참조: NIA 제3권 생성형AI 데이터 품질관리 가이드 v2.5, 부록1 pp.142–145 (첨부 발췌본). 품질특성에 연결한 사전진단입니다. ACE 보조지표·임계값은 NIA 공식 합격 기준이 아닙니다. 청킹은 가공 지원이며 OCR·검색/답변 정확도, 의미·라벨 정확성, 합성데이터 안전성은 별도 검증이 필요합니다.
AI Readyness 분석 EXECUTIVE SUMMARY
OUR DATA. NEXT STEP.
우리 기관의 AI 준비 현황, 한눈에.
설문 응답과 제출 근거를 함께 살펴보세요.
이번 진단은 제출자료 2건 중 처리 완료 2건, 처리 실패 0건을 대상으로 구성했습니다. 설문 9개 중 미응답·미확인 2개는 기관의 미실시 사실로 판정하지 않았습니다.
선택한 활용 목적은 '문서검색·질의응답'이며 분석 범위는 '내부 규정·업무매뉴얼 검색'입니다. 아래 결과는 이 범위의 샘플 관찰과 자기평가를 연결한 사전 검토이며, 기관 전체 데이터의 대표성을 보장하지 않습니다.
설문 항목9개
보완·확인 필요6개
제출 자료2건
정량 분석5건
세 영역의 응답 분포
데이터 보유 현황3개 문항
111
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 1미확인·미응답 1해당 없음 0
데이터 연계 현황3개 문항
12
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 2미확인·미응답 0해당 없음 0
데이터 활용 현황3개 문항
111
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 1미확인·미응답 1해당 없음 0
01 / HOLD
데이터 보유
무엇이 있는가?
목록 · 출처 · 관리체계
→
02 / LINK
데이터 연계
어떻게 연결하는가?
이동 · 구조 · 갱신
→
03 / USE
데이터 활용
어디에 적용하는가?
업무 목적 · 평가 · 검증
AI Readyness 분석 A.C.E · EverValue Consulting
1 AI 데이터 분석 개요
기관의 데이터 보유·연계·활용 현황을 정리하고, 주요 이슈 및 개선방향을 도출합니다.
분석목적
AI 도입을 위한 데이터 준비 현황과 선행 개선과제 확인
분석범위
내부 규정·업무매뉴얼 검색 / 간단 설문 9개 및 제출자료·샘플
분석절차
현황·샘플 분석 → 시사점 종합 → 추진과제 도출
01 / HOLD
데이터 보유
무엇이 있는가?
목록 · 출처 · 관리체계
→
02 / LINK
데이터 연계
어떻게 연결하는가?
이동 · 구조 · 갱신
→
03 / USE
데이터 활용
어디에 적용하는가?
업무 목적 · 평가 · 검증
분석 프레임워크 상세 보기
진단 영역
분석 영역
관련 특성
세부 진단 항목
데이터 보유 현황
정책·품질·분포
준비성 · 기준 적합성 · 다양성 · 유사성/편향성
관리체계, 출처·형식, 기간·수량, 중복·편향
데이터 연계 현황
수집·이동·가공·구조
완전성 · 구문 정확성
추출·누락 확인, 구조·형식, 연계 주기
데이터 활용 현황
업무 목적·정답·검증
유용성 · 의미 정확성 · 알고리즘 적정성 · 유효성
요구사항, 검토 담당자, 평가 기준·자료
2026.02 배포된 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v4.0 기반 · ACE-0.7 / NIA v4.0 · 생성형 v2.5 · 추론형 v1.0 보고서 형식을 설명하기 위한 가상 예시입니다. 실제 기관 진단·품질 인증 결과가 아닙니다.
AI Readyness 분석 데이터 현황분석
2 데이터 보유 현황 분석
설문과 제출자료를 기반으로 현황을 정리하고, 품질특성별 확인사항과 개선방향을 제시합니다.
데이터 보유 현황3개 문항
111
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 1미확인·미응답 1해당 없음 0
데이터 확보와 관리 범위
준비할 산출물: 문서·데이터 목록과 권한표
완료 확인: 관리부서와 업무 담당자가 대상 목록, 기준일, 이용조건을 대조하고 제외 사유를 기록
품질특성별 근거·개선방향 상세 보기
관련 특성
세부 진단 항목
핵심 현황·진단 결과
시사점·개선방향
준비성
정책·규정 및 관리체계
설문: 일부 실시. 관련 자료 2건 제출. 자료의 내용 적합성은 별도 검토 필요.
관리부서, 담당자, 이용 조건과 검토 기록을 정리하세요.
기준 적합성
물리적 무결성·출처 신뢰성
설문: 대부분 실시. 관련 자료 2건 제출. 자료의 내용 적합성은 별도 검토 필요.
자료의 기준일·적용 범위와 실제 운영 여부를 확인하고 검토 결과를 남기세요.
다양성
데이터 규모·분포·편중
설문: 잘 모름 / 확인 필요. 관련 자료 2건 제출. 자료의 내용 적합성은 별도 검토 필요.
기간·업무·분류별 수량과 누락된 범위를 확인하세요.
유사성·편향성
중복·유해표현 점검
설문으로 직접 확인하지 않은 세부 항목. 관련 자료 2건 제출. 자료의 내용 적합성은 별도 검토 필요.
자료의 기준일·적용 범위와 실제 운영 여부를 확인하고 검토 결과를 남기세요.
제출 근거: [99] 가상 예시 · 행정문서.txt / [100] 가상 도형 영상.mp4
AI Readyness 분석 데이터 현황분석
3 데이터 연계 현황 분석
설문과 제출자료를 기반으로 현황을 정리하고, 품질특성별 확인사항과 개선방향을 제시합니다.
데이터 연계 현황3개 문항
12
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 2미확인·미응답 0해당 없음 0
수집·정제·갱신의 재현성
준비할 산출물: 추출·변환 규칙 및 대조 기록
완료 확인: 원천/추출 건수, 변환 규칙, 실패 로그, 갱신 후 재검수 결과를 함께 확인
품질특성별 근거·개선방향 상세 보기
관련 특성
세부 진단 항목
핵심 현황·진단 결과
시사점·개선방향
완전성
수집·정제·가공 과정
설문: 일부 실시. 관련 자료가 없어 추가 확인 필요.
원천과 추출 결과의 대조 기준을 정하세요.
구문 정확성
스키마·구조·값의 형식
설문: 일부 실시. 관련 자료가 없어 추가 확인 필요.
데이터 사전과 값 검증 규칙을 확보하세요.
연계 운영
추출 방식·갱신 주기
설문: 대부분 실시. 관련 자료가 없어 추가 확인 필요.
자료의 기준일·적용 범위와 실제 운영 여부를 확인하고 검토 결과를 남기세요.
제출 근거: 해당 영역 제출자료 없음
AI Readyness 분석 데이터 현황분석
4 데이터 활용 현황 분석
설문과 제출자료를 기반으로 현황을 정리하고, 품질특성별 확인사항과 개선방향을 제시합니다.
데이터 활용 현황3개 문항
111
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 1미확인·미응답 1해당 없음 0
업무 적합성과 평가 가능성
준비할 산출물: 업무 시나리오·정답셋·평가표
완료 확인: 업무 담당자가 정답 근거와 허용 오류를 승인하고 시험별 결과·실패 사례를 기록
품질특성별 근거·개선방향 상세 보기
관련 특성
세부 진단 항목
핵심 현황·진단 결과
시사점·개선방향
유용성
수요자 요구사항 충족
설문: 대부분 실시. 관련 자료가 없어 추가 확인 필요.
자료의 기준일·적용 범위와 실제 운영 여부를 확인하고 검토 결과를 남기세요.
의미 정확성
정답·내용 검토 기준
설문: 잘 모름 / 확인 필요. 관련 자료가 없어 추가 확인 필요.
정답 근거와 전문가 검토 절차를 확보하세요.
알고리즘 적정성
활용 목적에 맞는 AI 기능
선택한 활용 목적: 문서검색·질의응답. 모델·알고리즘 적정성은 별도 검토 필요.
목표 업무와 AI 기능의 적합성, 대안과 적용 조건을 검토하세요.
유효성
시험·성능 검증 결과
설문: 미실시. 관련 자료가 없어 추가 확인 필요.
목표 지표와 시험 결과를 확보하세요. 샘플 통계는 모델 성능 검증이 아닙니다.
제출 근거: 해당 영역 제출자료 없음
AI Readyness 분석 종합 분석
5 관점별 분석
영역별 준비 현황 비교
단위: 설문 응답 수. 자체 응답의 분포이며 품질 점수나 활용 가능 데이터 수가 아닙니다.
데이터 보유 현황
1110
데이터 연계 현황
1200
데이터 활용 현황
1110
대부분·체계적 실시미실시·일부 실시미확인·미응답해당 없음
영역
대부분·체계적
미실시·일부
미확인
해당 없음
데이터 보유 현황
1
1
1
0
데이터 연계 현황
1
2
0
0
데이터 활용 현황
1
1
1
0
데이터 보유 현황3개 문항
111
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 1미확인·미응답 1해당 없음 0
데이터 연계 현황3개 문항
12
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 2미확인·미응답 0해당 없음 0
데이터 활용 현황3개 문항
111
대부분·체계적 실시 1미실시·일부 실시 1미확인·미응답 1해당 없음 0
진단 영역
핵심 확인사항
제출 근거
데이터 보유 현황 분석
간단 설문 3개 항목 중 보완·확인이 필요한 응답 2개.
관련 자료 2건. 제출 여부와 품질 검증 완료 여부는 구분합니다.
[99] 가상 예시 · 행정문서.txt / [100] 가상 도형 영상.mp4
데이터 연계 현황 분석
간단 설문 3개 항목 중 보완·확인이 필요한 응답 2개.
관련 자료 0건. 제출 여부와 품질 검증 완료 여부는 구분합니다.
해당 영역 제출자료 없음
데이터 활용 현황 분석
간단 설문 3개 항목 중 보완·확인이 필요한 응답 2개.
관련 자료 0건. 제출 여부와 품질 검증 완료 여부는 구분합니다.
해당 영역 제출자료 없음
AI Readyness 분석 샘플 기반 측정
5.1 샘플데이터 정량 분석
분류 성능: Accuracy·Precision·Recall·F1
자료 #1 · 가상 예시 · classification.csv
유효 행3측정값
제외 행(결측·숫자 오류)0측정값
Accuracy0.666667
표시 척도 0–1
Precision (macro)0.75
표시 척도 0–1
Recall (macro)0.75
표시 척도 0–1
F1 (macro)0.666667
표시 척도 0–1
제출 범위의 측정 결과이며 NIA 인증·합격 판정이 아닙니다. 단일 라벨 분류. 정답·예측 라벨 합집합의 macro 평균이며 분모 0은 0으로 계산합니다. 0~1 척도. 독립 평가셋 여부는 별도 확인해야 합니다.
행·라벨별 상세 결과
평가 대상
세부 결과
문의
정답 2 / 예측 1 / TP 1 / P 1.0000 / R 0.5000 / F1 0.6667
민원
정답 1 / 예측 2 / TP 1 / P 0.5000 / R 1.0000 / F1 0.6667
회귀 성능: MSE·MAE
자료 #2 · 가상 예시 · regression.csv
유효 행3측정값
제외 행(결측·숫자 오류)0측정값
MSE1.666667측정값
MAE1.0측정값
제출 범위의 측정 결과이며 NIA 인증·합격 판정이 아닙니다. MSE는 목표값 단위의 제곱, MAE는 목표값과 같은 단위입니다.
문장쌍 유사도: TF-IDF 코사인·문자 n-gram
자료 #3 · 가상 예시 · similarity.csv
유효 문장쌍2측정값
제외 행0측정값
평균 TF-IDF 코사인0.279801
표시 척도 0–1
평균 문자 2-gram Jaccard0.2
표시 척도 0–1
제출 범위의 측정 결과이며 NIA 인증·합격 판정이 아닙니다. 문자 2-gram TF-IDF(전체 유효 문장쌍에 공동 적합), NFKC·소문자·공백 정규화. 어휘·표현의 유사도이며 BERT 의미 이해·사실 정확성·도메인 적합성 판정이 아닙니다.
행·라벨별 상세 결과
평가 대상
세부 결과
CSV 행 2
TF-IDF 코사인 0.2798 / 문자 2-gram Jaccard 0.2000
CSV 행 3
TF-IDF 코사인 0.2798 / 문자 2-gram Jaccard 0.2000
유해표현: 레퍼런스 문장 기반 검토 후보
자료 #4 · 가상 예시 · harm.csv
분석 문장2측정값
제외 행0측정값
기준 문장(중복 제거)2측정값
유해표현 검토 후보1측정값
후보 비율 (%)50.0
표시 척도 0–100%
제출 범위의 측정 결과이며 NIA 인증·합격 판정이 아닙니다. 사용자 제출 레퍼런스에 대한 문자 2-gram TF-IDF 코사인 비교. 유해 최대 유사도 ≥0.5 및 안전 최대보다 클 때 후보로 표시합니다. 0.5는 서비스 탐색 기준이며 NIA 임계값이 아닙니다. 문맥·인용·우회표현은 판정하지 못합니다. 공개 데이터셋·BERT 모델은 내장하지 않습니다.
행·라벨별 상세 결과
평가 대상
세부 결과
CSV 행 2
후보 미검출(안전 판정 아님) / 유해 기준 최대 0.0000 / 안전 기준 최대 0.7366
CSV 행 3
검토 후보 / 유해 기준 최대 1.0000 / 안전 기준 최대 0.0000
영상 데이터 품질 진단
자료 #100 · 가상 도형 영상.mp4
영상 길이 추정 (초)6.0측정값
메타데이터 FPS10.0측정값
추출 시도 표본24측정값
디코딩 성공 표본24측정값
저선명 후보 표본0측정값
밝기 극단 후보 표본0측정값
전체 영상에서 균등 위치 최대 24프레임을 표본 추출합니다. FPS·길이·총 프레임은 메타데이터 기반이며 VFR·가변속 재생의 실제 시간 정확성은 미검증입니다. 320×180 회색조에서 밝기 평균·Laplacian 분산·표본 간 절대 차이를 측정합니다. 밝기 35 미만/220 초과, 선명도 35 미만, 차이 1 미만은 ACE 탐색 기준으로 NIA 합격 기준이 아닙니다. 프레임 사이의 결함·짧은 동작·객체 행동·추적 ID 변경·가림은 자동 검출하지 않습니다.
AI Readyness 분석 TEXT / DATA QUALITY
5.2 텍스트 데이터 품질 진단
원문 → 텍스트 추출 → 정제 후보 → 청킹 시험의 흐름으로 문서 활용 준비도를 확인합니다. NIA 생성형 AI 데이터 품질관리 가이드의 완전성·구문 정확성·유사성 등에 연결한 보조 점검입니다. 문자 추출량은 완전성의 확정 판정이 아니며, 청킹은 별도 가공 지원 기능입니다. 인증 점수가 아닙니다.
가상 예시 · 행정문서.txt
자료 #99 · 단위: 쪽
원문2 쪽
추출597 문자
정제 후보0 문자
청킹 시험2 개
제목
파일 속성에 존재
작성자
파일 속성 미기재
생성일
파일 속성 미기재
진단과 개선방향
확인 필요
완전성 / 추출 상태
2개 단위 중 80자 미만 1개. 분석 범위 제한: 없음.
표지·공백 페이지를 구분하고 스캔/이미지 페이지는 OCR 후 원문 대조하세요.
후보 미검출
구문 정확성 / 문자 이상 후보
제어문자 0개, 대체문자(�) 0개.
인코딩·문자 매핑을 점검하세요. NUL 등 제어문자를 제거한 미리보기와 원문을 비교하세요.
후보 미검출
유사성 / 반복 문구
3개 이상 단위에 반복된 문구 0종, 정규화 후 동일 본문 0개.
머리말·꼬리말·목차와 업무상 필요한 반복을 구분해 정제 규칙을 정하세요.
확인 필요
준비성 / 메타데이터
파일 속성 미기재: 작성자, 생성일
텍스트 문서ID·업무분류·문서 버전·보존기간·공개등급·접근권한을 별도 연계하세요. 파일 속성은 업무 메타데이터 검증이 아닙니다.
확인 필요
유용성 / 텍스트 가공 보조 점검
숫자 밀집 단위 0개, 페이지 내 800자·100자 중첩 청크 2개.
표의 항목·수치·단위를 함께 보존하고 문맥 단위 청킹을 검토하세요. 고정 문자 청킹은 비교용 시뮬레이션입니다.
후보 미검출
민감정보 형식 / 별도 보안 점검
이메일 0개, 전화번호 0개, 주민번호 형식 0개
정규식 후보를 검토하고 문서별 권한을 적용하세요. 이름·주소 등 모든 개인정보를 검출하거나 비식별화를 보증하지 않습니다.
페이지별 추출 분포
막대는 이 문서의 최대 추출 문자 수 대비 상대 길이입니다. 추출 정확도가 아닙니다. 숫자 밀집은 숫자 포함 줄 40% 이상·8줄 이상인 단위입니다.
전체 0종 중 상위 15종. 머리말·꼬리말뿐 아니라 업무상 필요한 반복도 포함할 수 있습니다.
출처를 보존한 청킹 미리보기 (첫 6개 / 전체 2개)
1쪽 / 청크 1 · 591자
가상 기관 업무 규정
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합니다.
문서 검색 시스템을 이용해 업무 자료를 확인합
2쪽 / 청크 1 · 5자
가상 표지
각 청크의 첫 240자만 표시하며 일부 개인정보 형식 후보를 마스킹합니다. 자동 비식별화 완료를 의미하지 않습니다.
문서 간 동일 본문 점검
분석한 문서 간 80자 이상 본문의 완전 일치 후보가 없습니다. 유사 내용·개정판 차이의 의미 비교는 수행하지 않았습니다.
후속 PoC 검증
원문 대조 정답으로 OCR 정확도 검증 → 질문·근거 페이지 정답셋으로 검색 Recall@k·랭킹 검증 → 답변 사실성과 인용 근거 검토 → 사용자·문서별 권한 테스트. 현재 측정값으로 이 항목들의 통과 여부를 판단하지 않습니다.
AI Readyness 분석 VIDEO / DATA QUALITY
5.3 영상 데이터 품질 진단
영상 속성과 표본 프레임의 품질 후보를 분석하고, 데이터 품질 확보를 위한 준비 과제로 연결합니다. 객체의 의미·행동·신원은 판정하지 않습니다.
NIA 제1권 AI 데이터 품질관리 가이드 v4.0의 기준 적합성·다양성·구문/의미 정확성·유효성에 연결한 점검입니다. 형식·해상도·FPS·표본 디코딩은 실측하고, 밝기·선명도·변화량은 ACE 보조지표로 제공합니다. 다양성 분포는 수집 메타데이터, 라벨 정확성은 검수 정답, 모델 유효성은 정답·예측 결과가 있어야 평가할 수 있으며 현재는 미평가입니다. NIA의 일괄 합격 기준이나 공식 인증 점수가 아닙니다.
[100] 가상 도형 영상.mp4
해상도320×180
FPS (메타데이터)10.0
길이 추정6.0초
코덱FMP4
표본 프레임·시점 근거
전체에서 균등 위치로 선택한 표본이며 특정 행동이 발생한 장면을 선택한 결과가 아닙니다. 시각은 요청 프레임/FPS로 계산한 추정값입니다. 원본 개인정보를 자동 마스킹하지 않습니다.
320×180, 10.000 FPS, 약 6.00초, 코덱 FMP4. 표본 24개 중 24개 디코딩.
원본/편집본을 구분하고 실제 운영 플레이어에서 전체 구간 재생과 입력 코덱 호환성을 확인하세요. 표본 성공은 전체 무결성 보증이 아닙니다.
표본 측정 · 기준 적합성 / 시각 품질 보조 점검
저선명 후보 0개, 밝기 극단 후보 0개 / 디코딩 표본 24개.
후보 시점을 원본 해상도로 검토하세요. 작은 대상 객체의 가시성은 전체 화면 선명도와 다르므로 객체 영역의 크기·가림·흔들림을 별도 라벨링하세요.
표본 측정 · 완전성 / 시간 구간
화면 변화가 작은 표본 쌍 7개. 표본 간격은 연속 프레임 간격이 아닙니다.
정지·중복·누락 확정 판정이 아닙니다. 원본 시간코드와 실제 프레임 타임스탬프를 대조하고 업무상 관심 구간은 촘촘하게 검수하세요.
추가 근거 필요 · 다양성 / 대표성
날씨·카메라 각도·촬영 장소·가림 정도·행동 클래스의 분포는 영상 속성만으로 확정하지 않았습니다.
수집 목록에 환경과 카메라 정보를 기록하고 목표 클래스·촬영 환경·겹침 사례를 층화하세요. 동일 촬영 세션의 유사 프레임을 학습과 평가에 나누지 마세요.
추가 근거 필요 · 구문·의미 정확성 / 라벨
객체 ID·객체 영역·이벤트 시작/종료 시각의 정답 라벨은 분석에 포함되지 않았습니다.
프레임/시각·객체 추적 ID·행동 클래스·가림·검수자를 기록하세요. 경계 사례는 2인 검수와 합의 규칙을 마련하고 시연 화면의 예측 표시는 정답으로 사용하지 마세요.
추가 근거 필요 · 유효성 / 모델 검증
분석 모델과 독립 정답셋을 실행하지 않았으므로 Accuracy·F1·객체·이벤트 계수 오차·추적 ID 변경률은 미측정입니다.
프레임 분류와 이벤트 카운팅을 구분하세요. 객체·촬영 세션 단위 카운트 MAE, 이벤트 시간 허용오차를 정한 Precision/Recall, 추적 ID 변경을 별도로 검증하고 최종 업무 판단는 담당자가 확인하세요.
표본별 측정값 (24개)
요청 시점·프레임
디코딩 위치
평균 밝기
선명도 지표
이전 성공 표본 대비 차이
검토 후보
약 0.0초 / 0
0
100.25
1293.5
비교 없음
후보 미검출
약 0.3초 / 3
3
100.24
1302.03
1.49
후보 미검출
약 0.5초 / 5
5
100.24
1302.42
1.0
후보 미검출
약 0.8초 / 8
8
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
약 1.0초 / 10
10
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 1.3초 / 13
13
100.25
1302.53
1.5
후보 미검출
약 1.5초 / 15
15
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 1.8초 / 18
18
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
약 2.1초 / 21
21
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
약 2.3초 / 23
23
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 2.6초 / 26
26
100.24
1302.53
1.49
후보 미검출
약 2.8초 / 28
28
100.24
1302.42
1.0
후보 미검출
약 3.1초 / 31
31
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
약 3.3초 / 33
33
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 3.6초 / 36
36
100.25
1302.53
1.5
후보 미검출
약 3.8초 / 38
38
100.24
1302.53
1.0
후보 미검출
약 4.1초 / 41
41
100.24
1302.42
1.5
후보 미검출
약 4.4초 / 44
44
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
약 4.6초 / 46
46
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 4.9초 / 49
49
100.25
1302.53
1.5
후보 미검출
약 5.1초 / 51
51
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 5.4초 / 54
54
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
약 5.6초 / 56
56
100.24
1302.42
0.99
화면 변화 적음
약 5.9초 / 59
59
100.24
1302.42
1.49
후보 미검출
가상 도형 영상의 예시입니다. 전체 영상에서 균등 위치 최대 24프레임을 표본 추출합니다. FPS·길이·총 프레임은 메타데이터 기반이며 VFR·가변속 재생의 실제 시간 정확성은 미검증입니다. 320×180 회색조에서 밝기 평균·Laplacian 분산·표본 간 절대 차이를 측정합니다. 밝기 35 미만/220 초과, 선명도 35 미만, 차이 1 미만은 ACE 탐색 기준으로 NIA 합격 기준이 아닙니다. 프레임 사이의 결함·짧은 동작·객체 행동·추적 ID 변경·가림은 자동 검출하지 않습니다.
측정 근거와 업무 적용 해석
제출자료별 검토 의견
아래는 제출 범위에서 측정한 사실을 업무 적용 시 확인할 사항과 연결한 검토 의견입니다. 제안된 조치의 수행 여부는 별도 확인이 필요합니다.
[99] 가상 예시 · 행정문서.txt
측정 근거: 분석한 2개 쪽 중 80자 미만 추출은 1개입니다. 위치: 2.
업무상 의미: 추출량이 적은 단위는 표지·공백 또는 이미지 중심 자료일 수 있습니다. 이를 일괄 누락으로 판정하면 정상 페이지까지 제외할 수 있습니다.
개선 조치: 표시한 위치를 원문과 대조해 정상 공백/이미지/추출 실패로 분류하고, 필요한 페이지만 OCR 대상으로 선정하세요.
측정 근거: 숫자 밀집 후보는 0개입니다. 위치: 없음.
업무상 의미: 숫자와 표 항목이 분리되면 검색 결과에 수치는 있어도 대상·연도·단위가 빠질 수 있습니다. 숫자 밀집은 표 존재의 확정 판정이 아닙니다.
개선 조치: 표 후보에서 제목, 행·열 머리글, 단위, 주석을 함께 보존하고 표 원문과 추출 결과를 대조하세요. 수치 질의는 별도 시험 유형으로 구성하세요.
측정 근거: 3개 이상 단위에서 반복되는 문구 0종, 고정 길이 분할 청크 2개가 생성되었습니다.
업무상 의미: 반복 머리말은 검색 결과를 중복시킬 수 있고, 고정 길이 분할은 문장·표의 경계를 자를 수 있습니다. 청크 수 자체는 검색 품질을 뜻하지 않습니다.
개선 조치: 반복 후보를 업무상 필요한 문구와 머리말·꼬리말로 구분한 뒤 정제 전후 검색 결과를 비교하세요. 문서ID·페이지·버전을 청크와 연결해 인용 근거를 유지하세요.
[100] 가상 도형 영상.mp4
측정 근거: 320×180, 10.000 FPS, 약 6.00초, 코덱 FMP4. 표본 24개 중 24개 디코딩.
업무상 의미: 표본 측정 · 기준 적합성 / 형식·재생에 연결한 점검입니다. 제출 샘플의 관찰이며 기관 전체 품질 또는 모델 성능 판정이 아닙니다.
개선 조치: 원본/편집본을 구분하고 실제 운영 플레이어에서 전체 구간 재생과 입력 코덱 호환성을 확인하세요. 표본 성공은 전체 무결성 보증이 아닙니다.
측정 근거: 저선명 후보 0개, 밝기 극단 후보 0개 / 디코딩 표본 24개.
업무상 의미: 표본 측정 · 기준 적합성 / 시각 품질 보조 점검에 연결한 점검입니다. 제출 샘플의 관찰이며 기관 전체 품질 또는 모델 성능 판정이 아닙니다.
개선 조치: 후보 시점을 원본 해상도로 검토하세요. 작은 대상 객체의 가시성은 전체 화면 선명도와 다르므로 객체 영역의 크기·가림·흔들림을 별도 라벨링하세요.
측정 근거: 화면 변화가 작은 표본 쌍 7개. 표본 간격은 연속 프레임 간격이 아닙니다.
업무상 의미: 표본 측정 · 완전성 / 시간 구간에 연결한 점검입니다. 제출 샘플의 관찰이며 기관 전체 품질 또는 모델 성능 판정이 아닙니다.
개선 조치: 정지·중복·누락 확정 판정이 아닙니다. 원본 시간코드와 실제 프레임 타임스탬프를 대조하고 업무상 관심 구간은 촘촘하게 검수하세요.
AI Readyness 분석 근거 → 시사점 → 추진과제
6 데이터 시사점 종합
제출 범위의 관찰과 자가평가를 연결했습니다. 자료 번호는 부록과 대응합니다.
번호·영역
Key Finding · 근거
시사점
연결 과제
I-01 데이터 보유 현황 분석
설문 3개: 미실시·일부 실시 1개 / 미확인 1개. 관련 제출자료 2건. 근거: H1, H2, H3 / 자료 #99, 자료 #100
완료 확인: 관리부서와 업무 담당자가 대상 목록, 기준일, 이용조건을 대조하고 제외 사유를 기록
2. 데이터 연계 현황 분석
권장 담당: 정보화·데이터 연계 담당
산출물: 추출·변환 규칙 및 대조 기록
완료 확인: 원천/추출 건수, 변환 규칙, 실패 로그, 갱신 후 재검수 결과를 함께 확인
3. 데이터 활용 현황 분석
권장 담당: 업무 책임자·AI 검증 담당
산출물: 업무 시나리오·정답셋·평가표
완료 확인: 업무 담당자가 정답 근거와 허용 오류를 승인하고 시험별 결과·실패 사례를 기록
AI Readyness 분석 추진과제 정의(안)
7 데이터 종합분석 및 추진과제 도출
일괄 시스템 구축을 전제하지 않고, 확인된 근거에 따라 필요한 검토와 산출물을 제안합니다.
7.1 후보과제 도출
시사점과 확인 필요사항을 종합하여 후보 추진과제를 도출합니다.
시사점 종합후보 추진과제
I-01
미확인 범위를 담당자·근거자료로 확정한 뒤 개선 대상을 결정합니다.
구분: 근거 확인 우선
➜
D-01 · 데이터 확보와 관리 범위
문서·데이터 목록과 권한표
I-02
미확인 범위를 담당자·근거자료로 확정한 뒤 개선 대상을 결정합니다.
구분: 근거 확인 우선
➜
D-02 · 수집·정제·갱신의 재현성
추출·변환 규칙 및 대조 기록
I-03
미확인 범위를 담당자·근거자료로 확정한 뒤 개선 대상을 결정합니다.
구분: 근거 확인 우선
➜
D-03 · 업무 적합성과 평가 가능성
업무 시나리오·정답셋·평가표
I-04, I-05, I-06, I-07, I-08, I-09
제출자료 관찰 6건을 원문 검수·품질 기준 구체화로 연결합니다. 개별 근거는 6장의 시사점 번호를 참조하세요.
구분: 측정 범위 내 검토
➜
D-04 · 샘플 검토·품질 기준 구체화
자료별 관찰·검수 기록과 개선 전후 측정표
7.2 중점 추진과제 도출
후보 추진과제를 목적별로 묶어 중점 추진과제(안)를 정리합니다. 순위·예산·착수 확정 결과는 아닙니다.
후보 추진과제 종합
D-01
데이터 확보와 관리 범위
D-02
수집·정제·갱신의 재현성
D-03
업무 적합성과 평가 가능성
D-04
샘플 검토·품질 기준 구체화
➜
D-01 · 데이터 확보와 관리 범위
문서·데이터 목록과 권한표
D-04 · 샘플 검토·품질 기준 구체화
자료별 관찰·검수 기록과 개선 전후 측정표
F-01 데이터 관리·품질 기준 정립
D-02 · 수집·정제·갱신의 재현성
추출·변환 규칙 및 대조 기록
F-02 데이터 연계·갱신 체계 정비
D-03 · 업무 적합성과 평가 가능성
업무 시나리오·정답셋·평가표
F-03 업무 활용·검증 체계 마련
7.3 추진과제 상세 정의
D-01 · 데이터 확보와 관리 범위
연결 시사점
I-01
검토 구분
근거 확인 우선
판단 근거
H1, H2, H3 / 자료 #99, 자료 #100
담당 역할(안)
자료 관리·보안 담당
주요 산출물
문서·데이터 목록과 권한표
완료 확인 기준
관리부서와 업무 담당자가 대상 목록, 기준일, 이용조건을 대조하고 제외 사유를 기록
D-02 · 수집·정제·갱신의 재현성
연결 시사점
I-02
검토 구분
근거 확인 우선
판단 근거
L1, L4, L5 / 제출자료 없음
담당 역할(안)
정보화·연계 담당
주요 산출물
추출·변환 규칙 및 대조 기록
완료 확인 기준
원천/추출 건수, 변환 규칙, 실패 로그, 갱신 후 재검수 결과를 함께 확인
D-03 · 업무 적합성과 평가 가능성
연결 시사점
I-03
검토 구분
근거 확인 우선
판단 근거
U1, U2, U4 / 제출자료 없음
담당 역할(안)
업무·AI 검증 담당
주요 산출물
업무 시나리오·정답셋·평가표
완료 확인 기준
업무 담당자가 정답 근거와 허용 오류를 승인하고 시험별 결과·실패 사례를 기록
D-04 · 샘플 검토·품질 기준 구체화
연결 시사점
I-04, I-05, I-06, I-07, I-08, I-09
검토 구분
측정 범위 내 검토
판단 근거
자료 #99, 자료 #100
담당 역할(안)
자료 관리·업무 검수 담당
주요 산출물
자료별 관찰·검수 기록과 개선 전후 측정표
완료 확인 기준
분석 실패는 재처리, 참고자료는 운영 근거와 대조하고 실제 샘플은 검토 후보를 원본과 대조한 뒤 같은 범위로 재측정
AI Readyness 분석 추진 절차
7.4 추진 순서 및 의사결정
01 · 범위·근거 확정 →
대상·책임자·권한 합의
미확인 설문을 보완하고 원천과 샘플을 대응합니다.
02 · 기준·데이터 정비 →
검수 규칙·실패 처리 확인
결측·중복·추출 후보를 원문 검수하고 개선 전후를 비교합니다.
03 · 업무 적용 검증
허용 오류·운영 책임 합의
업무별 정답과 평가 기준으로 시험하고 잔여 이슈를 승인합니다.
부록 제출 근거 및 측정 범위
부록 제출자료·샘플 분석 및 추적 근거
아래 통계는 제출 자료 범위에만 해당합니다. 목록 파일의 통계와 실제 데이터 샘플의 품질 측정을 구분하세요.
샘플데이터 · 자료 #99
가상 예시 · 행정문서.txt
기능 설명용 가상 문서 · 버전 1
추출 문자 597
텍스트 레이어만 분석합니다. OCR·표/이미지 내용 인식·LLM 답변·검색 성능·권한 연동은 미검증. 미리보기의 일부 형식 후보만 마스킹하며 원본은 수정하지 않습니다.
샘플데이터 · 자료 #100
가상 도형 영상.mp4
실제 기관과 무관한 가상 도형 영상 · 버전 1
영상 320×180 · 10.0 FPS · 약 6.0초. 상세 진단은 5.3 영상 데이터 품질 진단을 확인하세요.
전체 영상에서 균등 위치 최대 24프레임을 표본 추출합니다. FPS·길이·총 프레임은 메타데이터 기반이며 VFR·가변속 재생의 실제 시간 정확성은 미검증입니다. 320×180 회색조에서 밝기 평균·Laplacian 분산·표본 간 절대 차이를 측정합니다. 밝기 35 미만/220 초과, 선명도 35 미만, 차이 1 미만은 ACE 탐색 기준으로 NIA 합격 기준이 아닙니다. 프레임 사이의 결함·짧은 동작·객체 행동·추적 ID 변경·가림은 자동 검출하지 않습니다.
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