문. 데이터의 품질과 인공지능 시스템의 신뢰성

토픽	데이터의 품질과 인공지능 시스템의 신뢰성
도메인	인공지능	중요도	중
참고문헌	TTA 정보통신용어사전(http://terms.tta.or.kr/main.do) 곽준호, “데이터의 품질과 인공 지능 시스템의 신뢰성”, TTA저널, 2022.05, pp60-63.

 

문. 데이터의 품질과 인공 지능 시스템의 신뢰성(2022.05.)

답.

1. 개요

- 시스템을 직접적으로 구성하지는 않으나, 인공 지능 시스템 구현에 필수 불가결한 요소가 바로 데이터임

 

2. 소프트웨어의 품질 개념

 

<그림. 소프트웨어 시스템 품질 모델>

  - ISO/IEC 25010에서 시스템의 이해관계자가 명시적/암묵적으로 필요로 하는 수요를 만족시키는 정도로 정의됨

 

3. 인공지능 시스템의 신뢰성

  - ISO/IEC 24028에서 검증가능한 방식으로 이해관계자의 기대치를 충족시킬 수 있는 능력으로 정의됨

  - 품질은 이해관계자의 수요로 정의하고 신뢰성을 이해관계자의 기대치로 정의됨

 

4. 인공지능 시스템의 품질 결정 요소

<그림. 데이터 품질, 인공 지능 시스템 품질과 신뢰성>

구 분	설 명
데이터	- 모델 훈련을 위한 데이터 - 초기에 구현된 모델의 성능 확인을 위한 검증 데이터 및 테스팅 데이터 - 실제 상황에서 판단 및 추론을 하기 위해 입력되는 데이터
데이터 품질	- 이해관계자가 제시한 요구사항을 만족하는 정도 - 지도학습을 위한 데이터 품질관리 요구사항 (TTAK.KO-10.1339) - ISO/IEC 5259(“Data quality for analytics and Machine Learning)에서 인공 지능 시스템에서의 데이터 품질에 대한 요구사항, 가이드라인, 품질 측정 방법 등 표준화 진행 중