이 없었고 9곳은 제3자 품질검증을 하지 않았다는 설명이다. 특히 한국도로공사가 2025년 구축한 ‘도로주행 CCTV 학습데이터셋’은 차량 위치를 나타내는 어노테이션 정보가 빠져 AI 모델 학습에 사용할 수 없는 상태였다. 감사원은 활용하려면 바운딩박스 좌표 정보를 다시 구축하는 등 추가 작업이 필요하다는 것이 감사원 지적이다.</p> <p contents-hash="f796030a92dd210bd065ac8ce81100dac45a4b89e42952ce0302f009b94007c2" dmcf-pid="6gs3GvfzlX" dmcf-ptype="general">서울시 ‘대형폐기물 학습데이터’에서는 전체 2303장 가운데 538장(23.4%)의 JSON 파일과 실제 이미지가 일치하지 않았다.</p> <p contents-hash="6340c9be14dd27791d255b672a6d1fcccccb94b786077fc2a2f3377b4d912d41" dmcf-pid="PaO0HT4qTH" dmcf-ptype="general">사후관리 문제도 드러났다. 2021~2024년 데이터 구축에 참여한 1270개 업체 가운데 폐업했거나 내부 사정으로 유지보수가 어려워진 곳은 65개였다. 이들이 관여한 데이터는 213종으로 분석 대상 721종의 29.5%에 달했다. 일부 데이터는 오류 민원이 제기됐음에도 수행기관 폐업 등을 이유로 수정되지 않은 채 AI허브에 계속 공개됐다.</p> <p contents-hash="e7c720bf88eb5f0a37d48bfd057c950c7c387b1ed2dd4cf7fa9a3601b152a88d" dmcf-pid="QNIpXy8BCG" dmcf-ptype="general">다만 감사원은 개별 공공기관 자료가 자체 응답에 기반했고 일부 데이터만 표본 검증한 만큼 이번 결과를 전체 AI 학습용 데이터에 대한 포괄적인 품질감사로 보기는 어렵다고 설명했다.</p> <p contents-hash="bc506842bc6508765743d73eca0f8e407d04a9315ee23b004a257dd1a7809caa" dmcf-pid="xjCUZW6bhY" dmcf-ptype="general"><strong>◆과기정통부, AI허브 통합제공시스템 전환…3분기 품질 가이드 배포</strong></p> <p contents-hash="4319b7014319bb3d698977d828f6f22473c4bd0aa24fcaac29f07f7492cce2bb" dmcf-pid="ypfAiMSrhW" dmcf-ptype="general">감사원은 과기정통부에 행정안전부와 협의해 개별 공공기관이 데이터를 새로 만들기 전 기존 데이터의 대체 활용 가능성을 검토하고 기관별 구축계획을 사전 공유·조정하는 체계를 마련하라고 통보했다. 공공기관에 공통 품질관리 기준을 적용하거나 최신 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인’을 활용해 자가점검과 제3자 검증을 거치도록 하는 방안도 요구했다.</p> <p contents-hash="8d1911c7bb87f95dec342448a0958d64047f468b9fe5d365d18682960dbce316" dmcf-pid="WU4cnRvmly" dmcf-ptype="general">과기정통부는 현 AI허브를 ‘AI학습용데이터 통합제공시스템’으로 개편하고 연내 시범운영에 들어갈 계획이다. 공공·민간이 보유한 데이터를 등록·연계하고 지능형 검색 기능을 도입하는 동시에, 개별 기관이 신규 구축에 나서기 전 기존 데이터와 유사·중복 여부를 확인하도록 관계부처와 구체적인 규정과 절차를 정비한다. AI허브 데이터는 올해 7월까지 누적 151만건 이상 활용됐다.</p> <p contents-hash="597de8e1576dee18f896d261a49cc6a34e7bb0967df9f183371e20b0addfec8a" dmcf-pid="Yu8kLeTsST" dmcf-ptype="general">또 AI허브에 적용 중인 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인’을 부처·지자체·공공기관에 안내하고, 데이터 확보계획부터 구축·품질관리·활용·개방까지 전 주기를 담은 ‘AI 데이터 구축·활용 가이드’를 올해 3분기 배포할 예정이다.</p> <p contents-hash="bff1b7727edbaa18157a9d6a4f743b45154351e90a575a91278551575cc6eab7" dmcf-pid="G76EodyOyv" dmcf-ptype="general">사후관리와 관련해서는 NIA가 하자담보책임 기간이 지난 데이터의 오류를 보수할 수 있도록 유지보수 예산을 확보하고 AI허브 운영사업에 하자보수 업무를 포함하는 방안을 제시했다. 사용자가 발견한 오류를 직접 수정·제안할 수 있는 오픈소스 기여 방식 도입도 검토할 방침이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [세계지식포럼 연사] 글로벌 대표 ‘AI지수’ 편집장이 숫자로 밝히는 韓 경쟁력 08-13 다음 베트남 정보접근센터에 ‘자가 건강측정존’…NIA, 현지 협력 지원 08-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
