"데이터품질인증, 신뢰할 수 있는 AI강국 도약 촉매"
"기업 입장에서 데이터 품질에 대해 객관적인 기준으로 검증받을 수 있어 너무 좋았습니다. 특히 AI 데이터는 외부에서 품질을 판단하기 어려운 경우가 많은데, 이 제도를 통해 품질 수준을 수치와 기준으로 설명할 수 있는 공통 언어를 갖게 된 점이 매우 유용했습니다."(기업인 A) "데이터 품질 인증을 받는 것이 필요하다는 것은 알았지만 비용과 절차가 만만치 않아 고민이 됐습니다. 한국데이터산업진흥원 지원으로 큰 부담 없이 인증을 받을 수 있었습니다. 무엇보다 회사의 데이터 관리체계를 돌아보고 명확한 기준에 따라 더 확실한 프로세스를 구축할 수 있어좋았습니다."(기업인 B) "데이터 품질 인증제도는 AI 서비스 신뢰성과 객관성을 공식적으로 검증해 주는 기준이라는 점에서 큰 의미가 있습니다."(기업인 C) "데이터 품질을 '일부 대기업만의 영역'이 아니라 산업 전체가 함께 높여야 할 기본 역량으로 자리매김하게 한다는 점에서 지속적으로 발전, 확대해야 합니다."(기업인 D) 과학기술정보통신부(과기정통부)와 한국데이터산업진흥원(K-DATA, 원장 양재수)이 시행하는 '데이터 품질대상'에 참여한 기업들의 호응도가 높다. '데이터 품질대상'은 AI·데이터 시대를 맞아 데이터 품질·관리 역량 강화 및 품질인증제도의 인식 제고를 목적으로 국내 최고의 데이터 품질 우수기업을 발굴하고 전파하는 시상제도다. 지난 1997년 '우수데이터베이스 대상'으로 시작, 올해 29회를 맞았다. 올해는 지난 10월 23일~11월 21일 약 한달간 접수를 받았다. 데이터를 생산·판매·유통 또는 AI 등 혁신 비즈니스에 데이터를 활용하고 있는 대기업, 중견기업, 중소기업, 협단체 등이 참여했다. 정부부처 및 공공기관은 공공데이터를 생산 및 보유 기관이라 신청 대상에서 제외됐다. 비엠텍시스템, 농협은행, 웨스트문 3곳 과기정통부 장관상 수상 높은 경쟁률 속에 심사결과 ▲비엠텍시스템 ▲농협은행 ▲웨스트문 3개사가 과기정통부 장관상 수상자로, 또 ▲에이아이리더 ▲엔제로 ▲플리토 등 3사는 한국데이터산업진흥원장상 수상자로 선정됐다. 작년에는 현대캐피탈과 한림대의료원이 우수한 데이터 품질관리체계와 품질을 인정받아 대상을 수상했다. 시상식은 오는 18일 오후 서울 코엑스 컨퍼런스룸 E1에서 컨퍼런스와 함께 열린다. 이들 데이터 품질 우수 기업들은 기업 규모에 따라 데이터 품질인증 수수료를 할인받고 데이터 가치평가 및 품질인증 지원사업 신청시 우선 지원권을 받는다. 즉, 대기업과 중견기업은 2026년 품질인증 신청 시 인증수수료 50%를 할인(최대 1150만원 한도)받고, 초기중견 및 중소기업은 2026년 데이터 가치평가 지원사업 및 품질인증 지원사업 우선 지원대상자로 선정, 가치 또는 인증 수수료를 지원받는다. 올해 평가 방법은 데이터 기술·사업·품질 분야 외부 전문를 위촉, 적정성과 선전성 등 두 분야를 살폈고, 최고와 최저점을 제외한 산술평균으로 수상기업을 선정했다. 적정성 평가는 신청 자격, 서식 누락, 제출서류 등 요건사항을, 선정 평가는 품질관리 수준, 활동, 활용 등을 검토했다. 평가내용은 데이터 품질 우수성, 관리체계, 개선활동 및 데이터 비즈니즈 활용성에 가점(데이터 품질인증을 획득한 기업에 5점 가점 부여)을 포함, 100점 만점으로 점수를 매겼다. "정형외 비정형 데이터도 인증...해외 수출때도 유리하게 작용" 데이터 품질대상에서 가점으로 적용된 데이터품질인증제도는 기업·기관이 보유하거나 유통하는 데이터의 품질을 객관적 기준에 따라 평가·검증해 공적으로 인증해 주는 제도다. 단순히 “데이터가 있다”를 넘어, 신뢰할 수 있고 실제 활용 가능한 데이터인가를 국가 공인 기준으로 보증한다는 데 의미가 있다. AI·데이터 산업이 커질수록 이 제도의 전략적 가치도 커지고 있다. 특히 데이터품질인증제도는 AI 학습데이터를 포함한 비정형데이터 인증이 가능하다는 점에서도 주목된다. 기존 데이터 품질 관리는 주로 정형데이터(DB, 테이블 데이터) 중심이었다. 하지만 데이터품질인증제도는 한 단계 더 나아가 이미지와 영상, 음성과 텍스트, 로그, 센서 데이터, 데이터셋 같은 비정형데이터도 인증 대상이다. 이는, AI 성능이 모델보다 데이터 품질에 더 크게 좌우된다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 산업계 한 관계자는 데이터품질인증제를 가리켜 "AI가 제대로 학습될 수 있는 데이터인가?”를 공식적으로 증명할 수 있는 거의 유일한 국가 단위 제도적 장치"라면서 "이는 단순히 어떤 데이터 관리 제도가 아니라AI 신뢰성·책임성(AI Trust, Responsible AI)을 뒷받침하는 인프라라는 의미"라고 강조했다. 데이터품질인증제도는 스피어에이엑스, 피터페터 등 인증을 받은 기업들이 해외 시장 진출에도 큰 도움이 된다. 당국이 데이터 품질을 공인, 해외 바이어나 파트너와 협상 시 유리하다. 데이터 품질에 대한 반복적인 기술 검증과 설명 부담도 줄여준다. 또 초기 PoC(시험테스트)와 실증 단계에서 신뢰 장벽을 빠르게 통과할 수도 있다. 이외에도 데이터품질인증제는 데이터 유통 시장의 신뢰 기반을 형성하는데도 큰 역할을 할 수 있다. 데이터 거래와 결합, 공유에서 가장 큰 문제가 품질 불확실성이기 때문이다. 데이터품질인증제는 인증이므로 "이 데이터는 믿어도 된다”는 공통 기준을 제공, 결과적으로 데이터 마켓과 AI 마켓 활성화에도 기여한다. 또 데이터 거버넌스 및 관리 체계 내재화에도 한 몫 한다. 인증 준비 과정에서 기업들은 자연스럽게 데이터 표준화, 품질 관리 프로세스, 메타데이터 및 이력 관리, 보안 및 접근통제 등을 정비하기 때문이다. 인증이 일회성 평가가 아니라, 데이터 운영 수준을 끌어올리는 촉매가 되는 것이다. 임규건 한양대 교수는 "데이터품질인증제도는 AI 학습데이터를 포함한 비정형데이터까지 품질을 공식 검증하고, 국내외 시장에서 데이터·AI 기업의 신뢰를 대신 증명해 주는 AI 시대의 핵심 신뢰 인프라이자 수출 경쟁력 도구"라고 강조했다. 양재수 한국데이터산업진흥원장은 "AI가 사회 전반적으로 적용되는 시대에 AI기반 사업의 성공은 우수한 품질의 데이터에서 출발한다”며 “데이터 품질대상을 통해 데이터 품질관리 문화를 산업 전반으로 확산시켜 대한민국이 신뢰할 수 있는 데이터 강국으로 도약할 수 있게 지원하겠다”고 밝혔다.
