상위 5% AI 기업은 AI Ready 데이터를 구축하고 있습니다.
AI 도입, 누구나 할 수 있습니다. 그러나 진정한 성패는 데이터의 ‘AI Ready’에 달려 있습니다. AI Ready 데이터를 구현한 실제 사례, 방법을 소개합니다.
여러분, ‘시작이 반이다’라는 말 아시죠?
‘어떤 일을 시작하는 순간 이미 절반은 이뤄낸 것이나 다름없다’라는 의미를 담고 있습니다. 긍정적인 의미로 주로 사용되지만, AI 서비스를 개발할 때는 예외입니다.
체계적인 계획 없이 AI 도입을 시작한다면, ‘잘못된 시작’이 되어 버립니다. 오히려 기업을 위험으로 이끄는 선택이 되는 것이죠.
많은 기업들이 시작부터 실패하는 이유? AI Ready에 있습니다.
MIT의 ‘The GenAI Divide: State of AI in Business 2025’ 보고서에 따르면, 전 세계 기업들은 긍정적인 결과를 기대하며 생성형 AI에 무려 300억~400억 달러(약 40조~55조 원)을 투자하고 있다고 하는데요. 그러나 놀랍게도, 이 중 무려 95%의 조직이 아무런 수익도 얻지 못하고 있어요.
왜 이런 일이 벌어질까요? 대부분의 기업이 AI 도입 자체에만 집중하고, AI Ready 데이터를 간과했기 때문입니다.
AI Ready 데이터란?
사람이 경험에 의해 성장이 좌우되듯이, AI는 ‘데이터’라는 ‘경험’을 통해 성능이 좌우돼요. AI가 AI에 준비되지 않은 데이터를 학습한다면? 오히려 AI 품질 저하, 업무 혼선, 고객 불만 등 부작용만 속출해요.
또한 가트너에서 발표한 내용에 따르면 AI Ready 데이터는 3대 축으로 구성됩니다.
1) 지속적인 품질관리(Continuous qualification)
이전 글에서 품질관리는 최고의 타이밍이 없고, 모든 시점이 중요하다고 말씀드렸었죠. 그 이유는 AI 모델 훈련과 비즈니스 활용 과정에서 이전보다 예측 불가한 변수가 발생하기 때문입니다.
2) 맥락 중심의 통제(Contextual governance)
데이터를 비로소 가치 있게 만들어 AI Ready 데이터를 만들려면 적절한 ‘맥락(Context)’을 부여해야 합니다. 데이터가 ‘어떤 상황에서, 어떤 목적으로, 누구에 의해’ 사용되는지에 대한 정보가 부여되어야 하는 것이죠.
- 병원에서 생성되는 데이터를 예로 들어 볼게요. 한 환자가 다녀간 후, 환자의 나이, 성별, 증상, 병명, 검사 기록, 영상 자료, 진료 시각, 담당 의사라는 메타데이터가 남습니다.
- 이렇게 하나씩만 보면 ‘데이터 조각’이지만, 퍼즐처럼 하나로 연결되어야 비로소 활용할 수 있는 가치가 생깁니다. 예를 들어 같은 병을 앓는 환자 두 명이 있다면, 나이, 성별에 따라 서로 다른 치료법을 진행하게 되는 것이죠.
따라서 AI가 잘못된 학습을 하지 않기 위해서는 메타데이터를 통해 데이터를 올바르게 설명하고, 사용 가능한 맥락을 정의하고, 통제해야 하는 것이죠.
또한 맥락 중심 통제는 윤리적, 법적 문제를 예방해요. 여러분이 지금까지 사용하고 있었던 기존 보안 체계만으로는 AI 기술을 활용하는 과정의 보안 리스크는 충분히 대응하기란 어렵습니다. 이제는 보안 문제도 맥락을 이해해야만 통제가 가능합니다. 좀 더 구체적으로 말씀드리자면 이렇습니다.
- 목적 외 이용: 의료 데이터가 ‘연구’ 목적만 허용되어 있는데AI 모델을 ‘상업적 추천 기능’ 개발에 사용한다면? 법적으로 위험해집니다.
- 민감 정보 오남용: AI에서 프롬프트 입력 중 환자·고객의 민감 정보가 그대로 모델에 학습되어 외부로 노출될 수 있습니다.
- 재식별(Re-identification) 위험: 합성데이터라고 믿었는데 원본의 패턴이 그대로 남아 있어 특정인을 유추할 수 있다면? 개인정보보호법을 위반하게 됩니다.
3) 작업 맞춤 데이터(Data align)
‘작업’에 따라 맞춤형 데이터가 필요합니다. 좀더 자세히 파고 들면, 데이터를 생성하는 기술과 정제하는 방식이 각자 달라질 수 있는 것이죠.
AI Ready, 공공기관이라면 선택이 아닌 필수
혹시 글을 읽고 계신 분들 중 공공기관 담당자, 기관장님도 계실까요? 또는 고객사가 공공기관인 민간 기업일 수도 있고요. 그렇다면 AI Ready라는 개념을 더욱 중요하게 새겨 주셨으면 합니다.
1) 행정안전부에서 공공데이터에 AI Ready를 본격적으로 도입해요.
행정안전부는 앞으로 공공데이터가 단순히 ‘열람 가능한 데이터’를 넘어, AI가 학습과 분석에 직접 활용할 수 있는 형태로 제공될 수 있도록 AI Ready를 도입하고 있습니다. 구체적으로 강조한 요소들은 2가지입니다.
- 메타데이터 강화: 공공데이터는 이제 AI가 읽고 이해할 수 있는 데이터 포맷을 제공해야 합니다. 즉 풍부한 속성정보를 메타데이터로 제공하는 것이죠.
- 표준코드, 품질 기준 만족: AI가 학습하기 용이하도록, 공공데이터 속 주소, 행정코드 등 식별 값에 ‘표준코드’를 적용합니다. AI의 정확성, 신뢰성을 높일 수 있도록 데이터 품질기준을 만족해야 하는 것이죠.
2) 공공데이터 제공 운영실태가 공공기관 기관평가에 반영되고 있습니다.
2022년부터 정부는 기관이 데이터를 얼마나 품질 높게, 표준에 맞게 제공하고 있는지를 기관 평가의 핵심 지표로 보고 있습니다.
여기에 2025년부터 AI Ready를 본격적으로 도입할 것을 발표했으니, 향후에는 AI에 대비하지 않은 공공데이터는 기관평가에서 감점으로 이어질 수 있다고 전망합니다. 이와 반대로 AI Ready 데이터라면 기관평가에서 가산점과 우수 평가를 받을 수 있어요.
그러면 이제 질문드리려 합니다.
귀사의 데이터는 AI ready, AI 시대에 준비되어 있나요?
‘예’, ‘아니오’ 중 한 가지 답을 선택해주세요.
‘예’라는 답이 자신 있게 나오지 않거나, ‘아니오’라고 답변하셨다면 오늘 알려드릴 정보들에 주목해 주세요.
수천만 원 규모의 AI 실패 비용을 사전에 막아줄 만한 핵심 정보를 모두 알려드리겠습니다. 데이터클리닉이 AI Ready를 현업에 적용하고 있는 실제 사례도 말씀드리겠습니다.
데이터클리닉, 현대자동차의 정확도 높은 합성데이터를 생성했습니다.
페블러스 데이터클리닉이 현대자동차의 제로원(ZER01NE) 벤처스에 선정되었습니다!
현대자동차 제로원(ZER01NE) 벤처스란? 현대자동차그룹이 예술, 기술, 비즈니스 경계를 넘나드는 혁신적인 프로젝트와 스타트업을 발굴하고, 미래 가능성이 높은 팀에게 투자하고, 투자 받은 기업들은 자신의 기술력을 활용하여 결과물을 만들어내는 프로그램입니다.
페블러스는 실제 산업 현장에서 필요한 AI 데이터를 제공하고 있다는 점이 높게 평가되어, 현대자동차 제로원 벤처스에 선정되었어요.
현대자동차의 어린이 통학 차량, 안전사고를 예방하기 위한 합성데이터 생성
현대자동차는 일반 승용차뿐 아니라 통학 차량도 제조하고 있습니다. 특히 차량 내부에서 발생할 수 있는 어린이 안전 사고를 예방하기 위한 데이터 확보가 중요한 과제로 떠올랐어요.
또한 현대자동차 내부에서 확보한 기존의 카메라 인식 데이터만으로는 안전사고 예방 기능을 강화하기에 충분하지 않았죠.
이에 페블러스는 실제 환경을 정교하게 재현한 합성데이터를 생성해 문제를 해결했습니다. 그 과정에서 AI Ready Data로써 핵심 3가지도 갖추었습니다.
페블러스는 현대자동차의 AI Ready 데이터를 어떻게 만들었을까?
1) 지속적인 품질관리(Continuous qualification)
이미지 형태의 합성데이터를 생성할 때, 다수의 이미지를 빠르게 생성하기 위해 ‘생성형 AI만’ 사용하는 경우가 많은데요. 하지만 현대자동차 프로젝트에서 생성형 AI를 사용했을 때 자동차 내부 디자인을 일관되게 유지하기란 어려웠습니다. 자동차 내부가 왜곡되거나 다른 형상으로 바뀌었죠.
지속적인 품질 관리를 위해, 페블러스 내부 전문가 분들은 생성형 AI뿐만 아니라 CAD 모델을 함께 사용하며 현실적인 차량 내부 구조를 제작했습니다. 또한 CAD를 사용하여 제작할 경우 향후 차량 기종 변경에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
2) 맥락 중심의 통제(Contextual governance)
현대자동차 사례에서는 실제 어린이 얼굴 데이터를 그대로 사용할 수 없었습니다. 따라서 현실적인 합성 데이터 생성을 위해, 이렇게 맥락 중심 통제를 진행했습니다.
- 실제 아동 얼굴을 사용하지 않도록 비식별 합성데이터로 생성했습니다.
- 포즈, 행동 패턴도 마찬가지로 사실적이되 ‘개인을 식별할 수 있는 요소’는 완전히 제거했어요.
- 시점, 상황, 행동이라는 맥락으로 데이터를 연결짓고, 개인정보보호법과 같은 규제를 지키는 선에서 프로세스를 설계했습니다.
페블러스 데이터클리닉 X 현대자동차 합성데이터 생성
3) 작업 맞춤 데이터(Data align)
- 현대자동차의 수행 작업(목표): 국내 생산 자동차 내부의 한국 어린이의 다양한 자세 인식
- 맞춤 데이터: 자세 인식이 원활하게 이루어 지도록 자세의 뼈대, 객체 분할, 의상, 행동 패턴 등까지 섬세하게 이루어져야 합니다.
페블러스는 맞춤 데이터를 만들어 내기 위해 ‘의상 전환 기술’을 적용했습니다. 다양한 생성형 AI 기술(FLux CatVTON-LoRA, Redux, Flux Fill(Inpaint) 모델)을 조합하여 디테일하면서도 현실적인 의상 전환을 구현했어요.
이러한 기술 덕분에 다양한 의상, 소품, 행동 패턴을 가진 정확한 합성데이터를 대량으로 생성할 수 있었고, 현대자동차의 안전사고 탐지 알고리즘의 성능 향상에 도움을 주었습니다!
복잡한 데이터의 우주 속에서, 데이터클리닉 2.0으로 AI Ready를 완성하세요.
현대자동차 사례처럼, 기업, 공공기관과 기업이 다루는 데이터 환경은 그 어느 때보다 복잡합니다. 정형 데이터뿐 아니라, 이미지, 음성, 영상 등 비정형 데이터가 계속 증가하고 있기 때문이죠.
이렇게 AI Ready 데이터라는 큰 과제 속에서, 여기에 지속적인 품질관리, 맥락 중심 통제, 작업 맞춤 데이터라는 세부적인 과제도 모두 완수해야 하죠. 복잡한 문제, 모두 AADS가 적용된 데이터클리닉 2.0으로 해결하세요.
1) 지속적인 품질 관리
기존 1.0 버전은 요청을 한 후 품질 관리를 진행하는, 이른바 ‘자율적인 품질 관리’였습니다.
2) 맥락 중심의 통제
- 표준을 자동으로 학습: 공공데이터 표준코드, 행정코드, 도메인 규칙 등 기관별, 산업별 데이터 표준을 자동으로 학습하여 안정적으로 적용해요.
- 데이터 보안, 프라이버시 보호 강화를 위한 규제 학습: 개인정보보호법, 공공데이터법, AI 보안 가이드라인 등 최신 규제와 보안 기준을 지속적으로 학습해요. 데이터 유출, 재식별 등 위험을 차단하는 것이죠!
- 메타데이터 분류 및 체계적으로 구축: 메타데이터를 명확히 분류하여 AI가 학습하기 용이한 AI Ready 데이터를 만듭니다.
3) 작업 맞춤 데이터
데이터클리닉은 여러분의 작업에 최적화된 데이터 생성 방식을 찾아 개선책으로 제시합니다. 작업 속 모든 변수를 샅샅이 찾고, 수많은 변수를 AI가 모두 학습할 수 있는 환경을 구현합니다.
데이터클리닉 2.0(AADS) 사전 신청 시, 2개월 간 무료 사용 가능
또한 AI Ready 기준을 충족하는 데이터클리닉 2.0(AADS)는 현재 사전 신청을 받고 있습니다. 현재 신청 시 2개월 간 무료 이용 혜택을 드리고 있습니다. 놓치지 마세요!
공공기관의 AI Ready, 조달청 혁신제품 시범구매 사업으로 시작하세요.
또한 공공기관이라면 2025년 11월~12월 중 특별한 혜택을 누릴 수 있습니다. 조달청 혁신제품 시범구매 사업을 통해 페블러스 데이터클리닉으로 AI Ready를 무료로 구축하는 것입니다.
페블러스 데이터클리닉은 이번 혁신제품 시범구매 사업에 공식적으로 선정된 유일한 데이터 품질 관리 솔루션입니다. 또한 데이터클리닉을 지금 도입하는 공공기관은 향후 AADS가 적용된 솔루션을 만나보실 수 있어요.
조달청 혁신제품 시범구매 사업이란? 조달청이 혁신 기술을 보유한 제품을 선정해 공공기관이 먼저 사용해볼 수 있도록 지원하는 제도입니다. 혁신기술을 가진 기업에게는 시장 진입 기회를 제공하고, 공공기관은 새로운 기술을 입찰 없이 빠르게 도입해 실효성을 검증할 수 있어요!
조달청 혁신제품 시범구매 사업을 통해 데이터클리닉을 사용했을 때, 장점 6가지!
- 5천만 원 규모의 데이터클리닉의 데이터 품질 진단, 평가 서비스를 ‘무료’로 이용할 수 있습니다. 예산 부담 없이 AI Ready를 구축할 수 있어요!
- 시범구매 참여 제품 이용 시 공공기관 기관평가 가산점 혜택이 있습니다. 중앙부처 1.2%, 지자체 1.5%, 공공기관 1.7%, 지방 공기업 1.2%의 가산점을 부여받습니다.
- 여기에 실질적으로 데이터클리닉을 통해 공공데이터의 품질도 개선하면, 기관평가에 있어서 점수가 더 높아지니 일석이조인 것이죠.
- 구매책임자 면책 보호 장치가 적용됩니다. 공공기관 구매 담당자님들은 공감하시겠지만, 서비스를 계약한 후 담당자 입장에서 ‘책임’에 대한 부담이 큽니다. 그러나 시범구매 사업은 구매 담당자에 대한 면책 조항이 적용되기 때문에 부담을 내려 놓을 수 있어요.
- 혁신제품을 구매한 후 이후 우수한 성과로 인해 혁신제품 구매 우수기관에 선정되었을 경우, 담당자는 별도의 포상을 받습니다.
- 입찰 없이 빠른 도입이 가능합니다. 즉 수의계약이 가능한 것인데요. 보통 공공기관이나 회사는 입찰 절차를 거쳐 계약을 맺죠. 그러나 조달청 시범구매사업의 경우 입찰을 하지 않아도 선정이 가능합니다.
마감 기한 및 신청 가능한 기업 수
이번 사업은 지속적으로 진행하는 것이 아니라, 마감 기한이 정해져 있습니다. 신청 가능한 기업 수도 한정되어 있어요. 기간 안에 꼭 신청하셔서 무료 혜택을 누리셨으면 합니다.
- 공식 마감: 2025년 12월 11일 (목)
- 권장 기한: 11월 말 (안정적인 진행을 위해 11월 말까지 신청을 권장드립니다!)
- 신청 가능 기업 수: 최대 5곳을 지원해 드릴 수 있어요. 현재 한 기업이 이미 신청해주셔서 공석은 4곳입니다!
신청 방법
- 혁신조달 종합포털 혁신장터 나라장터 인증서 로그인
- 혁신제품 시범구매 공고 목록에서 해당 공고 [신청하기] 클릭(2026년 1차 혁신제품 시범구매를 위한 수요조사 공고(수요기관 대상))
- 업체명 ‘페블러스’ 선택 후 [신청서 작성 및 제출] 클릭
- 조달청에서 검토 후, 제품 도입 및 시범 운영 시작
신청이 어렵거나 시간이 부족하다면?
페블러스에서 절차를 대행해 드릴 수 있습니다. 복잡한 신청서 작성을 지원해 드리겠습니다. 저희가 제공해 드린 초안을 바탕으로 신청하시면 작성 시간을 크게 단축하실 수 있습니다.
문의: 경영지원실장 권영진 | jina@pebblous.ai | 010-8415-2798
보다 자세한 신청방법이 궁금하다면?
준비되지 않은 AI 도입은 95%의 실패로 이어질 수 있습니다. 이제 중요한 것은 ‘AI를 도입할 것인가?’가 아닙니다. ‘AI Ready를 얼마나 철저히 준비했는가?’ 입니다.
데이터클리닉은 기업과 AI Ready를 시작할 수 있도록 설계된 도구입니다. 품질과 보안, 모두 안심하고 사용하고 싶다면, 진짜 성과를 만들어내는 5%의 기업이 되고 싶다면 데이터클리닉이 도움 드리겠습니다.