과기부에서 지난 7월 발표된 '디지털 뉴딜' 대표 과제인 '데이터 댐' 프로젝트

7대 핵심 사업들을 수행할 주요 기업 등의 선정을 마무리하고,

본격적으로 사업을 추진한다고 합니다.

 

'데이터 댐' 7대 핵심사업은

'1. AI 학습용 데이터 구축', '2. AI 바우처', '3. AI 데이터 가공바우처 사업', 

'4. AI융합 프로젝트(AI+X)', '5. 클라우드 플래그십 프로젝트',

'6. 클라우드 이용 바우처 사업, '7. 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축' 등 7개 사업입니다.

 


 

<'데이터 댐' 프로젝트 세부사업별 주요 내용>

 

■ 개요

  공공과 민간의 네트워크를 통해서 생성되는 데이터들을 모으고, 그것을 표준화하고 가공 및 활용하여, 더 똑똑한 인공지능을 만들어 기존 산업의 혁신과 혁신적인 서비스 개발을 통해 일자리를 창출하는 것으로써, 7개 사업은 각 분야 내용을 망라하고, 상호 긴밀히 연계되어 추진되는 핵심 프로젝트임

  민간 기업을 중심으로 관계부처와 각 분야 공공기관이 함께 참여한 역대 최대 규모인 총 4,739개 기업 및 기관 (주관 : 2,549개, 참여 : 2,190개)의 지원 속에서 최종 총 2,103개 수행 기관 (주관 : 1,335개, 참여 : 768개)을 데이터 댐 사업의 첫 해 지원 대상으로 확정

 

데이터 댐 7개 사업의 연계 구성도 (출처 : 과기부)

 

■ AI 학습용 데이터 구축사업 (2,925억 원)

   사업 의의

     - 데이터 댐의 가장 기초이자 핵심으로 AI 서비스 개발에 필수적인 AI 학습용 데이터를 대규모로 구축 및 개방(www.aihub.or.kr)하는 사업으로, 대량의 데이터 수집에서부터 가공, 정제, 품질검증 과정에서 많은 일자리 창출 기대

   진행과정

     - 시장수요가 높은 과제를 발굴하기 위해 민간수요(720개), 공공수요(531개), 해외 공개데이터(321개) 등 총 1,250개 후보 과제에 대해 제조사, 통신사, 포털사 등 활용기업 평가와 전문가로 구성된 과제기획위원회의 검증을 통해 10대 분야 150종의 데이터를 선정하여 추진

 

AI 학습용 데이터 10대 분야 (출처 : 과기부)

 

wowict.tistory.com/21

 

인공지능 학습용 데이터 구축 사업 (2차) 공모

□ 한국정보화진흥원(NIA), 디지털 뉴딜 사업의 일환으로 2020년도 2차 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 공모 실시 ○ 지난 6월 이후에 추가로 진행하는 2차 사업임 □ 사업 목표 ○ 중소·벤처, ��

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   선정결과

     - 총 1,920개 기업 및 기관 (주관 278개, 참여 1,642개)이 신청하여 평균 4.2:1의 경쟁률을 보였으며, 총 584개 기업 및 기관 (주관 72개, 참여 512개) 최종 선정

 

■ AI 바우처 사업 (560억 원)

   사업 의의

     - 다양한 분야의 중소, 벤처기업이 자사 제품이나 서비스에 AI를 도입하여 생산성 향상과 기업 경쟁력을 제고할 수 있도록 'AI 바우처'를 지원

     - AI 기술을 적용하고자 하는 기업('수요기업')이 AI 솔루션, 서비스를 제공하는 기업('공급기업')의 제품을 바우처를 통해 구매하여 단기간 내 최적의 AI를 도입할 수 있도록 하고, AI 솔루션이나 서비스를 개발하는 중소기업에게는 새로운 시장 창출의 기회 제공

   진행과정

     - 올해 처음 시작한 AI 바우처 사업은 상반기 모집 (14개)에 325개 기업이 지원하여 24:1의 경쟁률을 보임

     - 하반기 560억 규모로 추경 사업을 통해 추가 모집을 진행하였으며, 총 475개 과제에 733개 기업이 지원 (경쟁률 2.4:1)

   선정결과

     - 17개 분야에서 최종 209개 과제 (209개 수요기업, 155개 공급기업) 선정

 

■ AI 데이터 가공바우처 지원사업 (489억 원)

   사업 의의

     - 중소기업과 스타트업 등이 보유한 데이터를 AI 학습용 데이터로 전환시켜 혁신적인 AI 서비스 개발을 지원하는 사업으로, AI 학습용 데이터가 필요한 수요기업이 바우처를 신청하면 원하는 공급기업으로부터 가공서비스를 제공받도록 지원

   진행과정

     - '19년에 비해 AI 가공바우처 신청기업의 수가 크게 증가하였으며, '20년부터는 부처간 협업을 통해 각 부처 정책과 연계하여 다양한 분야별 수요 발굴

   선정결과

     - 추경사업에 신청된 총 1,152개 과제 중 최종 620개가 지원 적격 수요기업으로 선정

 

■ AI 융합 프로젝트 (AI+X) (282억 원)

   사업 의의

     - 각 분야에서 수집, 축적된 데이터의 안전한 학습과 AI 개발 및 활용을 지원하는 사업으로, 이를 통해 AI 기업에는 알고리즘 고도화와 초기 사업기회를 제공하는 동시에, AI를 활용한 각 분야의 혁신을 촉진

     - 금년에는 의료, 국방, 에너지, 시설물 관리 등 경제적 파급효과와 국민체감도가 큰 8개 분야 프로젝트 추진 (군 의료지원, 감염병 대응, 해안경계, 산단 에너지 효율화, 불법 복제품 판독, 지역 특화산업 혁신, 국민안전 확보, 지하공동구 관리)

   진행과정

     - 데이터를 제공하고 현장에서 활용할 기관과 AI를 개발할 기업을 공모, 선정하였으며, 평균 3.18대 1, 최고 14대 1(국민안전분야) 경쟁률을 기록하는 등 AI 기업뿐만 아니라 각 분야에서 AI 활용에 대한 관심이 집중되고 있음

   선정결과

     - 국내 AI 기업들에 보다 많은 데이터 학습과 AI 개발 기회를 제공하기 위해 다수 프로젝트에서 경쟁형 방식을 도입하여 총 16개 컨소시엄 선정

 

■ 클라우드 플래그십 프로젝트 (250억 원)

   사업 의의

     - '클라우드 산업 발전전략 ('20.6월, 4차위)'의 핵심과제 중 하나로, 비즈니스의 연속성 보장과 경쟁력 확보가 필요한 산업 분야를 선정하여 클라우드 서비스 통합 플랫폼과 서비스 개발을 지원

   진행과정

     - 국내 주요 클라우드 사업자와 전문가들의 의견을 반영하여 기획된 사업으로, 국내 클라우드 산업 생태계의 고도화를 위한 주요 사업임

     - '20년에는 제조, 물류, 헬스케어, 교육, 비대면 복지 등 5개 산업 분야를 지원하고, '24년까지 매년 신규로 산업분야 5개를 지정하여 지원할 계획

   선정결과

     - 이번 과제 공모에서 헬스케어 37개, 교육 29개 등 총 120개 과제가 제안되었으며, 중기부 사업과 연계하여 추진하는 제조 플랫폼을 제외한 4개의 플랫폼 개발 과제와 63개 서비스 개발 과제를 선정

 

■ 클라우드 이용 바우처 사업 (80억 원)

   사업 의의

     - 또 다른 '클라우드 산업 발전전략 ('20.6월, 4차위)'의 핵심과제 중 하나이며, 기존의 클라우드 이용료 지원 사업인 '중소기업 클라우드 서비스 적용 확산 사업'을 확대 개편한 사업임

   진행과정

     - 기존의 기업당 지원금액을 년 3백만원에서 20백만원으로 늘려 다양한 클라우드 솔루션을 도입할 수 있도록 지원하고, 기존의 선착순이 아닌 디지털 전환 가능성을 평가하여 수요기업을 선정

   선정결과

     - 이번 공모에 신청한 458개 기업 중 337개 기업을 1차 지원 대상으로 선정

 

■ 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 (405억 원)

   사업 의의

     - 공공과 민간이 협업하여 활용도 높은 양질의 데이터를 생산, 개방하여 국내 데이터 생태계를 혁신하고 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 데이터 댐의 핵심 사업 중 하나

     - 추경에서 405억원을 투입하여 5개 플랫폼과 50개 센터 구축 지원

     - 지난 3월 개시한 통합 데이터 지도(www.bigdata-map.kr)와 연계하여 국민들이 유용한 데이터를 쉽게 검색, 활용할 수 있도록 정보를 제공할 계획

   진행과정

     - 이번 공모에 14개 컨소시업이 신청

 


 

<'데이터 댐' 프로젝트 향후계획>

 

■ 데이터 표준화 및 품질관리 강화

   데이터 간 상호호환성 확보를 위해 데이터 표준화 추진

   양질의 데이터를 구축하기 위해 품질관리 가이드라인 적용, 정량적 품질평가지표 동입, 활용기업이 참여하는 품질평가자문단 운영, 품질평가전문조직 활용 등 품질관리 체계 대폭 강화

  ○ 통합 빅데이터 거래소 활성화를 위한 연구 용역 추진, 데이터 가격산정 및 품질평가 방법 등을 담은 데이터 거래 원칙과 기준에 대한 가이드라인 개발

 

■ 클라우드 등 디지털 서비스 전문계약 제도 도입

  ○ 디지털서비스(클라우드서비스, 신기술(AI, 블록체인, IoT 등)과 클라우드가 결합된 서비스 등) 전문계약제도 도입

   디지털서비스의 등록부터 계약까지의 전과정을 지원할 수 있도록 전문 유통플랫폼을 구축, 운영

 

■ AI 법제도 개선 및 윤리 정립

  ○ AI 분야 법제도 개선 로드맵 제시

  ○ AI 시대의 기본법제인 '지능정보화 기본법'이 12월 시행됨에 따라 하위법령을 완비하고, 주요국 등의 AI 윤리규범을 비교 분석하여 우리나라 AI 윤리 기준 정립

 

데이터 댐 사업 향후 추진 계획 (출처 : 과기부)

 

www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=150244

 

범정부 디지털 뉴딜 핵심 ‘데이터 댐’ 프로젝트 본격 착수 - 데이터넷

[데이터넷] 과학기술정보통신부(장관 최기영)는 ‘데이터 댐’ 프로젝트의 7대 핵심 사업들을 수행할 주요기업 등의 선정 작업을 마무리하고, 본격적으로 사업을 추진한다고 2일 밝혔다.이번에

www.datanet.co.kr

 

200902 디지털 뉴딜의 핵심_데이터 댐 프로젝트 본격 착수.hwp
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□ NIA, 전국 자치단체의 이동형 CCTV를 통해 적발된 체납 및 불법 운행 차량의 위치 및 경로를 빅데이터로 수집·분석하여 추적 관리 정보를 공유하고 활용코자 클라우드 기반의 체납차량 빅데이터 정보 서비스 구축 사업 추진 

  ○ (사업명) 민간 클라우드 기반의 체납차량 빅데이터 정보 서비스

  ○ (사업기간) 2020년 (계약일로부터 120일)

  ○ (사업비) 3억

  ○ 사업범위

     - 클라우드 기반의 체납차량 빅데이터 정보서비스(SaaS) 제공

     - 체납차량 빅데이터 정보서비스 제공을 위한 민간 클라우드 서비스 (IaaS, PaaS) 제공

     - 민간 클라우드 SaaS 기반의 체납차량 빅데이터 정보서비스 확산

  ○ 기타 사항

     - 본 서비스 개발 기업은 오산시에서 보유한 특허(기관 서버를 포함하는 체납 관리 시스템 및 방법, 제10-1939783호) 사용권을 배부받아 특허 사항에 저촉되지 않도록 추진

 

목표 서비스 구성도 (출처 : NIA)

 

<클라우드 기반 체납차량 빅데이터 정보서비스 주요 내용>

 

□ 클라우드 기반 체납차량 빅데이터 정보서비스(SaaS) 제공

  ○ PaaS 기반의 클라우드 네이티브를 적용한 서비스 제공

     - 개방형 클라우드 플랫폼 기반의 체납차량 빅데이터 정보 서비스 제공

      ※ 클라우드 네이티브 : 어플리케이션 서버 관리를 컨테이너 기반 기술로 자동화한 환경

  ○ 체납차량 빅데이터 정보서비스(SaaS) 제공

     - 자치단체의 체납차량 적발 시, GPS 위치 좌표의 실시간 빅데이터 기반 수집 및 분석 서비스 제공

     - 자치단체에 체납차량 위치 정보의 빅데이터 수집과 분석을 위한 클라우드 기반 서비스 (SaaS) 서비스 제공 및 적용

 

체납차량 적발위치 빅데이터 정보 분석 흐름도 (출처 : NIA)

 

  ○오산시 이동형 CCTV 모바일 예고서 발부 서비스 제공

     - 이동형 CCTV 단속시스템에서 체납차량 적발과 동시에 신용정보 회사와 실시간 정보를 연계하여 통신사의 체납차량 소유자 휴대폰 번호로 모바일 영치 예고문 발송

     - 적발된 체납차량에 대한 GPS 좌표 데이터로 적발 주소를 모바일 예고문 문구에 실시간 연동 표기 및 발송 이력 관리

 

서비스 흐름도 (출처 : NIA)

 

  ○전국 지자체에 클라우드 인프라 기반의 표준화된 체납차량 적발 위치 빅데이터 정보서비스 제공이 가능하도록 SaaS 모델 마련

 

□ 체납차량 빅데이터 정보서비스 제공을 위한 민간 클라우드 서비스 (IaaS, PaaS) 제공

  ○ 24시간 안정적으로 체납차량 빅데이터 정보서비스 제공을 위해 필요한 중앙집중형 가상화 기반의 VM 모델 구성 (WAS, WEB 등)

  ○ 80개 지자체에 통일된 접속 환경 및 인프라 구성 설계

 

□ 민간 클라우드 SaaS 기반의 체납차량 빅데이터 정보서비스 확산

  ○ 민간 클라우드 SaaS 기반의 오산시 체납차량 빅데이터 정보서비스를 선도적으로 추진하여 지자체의 표준화 모델로 전국 확산

 

www.joongang.tv/news/articleView.html?idxno=25606

 

오산시 자체개발 ‘체납차량 GPS영치시스템’ 보급 나서 - 중앙신문

오산시가 자체 개발해 특허를 취득한 ‘체납자 체납차량 추적관리 시스템 개발 GPS위치기반 빅테이터 영치시스템’의 보급을 위한 설명회가 지난 8일 오산시청 3층 대회의실에서 개최됐다.GPS위�

www.joongang.tv

 

□ 한국생산기술연구원(생기원) & 메타로보틱스(주), 농약 살포 드론에 클라우드와 딥러닝 기술을 적용하여 '방제 드론용 지능형 작업관리 시스템' 공동 개발

 

□ 기존 드론 방제 작업의 현황 및 문제점

  ○ 드론 조종사가 직접 드론의 비행경로를 눈으로 보며 조종하면서 논밭에 약제를 살포하는 방식

  ○ 대부분의 농경지가 구획이 좁고 일정하지 않으며 서로 떨어져 있어 조종사가 해당 지형을 사전에 정확히 파악하지 못하면, 드론 이착륙 및 이동 시간이 길어지고 방제가 중복되거나 누락되는 구간이 발생하기 쉬움

  ○ 농경지 주변에 전선, 전봇대, 나무, 비닐하우스 등과 같은 각종 장애물들이 많고 흩어져 있어 충돌 또는 추락사고 위험도 높음

 

□ 개발한 '방제 드론용 지능형 작업관리 시스템' 주요 특징

  ○ 드론에 LoRa 통신모듈을 적용시켜 드론 작동 즉시 드론의 이동 경로와 높이, 속도, 약제 방제량과 방제 범위 등 각종 정보가 클라우드 서버에 실시간으로 전송

  ○ 농민, 방제기관, 조종사, 제조사 등 다양한 사용자들이 클라우드 서버에 접근하여 방제 관련 정보를 시간과 장소에 구애받지 않고 모니터링 가능

  ○ 클라우드에 저장된 정보는 빅데이터화하여 방제 결과에 따른 농작물 수확량 변화 등 다양한 영농 데이터 분석 분야에 활용 가능

  ○ 사용자가 온라인 위성지도 상에서 농경지의 네 귀퉁이를 선택해 방제 구획으로 지정해주면 드론 스스로 최적 비행경로를 설정하고 일정 구간마다 약제를 살포하는 자율주행 방제 자동화 기능 지원 (조종사의 방제 지형 숙지 부담 경감 가능)

  ○ 사고의 주원인으로 꼽히는 전선과의 충돌을 예방하기 위해 드론과 전선 간 거리를 측정할 수 있는 '뎁스(Depth) 카메라'에 딥러닝 기술을 더한 '위험 인식 센서'를 장착하여 조종사가 육안으로 식별하기 힘들 10mm 두께의 얇은 전선을 드론 스스로가 약 6m 거리 밖에서 감지할 수 있수 있게 됐으며, 이 경우 즉시 그 자리에서 작동을 멈추고 조종사의 새로운 명령을 기다림

스마트해진 드론. 출처: AdobeStock

 

농약 살포 드론, 클라우드와 딥러닝 기술로 더 스마트해진다 (CCTV뉴스)

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