인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 및 구축안내서
인공지능 학습용 데이터의 품질관리 프레임워크에서 주요 프로세스와 산출물(데이터)는 다음과 같다. (프로세스) 데이터 획득/수집 - 데이터 정제 - 데이터 가공 - 데이터 학습 - 데이터 운영/활용 (데이터) 원시데이터 - 원천데이터 - 라벨링 데이터 - 학습용 데이터 - 학습용 데이터(공개용) (루키 포인트)인공지능 학습용 데이터의 품질관리 프레임워크에서, 1. 개인정보 자율점검표는 "데이터 획득/수집 - 원시데이터"의 산출물2. 데이터 법적 근거 검토는"데이터 획득/수집 - 원시데이터"의 품질관리 활동3. 개인정보/민감정보 비식별화 등 법적 준거 확보는 "데이터 정제 - 원천데이터"의 품질관리 활동4. 라벨링 방법 및 기준 현행화는 "데이터 가공 - 라벨링데이터"의 품질관리 활동5. 구축목적-AI모..
SW 개발사업의 적정 사업기간 산정 가이드
SW 개발사업의 적정 사업기간 산정절차는, [1단계] 사전준비 (자료의 조사 및 준비 등)[2단계] 과업심의위원회 구성 (5명 이상 10명 이내)[3단계] 위원별 산정 작성 (4개 검토항목, 종합의견 작성) ① 기능점수(FP) 기반 SW 사업 적정 개발기간 산정표 ② 사업 기초자료 ③ 유사사업 자료 ④ 기타 특이사항[4단계] 위원장 주재로 사업기간 편차에 대한 의견 교환 및 조정 (위원별 산정서를 위원장에게 제출)[5단계] 종합 산정서 작성 (편차 조정 후)[6단계] 종합 산정서 등 제출 (위원별·종합 산정서, 서약서 서명 후)기능점수(FP) 기반 SW 사업 적정 개발기간 산정표 및 사례사례1) SW사업규모가 1,760FP 이고, 적정 개발인력 수가 12명일 경우 6.7개월 사업기간 산정 ..