1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습용 데이터 품질의 중요성이 대두됨에 따라, ‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0(한국지능정보사회진흥원)’이 발표 되었다. 인공지능 학습용 데이터 품질관리에 대한 아래 사항을 설명하시오.
가. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 개념 및 필요성
나. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델, 품질관리 단계별 수행방안
다. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 지표
2. 공공부문에서 민간 클라우드 서비스를 활용하여 운영하고자 한다. 다음 사항들에 대하여 설명하시오.
가. 서비스 활용 절차에 따른 주요 태스크와 클라우드의 기본설계과정
나. 클라우드의 4가지 활용구조 및 클라우드 서비스 보안인증(CSAP) 절차
다. 클라우드 서비스유형(SaaS/PaaS/IaaS) 및 유형별 평가기준
3. 코로나 19로 인한 중국 물류수급 문제 및 반도체 대란에 따른 전체 산업분야에서 재고관리의 중요성이 대두되고 있다. 공급망관리(SCM) 관련하여 다음을 설명하시오.
가. 공급망관리(SCM)의 개념과 중요성 대두 배경
나. 수요 예측의 7단계 및 수요 예측 기법
다. 안전재고 및 적정 재고 산정방법
4. 개정된 ‘데이터 3법’이 국회를 통과한 후에 데이터를 활용한 클라우드, IoT등 여러 산업 군에서의 혁신과 신사업 개발 속도가 빨라지고 있다. 4차 산업혁명시대에 핵심 자원인 데이터를 좀 더 원활하게 이용할 수 있도록 ‘데이터 3법’과 마이데이터사업 관련하여 다음을 설명하시오.
(단, ‘데이터 3법’은 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법을 통칭함)
가. ‘데이터 3법’ 개정 배경과 주요 개정내내용
나. 마이데이터 사업의 개념 및 산업별 주요 제공정보 범위
다. 마이데이터 사업의 활성화 방안
5. 디지털 혁신을 위한 고려사항과 CoE(Center of Excellence)의 역할에 대하여 설명하시오.
6. 귀납적 사고(Inductive Reasoning)와 기계학습(Machine Learning)에 대하여 설명하시오.