데이터 수집 품질 기준서는 수집 대상, 조건, 파일 규칙, 제외 기준, 보안 기준, 샘플 검수 방식, 납품 포맷을 포함해야 합니다. 기준서가 있어야 수집자와 검수자가 같은 기준으로 판단할 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 데이터 수집 품질 기준서의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 수집 대상과 제외 대상을 명확히 구분합니다.
- 촬영·녹음·문서 수집 조건을 구체화합니다.
- 검수 항목과 오류 유형을 정의합니다.
예를 들어 이미지 수집이라면 해상도, 흐림 정도, 객체 크기, 배경 조건, 중복 기준이 필요합니다. 음성 수집이라면 녹음 환경, 발화 문장, 노이즈 허용 범위, 화자 정보가 필요합니다.
구축 시 주의할 점
- 기준서가 추상적이면 작업자마다 결과가 달라집니다.
- 프로젝트 중 기준이 바뀌면 변경 전 데이터의 처리 방침도 정해야 합니다.
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