중대재해 예방 AI용 데이터셋은 원천 데이터, 합성 이미지·영상, 라벨 파일, 메타데이터, 시나리오 기준서, 품질검수 리포트, 납품 포맷 설명서 형태로 정리해 납품하는 것이 좋습니다. 산출물이 체계적이어야 모델 학습과 재검수가 가능합니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 중대재해 예방 AI 데이터셋의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 데이터셋 파일과 라벨 파일의 매칭 구조를 정리합니다.
- 위험 단계와 사고 시나리오 기준서를 포함합니다.
- 품질검수 결과와 오류 수정 이력을 리포트로 남깁니다.
합성데이터 생성·가공·품질검증 프로세스는 데이터 생성에서 끝나지 않고 납품 패키지까지 구성하는 과정입니다.
구축 시 주의할 점
- 파일만 전달하면 고객사가 기준과 활용 범위를 이해하기 어렵습니다.
- 납품 포맷은 고객사 학습 환경과 먼저 맞춰야 합니다.
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