[더테크=전수연 기자] 국내 연구진이 AI 안정성, 신뢰성을 지원하는 핵심 국제표준으로 AI 개발 과정에 사용되며 데이터의 품질을 평가하고 관리할 수 있는 국제적 공통기준을 만들었다.

한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 AI 분야 국제표준화를 추진하고 개발해 온 ‘데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준’이 국제표준으로 제정됐다고 16일 밝혔다.

ETRI는 최근 미국을 비롯해 전 세계적으로 AI 기술의 안전성 보장에 대한 행정명령 등이 중시되고 있으며 국내 연구진을 중심으로 미국, 일본, 독일, 중국, 영국 등 글로벌 전문가들이 국제표준을 만들고 있다고 판단했다.

국내 연구진은 공통기준을 만들며 향후 AI 관련 데이터 품질에 대한 측정, 평가를 할 수 있게 된다. 이에 따라 품질 여부를 쉽게 알 수 있게 될 것으로 보인다. 사용자는 품질을 근거로 데이터의 품질에 대한 신뢰성에 따라 구입 여부를 판단할 수 있으며 AI 개발 중에도 지속적으로 사용 중인 데이터 품질을 개선할 수 있는 기준을 갖게 된다.

우선 국내 연구진은 총 6개의 부분으로 구성된 ‘데이터 분석 및 기계학습을 위한 데이터 품질’ 시리즈 중 AI에 사용되는 데이터 품질에 대한 개요, 공통 개념을 정립했다.

데이터 품질 측정, 데이터 품질관리 요구사항, 품질관리 절차 등 시리즈 표준에 대한 이해, 적용을 돕는 ‘제1부: 개요 및 용어, 예제’ 개발을 주도했다. 제정된 표준은 데이터 기반의 의사결정 시대에서 조직이 AI 개발 과정에 데이터 품질을 평가, 관리, 개선할 수 있는 도구와 방법을 제공한다.

또한 연구진은 데이터가 목적에 맞게 사용되도록 일관되고 신뢰할 수 있는 공통의 용어, 실천 방안을 제시하고 있다. 이번에 제정된 표준은 △데이터 품질 보장을 통해 안전한 AI 모델 개발과 오류, 편향 최소화 △AI 시스템의 신뢰성을 높여 성능의 일관성을 유지하면서 데이터의 생애주기 관리 △AI 안전성을 강화해 리스크 관리, 법규 준수를 돕는 역할 지원에 중점을 두고 있다.

ETRI는 데이터 품질 관점에서 AI 안전, 신뢰성을 지원하는 세계 최초의 표준이라는 점을 강조했다. 이를 통해 AI 신뢰성, 안전성 확보와 향후 관련 규제 준수에 도움이 될 것으로 기대된다. 또 규제기관의 감시도 완화할 수 있다.

ETRI는 기업 간 상호운용성을 높이고 고품질의 데이터 확보를 기반으로 혁신적인 AI 응용 서비스 개발을 촉진할 수 있을 것으로 분석했다. 연구진은 이번 성과를 바탕으로 AI 신뢰성, 안전성을 지원하기 위해 AI 개발 환경에서 데이터 생애주기에 따른 데이터 요구사항, 활용 정보, 기계학습 모델 공유 정보 등에 대한 국제표준을 개발할 예정이다.

이를 위해 연구진은 미국, 일본, 독일, 중국, 영국 등 국제표준연구반 산하 데이터 작업반과 국내 산학연 전문가들과 지속적인 협력을 해나갈 예정이다.

한편 연구진은 본 국제표준이 AI 시스템의 책임 있는 개발과 배포를 위한 기틀을 마련하고 다양한 이해관계자 간 협력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 내다봤다.