KR20220080483A

KR20220080483A - Artificial Intelligence Data Commons Device, Method, and System

Info

Publication number: KR20220080483A
Application number: KR1020200169638A
Authority: KR
Inventors: 서영호
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2020-12-07
Filing date: 2020-12-07
Publication date: 2022-06-14

Abstract

인공지능 데이터 공유 단말, 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 단말이 수행하는 인공지능 데이터 공유 방법은 개인 정보를 포함하는 데이터셋을 수집하는 데이터 제공 단말로부터, 가공된 데이터셋의 분류에 따라 결정되는 메타 데이터를 수신하는 단계; 상기 데이터 제공 단말에 대응하는 식별자를 생성하는 단계; 상기 생성된 식별자와 상기 메타 데이터를 맵핑하는 단계; 및 상기 가공된 데이터셋을 저장하는 데이터 저장 단말에 상기 식별자와 상기 메타 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. An artificial intelligence data sharing terminal, method and system are disclosed. The artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal according to an embodiment of the present invention collects metadata determined according to the classification of the processed dataset from the data providing terminal that collects the dataset including personal information. receiving; generating an identifier corresponding to the data providing terminal; mapping the generated identifier and the meta data; and transmitting the identifier and the metadata to a data storage terminal that stores the processed data set.

Description

Artificial Intelligence Data Commons Device, Method, and System {Artificial Intelligence Data Commons Device, Method, and System}

본 발명은 인공지능 데이터 공유 단말, 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 데이터 제공자, 인공지능 제공자, 인공지능 또는 데이터 구매자 등의 주체들이 인공지능 데이터 공유 시스템을 통해 다양한 방식으로 데이터를 공유하거나 유통할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다. The present invention relates to an artificial intelligence data sharing terminal, method, and system, and more specifically, to entities such as a data provider, an artificial intelligence provider, an artificial intelligence or a data buyer, to share data in various ways through an artificial intelligence data sharing system It is about technology that makes it possible to do or distribute it.

최근, 4차 산업 혁명에 따른 빅데이터에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 종류의 데이터들을 처리하는 기술이 발전하고 있다. 일례로, 개인 정보가 포함된 데이터를 처리하여 개인이 식별될 수 없도록 하는, '비식별화(de-identification)'를 통해 진료 기록, 실험 기록, 소비 기록 등의 데이터들이 사생활 침해 문제없이 이용될 수 있도록 하는 연구가 증가하고 있다. Recently, as research on big data according to the 4th industrial revolution is active, technology for processing various types of data is developing. For example, through 'de-identification', which processes data containing personal information so that individuals cannot be identified, data such as medical records, experimental records, and consumption records can be used without intrusion of privacy. Research is on the rise to make it possible.

그리고, 최근에 이러한 비식별화 기술을 이용하여 데이터 프라이버시를 보호하고, 데이터 주권을 보장하는 데이터 공유 경제 시스템에 대한 기술이 요구되고 있다. 종래, 데이터 공유를 위해 블록 체인 기술이나, 스마트 컨트랙트 기술 등 다양한 종류의 관련 기술이 연구되고 있으나, 인공지능 모델이 접목된 데이터 공유 시스템에 대한 기술은 현재까지 부족한 상황이다.And, recently, there is a demand for a technology for a data sharing economy system that protects data privacy and guarantees data sovereignty using such de-identification technology. Conventionally, various types of related technologies such as block chain technology and smart contract technology have been studied for data sharing, but the technology for a data sharing system incorporating an artificial intelligence model is lacking until now.

본 발명은 데이터의 공유나 유통 뿐만 아니라 인공지능 모델의 학습을 위해서 데이터가 필요한 경우 또는 사회 문제 해결을 위한 인공지능 모델이 필요한 경우 다른 주체들로부터 수집된 인공지능 모델과 데이터들을 필요에 따라 제공할 수 있는 방법, 단말 및 시스템을 제공한다. The present invention provides artificial intelligence models and data collected from other subjects as needed when data is needed for sharing or distributing data as well as learning of an artificial intelligence model or when an artificial intelligence model for solving social problems is needed. A method, a terminal, and a system are provided.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 단말이 수행하는 인공지능 데이터 공유 방법은 개인 정보를 포함하는 데이터셋을 수집하는 데이터 제공 단말로부터, 가공된 데이터셋의 분류에 따라 결정되는 메타 데이터를 수신하는 단계; 상기 데이터 제공 단말에 대응하는 식별자를 생성하는 단계; 상기 생성된 식별자와 상기 메타 데이터를 맵핑하는 단계; 및 상기 가공된 데이터셋을 저장하는 데이터 저장 단말에 상기 식별자와 상기 메타 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. The artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal according to an embodiment of the present invention collects metadata determined according to the classification of the processed dataset from the data providing terminal that collects the dataset including personal information. receiving; generating an identifier corresponding to the data providing terminal; mapping the generated identifier and the meta data; and transmitting the identifier and the metadata to a data storage terminal that stores the processed data set.

상기 가공된 데이터셋은, 상기 개인 정보를 포함하는 데이터셋에서, 상기 개인 정보에 대응하는 비밀 데이터가 비식별(de-identification) 데이터로 변경된 데이터셋일 수 있다. The processed dataset may be a dataset in which, in a dataset including the personal information, secret data corresponding to the personal information is changed to de-identification data.

상기 가공된 데이터셋은, 상기 데이터셋을 제공한 데이터 소유 단말들로부터 상기 데이터셋의 활용에 대한 동의를 나타내는 메시지를 상기 데이터 제공 단말이 수신한 경우에 수집될 수 있다.The processed dataset may be collected when the data providing terminal receives a message indicating consent to use the dataset from the data-owning terminals that provided the dataset.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 단말이 수행하는 인공지능 데이터 공유 방법은 구매 단말로부터 수신된 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터를 결정하는 단계; 상기 결정된 메타 데이터에 대응하는 식별자에 기초하여, 상기 결정된 하나 이상의 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 데이터 제공 단말에 요청하는 단계; 및 상기 데이터 제공 단말로부터 확인 응답이 수신된 경우, 상기 데이터셋에 대한 상기 구매 단말의 접근 권한과 연관된 설정을 변경하는 단계를 포함할 수 있다. An artificial intelligence data sharing method performed by an artificial intelligence data sharing terminal according to an embodiment of the present invention includes determining metadata corresponding to search data received from a purchasing terminal; based on the identifier corresponding to the determined metadata, requesting a data set corresponding to the determined one or more metadata from a data providing terminal; and when a confirmation response is received from the data providing terminal, changing a setting related to the access right of the purchasing terminal to the data set.

상기 식별자는, 상기 데이터 제공 단말에 대응하도록 미리 생성되고, 상기 데이터 제공 단말에 요청하는 단계는, 상기 결정된 메타 데이터에 맵핑된 식별자를 선택하는 단계; 상기 결정된 식별자에 따라 상기 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 제공한 데이터 제공 단말을 지정하는 단계; 및 상기 결정된 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 상기 지정된 데이터 제공 단말에 요청하는 단계를 포함할 수 있다. The identifier is previously generated to correspond to the data providing terminal, and the requesting the data providing terminal may include: selecting an identifier mapped to the determined metadata; designating a data providing terminal providing a dataset corresponding to the metadata according to the determined identifier; and requesting a dataset corresponding to the determined metadata from the designated data providing terminal.

상기 데이터셋은, 개인 정보를 포함하는 데이터셋에서, 상기 개인 정보에 대응하는 비밀 데이터가 비식별(de-identification) 데이터로 변경된 데이터셋일 수 있다. The dataset may be a dataset in which, in a dataset including personal information, secret data corresponding to the personal information is changed to de-identification data.

상기 데이터셋은, 상기 데이터셋을 제공한 데이터 소유 단말들로부터 상기 데이터셋의 활용에 대한 동의를 나타내는 메시지를 상기 데이터 제공 단말이 수신한 경우에 수집될 수 있다. The dataset may be collected when the data providing terminal receives a message indicating consent to use the dataset from the data-owning terminals that provided the dataset.

상기 메타 데이터는, 상기 데이터셋의 분류에 따라 상기 데이터 제공 단말에 의하여 결정될 수 있다.The metadata may be determined by the data providing terminal according to the classification of the dataset.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 단말이 수행하는 인공지능 데이터 공유 방법은 인공지능 제공 단말로부터 수신된 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터를 결정하는 단계; 상기 결정된 메타 데이터에 대응하는 식별자에 기초하여, 상기 결정된 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 데이터 제공 단말에 요청하는 단계; 및 상기 데이터 제공 단말로부터 확인 응답이 수신된 경우, 상기 데이터셋에 대한 상기 인공지능 제공 단말의 접근 권한과 연관된 설정을 변경하는 단계; 미리 수신된 인공지능 모델의 트레이닝에 대한 요청을 상기 인공지능 제공 단말로부터 수신하는 단계; 컴퓨팅 제공 단말에 상기 인공지능 모델에 대한 정보 및 상기 데이터셋에 대한 정보를 전송하는 단계; 상기 컴퓨팅 제공 단말에 의하여 상기 데이터셋으로 트레이닝된 인공지능 모델의 출력 결과를 상기 컴퓨팅 제공 단말로부터 수신하는 단계; 및 상기 출력 결과를 상기 인공지능 제공 단말에 송신하는 단계를 포함할 수 있다. An artificial intelligence data sharing method performed by an artificial intelligence data sharing terminal according to an embodiment of the present invention includes determining metadata corresponding to search data received from an artificial intelligence providing terminal; requesting a data set corresponding to the determined metadata from a data providing terminal based on the identifier corresponding to the determined metadata; and when an acknowledgment is received from the data providing terminal, changing a setting related to the access right of the artificial intelligence providing terminal to the dataset; Receiving a request for training of an artificial intelligence model received in advance from the artificial intelligence providing terminal; transmitting information on the artificial intelligence model and information on the dataset to a computing providing terminal; Receiving an output result of the artificial intelligence model trained on the dataset by the computing providing terminal from the computing providing terminal; and transmitting the output result to the artificial intelligence providing terminal.

상기 컴퓨팅 제공 단말로부터 수신한 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 상기 인공지능 제공 단말에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method may further include transmitting information about the computing environment received from the computing providing terminal to the artificial intelligence providing terminal.

본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 단말이 수행하는 인공지능 데이터 공유 방법은 문제 제공 단말로부터 수신한 문제를 식별하는 단계; 개인 정보를 포함하는 데이터셋을 수집하는 데이터 제공 단말로부터 수신한 메타 데이터들 중 상기 문제와 연관된 메타 데이터를 결정하는 단계; 인공지능 단말로부터 미리 수신된 인공지능 모델들 중 상기 문제와 연관된 인공지능 모델을 결정하는 단계; 및 상기 문제의 해결을 위한 상기 결정된 메타 데이터와 상기 결정된 인공지능 모델 간의 연결 관계를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal according to an embodiment of the present invention includes: identifying a problem received from the problem providing terminal; determining meta data related to the problem among meta data received from a data providing terminal that collects a data set including personal information; determining an artificial intelligence model related to the problem from among the artificial intelligence models received in advance from the artificial intelligence terminal; and generating a connection relationship between the determined metadata and the determined artificial intelligence model for solving the problem.

본 발명의 일실시예에 따른 데이터의 공유나 유통 뿐만 아니라 인공지능 모델의 학습을 위해서 데이터가 필요한 경우 또는 사회 문제 해결을 위한 인공지능 모델이 필요한 경우, 다른 주체들로부터 수집된 인공지능 모델과 데이터들을 필요에 따라 제공할 수 있다. When data is needed not only for sharing or distribution of data according to an embodiment of the present invention, but also for learning of an artificial intelligence model or when an artificial intelligence model for solving social problems is needed, artificial intelligence models and data collected from other entities can be provided as needed.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 이해 관계자들이 탈중앙화된 상호 작용을 통해서 데이터 소유자의 주권과 프라이버시가 보장되는 방식으로 다양한 AI 모듈과 데이터가 공유 또는 유통될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, various AI modules and data can be shared or distributed in such a way that the sovereignty and privacy of the data owner are guaranteed through decentralized interaction between stakeholders.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에 참여하는 주체들을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에 속하는 단말들 간의 관계를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템의 계층 구조를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에서, 데이터가 등록되고 판매되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에서, 인공지능 모델이 등록되고 판매되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에서, 문제가 등록되고 문제를 해결하는 솔루션이 제공되는 예를 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating subjects participating in an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a relationship between terminals belonging to an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a hierarchical structure of an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an embodiment in which data is registered and sold in an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an embodiment in which an artificial intelligence model is registered and sold in an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating an example in which a problem is registered and a solution for solving the problem is provided in the artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for the purpose of description only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or a combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에 참여하는 주체들을 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating subjects participating in an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 데이터 제공자(102), 인공지능 제공자(104), 인공지능 또는 데이터 구매자(107) 등의 주체들이 인공지능 데이터 공유 시스템(101)을 통해 데이터를 공유하거나, 인공지능 모델을 트레이닝하거나, 트레이닝된 인공지능 모델을 공유할 수 있는 기술에 대한 것이다. In the present invention, subjects such as data provider 102, artificial intelligence provider 104, artificial intelligence or data purchaser 107 share data through artificial intelligence data sharing system 101, train an artificial intelligence model, It is about technology that can share trained AI models.

데이터 제공자(102)는, 데이터 소유자(103)의 개인 정보가 포함된 데이터셋(data set)을 수집할 수 있다. 데이터 제공자(102)는 데이터의 소유자로부터 수신한 데이터셋을 가공하여 인공지능 데이터 마켓에 등록하고, 다른 주체에 유통할 수 있다. 데이터 제공자(102)는 데이터셋에 포함된 개인 정보를 비식별화(de-identification)할 수 있다. The data provider 102 may collect a data set including personal information of the data owner 103 . The data provider 102 may process the dataset received from the owner of the data, register it in the artificial intelligence data market, and distribute it to other entities. The data provider 102 may de-identify personal information included in the dataset.

일례로, 개인 정보가 포함된 데이터셋은 데이터 소유자(103)의 소비 정보이나, 건강 정보, 금융 정보 등을 의미할 수 있고, 기재된 예로 한정되지 않고 다양한 종류의 정보가 포함될 수 있다.As an example, the dataset including personal information may mean consumption information of the data owner 103 , health information, financial information, etc., and is not limited to the examples described and may include various types of information.

데이터 제공자(102)는 데이터셋이 분석될 수 있도록 데이터셋을 가공할 수 있다. 데이터 제공자(102)는 데이터셋에 포함된 정보들을 그 정보의 특성에 따라 복수의 파라미터에 맵핑할 수 있다. 예를 들어, 데이터셋이 데이터 소유자(103)의 건강 정보인 경우, 키, 몸무게, 심박수 등의 파라미터에 데이터셋에 포함된 정보들이 맵핑될 수 있다. The data provider 102 may process the dataset so that it can be analyzed. The data provider 102 may map information included in the dataset to a plurality of parameters according to characteristics of the information. For example, when the dataset is health information of the data owner 103 , information included in the dataset may be mapped to parameters such as height, weight, and heart rate.

데이터 제공자(102)는 데이터셋의 분류에 따라 메타 데이터(meta data)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 데이터셋이 금융 정보인 경우, 건강 정보인 경우, 소비 정보인 경우, 각각 다른 메타 데이터가 결정될 수 있다. 데이터 제공자(102)는 관련된 데이터셋들을 그룹화할 수 있다. The data provider 102 may determine meta data according to the classification of the dataset. For example, when the dataset is financial information, health information, or consumption information, different metadata may be determined. The data provider 102 may group related datasets.

일례로, 데이터 제공자(102)는, 은행, 증권사, 데이터 수집 앱 개발 기업, SNS 등일 수 있다. 다만, 데이터 제공자(102)는 기재된 예로 제한되지 않는다. As an example, the data provider 102 may be a bank, a securities company, a data collection app development company, SNS, or the like. However, the data provider 102 is not limited to the described example.

개인 정보가 포함된 데이터셋은 데이터 소유자(103)가 식별될 수 없도록 비식별화될 수 있다. 비식별화는 개인 정보가 포함된 데이터셋에서 개인 정보에 대응하는 비밀 데이터가 비식별 데이터로 변경됨으로써 수행될 수 있다. 데이터셋은 데이터 제공자(102) 또는 데이터 처리자에 의하여 비식별화 될 수 있다. A dataset including personal information may be de-identified so that the data owner 103 cannot be identified. De-identification may be performed by changing confidential data corresponding to personal information into non-identifying data in a dataset including personal information. The dataset may be de-identified by the data provider 102 or the data processor.

데이터 소유자(103)는 개인 사용자로서, 인공지능 데이터 공유 시스템(101)에 개인 정보를 포함하는 데이터를 제공할 수 있다. 데이터 소유자(103)는 개인 정보가 포함되는 데이터 제공시 인센티브를 받을 수 있다. 그리고, 데이터 소유자(103)는 인공지능 데이터 공유 시스템(101)을 통해 자신의 데이터의 흐름을 추적하거나 통제할 수 있다. The data owner 103 is an individual user and may provide data including personal information to the artificial intelligence data sharing system 101 . The data owner 103 may receive an incentive when providing data including personal information. And, the data owner 103 may track or control the flow of his/her data through the artificial intelligence data sharing system 101 .

AI(artificial intelligence) 제공자는 인공지능 제공자(104)로서, 다양한 사회적 문제들을 해결하기 위한 인공지능 모델을 구현하고, 인공지능 데이터 마켓에 등록하고, 다른 주체에 유통할 수 있다. The artificial intelligence (AI) provider is the artificial intelligence provider 104 , and may implement an artificial intelligence model to solve various social problems, register it in an artificial intelligence data market, and distribute it to other entities.

AI 제공자(104)는 구현한 인공지능 모델을 인공지능 데이터 마켓에 등록된 데이터셋으로 트레이닝할 수 있다. AI 제공자(104)는 인공지능 데이터 마켓에서 제공되는 컴퓨팅 환경을 이용하여 인공지능 모델을 트레이닝할 수 있다. 인공지능 데이터 마켓에 미리 등록된 데이터셋을 이용하는 경우, 대가(수수료)가 요구될 수 있다. The AI provider 104 may train the implemented artificial intelligence model with a dataset registered in the artificial intelligence data market. The AI provider 104 may train an AI model using a computing environment provided in the AI data market. When using a dataset registered in advance in the artificial intelligence data market, a price (fee) may be required.

문제 제공자(106)는 다양한 사회적 문제들에 대한 솔루션을 필요로 하는 주체로서, 인공지능 데이터 마켓에 다양한 종류의 문제들을 등록할 수 있다. 그리고, 문제 제공자(106)는 수수료를 지불하고, 등록된 문제에 대한 솔루션을 구매할 수 있다.The problem provider 106 is a subject in need of solutions to various social problems, and may register various kinds of problems in the artificial intelligence data market. Then, the problem provider 106 may pay a fee and purchase a solution to the registered problem.

일례로, 전염병에 대한 대책이 문제인 경우, 그 전염병과 관련된 사람들의 건강 정보, 소비 정보 등의 데이터셋이 요구될 수 있고, 그 데이터셋을 분석하여 전염병에 대한 대책과 연관된 결과를 출력하는 인공지능 모델이 요구될 수 있다. 솔루션은 문제와 연관된 데이터셋과 문제의 해결과 연관된 인공지능 모델의 연결 관계를 포함할 수 있다. For example, when countermeasures against an epidemic are a problem, a dataset such as health information and consumption information of people related to the epidemic may be requested, and artificial intelligence that analyzes the dataset and outputs results related to countermeasures against the epidemic A model may be required. A solution may include a connection relationship between the dataset associated with the problem and the AI model associated with the solution of the problem.

데이터 구매자(107)는 인공지능 데이터 마켓에 등록된 데이터셋이나 트레이닝된 인공지능 모델을 구매할 수 있다. 데이터 구매자(107)는 인공지능 데이터 마켓에 키워드를 검색하여 원하는 데이터셋 또는 인공지능 모델을 탐색할 수 있다. The data buyer 107 may purchase a dataset or a trained artificial intelligence model registered in the artificial intelligence data market. The data buyer 107 may search for a desired dataset or artificial intelligence model by searching keywords in the artificial intelligence data market.

컴퓨팅 제공자(105)는 인공지능 데이터 마켓에 등록된 인공지능 모델의 알고리즘을 처리하는 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있다. 컴퓨팅 제공자(105)는 다양한 종류의 컴퓨팅 환경을 서비스로 구현하여 인공지능 데이터 마켓에 등록할 수 있다. AI 제공자(104)는, 인공지능 데이터 마켓에 등록된 컴퓨팅 환경들 중 원하는 컴퓨팅 환경을 이용하여 인공지능 모델을 트레이닝할 수 있다. The computing provider 105 may provide a computing environment that processes the algorithm of the artificial intelligence model registered in the artificial intelligence data market. The computing provider 105 may implement various types of computing environments as services and register them in the artificial intelligence data market. The AI provider 104 may train the AI model by using a desired computing environment among computing environments registered in the artificial intelligence data market.

데이터 처리자는 데이터 제공자(102)가 등록한 데이터셋을 비식별화하거나, 익명화(anonymization)하거나, 전처리할 수 있다. 데이터 처리자는 데이터셋을 처리함에 따라 인공지능 데이터 마켓으로부터 대가를 제공받을 수 있다. The data processor may de-identify, anonymize, or pre-process the dataset registered by the data provider 102 . The data processor may receive a reward from the artificial intelligence data market as it processes the dataset.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에 속하는 단말들 간의 관계를 도시한 도면이다. 2 is a diagram illustrating a relationship between terminals belonging to an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

인공지능 데이터 마켓(202)은 인공지능 데이터 공유 시스템의 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 의하여 동작하는 인터페이스를 의미할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 도 2와 같이 데이터 제공 단말(209), 데이터 소유 단말(210), 데이터 처리 단말(211), 데이터 저장 단말(212), AI 제공 단말(205), 구매 단말(208), 컴퓨팅 제공 단말(206), 문제 제공 단말(207) 간의 데이터의 공유 및 유통이 이루어질 수 있도록 중개할 수 있다. The artificial intelligence data market 202 may mean an interface operated by the artificial intelligence data sharing terminal 201 of the artificial intelligence data sharing system. The artificial intelligence data sharing terminal 201 is a data providing terminal 209, a data possessing terminal 210, a data processing terminal 211, a data storage terminal 212, an AI providing terminal 205, a purchasing terminal, as shown in FIG. 208, the computing providing terminal 206, the problem providing terminal 207 can be an intermediary so that data sharing and distribution can be made.

인공지능 데이터 공유 단말(201), 데이터 제공 단말(209), 데이터 소유 단말(210), 데이터 처리 단말(211), 데이터 저장 단말(212), AI 제공 단말(205), 구매 단말(208), 컴퓨팅 제공 단말(206), 문제 제공 단말(207)은 각각 서로 다른 단말이거나 같은 단말일 수 있다. 예를 들어, 구매 단말(208)과 데이터 소유 단말(210)은 동일한 단말에 대응할 수 있다. Artificial intelligence data sharing terminal 201, data providing terminal 209, data possessing terminal 210, data processing terminal 211, data storage terminal 212, AI providing terminal 205, purchasing terminal 208, The computing providing terminal 206 and the problem providing terminal 207 may be different terminals or the same terminal, respectively. For example, the purchasing terminal 208 and the data possessing terminal 210 may correspond to the same terminal.

인공지능 데이터 공유 단말(201), 데이터 제공 단말(209), 데이터 소유 단말(210), 데이터 처리 단말(211), 데이터 저장 단말(212), AI 제공 단말(205), 구매 단말(208), 컴퓨팅 제공 단말(206), 문제 제공 단말(207)은 각각 프로세서를 포함할 수 있다. 각 단말에 포함된 프로세서는 다양한 실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 방법을 수행할 수 있다. Artificial intelligence data sharing terminal 201, data providing terminal 209, data possessing terminal 210, data processing terminal 211, data storage terminal 212, AI providing terminal 205, purchasing terminal 208, The computing providing terminal 206 and the problem providing terminal 207 may each include a processor. A processor included in each terminal may perform an artificial intelligence data sharing method according to various embodiments.

도 2를 참조하면, 데이터 제공 단말(209)은 데이터 제공자의 단말을 의미하고, AI 제공 단말(205)은 AI 제공자의 단말을 의미하고, 문제 제공 단말(207)은 문제 제공자의 단말을 의미하고, 데이터 소유 단말(210)은 데이터 소유자의 단말을 의미하고, 컴퓨팅 제공 단말(206)은 컴퓨팅 제공자의 단말이고, 구매 단말(208)은 데이터 구매자의 단말을 의미할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the data providing terminal 209 means the terminal of the data provider, the AI providing terminal 205 means the terminal of the AI provider, and the problem providing terminal 207 means the terminal of the problem provider, , the data possessing terminal 210 may mean a terminal of a data owner, the computing providing terminal 206 may be a computing provider's terminal, and the purchasing terminal 208 may mean a data purchaser's terminal.

인공지능 데이터 프레임워크(203)는 데이터 제공 단말(209)로부터 제공되는 데이터 제공 모듈, 데이터 저장 단말(212)로부터 제공되는 데이터 저장 모듈, 컴퓨팅 제공자로부터 제공되는 컴퓨팅 모듈, 및 AI 제공자로부터 제공되는 AI 제공 모듈을 포함할 수 있다. The artificial intelligence data framework 203 includes a data providing module provided from the data providing terminal 209, a data storage module provided from the data storage terminal 212, a computing module provided from a computing provider, and AI provided from an AI provider It may include a provision module.

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 데이터 구매자 또는 다른 주체로부터 인공지능 모델 또는 데이터셋에 관한 요청이 발생하는 경우, 인공지능 데이터 프레임워크(203)를 이용하여 요청한 인공지능 모델 또는 데이터셋을 제공할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal 201 provides the requested artificial intelligence model or dataset using the artificial intelligence data framework 203 when a request for an artificial intelligence model or dataset occurs from a data buyer or other entity. can

데이터 소유 단말(210)은 데이터 제공자 단말에 개인 정보가 포함된 데이터셋을 전송할 수 있다. 데이터 소유 단말(210)은 데이터 제공 단말(209)로부터 제공되는 사용자 동의 템플릿을 데이터 소유 단말(210)의 디스플레이에 표시할 수 있다. 데이터 소유자의 입력에 의하여, 데이터 소유 단말(210)은 데이터셋의 제공 동의 여부를 데이터 제공 단말(209)에 제공할 수 있다. The data possessing terminal 210 may transmit a data set including personal information to the data provider terminal. The data owning terminal 210 may display the user consent template provided from the data providing terminal 209 on the display of the data owning terminal 210 . According to the data owner's input, the data owning terminal 210 may provide the data providing terminal 209 with whether to agree to provide the data set.

데이터 소유 단말(210)은 데이터 소유자에 의하여 결정된 데이터셋의 제공 유형을 데이터 제공 단말(209)에 전송할 수 있다. 데이터셋의 제공 유형은 데이터셋이 이용되는 범위를 의미할 수 있다. 데이터셋이 이용되는 범위는 데이터 소유자의 데이터셋이 등록되는 기간, 개인 정보의 포함 범위 등을 의미할 수 있다. The data owning terminal 210 may transmit the data providing type determined by the data owner to the data providing terminal 209 . The data set provision type may mean a range in which the data set is used. The range in which the dataset is used may mean a period during which the dataset of the data owner is registered, the scope of inclusion of personal information, and the like.

데이터 소유 단말(210)은 개인 정보를 포함한 데이터셋의 제공에 따른 보상을 인공지능 데이터 공유 단말(201)로부터 제공받을 수 있다. 보상은 수수료로 지급될 수 있고, 다른 형태로 지급될 수 있다. The data possessing terminal 210 may receive a reward according to the provision of a dataset including personal information from the artificial intelligence data sharing terminal 201 . Compensation may be paid as a fee or may be paid in other forms.

데이터 소유 단말(210)은 데이터 소유자의 입력에 의하여 개인 정보가 포함된 데이터셋이 이용된 기록 데이터를 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 요청할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 데이터 소유자의 데이터셋이 이용된 기록 데이터를 데이터 소유 단말(210)에 전송할 수 있다. The data possessing terminal 210 may request the artificial intelligence data sharing terminal 201 for record data in which the dataset including personal information is used by the data owner's input. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may transmit the recorded data using the data set of the data owner to the data possessing terminal 210 .

데이터 제공 단말(209)은 데이터 소유자의 개인 정보가 포함된 데이터셋을 수집할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 제공 단말(209)은 데이터 소유 단말(210)로부터 데이터 소유자의 데이터셋의 이용에 대한 동의를 나타내는 메시지를 수신하고, 데이터 소유 단말(210)로부터 데이터셋을 수신할 수 있다. The data providing terminal 209 may collect a data set including personal information of a data owner. According to an embodiment, the data providing terminal 209 may receive a message indicating consent of the data owner to use the dataset from the data possessing terminal 210 , and receive the data set from the data possessing terminal 210 . have.

다른 실시예에 따르면, 데이터 제공 단말(209)은 데이터 소유 단말(210)로부터 수신된 데이터셋을 가공하여 이용할 수 있다. 예를 들어, 데이터 제공 단말(209)은 데이터 소유자가 식별될 수 없도록 데이터셋을 비식별화할 수 있다. 비식별화는 개인 정보가 포함된 데이터셋에서 개인 정보에 대응하는 비밀 데이터가 비식별 데이터로 변경됨으로써 수행될 수 있다. According to another embodiment, the data providing terminal 209 may process and use the data set received from the data owning terminal 210 . For example, the data providing terminal 209 may de-identify the dataset so that the data owner cannot be identified. De-identification may be performed by changing confidential data corresponding to personal information into non-identifying data in a dataset including personal information.

데이터 제공 단말(209)은 데이터 소유 단말(210)로부터 수집한 데이터셋의 분류에 따라 메타 데이터를 결정할 수 있다. 데이터 제공 단말(209)은 데이터셋이 분석될 수 있도록 데이터셋을 가공할 수 있다. 데이터 제공 단말(209)은 데이터셋에 포함된 정보들을 그 정보의 특성에 따라 복수의 파라미터에 맵핑할 수 있다.The data providing terminal 209 may determine the metadata according to the classification of the dataset collected from the data owning terminal 210 . The data providing terminal 209 may process the data set so that the data set can be analyzed. The data providing terminal 209 may map information included in the data set to a plurality of parameters according to characteristics of the information.

데이터 제공 단말(209)은 데이터셋의 종류 및 중요도에 따라 가중치 또는 민감도를 결정할 수 있다. 또는, 데이터 제공 단말(209)은 데이터셋의 파라미터 별로 다른 가중치 또는 민감도를 결정할 수 있다. The data providing terminal 209 may determine a weight or sensitivity according to the type and importance of the dataset. Alternatively, the data providing terminal 209 may determine a different weight or sensitivity for each parameter of the dataset.

일례로, 데이터셋의 종류가 금융 정보인 경우, 계좌 정보 및 성명과 같은 파라미터는 프라이버시 보호를 위해 익명화 처리되어야 하므로, 민감도가 높게 결정될 수 있다. For example, when the type of the dataset is financial information, parameters such as account information and name should be anonymized to protect privacy, so the sensitivity may be determined.

일례로, 데이터셋의 파라미터는 민감도가 높을수록 비식별화 기준이 높게 결정될 수 있다. 비식별화 기준이 높을수록 데이터를 다시 식별화하는 것이 어려워질 수 있다. For example, the higher the sensitivity of the parameter of the dataset, the higher the de-identification criterion may be determined. The higher the de-identification criterion, the more difficult it can be to re-identify the data.

데이터 제공 단말(209)은 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 수집한 데이터셋의 메타 데이터를 전송할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 데이터 제공 단말(209)로부터 데이터셋에 대한 메타 데이터들을 수신할 수 있다. The data providing terminal 209 may transmit the metadata of the collected dataset to the artificial intelligence data sharing terminal 201 . The artificial intelligence data sharing terminal 201 may receive metadata about the dataset from the data providing terminal 209 .

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 각각의 데이터 제공 단말(209)에 대응하는 식별자를 생성할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 생성된 식별자와 메타 데이터를 맵핑할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 식별자와 메타 데이터의 맵핑 관계를 인공지능 데이터 공유 시스템의 블록체인 또는 분산 원장에 등록할 수 있다. 일례로, 식별자는 분산 ID (Decentralized Identifier)를 의미할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may generate an identifier corresponding to each data providing terminal 209 . The artificial intelligence data sharing terminal 201 may map the generated identifier and metadata. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may register the mapping relationship between the identifier and the metadata in the blockchain or distributed ledger of the artificial intelligence data sharing system. As an example, the identifier may mean a decentralized identifier (ID).

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 식별자에 기초하여 데이터 제공 단말(209)에 데이터셋을 요청할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)이 식별자에 기초하여 데이터 제공 단말(209)에 데이터셋을 요청하는 과정은 도 4에서 구체적으로 후술한다. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may request a data set from the data providing terminal 209 based on the identifier. A process in which the artificial intelligence data sharing terminal 201 requests a data set to the data providing terminal 209 based on the identifier will be described in detail later with reference to FIG. 4 .

데이터 저장 단말(212)에서 인공지능 데이터 공유 시스템의 데이터셋들이 저장되고 관리되도록 하기 위해, 데이터 제공 단말(209)은 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 전송한 메타 데이터에 대한 데이터셋을 데이터 저장 단말(212)에 전송할 수 있다. In order for the data storage terminal 212 to store and manage the datasets of the artificial intelligence data sharing system, the data providing terminal 209 stores the data set for the metadata transmitted to the artificial intelligence data sharing terminal 201 . may be transmitted to the terminal 212 .

데이터 처리 단말(211)은 인공지능 데이터 공유 단말(201)의 요청에 따라 데이터셋의 익명화 또는 비식별화를 수행할 수 있다. 요청은 메시지로 전달될 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 등록된 데이터셋에 대한 데이터 처리 단말(211)의 접근 권한과 연관된 설정을 변경함으로써 데이터 처리 단말(211)이 데이터셋에 접근하여 익명화 또는 비식별화를 처리하도록 제어할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 데이터 처리 단말(211)의 수행 결과에 따른 보상을 데이터 처리 단말(211)에 제공할 수 있다. The data processing terminal 211 may perform anonymization or de-identification of the dataset according to the request of the artificial intelligence data sharing terminal 201 . Requests can be delivered as messages. The artificial intelligence data sharing terminal 201 changes the setting related to the access right of the data processing terminal 211 for the registered dataset so that the data processing terminal 211 accesses the dataset to process anonymization or de-identification. can be controlled The artificial intelligence data sharing terminal 201 may provide a reward according to the performance result of the data processing terminal 211 to the data processing terminal 211 .

데이터 저장 단말(212)은 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 의하여 수집되는 인공지능 모델 및 데이터셋을 저장할 수 있다. 데이터 저장 단말(212)에 저장되는 인공지능 모델 및 데이터셋에 접근하기 위해서는, 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 의해 결정되는 접근 권한이 요구될 수 있다.The data storage terminal 212 may store the artificial intelligence model and dataset collected by the artificial intelligence data sharing terminal 201 . In order to access the artificial intelligence model and dataset stored in the data storage terminal 212 , an access right determined by the artificial intelligence data sharing terminal 201 may be required.

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋에 대한 요청이 발생한 경우, 인증 과정 또는 비용 처리 과정을 수행함으로써 접근 권한을 설정할 수 있다. 일례로, 인증 과정과 비용 처리 과정은 스마트 컨트랙트 기술이 이용될 수 있다. 관련된 예는 도 4에서 후술한다. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may set access rights by performing an authentication process or a cost processing process when a request for a dataset registered in the artificial intelligence data sharing system occurs. As an example, smart contract technology may be used for the authentication process and the cost processing process. A related example will be described later with reference to FIG. 4 .

인공지능 제공 단말(205)은 인공지능 모델을 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 전송할 수 있다. 인공지능 모델은 입력 데이터에 대한 분석 결과를 출력할 수 있다. 인공지능 모델은 학습 데이터로부터 학습될 수 있다. 일례로, 입력 데이터나 학습 데이터는 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋일 수 있다. 인공지능 모델은 기재된 예로 제한되지 않으며 다양한 종류의 인공지능 모델이 이용될 수 있다.The artificial intelligence providing terminal 205 may transmit the artificial intelligence model to the artificial intelligence data sharing terminal 201 . The artificial intelligence model can output analysis results for input data. AI models can be learned from training data. As an example, the input data or the learning data may be a dataset registered in the artificial intelligence data sharing system. The artificial intelligence model is not limited to the examples described, and various kinds of artificial intelligence models may be used.

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 인공지능 제공 단말(205)들에 대한 식별자를 생성하고, 인공지능 제공 단말(205)로부터 수신한 인공지능 모델을 식별자와 맵핑할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 인공지능 모델의 종류 또는 기능에 대한 정보를 생성된 식별자에 맵핑할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 인공지능 모델을 데이터 저장 단말(212)에 전송할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may generate identifiers for the artificial intelligence provision terminals 205 and map the artificial intelligence model received from the artificial intelligence provision terminal 205 to the identifiers. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may map information on the type or function of the artificial intelligence model to the generated identifier. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may transmit the artificial intelligence model to the data storage terminal 212 .

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 인공지능 모델에 대한 요청이 발생한 경우, 인증 과정 또는 비용 처리 과정을 수행함으로써 접근 권한을 설정할 수 있다. 일례로, 인증 과정과 비용 처리 과정은 스마트 컨트랙트 기술이 이용될 수 있다. 관련된 예는 도 5에서 후술한다. When a request for an artificial intelligence model registered in the artificial intelligence data sharing system occurs, the artificial intelligence data sharing terminal 201 may set an access right by performing an authentication process or a cost processing process. As an example, smart contract technology may be used for the authentication process and the cost processing process. A related example will be described later with reference to FIG. 5 .

인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋 또는 인공지능 모델은 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 의해 수집된 데이터셋 또는 인공지능 모델을 의미할 수 있다.The dataset or AI model registered in the AI data sharing system may mean a dataset or AI model collected by the AI data sharing terminal 201 .

인공지능 제공 단말(205)은 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋을 이용한 인공지능 모델의 트레이닝을 요청할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 컴퓨팅 제공 단말(206)에, 학습 데이터로 사용되는 데이터셋과 인공지능 모델에 대한 정보를 전송하고, 컴퓨팅 제공 단말(206)이 데이터 저장 단말(212)로부터 데이터셋과 인공지능 모델을 요청할 수 있도록 컴퓨팅 제공 단말(206)의 접근 권한에 대한 설정을 변경한다. 관련된 예는 도 5에서 후술한다. The artificial intelligence providing terminal 205 may request training of an artificial intelligence model using a dataset registered in the artificial intelligence data sharing system. The artificial intelligence data sharing terminal 201 transmits information about the dataset and artificial intelligence model used as learning data to the computing providing terminal 206 , and the computing providing terminal 206 is the data storage terminal 212 from the data storage terminal 212 . Change the setting for the access right of the computing providing terminal 206 to request the set and the artificial intelligence model. A related example will be described later with reference to FIG. 5 .

컴퓨팅 제공 단말(206)은 데이터 저장 단말(212)로부터 수신한 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델을 트레이닝할 수 있다. 컴퓨팅 제공 단말(206)은 복수의 가상 컴퓨팅 환경을 생성할 수 있다. 컴퓨팅 제공 단말(206)은 복수의 가상 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 전송할 수 있다. The computing providing terminal 206 may train an artificial intelligence model using the dataset received from the data storage terminal 212 . The computing providing terminal 206 may create a plurality of virtual computing environments. The computing providing terminal 206 may transmit information about a plurality of virtual computing environments to the artificial intelligence data sharing terminal 201 .

구매 단말(208)은 인공지능 데이터 마켓(202)을 나타내는 인터페이스를 통해 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋 또는 인공지능 모델에 대한 구매를 요청할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 인공지능 데이터 프레임워크(203)를 이용하여 구매에 대한 요청을 처리할 수 있다.The purchasing terminal 208 may request a purchase for a dataset or artificial intelligence model registered in the artificial intelligence data sharing system through the interface representing the artificial intelligence data market 202 . The artificial intelligence data sharing terminal 201 may process a request for purchase using the artificial intelligence data framework 203 .

문제 제공 단말(207)은 인공지능 데이터 공유 단말(201)에 문제를 전송할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 문제 제공 단말(207)로부터 수신한 문제 정의를 등록할 수 있다. The problem providing terminal 207 may transmit the problem to the artificial intelligence data sharing terminal 201 . The artificial intelligence data sharing terminal 201 may register the problem definition received from the problem providing terminal 207 .

인공지능 데이터 공유 단말(201)은 문제의 해결과 연관된 데이터셋의 메타 데이터 및 인공지능 모델을 하나 이상 결정할 수 있다. 그리고, 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 결정된 메타 데이터와 인공지능 모델 간의 연결 관계를 생성할 수 있다.The artificial intelligence data sharing terminal 201 may determine one or more metadata and artificial intelligence models of a dataset related to solving a problem. And, the artificial intelligence data sharing terminal 201 may create a connection relationship between the determined metadata and the artificial intelligence model.

일례로, 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 연결 관계를 그래프로 나타낸 DAG(204)(Directed Acyclic Graph)를 생성할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말(201)은 DAG(204)에 기초한 워크플로우를 구성하고, 문제 제공 단말(207)에 DAG(204)를 포함하는 솔루션을 제공할 수 있다.As an example, the artificial intelligence data sharing terminal 201 may generate a Directed Acyclic Graph (DAG 204) representing a connection relationship as a graph. The artificial intelligence data sharing terminal 201 may configure a workflow based on the DAG 204 and provide a solution including the DAG 204 to the problem providing terminal 207 .

문제 제공 단말(207)은 솔루션에 대한 일정한 보상을 지급할 수 있고, 솔루션에 포함되는 데이터셋과 인공지능 모델을 제공받을 수 있다.The problem providing terminal 207 may pay a certain compensation for the solution, and may be provided with a dataset and an artificial intelligence model included in the solution.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템의 계층 구조를 도시한 도면이다. 3 is a diagram illustrating a hierarchical structure of an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

AI 데이터 커먼즈 프론트엔드(310)은 인공지능 데이터 마켓(311)(311), 문제 정의 도구(312), 데이터 사이언스 도구(313)을 포함할 수 있으며, 데이터 제공자(304), 문제 제공자(302), AI 제공자(303, 307)의 단말의 디스플레이에 표시되는 인터페이스에 대응할 수 있다. The AI data commons frontend 310 may include an artificial intelligence data market 311 311 , a problem definition tool 312 , a data science tool 313 , a data provider 304 , a problem provider 302 . , may correspond to the interface displayed on the display of the terminal of the AI providers (303, 307).

일례로, 데이터 구매자(301)는 인공지능 데이터 마켓(311)을 통해 데이터셋이나 인공지능 모델을 검색하고, 데이터셋을 구매하거나 인공지능 모델을 구매할 수 있다. For example, the data purchaser 301 may search for a dataset or an artificial intelligence model through the artificial intelligence data market 311 and purchase the dataset or artificial intelligence model.

일례로, 문제 제공자(302)는 문제 정의 도구(312)를 이용하여 인공지능 데이터 공유 단말에 문제를 등록할 수 있다. 문제 제공자(302)는 문제 정의 도구(312)를 통해 데이터셋 또는 인공지능 모델을 검색할 수 있고, 문제에 대한 솔루션을 인공지능 데이터 공유 단말로부터 수신할 수 있다.As an example, the problem provider 302 may use the problem definition tool 312 to register a problem with the artificial intelligence data sharing terminal. The problem provider 302 may search a dataset or an AI model through the problem definition tool 312 and receive a solution to the problem from the AI data sharing terminal.

일례로, AI 제공자(303, 307)는 데이터 사이언스 도구(313)를 이용하여 인공지능 모델을 등록하거나, 인공지능 모델의 트레이닝을 요청하거나, 문제 해결을 위한 데이터셋을 검색할 수 있다. For example, the AI providers 303 and 307 may use the data science tool 313 to register an AI model, request training of the AI model, or search a dataset for solving a problem.

AI 데이터 커먼즈(320)은 AI 데이터 커먼즈 프론트엔드(310)와 AI 데이터 커먼즈 프레임워크(330) 사이의 중간 계층에 대응한다. AI 데이터 커먼즈(320)는 인공지능 데이터 공유 단말이 메타 데이터(323)와 식별자를 기초하여 AI 데이터 커먼즈 프론트엔드(310)로부터 전달되는 요청에 대해 적절한 AI 데이터 커먼즈 프레임워크(330)를 이용할 수 있다. AI data commons 320 corresponds to an intermediate layer between the AI data commons front end 310 and the AI data commons framework 330 . The AI data commons 320 may use the AI data commons framework 330 appropriate for the request transmitted from the AI data commons front end 310 based on the metadata 323 and the identifier by the AI data sharing terminal. .

AI 데이터 마켓(321)은 인공지능 데이터 마켓(311)을 의미하고, 인공지능 데이터 공유 단말은 식별자와 메타 데이터(323)를 연동하여 인공지능 데이터 마켓(311)으로부터 수신한 검색 데이터에 대한 검색 결과를 결정할 수 있다. 또한, 인공지능 데이터 공유 단말은 식별자와 메타 데이터(323)를 연동하여 인공지능 데이터 마켓(311)으로부터 등록이 요청된 데이터셋이나 인공지능 모델을 등록할 수 있다. The AI data market 321 refers to the artificial intelligence data market 311, and the artificial intelligence data sharing terminal links the identifier and the metadata 323 to search results for the search data received from the artificial intelligence data market 311. can be decided In addition, the artificial intelligence data sharing terminal may register the data set or artificial intelligence model requested for registration from the artificial intelligence data market 311 by linking the identifier and the metadata 323 .

DID registry(322)는 탈중앙화 식별자(Decentralized Identifier, DID)를 기반으로 데이터셋이나 인공지능 모델을 관리하기 위한 레지스트리일 수 있다. DID registry(322)는 블록 체인에 등록되고 스마트 컨트랙트 형태로 각 주체의 분산 원장에 배포될 수 있다.The DID registry 322 may be a registry for managing a dataset or artificial intelligence model based on a decentralized identifier (DID). The DID registry 322 is registered on the blockchain and can be distributed to the distributed ledger of each subject in the form of a smart contract.

Meta data(323)는 메타 데이터(323)를 의미할 수 있다. 일례로, 메타 데이터(323)는 DID registry(322)와 연동되는 DDO(DID Document Object) 스키마에 대응할 수 있다. 메타 데이터(323)는 블록 체인에 등록되고 스마트 컨트랙트 형태로 각 주체의 분산 원장에 배포될 수 있다.Meta data 323 may mean meta data 323 . For example, the metadata 323 may correspond to a DID Document Object (DDO) schema that is linked to the DID registry 322 . Meta data 323 may be registered in the block chain and distributed to the distributed ledger of each subject in the form of a smart contract.

DAuth(324)는 데이터 제공 단말이 데이터 소유 단말로부터 획득한 동의를 기록하기 위한 기술이다. DAuth(324)는 인공지능 데이터 공유 단말에 이용될 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 DAuth(324)를 통해 데이터 소유자와의 계약에 기반한 자격 정책을 결정하고, 데이터셋에 대한 접근 권한을 제한할 수 있다. DAuth(324)는 블록 체인에 등록되고 스마트 컨트랙트 형태로 각 주체의 분산 원장에 배포될 수 있다.DAuth 324 is a technology for recording the consent obtained by the data providing terminal from the data possessing terminal. DAuth 324 may be used for artificial intelligence data sharing terminal. The artificial intelligence data sharing terminal may determine a qualification policy based on a contract with the data owner through DAuth 324 and restrict access to the dataset. DAuth 324 can be registered in the blockchain and distributed to the distributed ledger of each subject in the form of a smart contract.

Access control(325)은 인공지능 데이터 공유 단말에 의해 결정되는 자격 정책에 따라 접근 권한을 제어하는 기술이다. 인공지능 데이터 공유 단말은 DAuth(324)와 Access control(325)을 연동하여 데이터 소유자의 동의 내역에 따라 접근 권한을 설정할 수 있다. Access control(325)은 블록 체인에 등록되고 스마트 컨트랙트 형태로 각 주체의 분산 원장에 배포될 수 있다.Access control 325 is a technology for controlling access rights according to the qualification policy determined by the artificial intelligence data sharing terminal. The artificial intelligence data sharing terminal can set the access right according to the consent of the data owner by linking the DAuth 324 and the access control 325 . Access control 325 can be registered in the block chain and distributed to the distributed ledger of each subject in the form of a smart contract.

Transaction(326)은 스마트 컨트랙트 형태로 제공되어 거래 당사자 간에 토큰을 교환하는 분산 원장 기반 탈중앙형 거래 기술을 의미할 수 있다. 데이터 구매 단말이 데이터 제공 단말에 토큰을 전송하는 Transaction(326)이 완료되면, 인공지능 데이터 공유 단말은 데이터 구매 단말의 접근 권한을 변경하여, 데이터셋에 접근할 수 있도록 한다. 데이터 구매 단말의 접근 기록은 인공지능 데이터 공유 시스템의 블록 체인에 기록될 수 있다. Transaction 326 may mean a distributed ledger-based decentralized transaction technology that is provided in the form of a smart contract to exchange tokens between transaction parties. When the transaction 326 in which the data purchasing terminal transmits the token to the data providing terminal is completed, the artificial intelligence data sharing terminal changes the access authority of the data purchasing terminal to access the data set. The access record of the data purchasing terminal can be recorded in the block chain of the artificial intelligence data sharing system.

인공지능 데이터 프레임워크(330)는 데이터 제공 단말로부터 제공되는 데이터 제공 모듈(Data Provisioning Module)(331), 데이터 저장 단말로부터 제공되는 데이터 저장 모듈(Storage Provisioning Module)(332), 컴퓨팅 제공자(306)로부터 제공되는 컴퓨팅 모듈(Computing Provisioning)(333), 및 AI 제공자(303, 307)로부터 제공되는 AI 제공 모듈(Code Provisioning)(334)을 포함할 수 있다. AI 제공자(303, 307)는 인공지능 모델을 제공하기도 하지만 인공지능 모델을 등록하여 유통할 수 있고 인공지능 모델을 트레이닝할 수 있다. The artificial intelligence data framework 330 includes a data provisioning module 331 provided from a data providing terminal, a storage provisioning module 332 provided from a data storage terminal, and a computing provider 306. It may include a computing module (Computing Provisioning) 333 provided from, and an AI provision module (Code Provisioning) 334 provided from AI providers (303, 307). The AI providers 303 and 307 may provide AI models, but may register and distribute AI models and train AI models.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에서, 데이터가 등록되고 판매되는 실시예를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an embodiment in which data is registered and sold in an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

도 4의 (a)는 데이터 제공 단말로부터 수신한 데이터셋이 등록되는 과정을 도시한 도면이다. 4A is a diagram illustrating a process in which a dataset received from a data providing terminal is registered.

단계(401)에서, 데이터 제공 단말은 데이터 소유자의 개인 정보가 포함된 데이터셋을 수집할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 제공 단말은 데이터 소유 단말로부터 데이터 소유자의 데이터셋의 이용에 대한 동의를 나타내는 메시지를 수신하고, 데이터 소유 단말로부터 데이터셋을 수신할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 데이터 제공 단말은 데이터 소유 단말로부터 수신된 데이터셋을 가공하여 이용할 수 있다. In step 401, the data providing terminal may collect a data set including personal information of the data owner. According to an embodiment, the data providing terminal may receive a message indicating consent of the data owner to use the dataset from the data possessing terminal, and may receive the data set from the data possessing terminal. According to another embodiment, the data providing terminal may process and use the data set received from the data owning terminal.

단계(402)에서, 데이터 제공 단말은 데이터셋을 가공할 수 있다. 데이터셋의 가공은 데이터셋의 비식별화를 의미할 수 있고, 데이터셋이 분석될 수 있도록 데이터셋에 포함된 정보들을 그 정보의 특성에 따라 복수의 파라미터에 맵핑하는 것을 의미할 수 있다. 데이터 제공 단말은 데이터 소유 단말로부터 수집한 데이터셋의 분류에 따라 메타 데이터를 결정할 수 있다.In step 402, the data providing terminal may process the dataset. The processing of the dataset may mean de-identification of the dataset, and may mean mapping information included in the dataset to a plurality of parameters according to characteristics of the information so that the dataset can be analyzed. The data providing terminal may determine the metadata according to the classification of the dataset collected from the data owning terminal.

단계(403)에서, 데이터 제공 단말은 인공지능 데이터 공유 단말에 수집한 데이터셋의 메타 데이터를 전송할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 데이터 제공 단말로부터 데이터셋에 대한 메타 데이터들을 수신할 수 있다. In step 403, the data providing terminal may transmit the metadata of the collected dataset to the artificial intelligence data sharing terminal. The artificial intelligence data sharing terminal may receive metadata about the dataset from the data providing terminal.

단계(404)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 각각의 데이터 제공 단말에 대응하는 식별자를 생성할 수 있다. 단계(405)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 생성된 식별자와 메타 데이터를 맵핑할 수 있다. 단계(406)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 가공된 데이터셋을 저장하는 데이터 저장 단말에 식별자와 메타 데이터를 전송할 수 있다. In step 404, the artificial intelligence data sharing terminal may generate an identifier corresponding to each data providing terminal. In step 405, the artificial intelligence data sharing terminal may map the generated identifier and metadata. In step 406, the artificial intelligence data sharing terminal may transmit the identifier and metadata to the data storage terminal that stores the processed dataset.

단계(407)에서, 데이터 저장 단말에서 인공지능 데이터 공유 시스템의 데이터셋들이 저장되고 관리되도록 하기 위해, 데이터 제공 단말은 인공지능 데이터 공유 단말에 전송한 메타 데이터에 대한 데이터셋을 데이터 저장 단말에 전송할 수 있다. 데이터 저장 단말은 인공지능 데이터 공유 단말로부터 수신한 식별자 및 메타데이터에 연동하여 데이터 제공 단말로부터 수신한 데이터셋을 저장할 수 있다. In step 407, in order for the data storage terminal to store and manage the datasets of the artificial intelligence data sharing system, the data providing terminal transmits the dataset for the metadata transmitted to the artificial intelligence data sharing terminal to the data storage terminal. can The data storage terminal may store the dataset received from the data providing terminal in conjunction with the identifier and metadata received from the artificial intelligence data sharing terminal.

도 4의 (b)는 데이터 제공 단말로부터 수신한 데이터셋이 판매되는 과정을 도시한 도면이다. FIG. 4B is a diagram illustrating a process in which a dataset received from a data providing terminal is sold.

단계(408)에서, 구매 단말은 인공지능 데이터 마켓을 나타내는 인터페이스를 통해 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋 또는 인공지능 모델과 관련된 검색 데이터를 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다.In step 408, the purchasing terminal may transmit the search data related to the dataset or artificial intelligence model registered in the artificial intelligence data sharing system to the artificial intelligence data sharing terminal through the interface representing the artificial intelligence data market.

구매 단말은 디스플레이에 나타나는 인터페이스에 입력된 검색 데이터를 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다. 일례로, 데이터 구매자가 구매 단말에 입력한 검색어가 인공지능 데이터 공유에 전송될 수 있다.The purchasing terminal may transmit the search data input to the interface displayed on the display to the artificial intelligence data sharing terminal. As an example, a search term entered by the data buyer into the purchase terminal may be transmitted to AI data sharing.

인공지능 데이터 공유 단말은 구매 단말로부터 수신된 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터를 결정할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 검색 데이터의 분류를 결정하고, 결정된 분류에 대응하는 메타 데이터를, 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터로 결정할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may determine metadata corresponding to the search data received from the purchase terminal. The artificial intelligence data sharing terminal may determine a classification of search data, and determine metadata corresponding to the determined classification as metadata corresponding to the search data.

또는, 인공지능 데이터 공유 단말은 검색 데이터에 포함되는 글자에 기초하여, 유사도가 가장 높은 메타 데이터를 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터로 결정할 수 있다.Alternatively, the artificial intelligence data sharing terminal may determine metadata having the highest similarity as metadata corresponding to the search data, based on characters included in the search data.

인공지능 데이터 공유 단말은 결정된 메타 데이터를 인공지능 제공 단말에 송신할 수 있다. 구매 단말은 인공지능 데이터 공유 단말로부터 수신한 메타 데이터를 구매 단말의 디스플레이에 표시할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may transmit the determined metadata to the artificial intelligence providing terminal. The purchasing terminal may display the metadata received from the artificial intelligence data sharing terminal on the display of the purchasing terminal.

단계(409)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 결정된 메타 데이터에 대응하는 식별자에 기초하여, 결정된 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 데이터 제공 단말에 요청할 수 있다. In step 409, the artificial intelligence data sharing terminal may request a data set corresponding to the determined metadata from the data providing terminal based on the identifier corresponding to the determined metadata.

인공지능 데이터 공유 단말은 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터로 결정된 메타 데이터에 맵핑된 식별자를 선택할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 결정된 식별자에 따라 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 제공한 데이터 제공 단말을 지정할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 결정된 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 지정된 데이터 제공 단말에 요청할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may select an identifier mapped to metadata determined as metadata corresponding to the search data. The artificial intelligence data sharing terminal may designate the data providing terminal that provided the dataset corresponding to the metadata according to the determined identifier. The artificial intelligence data sharing terminal may request a data set corresponding to the determined metadata from the designated data providing terminal.

인공지능 데이터 공유 단말은 구매 단말과 스마트 컨트랙트 과정에서 결정된 보상에 대한 정보를 데이터 제공 단말에 전송할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 구매 단말의 인증 과정을 수행할 수 있다. 인증 과정은 유효성을 검증하는 과정이다. The artificial intelligence data sharing terminal may transmit information about the reward determined in the smart contract process with the purchase terminal to the data providing terminal. The artificial intelligence data sharing terminal may perform an authentication process of the purchasing terminal. The authentication process is the process of verifying validity.

단계(410)에서, 데이터 제공 단말은 데이터셋의 접근 허용 여부를 결정할 수 있다. 데이터 제공 단말은 인공지능 데이터 공유 단말에 확인 응답을 제공할 수 있다. In step 410, the data providing terminal may determine whether to allow access to the dataset. The data providing terminal may provide an acknowledgment to the artificial intelligence data sharing terminal.

단계(411)에서, 데이터 제공 단말로부터 확인 응답이 수신된 경우, 데이터셋에 대한 구매 단말의 접근 권한과 연관된 설정을 변경할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 각 식별자들의 접근 권한을 결정할 수 있다. In step 411, when a confirmation response is received from the data providing terminal, it is possible to change a setting related to the access right of the purchasing terminal to the data set. The artificial intelligence data sharing terminal may determine the access right of each identifier.

일례로, 인공지능 데이터 공유 단말은 식별자가 동일한 데이터셋이나 인공지능 모델에만 접근이 가능하도록 접근 권한을 설정할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 특정 식별자에 대응하는 구매 단말의 인증과정 및 트랜잭션이 완료되면, 요청된 데이터셋이나 인공지능 모델에 접근이 가능하도록 접근 권한을 설정할 수 있다.As an example, the artificial intelligence data sharing terminal may set the access authority so that access is possible only to a dataset or artificial intelligence model having the same identifier. When the authentication process and transaction of the purchase terminal corresponding to the specific identifier are completed, the artificial intelligence data sharing terminal may set the access authority to allow access to the requested dataset or artificial intelligence model.

트랜잭션 과정에서, 구매 단말은 보상을 지급하기 위한 인터페이스를 구매 단말의 디스플레이에 표시할 수 있다. 구매 단말은 데이터 저장 단말에 저장된 데이터셋을 요청할 수 있고, 데이터 저장 단말은 구매 단말에 요청된 데이터셋을 전송할 수 있다. In the course of the transaction, the purchasing terminal may display an interface for paying a reward on the display of the purchasing terminal. The purchasing terminal may request a dataset stored in the data storage terminal, and the data storage terminal may transmit the requested dataset to the purchasing terminal.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에서, 인공지능 모델이 등록되고 판매되는 실시예를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating an embodiment in which an artificial intelligence model is registered and sold in an artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

도 5의 (a)는 인공지능 제공 단말로부터 수신한 인공지능 모델이 등록되는 과정을 도시한 도면이다. FIG. 5A is a diagram illustrating a process in which an artificial intelligence model received from an artificial intelligence providing terminal is registered.

단계(501)에서, 인공지능 제공 단말은 인공지능 모델을 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다. 단계(502)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 인공지능 모델을 등록할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 인공지능 모델에 대한 메타 데이터를 결정할 수 있다. 인공지능 모델에 대한 메타 데이터는 인공지능 모델의 종류나 기능에 대한 정보를 의미할 수 있다. In step 501, the artificial intelligence providing terminal may transmit the artificial intelligence model to the artificial intelligence data sharing terminal. In step 502, the artificial intelligence data sharing terminal may register the artificial intelligence model. The artificial intelligence data sharing terminal may determine metadata for the artificial intelligence model. The metadata for the AI model may mean information about the type or function of the AI model.

인공지능 데이터 공유 단말은 메타 데이터를 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록하고, 단계(503)에서, 인공지능 모델이 데이터 저장 단말에 저장되도록 인공지능 모델을 데이터 저장 단말에 전송할 수 있다.The artificial intelligence data sharing terminal may register the metadata in the artificial intelligence data sharing system, and in step 503, transmit the artificial intelligence model to the data storage terminal so that the artificial intelligence model is stored in the data storage terminal.

도 5의 (b)는 인공지능 제공 단말로부터 수신한 인공지능 모델을 트레이닝하는 과정을 도시한 도면이다. 5 (b) is a diagram illustrating a process of training an artificial intelligence model received from an artificial intelligence providing terminal.

단계(504)에서, 인공지능 모델의 트레이닝에 이용되는 데이터셋의 검색을 위해, 인공지능 제공 단말은 데이터 사이언스 도구를 나타내는 인터페이스를 통해 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 데이터셋 또는 인공지능 모델과 관련된 검색 데이터를 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다.In step 504, for the search of the dataset used for training of the artificial intelligence model, the artificial intelligence providing terminal is related to the dataset or artificial intelligence model registered in the artificial intelligence data sharing system through the interface representing the data science tool. The search data can be transmitted to the artificial intelligence data sharing terminal.

인공지능 제공 단말은 디스플레이에 나타나는 인터페이스에 입력된 검색 데이터를 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 인공지능 제공 단말로부터 수신된 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터를 결정할 수 있다. The artificial intelligence providing terminal may transmit the search data input to the interface displayed on the display to the artificial intelligence data sharing terminal. The artificial intelligence data sharing terminal may determine metadata corresponding to the search data received from the artificial intelligence providing terminal.

인공지능 데이터 공유 단말은 검색 데이터의 분류를 결정하고, 결정된 분류에 대응하는 메타 데이터를, 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터로 결정할 수 있다. 또는, 인공지능 데이터 공유 단말은 검색 데이터에 포함되는 글자에 기초하여, 유사도가 가장 높은 메타 데이터를 검색 데이터에 대응하는 메타 데이터로 결정할 수 있다.The artificial intelligence data sharing terminal may determine a classification of search data, and determine metadata corresponding to the determined classification as metadata corresponding to the search data. Alternatively, the artificial intelligence data sharing terminal may determine metadata having the highest similarity as metadata corresponding to the search data, based on characters included in the search data.

인공지능 데이터 공유 단말은 결정된 메타 데이터를 인공지능 제공 단말에 송신할 수 있다. 인공지능 제공 단말은 인공지능 데이터 공유 단말로부터 수신한 메타 데이터를 인공지능 제공 단말의 디스플레이에 표시할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may transmit the determined metadata to the artificial intelligence providing terminal. The artificial intelligence providing terminal may display the metadata received from the artificial intelligence data sharing terminal on the display of the artificial intelligence providing terminal.

단계(505)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 결정된 메타 데이터에 대응하는 식별자에 기초하여, 결정된 메타 데이터에 대응하는 데이터셋을 데이터 제공 단말에 요청할 수 있다. In step 505, the artificial intelligence data sharing terminal may request a data set corresponding to the determined metadata from the data providing terminal based on the identifier corresponding to the determined metadata.

인공지능 데이터 공유 단말은 구매 단말과 스마트 컨트랙트 과정에서 결정된 보상에 대한 정보를 데이터 제공 단말에 전송할 수 있다. 인공지능 데이터 공유 단말은 인공지능 제공 단말의 인증 과정 및 결제 과정을 수행할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may transmit information about the reward determined in the smart contract process with the purchase terminal to the data providing terminal. The artificial intelligence data sharing terminal may perform an authentication process and a payment process of the artificial intelligence providing terminal.

단계(506)에서, 데이터 제공 단말은 데이터셋의 접근 허용 여부를 결정할 수 있다. 데이터 제공 단말은 인공지능 데이터 공유 단말에 확인 응답을 제공할 수 있다. 단계(507)에서, 데이터 제공 단말로부터 확인 응답이 수신된 경우, 데이터셋에 대한 인공지능 제공 단말의 접근 권한과 연관된 설정을 변경할 수 있다. In step 506, the data providing terminal may determine whether to allow access to the dataset. The data providing terminal may provide an acknowledgment to the artificial intelligence data sharing terminal. In step 507, when an acknowledgment is received from the data providing terminal, a setting related to the access right of the artificial intelligence providing terminal to the data set may be changed.

단계(508)에서, 인공지능 제공 단말은 인공지능 모델에 대한 트레이닝을 인공지능 데이터 공유 단말에 요청할 수 있다. In step 508, the artificial intelligence providing terminal may request training for the artificial intelligence model from the artificial intelligence data sharing terminal.

단계(509)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 컴퓨팅 제공 단말에 인공지능 모델에 대한 정보 및 데이터셋에 대한 정보를 전송할 수 있다. 일례로, 인공지능 데이터 공유 단말은 컴퓨팅 제공 단말에 인공지능 모델에 대한 메타 데이터 및 데이터셋에 대한 메타 데이터를 전송할 수 있다.In step 509, the artificial intelligence data sharing terminal may transmit information about the artificial intelligence model and the data set to the computing providing terminal. As an example, the artificial intelligence data sharing terminal may transmit metadata about the artificial intelligence model and metadata about the dataset to the computing providing terminal.

인공지능 데이터 공유 단말은 컴퓨팅 제공 단말이 데이터 저장 단말로부터 데이터셋 및 인공지능 모델에 접근할 수 있도록 컴퓨팅 제공 단말의 접근 권한을 변경할 수 있다. 단계(510)에서, 데이터 저장 단말은 컴퓨팅 제공 단말에 데이터셋 및 인공지능 모델을 전송할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may change the access authority of the computing providing terminal so that the computing providing terminal can access the dataset and the artificial intelligence model from the data storage terminal. In step 510, the data storage terminal may transmit the dataset and the artificial intelligence model to the computing providing terminal.

단계(511)에서, 컴퓨팅 제공 단말은 수신한 데이터셋을 이용한 인공지능 모델을 트레이닝할 수 있다. 인공지능 제공 단말은 인공지능 데이터 공유 시스템에 등록된 가상 컴퓨팅 환경들 중 어느 하나의 가상 컴퓨팅 환경을 선택하여 가상 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다. In step 511, the computing providing terminal may train an artificial intelligence model using the received dataset. The artificial intelligence providing terminal may select any one of the virtual computing environments registered in the artificial intelligence data sharing system and transmit information about the virtual computing environment to the artificial intelligence data sharing terminal.

인공지능 데이터 공유 단말은 컴퓨팅 제공 단말에 선택된 가상 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 전송할 수 있다. 컴퓨팅 제공 단말은 선택된 가상 컴퓨팅 환경에 따라 인공지능 모델을 트레이닝할 수 있다.The artificial intelligence data sharing terminal may transmit information about the selected virtual computing environment to the computing providing terminal. The computing providing terminal may train the artificial intelligence model according to the selected virtual computing environment.

단계(512)에서, 컴퓨팅 제공 단말은 인공지능 모델의 출력 결과인 출력 데이터를 인공지능 데이터 공유 단말에 전송할 수 있다. 단계(513)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 출력 데이터를 등록하고, 단계(514)에서, 출력 데이터를 인공지능 제공 단말에 전송할 수 있다.In step 512, the computing providing terminal may transmit the output data that is the output result of the artificial intelligence model to the artificial intelligence data sharing terminal. In step 513, the artificial intelligence data sharing terminal may register the output data, and in step 514, transmit the output data to the artificial intelligence providing terminal.

인공지능 제공자는 출력 데이터를 통해 인공지능 모델의 트레이닝 결과를 확인할 수 있다.The AI provider can check the training results of the AI model through the output data.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 데이터 공유 시스템에서, 문제가 등록되고 문제를 해결하는 솔루션이 제공되는 예를 도시한 도면이다. 6 is a diagram illustrating an example in which a problem is registered and a solution for solving the problem is provided in the artificial intelligence data sharing system according to an embodiment of the present invention.

도 6의 (a)는 데이터 제공 단말로부터 수신한 데이터셋이 등록되는 과정을 도시한 도면이다. 단계(601)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 문제 제공 단말로부터 문제를 수신한다. 단계(602)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 문제를 등록한다. 6A is a diagram illustrating a process in which a dataset received from a data providing terminal is registered. In step 601, the artificial intelligence data sharing terminal receives the problem from the problem providing terminal. In step 602, the artificial intelligence data sharing terminal registers a problem.

도 6의 (b)는 데이터 제공 단말로부터 수신한 데이터셋이 판매되는 과정을 도시한 도면이다. FIG. 6B is a diagram illustrating a process in which a dataset received from a data providing terminal is sold.

인공지능 데이터 공유 단말은 문제 제공 단말로부터 수신한 문제를 식별할 수 있다. 단계(603)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 데이터셋을 수집하는 데이터 제공 단말로부터 수신한 메타 데이터들 중 문제와 연관된 메타 데이터를 결정할 수 있다.The artificial intelligence data sharing terminal can identify the problem received from the problem providing terminal. In step 603, the artificial intelligence data sharing terminal may determine the metadata related to the problem among the metadata received from the data providing terminal that collects the dataset.

또는, 인공지능 데이터 공유 단말은 문제 제공 단말로부터 수신한 검색 데이터에 따라 문제와 연관된 데이터셋의 메타 데이터를 결정할 수 있다. Alternatively, the artificial intelligence data sharing terminal may determine metadata of a dataset related to the problem according to the search data received from the problem providing terminal.

인공지능 데이터 공유 단말은 인공지능 단말로부터 미리 수신된 인공지능 모델들 중 문제와 연관된 인공지능 모델을 결정할 수 있다. 또는, 인공지능 데이터 공유 단말은 문제 제공 단말로부터 수신한 검색 데이터에 따라 문제와 연관된 인공지능 모델을 결정할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may determine the artificial intelligence model related to the problem among the artificial intelligence models received in advance from the artificial intelligence terminal. Alternatively, the artificial intelligence data sharing terminal may determine the artificial intelligence model associated with the problem according to the search data received from the problem providing terminal.

인공지능 데이터 공유 단말은 문제의 해결을 위한 결정된 메타 데이터와 결정된 인공지능 모델 간의 연결 관계를 생성할 수 있다. 또는, 인공지능 데이터 공유 단말은 문제 제공 단말로부터 수신한 요청에 따라 결정된 메타 데이터와 결정된 인공지능 모델 간의 연결 관계를 생성할 수 있다. The artificial intelligence data sharing terminal may create a connection relationship between the determined metadata and the determined artificial intelligence model for solving the problem. Alternatively, the artificial intelligence data sharing terminal may create a connection relationship between the determined metadata and the determined artificial intelligence model according to the request received from the problem providing terminal.

일례로, 메타 데이터와 결정된 인공지능 모델 간의 연결은 문제에 포함된 키워드와 데이터셋의 메타 데이터 및 인공지능 모델의 메타 데이터 간의 텍스트의 유사도가 높은 순으로 연결하는 방식으로 수행될 수 있다. As an example, the connection between the metadata and the determined artificial intelligence model may be performed in a manner in which the text similarity between the keyword included in the problem and the metadata of the dataset and the metadata of the AI model is high in the order of connection.

일례로, 인공지능 데이터 공유 단말은 연결 관계를 그래프로 나타낸 DAG(Directed Acyclic Graph)를 생성할 수 있다. DAG를 생성하는 방법은 인공지능 데이터 공유 단말은 DAG에 기초한 워크플로우를 구성하고, 단계(604)에서, 문제 제공 단말에 DAG를 포함하는 솔루션을 제공할 수 있다.문제 제공 단말은 솔루션에 대한 일정한 보상을 지급할 수 있고, 솔루션에 포함되는 데이터셋과 인공지능 모델을 제공받을 수 있다. 단계(605)에서, 문제 제공 단말은 솔루션에 포함되는 데이터셋과 인공지능 모델을 요청할 수 있다. As an example, the artificial intelligence data sharing terminal may generate a Directed Acyclic Graph (DAG) representing a connection relationship as a graph. In the method of generating a DAG, the artificial intelligence data sharing terminal configures a workflow based on the DAG, and in step 604, the problem providing terminal may provide a solution including the DAG. Compensation can be paid, and data sets and artificial intelligence models included in the solution can be provided. In step 605, the problem providing terminal may request the dataset and artificial intelligence model included in the solution.

단계(606)에서, 인공지능 데이터 공유 단말은 요청된 데이터셋과 인공지능 모델에 대한 정보 또는 데이터셋과 인공지능 모델의 메타 데이터를 데이터 저장 단말에 전송할 수 있다. 단계(607)에서, 데이터 저장 단말은 메타 데이터에 기초하여 요청된 데이터셋 및 인공지능 모델을 문제 제공 단말에 전송할 수 있다.In step 606, the artificial intelligence data sharing terminal may transmit information on the requested dataset and artificial intelligence model or metadata of the dataset and the artificial intelligence model to the data storage terminal. In step 607, the data storage terminal may transmit the requested dataset and artificial intelligence model to the problem providing terminal based on the metadata.

한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.Meanwhile, the method according to the present invention is written as a program that can be executed on a computer and can be implemented in various recording media such as magnetic storage media, optical reading media, and digital storage media.

본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.Implementations of the various techniques described herein may be implemented in digital electronic circuitry, or in computer hardware, firmware, software, or combinations thereof. Implementations may be implemented for processing by, or for controlling the operation of, a data processing device, eg, a programmable processor, computer, or number of computers, a computer program product, ie an information carrier, eg, a machine readable storage It may be embodied as a computer program tangibly embodied in an apparatus (computer readable medium) or a radio signal. A computer program, such as the computer program(s) described above, may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, as a standalone program or in a module, component, subroutine, or computing environment. It can be deployed in any form, including as other units suitable for use in A computer program may be deployed to be processed on one computer or multiple computers at one site or to be distributed across multiple sites and interconnected by a communications network.

컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.Processors suitable for processing a computer program include, by way of example, both general and special purpose microprocessors, and any one or more processors of any kind of digital computer. Generally, a processor will receive instructions and data from either read-only memory or random access memory or both. Elements of a computer may include at least one processor that executes instructions and one or more memory devices that store instructions and data. In general, a computer may include one or more mass storage devices for storing data, for example magnetic, magneto-optical disks, or optical disks, receiving data from, sending data to, or both. may be combined to become Information carriers suitable for embodying computer program instructions and data are, for example, semiconductor memory devices, for example, magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, Compact Disk Read Only Memory (CD-ROM). ), an optical recording medium such as a DVD (Digital Video Disk), a magneto-optical medium such as an optical disk, a ROM (Read Only Memory), and a RAM (RAM). , Random Access Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and the like. Processors and memories may be supplemented by, or included in, special purpose logic circuitry.

또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.In addition, the computer-readable medium may be any available medium that can be accessed by a computer, and may include both computer storage media and transmission media.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.While this specification contains numerous specific implementation details, they should not be construed as limitations on the scope of any invention or claim, but rather as descriptions of features that may be specific to particular embodiments of particular inventions. should be understood Certain features that are described herein in the context of separate embodiments may be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features that are described in the context of a single embodiment may also be implemented in multiple embodiments, either individually or in any suitable subcombination. Further, although features operate in a particular combination and may be initially depicted as claimed as such, one or more features from a claimed combination may in some cases be excluded from the combination, the claimed combination being a sub-combination. or a variant of a sub-combination.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.Likewise, although acts are depicted in the drawings in a particular order, it should not be construed that all acts shown must be performed or that such acts must be performed in the specific order or sequential order shown to obtain desirable results. In certain cases, multitasking and parallel processing may be advantageous. Further, the separation of the various device components of the above-described embodiments should not be construed as requiring such separation in all embodiments, and the program components and devices described may generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products. You have to understand that you can.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.On the other hand, the embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely presented as specific examples to aid understanding, and are not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains that other modifications based on the technical spirit of the present invention can be implemented in addition to the embodiments disclosed herein.

101: 인공지능 데이터 공유 시스템
102: 데이터 제공자
103: 데이터 소유자
104: AI 제공자
105: 컴퓨팅 제공자
106: 문제 제공자
107: 데이터 구매자 101: artificial intelligence data sharing system
102: data provider
103: data owner
104: AI Provider
105: computing provider
106: problem provider
107: Data Buyer

Claims

In the artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal,
Receiving metadata determined according to the classification of the processed dataset from a data providing terminal that collects a dataset including personal information;
generating an identifier corresponding to the data providing terminal;
mapping the generated identifier and the meta data; and
transmitting the identifier and the metadata to a data storage terminal that stores the processed data set
Artificial intelligence data sharing method including.

According to claim 1,
The processed data set is
In the dataset including the personal information, the secret data corresponding to the personal information is a dataset in which de-identification data is changed, an artificial intelligence data sharing method.

According to claim 1,
The processed data set is
An artificial intelligence data sharing method that is collected when the data providing terminal receives a message indicating consent to use the dataset from the data-owning terminals that provided the dataset.

In the artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal,
determining meta data corresponding to the search data received from the purchasing terminal;
based on the identifier corresponding to the determined metadata, requesting a data set corresponding to the determined one or more metadata from a data providing terminal; and
When a confirmation response is received from the data providing terminal, changing a setting related to the access right of the purchasing terminal to the data set
Artificial intelligence data sharing method, including.

5. The method of claim 4,
The identifier is
Generated in advance to correspond to the data providing terminal,
The step of requesting the data providing terminal is,
selecting an identifier mapped to the determined meta data;
designating a data providing terminal providing a dataset corresponding to the metadata according to the determined identifier; and
requesting a dataset corresponding to the determined metadata from the designated data providing terminal
Artificial intelligence data sharing method, including.

5. The method of claim 4,
The data set is
In a dataset including personal information, a dataset in which secret data corresponding to the personal information is changed to de-identification data, an artificial intelligence data sharing method.

5. The method of claim 4,
The data set is
An artificial intelligence data sharing method that is collected when the data providing terminal receives a message indicating consent to use the dataset from the data-owning terminals that provided the dataset.

5. The method of claim 4,
The metadata is
An artificial intelligence data sharing method determined by the data providing terminal according to the classification of the dataset.

In the artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal,
determining metadata corresponding to the search data received from the artificial intelligence providing terminal;
requesting a data set corresponding to the determined metadata from a data providing terminal based on the identifier corresponding to the determined metadata; and
when an acknowledgment is received from the data providing terminal, changing a setting related to the access right of the artificial intelligence providing terminal to the dataset;
Receiving a request for training of an artificial intelligence model received in advance from the artificial intelligence providing terminal;
transmitting information on the artificial intelligence model and information on the dataset to a computing providing terminal;
Receiving an output result of the artificial intelligence model trained on the dataset by the computing providing terminal from the computing providing terminal; and
transmitting the output result to the artificial intelligence providing terminal;
Artificial intelligence data sharing method, including.

10. The method of claim 9,
Artificial intelligence data sharing method further comprising the step of transmitting information on the computing environment received from the computing providing terminal to the artificial intelligence providing terminal.

10. The method of claim 9,
The data set is
In a dataset including personal information, a dataset in which secret data corresponding to the personal information is changed to de-identification data, an artificial intelligence data sharing method.

10. The method of claim 9,
The data set is
An artificial intelligence data sharing method that is collected when the data providing terminal receives a message indicating consent to use the dataset from the data-owning terminals that provided the dataset.

10. The method of claim 9,
The metadata is
An artificial intelligence data sharing method determined by the data providing terminal according to the classification of the dataset.

In the artificial intelligence data sharing method performed by the artificial intelligence data sharing terminal,
identifying the problem received from the problem providing terminal;
determining meta data related to the problem among meta data received from a data providing terminal that collects a data set including personal information;
determining an artificial intelligence model related to the problem from among the artificial intelligence models received in advance from the artificial intelligence terminal; and
generating a connection relationship between the determined metadata for solving the problem and the determined artificial intelligence model;
Artificial intelligence data sharing method including.

15. The method of claim 14,
The data set is
In the dataset including the personal information, the secret data corresponding to the personal information is a dataset in which de-identification data is changed, an artificial intelligence data sharing method.

15. The method of claim 14,
The data set is
An artificial intelligence data sharing method that is collected when a data providing terminal receives a message indicating consent to use the dataset from the data-owning terminals that have provided the dataset.

15. The method of claim 14,
The metadata is
An artificial intelligence data sharing method determined by the data providing terminal according to the classification of the dataset.