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디지털 뉴딜로 새로 생긴 직업?

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아직 낯설다고요? 현장에서 일하는 분들의 인터뷰로 자세한 내용을 살펴볼게요!


데이터 댐 구축사업 ‘테스트웍스’ 

디지털 뉴딜은 2025년까지 국비 44조 8,000억 원을 투자해 코로나19에 따른 경기침체와 일자리 문제를 극복하기 위한 ‘국가혁신 프로젝트’에요. 2020년 정부가 추진한 디지털 뉴딜 사업에 1만 개 중소기업을 포함한 1만 2,000여 개 기업·기관과 4만 9,000여 명의 인력이 참여해, 사업 기회와 일자리를 얻은 것으로 분석돼요. 디지털 뉴딜을 통한 일자리는 4차 산업혁명과 포스트 코로나 시대에 디지털 혁신과 전환을 앞당기고 있어요.


국내 인공지능(AI) 데이터 수집·가공 기업인 ‘테스트웍스’는 전문 플랫폼으로 언제 어디서든 디지털 기기만 있으면 일할 수 있는 일자리에 대한 틀의 전환을 선도하는 기업이에요. 또한 ‘데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.)’ 생태계를 형성하는 데도 기여하고 있어요. 데이터 댐 구축사업 현장에서 일하는 이은영 테스트웍스 이사 등 회사 임직원에게 디지털 뉴딜 일자리에 대한 자세한 이야기를 들어봤습니다.


Q. 테스트웍스는 어떤 회사인가요?

인공지능(AI) 데이터 수집·가공 및 자동화 전문 분야의 사회적 기업입니다. 2015년 설립된 후 정보기술(IT) 기반의 사회 혁신을 추구하며, STEM(과학·기술·공학·수학) 분야에서 다양성을 실천하고 있어요. 특히 4차 산업혁명의 핵심이 되는 인공지능 데이터 분야에서 다양한 계층의 강점을 살려 공정한 기회를 제공하는 디지털 포용을 실천함으로써 사회적 가치를 창출해요.

Q. 이런 작업이 디지털 뉴딜과 어떤 연관이 있는지 좀 더 구체적으로 설명해주세요.

테스트웍스의 주요 사업인 인공지능 데이터 구축 서비스는 디지털 뉴딜의 ‘데이터 댐’ 구축 전략과 연관됩니다. 다양한 데이터 형식에 사용할 수 있는 고도화된 데이터 자동화 수집·가공 도구의 개발 기술력이 바탕이에요. 인공지능 데이터에 최적화된 전문인력이 투입되어 데이터 구축 전 과정을 포괄하는 원스톱 서비스를 제공해요.

Q. 데이터 구축사업과 관련해 어떤 일자리들이 있는지 궁금합니다.

▶수어 영상 데이터 키포인트 추출 사례(비식별화)

출처테스트웍스

테스트웍스는 모든 사업의 바탕에 포용적 고용 모델을 적용하고 있는데요. 클라우드 워커(데이터 수집·가공 업무를 하는 작업자)를 포함한 장애인, 경력단절여성, 청년, 시니어 등 다양한 계층이 대상입니다.


이를 위해 인공지능 전문 데이터 라벨러(인공지능을 학습하기 위해 필요한 다양한 데이터를 수집하고 입력·가공·관리하는 일을 하는 전문인력) 양성 교육 및 취업 연계 프로그램을 상시 운영해요. 그 결과 디지털 뉴딜의 확산과 더불어 데이터 라벨러, 데이터 검수자, 데이터 매니저라는 새로운 직무의 일자리 창출로 이어졌습니다.

Q. 진행한 데이터 구축사업은 어떤 게 있나요?

▶테스트웍스의 블랙올리브

출처테스트웍스

테스트웍스는 데이터 구축에 필요한 주요 해법으로 크라우드소싱(사회적 상호작용) 방식의 인공지능 데이터 수집·가공 전문 플랫폼 ‘에이아이웍스(aiworks)’와 인공지능 데이터 자동화 가공·관리 솔루션 ‘블랙올리브(blackolive)’를 보유하고 있어요. 이를 통해 다양한 정부 과제와 대규모 데이터세트(자료집합) 구축사업을 성공적으로 수행했습니다.


디지털 뉴딜 관련 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관한 인공지능 학습용 데이터 구축사업이 대표 사례에요. 한국데이터산업진흥원(K data)이 주관한 데이터바우처(중소기업들에 필요한 데이터 공급을 촉진하기 위해 이에 소요되는 비용을 바우처 형태로 지원하는 것) 사업에 공급기업으로 참여해 2019년과 2020년 30여 개 기업에 데이터 가공 서비스를 제공하기도 했습니다.

Q. 지금까지 디지털 뉴딜 일자리를 통한 성과는 무엇이고, 앞으로 계획은 어떻게 되나요?

▶인도 보행 데이터 가공 사례

출처테스트웍스

테스트웍스는 디지털 뉴딜 일자리 관련 대표 사업인 인공지능 학습용 데이터 구축사업과 데이터바우처 사업에 적극적으로 참여했어요. 그 결과 인도 보행 영상, 수어 영상, 문서 요약 등 다양한 데이터세트를 구축했습니다. 또한 40여 개 이상 기업·기관과 협력해 인공지능 개발에 필요한 데이터를 구축하고 활용했습니다. 


이 과정에서 크라우드소싱 플랫폼인 ‘에이아이웍스’를 통해 4만여 명의 크라우드 워커를 양산하기도 했습니다. 아울러 내부 데이터 전문인력을 육성해 현재 150여 명의 직원과 함께 일하고 있어요. 테스트웍스는 모두가 어려움을 겪고 있는 포스트 코로나 시대에 디지털 뉴딜, 데이터 댐 구축에 앞장서고자 합니다.


고용사례① 영상 데이터 정확성 검사 김유미 씨
“학습 데이터 분야 관련 경력 이어나갈 것”

▶테스트웍스의 에이아이웍스 플랫폼

출처테스트웍스
Q. 간단한 자기소개를 해주세요.

테스트웍스에서 진행하는 한국정보통신기술협회(TTA) 과제인 ‘영상 데이터의 의미적 정확성 검사 용역’ 업무 파트에서 근무하고 있는 김유미입니다.

Q. 어떤 업무를 맡고 있나요?

인공지능 학습용으로 사용할 표본 데이터를 추출하고 데이터세트를 검수하는 업무를 합니다. 데이터에 라벨링(가공) 된 사람, 자동차, 비행기 등 객체들이 제대로 표시되어 있는지 등을 검수 툴을 사용하거나 육안으로 확인하는 작업입니다.

Q. 어떤 계기로 회사에 지원했나요?

여성새로일하기센터에서 교육을 받으며 업무협약(MOU)을 체결한 테스트웍스를 알게 되었습니다. 마침 현재 진행되고 있는 프로젝트가 있어서 센터의 추천으로 함께 일하게 되었습니다.

Q. 디지털 뉴딜 등 정책이 실제 일자리 창출에 어떤 영향을 준다고 생각하나요?

현재 의료, 자율주행 자동차, 교육 등 여러 분야에서 디지털 인프라 구축에 힘쓰고 있습니다. 그만큼 다양하고 많은 인력을 필요로 해 고용 창출의 효과가 있다고 생각합니다.

Q. 앞으로 계획도 궁금합니다.

디지털 뉴딜은 앞으로 우리가 살아갈 시대를 위해 지속해서 발전시켜야 하는 분야입니다. 저 또한 현재 배우고 있는 인공지능 데이터, 학습 데이터 분야를 토대로 관련 경력을 이어나가고 싶습니다.


고용사례② 음성 데이터 가공 서연정 씨
“데이터 관리 심화 내용 공부해보고 싶어”

▶인공지능 데이터 교육센터

출처테스트웍스
Q. 간단한 자기소개를 해주세요.

전라남도 여수에 거주하는 서연정입니다. 테스트웍스에서 진행하는 음성 인공지능 학습 데이터세트 구축사업의 음성 데이터 가공 작업에 참여하고 있습니다.

Q. 어떤 업무를 맡고 있나요?

프로젝트명은 ‘상황별 음성 인공지능 학습 데이터세트 구축’입니다. 쉽게 말해 음성파일 내용을 프로그램이 문자로 1차 변환한 것을 조금 더 세밀하게 수정·보완하는 작업입니다. 말하는 사람의 성별, 연령 등에 따라 다른 라벨링을 하고, 의미 있는 말과 의미 없는 말을 구분해 라벨링을 합니다. 특히 인공지능이 다양한 구어체를 듣고도 동일한 표준어로 인식할 수 있도록 구어체와 문어체를 표준어와 함께 적는 라벨링 작업을 주로 하고 있습니다.

Q. 어떤 계기로 회사에 지원했나요?

정부부처 블로그를 통해 데이터 라벨링을 처음 접했습니다. 호기심에 테스크웍스에서 운영하는 ‘에이아이웍스’ 누리집에 접속하면서 문서 데이터 가공 업무를 시작했습니다. 무엇보다도 시간과 공간의 제약이 없고, 업무에 대한 가이드라인도 알기 쉽게 잘 정리되어 있어서 쉽게 접근할 수 있었습니다. 이후 ‘음성 데이터 가공 작업자’ 모집공고를 보고 지원했고 현재 업무를 담당하게 되었습니다.

Q. 디지털 뉴딜 등 정책이 실제 일자리 창출에 어떤 영향을 준다고 생각하나요?

첫 번째는 시간과 공간의 제약이 없어 연령, 성별 등의 제한 없이 누구나 지원할 수 있다는 점입니다. 특히 코로나19로 경제적으로 힘들어지고, 또 기존 방법으로 돌파구를 찾기 어려운 시기에 좋은 일자리 대안이 될 수 있다고 생각합니다.


두 번째는 각 개인에게 새로운 세상을 접할 수 있는 하나의 통로가 될 수 있습니다. 디지털 뉴딜이라는 용어만 들으면 굉장히 추상적이고 어떤 분야인지 막연하게 들릴 수도 있습니다. 하지만 구체적으로 들여다보면 우리 일상의 모든 것을 데이터로 다시 만들어내는 작업입니다. 데이터가 무엇인가, 세상이 어떻게 데이터로 채워지는가를 접할 기회가 될 수 있다고 생각합니다.


세 번째는 앞으로 계속 새로운 형태의 진화된 일자리를 만들 수 있는 효과가 있습니다. 디지털 뉴딜 일자리라고 하면 한정된 몇 가지 형태로 제한되어 있다고 느껴질 수도 있습니다. 하지만 현재 제가 하는 업무가 그렇듯이 아직 정의되지 않거나 만들어지지 않은 새로운 일자리를 발굴하는 효과도 있다고 봅니다.

Q. 앞으로 계획도 궁금합니다.

사실 처음 음성 가공 업무를 시작할 때만 해도 디지털 뉴딜 일자리에 대한 선입견이 있었습니다. 디지털 뉴딜 일자리들은 대부분 개인이 큰 프로젝트의 아주 작은 부분의 라벨링을 담당하는 방식이기에 단순작업을 하는 사람으로 보는 시각도 있기 때문입니다. 하지만 회사의 큰 목표와 자신이 하는 일의 가치를 연결해본다면 성취감과 보람도 느낄 수 있으리라 생각합니다. 저는 앞으로도 관련 일을 계속하면서 데이터 관리에 관한 심화 내용도 공부해보고 싶습니다.


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