제625호 | 2006-06-28

의사결정시 반드시 고려할 사항

의사결정 과정에서 인간관계를 무시하게 되면 의사결정에 참여한 사람들은 감정적으로 불만을 갖게 된다. 서로에게 나쁜 감정을 품게 되면 의사결정에 협력하지 않을 뿐만 아니라 의사결정 사항을 실행할 때, 위험 감수(Risk taking)에 대한 두려움도 증가한다. - 아지리스 (Chris Argyris)

행경 Talk

의사결정시 인간적 배려와 존중, 동참 유도는 반드시 필요하지만 지나친 인간적 배려 위주의 의사결정은 합리적 의사결정이 힘들고, 정치적 행위가 난무할 위험이 증가하는 등 또 다른 문제점을 야기할 수 있습니다. 인간적 고려는 의사결정의 수단이지 목적이 되어서는 안됩니다.

※ 행복한 경영이야기를 가져가실 때에는 반드시 출처를 밝혀주시기 바랍니다.

https://www.happyceo.or.kr/Story/ContentsView?num=709

데이터바우처 지원사업은 중소기업의 데이터 활용을 촉진하기 위한 정부 지원 프로그램입니다.

이 사업의 주요 내용을 살펴보겠습니다.

1. 사업 개요
   
   과학기술정보통신부가 주관하고 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 전담하는 이 사업은 기업들이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 바우처 형태로 지원금을 제공합니다[2]. 2019년부터 시작된 이 사업은 데이터 기반 비즈니스 혁신과 AI 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
   
   
2. 지원 대상
   
   - 초기 중견기업
   - 중소기업
   - 소상공인
   - 청년기업
   - 예비창업자
   
   
3. 지원 분야 및 금액 (2024년 기준)
   
   - 구매 부문: 최대 500만원 (630건)
   - 일반 가공: 최대 3,200만원 (160건)
   - AI 가공: 최대 5,400만원 (550건)
   
   
4. 지원 비율
   
   기업 규모에 따라 차등 지원됩니다:
   - 중소기업/소상공인: 총사업비의 80%
   - 청년기업: 총사업비의 90%
   - 예비창업자: 100% (자체 부담금 면제)
   
   
5. 주요 특징
   
   - 지원금은 현금이 아닌 바우처 형태로 제공됩니다
   - 구매 분야는 여러 기업의 데이터를 구매할 수 있으나, 가공 분야는 한 기업과만 협약 가능합니다
   - 구매와 가공 중 한 분야만 선택하여 지원받을 수 있습니다

위 지원 분야에서 일반 가공과 AI 가공에 대해서 더 자세히 알아 보겠습니다.

1. 일반 가공
   
   특징:
   - 정형화된 데이터(숫자, 텍스트 등)를 분석에 활용하기 위한 처리 작업[2]
   - 데이터 구축, 설계, 분류, 클렌징 등의 기본적인 데이터 처리 작업 수행[4]
   
   지원 금액:
   - 2024년 기준 건당 최대 3,200만원까지 지원
   - 160건 지원 예정
   
   
2. AI 가공
   
   특징:
   - 정형·비정형(영상·이미지 등) 데이터를 AI 학습용 데이터셋으로 구축
   - 최적의 AI 모델 도출을 위한 단계별 검수와 테스트 반복 수행
   - AI 모델에 활용하기 위한 기업의 내부데이터를 가공하고 수치화하여 벡터 DB 구축
   
   주요 프로세스:
   1. 데이터 설계
   2. 라벨링·태깅·데이터셋 구축
   3. AI 모델링 도출
   4. 성능 및 결과 분석
   
   지원 금액:
   - 2024년 기준 건당 최대 5,400만원까지 지원
   - 550건 지원 예정
   
   
3. 가공 방식의 차이점
   
   일반 가공:
   - 단순 데이터 정제 및 구조화 작업 중심
   - 정형 데이터 처리에 초점
   - 분석과 활용을 위한 기초 데이터 준비 작업
   
   AI 가공:
   - AI 학습을 위한 특수 목적성 가공
   - 정형·비정형 데이터 모두 처리
   - 머신러닝 모델 개발을 위한 고도화된 데이터 처리

그런데 이렇게 적혀 있으니 체감이 안 되시죠?

데이터 바우처 사업의 일반 가공과 AI 가공의 대표적인 성공 사례를 살펴보겠습니다.

1. 일반 가공 사례
   
   룰루랩 화장품 데이터베이스 구축
   - 5만건의 화장품 정보 데이터베이스 구축
   - 화장품의 품명, 효능, 성분, 특이사항, 관련 댓글 등을 수집 및 정제
   - B2C 피부 분석 앱과 연동하여 화장품 추천 시스템에 활용
   
   비대면 세탁 서비스 L사
   - 데이터 가공 분야 우수사례로 선정
   - 세탁 서비스 관련 데이터 정제 및 구조화 작업 수행
   
   
2. AI 가공 사례
   
   룰루랩 피부 분석 AI
   - 얼굴 영상에서 피부 영역 세그멘테이션 레이블 정보 구축
   - 피부 분석 알고리즘 전처리 모듈 고도화에 활용
   - 개인 피부 상태에 적합한 뷰티 제품 추천 서비스 개발
   
   쥬비스 AI 다이어트 관리 시스템
   - 고객 다이어트 데이터 기반 감량 예측 모델 개발
   - 서울대와 협력하여 전문적인 AI 시스템 구축
   - 고객 행동 데이터를 활용한 예측 모델 개발
   
   기타 주요 AI 가공 분야
   - 자율주행 데이터
   - 안면인식
   - 이상행동 인식
   - 아바타 제작
   - 도로주행 영상 분석

그럼 이런 데이터바우처 사업은 어떻게 신청해야 될까요?
- 데이터바우처 사업관리 시스템을 통한 온라인 접수 방법
  기본정보입력 → 바우처 신청 정보 입력 → 수행 인력 및 사업비 구성 입력 → 증빙서류 업로드 → 최종 제출

데이터바우처 사업은 아래와 평가하여 최종 결정됩니다.
- 과제 목표 타당성 (30점)
- 추진계획의 구체성 및 실현가능성 (30점)
- 활용성 및 시장성 (30점)
- 지속성 및 성장성 (10점)

데이터바우처 사업 성공을 위해서는 아래와 같은 것들이 중요시됩니다.
- 공급기업 선정
- 사업 수행계획서 작성
- 다른 기업의 신청서 복사/붙여넣기 금지
- 웨비나나 블로그 예시의 그대로 사용 금지

팹스넷(https://www.papsnet.net/)과 함께 하시면 가공 분야 데이터바우처 사업을 성공할 수 있습니다.