전략품목 정의 및 범위
▪ 학습 데이터 증식은 데이터 셋이 부족한 상황에서 특정 알고리즘에 따라 데이터의 특징을 반영하거나 원본
데이터의 확률을 반영한 데이터를 생성하여, 데이터의 양을 늘리는 기술이고 데이터 오류방지 솔루션은
다양한 분야의 대규모의 학습 데이터 구축과정에서 오버피팅(Overfitting)에 대한 해결방안에 대한 기술

전략품목 관련 동향
◎ 시장전망 및 제품 동향
Ÿ (시장전망) 세계 시장 규모는 2021년 15,400백만 달러에서 2026년 79,336백만 달러로 성장이 전망됨
Ÿ (제품동향) 인공지능 기술을 활용하고 민간과 공공의 서비스로 창출하기 위한 인공지능 학습용 데이터의
수요가 증가했고, 인식 및 인지, 지식정보 판별을 위해 기존의 정보 요소를 분해하고 재결합하는 과정에서
자동으로 분류하는 기술개발이 이루어지고 있음
◎ 기술개발 및 플레이어 동향
Ÿ (기술동향) 전 산업분야에 걸쳐 인공지능 적용을 통해 시장선점 효과를 극대화하기 위해 다양한 분야에서 학습
데이터 구축이 진행되면서 정부는 민간의 활용도와 사회실현성을 감안한 분야의 인공지능 학습용 데이터 구축
개방 분야를 선정
Ÿ (플레이어) Synthesis AI(미), Datagen(이스라엘), Microsoft(미), Apple(미), BAIdu(중), Aurora(미) Ÿ (중소기업) 트윔, 에이모, 투디지트, 에이블에이아이, 테스트웍스, 플리토, 마인즈랩, 뷰노
◎ 핵심기술
Ÿ 이종(Heterogeneous) 데이터 증식 기술
Ÿ 데이터 오토라벨링 기술
Ÿ 개체명 인식기, 형태소 분석기 등 자연어처리 기술
Ÿ 학습용 데이터 품질관리 기술

중소기업 기술개발 전략
➜ 광범위한 인공지능 적용 사례 수집과 이를 바탕으로 한 양질의 데이터 확장 구축 필요
➜ 다양한 데이터종류를 학습데이터로 확장 활용하기 위한 데이터 내부 본질 내용을 파악하기 위한 분석
기술, 분석된 내용을 통한 이종 데이터간 연결/연계 기술 투자 확대 필요
➜ 한국어 대상 자연어처리 처리 모델(NER, 분류 등)을 공유/발전을 위한 커뮤니티 지원 및 사회 공적
자원으로 활용하기 위한 기술 및 지원 활성화 필요