㈜에이아이웍스 - 시각 상식 기반 추론 데이터 (업사이클링)

공공데이터포털

이미지 내 객체 및 상황 정보를 기반으로 상식적 판단을 요구하는 질의응답(Q&A)과 사고과정(Chain-of-Thought, CoT)을 포함한 추론형 AI 학습 데이터셋이다. 다양한 시각적 상황을 반영하여 객체 간 관계와 맥락을 이해하고, 이를 바탕으로 상식적인 판단이 가능한 데이터 구조로 구성되었다.

㈜에이아이웍스 - 인과관계 기반 추론 데이터 (업사이클링)

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행동과 결과 간 관계를 기반으로 사건의 흐름을 이해하고 논리적 추론을 수행할 수 있도록 구성된 AI 학습 데이터셋이다. 다양한 상황에서 발생하는 인과관계를 반영한 데이터 구조로 구성되며, 사건 간 관계를 설명할 수 있는 질의응답(Q&A) 및 사고과정(Chain-of-Thought, CoT) 데이터로 구축되었다.

한국환경산업기술원 한국환경산업기술원 챗봇 카테고리 분류 정보

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본 데이터는 환경산업기술원에서 구축 중인 챗봇의 질문답변 세트(21.9.19 기준)의 기준이 되는 항목 분류코드를 정리한 내용입니다.

제주관광공사 온라인면세점 카테고리

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온라인면세점 시스템의 카테고리 데이터는 상품을 적절하게 사이트에 노출하고 고객이 원하는 상품을 쉽게 탐색할 수 있도록 대분류, 중분류, 소분류 체계로 구성해 생성·관리되는 자료입니다. 데이터는 카테고리코드, 카테고리명, 상위카테고리코드, 카테고리유형, 정렬순서, 카테고리전시여부, 유의어, 등록일시, 수정일시 항목으로 구성되며 총 106건이 제공됩니다. 이를 통해 운영자는 상품 전시와 분류를 효율적으로 관리할 수 있고, 고객은 직관적인 탐색 경험을 얻을 수 있습니다. 또한 카테고리 데이터는 상품 관리 체계화, 검색 편의성 향상, 맞춤형 마케팅 전략 수립, 온라인면세점 경쟁력 강화 및 관광객 만족도 제고에 중요한 역할을 합니다.

서울특별시 카테고리 정보

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서울기록원 홈페이지에서 제작, 연재하는 게시물형 콘텐츠의 종류를 구분하기 위해 생성한 분류용 데이터. 공지관련 콘텐츠와 기록활용/서비스 관련 콘텐츠가 혼재되어있음

㈜더바이럴 - 문서 이해 기반 시각요소 생성 데이터

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문서 내 수치 기반 설명문을 기반으로 차트를 자동 생성하고, 생성된 차트에 대한 질의응답 및 추론 수행을 위한 학습 데이터

한국인터넷진흥원 개인정보포털 교육대상 카테고리

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한국인터넷진흥원에서 운영 중인 개인정보포털의 교육대상 카테고리 관련 데이터는, 다양한 개인정보보호 교육 콘텐츠를 체계적으로 분류하고 관리하기 위한 기준 정보를 담고 있습니다. 이 데이터에는 개별 카테고리를 구분하기 위한 카테고리식별자, 각 분류의 명칭을 나타내는 카테고리명, 계층 구조 내 상하 관계를 정의하기 위한 상위카테고리식별자 및 최상위카테고리식별자, 그리고 카테고리의 깊이 수준을 나타내는 카테고리레벨 항목이 포함되어 있습니다. 이러한 구조는 교육 대상의 특성에 따라 교육 콘텐츠를 분류하고 체계화하는 데 기여하며, 관리자 입장에서는 교육 수요자의 직무 유형, 소속 기관, 관심 분야에 따른 콘텐츠 분류와 제공이 가능해집니다. 또한 이 데이터는 교육과정 기획, 콘텐츠 맞춤 제공, 수요자 중심의 서비스 운영, 통계 분석 기반의 정책 수립 등에도 활용될 수 있습니다.

㈜비네아 - 한국어 지식기반 관계 데이터

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문장 내 등장하는 개체(Named Entity) 사이의 관계(Relation) 및 그 속성을 라벨링하여, 문맥 속에서 개체 간 관계 등 다양한 분야의 의미 기반 관계 분석이 가능한 인공지능 학습용 데이터셋을 구축함

경상북도교육청 경상북도교육청정보센터 내친구교육넷 자료유형코드

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내친구교육넷 자료유형코드 데이터는 내친구교육넷 시스템 내에서 제공되는 코드별 각종 자료유형을 체계적으로 분류하기 위해 사용 되는 데이터 입니다. 해당데이터는 자료의 특성 및 형태에 따라 유형별로 식별살 수 있도록 구성되어 있으며 관리체계화, 사용자 접근성 증대 등을 목적으로 합니다. 또한, 해당 데이터는 자료유형 코드, 분류항목, 자료유형명 등의 항목으로 구성되어 있어 시스템 유지관리 및 신규기능 구현 시 기준 정보로 활용 될 수 있으며, 교육서비스 품질향상 및 콘텐츠 제공체계 고도화를 위한 데이터로 평가되고 있습니다. 향후 데이터는 내친구교육넷 플랫폼의 효율적인 자료 운영뿐만 아니라, 관련 부서 및 교육기관 간 자료 연계 , 데이터 분석 기반 정책지원, 콘텐츠 구조 개선 등 다양한 영역에서 활용 가능성이 높아 지속적으로 확장 및 고도화가 이루어질 예정입니다.