구축공정 | 준비성 | 품질관리를 위해 기본적으로 관리해야하는 정책, 규정, 조직, 절차 마련 및 검사 |
| 완전성 | 물리적 구조와 정의한 데이터 형식, 입력값 범위에 맞게 데이터가 저장되도록 설계, 구축되었는지 검사 |
| 유용성 | 발주기관의 요구사항이 충분히 반영되었는지, 임무정의에 적합한 데이 터 범위와 상세화 정도를 충족하는지 검사 |
데이터 적합성 | 기준 적합성 | 다양성, 신뢰성, 충분성, 균일성, 사실성, 공평성 측정하여 학습용도로 적합한지 검사 |
| 기술 적합성 | 파일포맷, 해상도, 선명도, 컬러, 크기, 길이, 음질 등을 측정하여 학습용도로 적합한지 검사 |
| 통계적 다양성 | 데이터 편향을 방지하기 위해 클래스 분포도, 인스턴스 분포도, 문장길이, 어휘개수 등을 측정 |
데이터 정확성 | 구문 정확성 | 어노테이션 데이터를 구성하는 속성값과 정의된 데이터 형식, 입력값 범위와 일치성 측정 |
| 의미 정확성 | 데이터 참값을 확인하기 위해 정확도, 정밀도, 재현율, IoU, ROUGE, BLEU, Fβ-점수, EM 등 측정 |
학습모델 | 알고리즘 적정성 | 알고리즘을 태스크 단위로 구분하여 사업 수행기관이 제시하는 학습모델의 태스크 적정성 판단 |
| 유효성 | 학습용 데이터로 학습시키는데에 적합한 인공지능 알고리즘의 유효성 측정 |