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#자연어

인과관계 기반 추론 데이터 (업사이클링)

분야영상이미지·멀티모달
유형 텍스트 , 이미지
생성 방식합성데이터

구축년도 : 2025 갱신년월 : 2026-05 조회수 : 23 다운로드 : 1 용량 :

본 데이터는 2022년에 구축된 인과 관계 기반 추론 데이터 데이터를 업사이클링한 결과물입니다.

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데이터 변경이력

데이터 변경이력
버전	일자	변경내용	비고
1.0	2026-05-15	데이터 최종 개방

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자	변경내용	비고
2026-05-15	산출물 최종 공개

소개

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.

구축목적

사건 간 인과관계를 이해하고 결과를 추론할 수 있는 AI 모델 학습을 위해 Q&A 및 CoT 구조를 적용하여 데이터의 정확도와 활용도를 향상시키고자 한다.
이를 통해 다양한 상황에서 논리적인 판단과 일관성 있는 응답이 가능한 추론형 AI 모델 개발을 목적으로 한다.

메타데이터 구조표
데이터 영역	영상이미지·멀티모달	데이터 유형	텍스트 , 이미지
데이터 형식	jpg, json	데이터 출처	AI Hub > 영상이미지 >2022년 구축 데이터
라벨링 유형	QNA_CoT(자연어)	라벨링 형식	.Json
데이터 활용 서비스	의사결정 AI. 예측 및 분석 시스템	데이터 구축년도/ 데이터 구축량	2025년/20,000건

● 데이터 통계

데이터통계표
데이터 종류	데이터 형태	원문 규모		결과물 규모
인과 관계 기반 추론 데이터	json	20,000건	가공 : 10%	20,000건
			성과 : 10%
			성장 : 10%
			소모 : 10%
			오염 : 10%
			작동 : 10%
			절단 : 10%
			정돈 : 10%
			추출 : 10%
			파손 : 10%

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

● 데이터 구성

데이터 구성표
구분		속성명	타입	필수 여부	설명	범위	비고
Q&A/COT	1	upcycling	object	y	업사이클링
QA 정보	2	QA	object	y	QA정보
	2-1	qa_keyword_id	string	y	키워드 구분	[1 or 2]	1. 메인키워드 2. 세부키워드
	2-2	qa_keyword_num	number	y	키워드 번호	[1~14]
	2-3	qa_question	string	y	질문
	2-4	qa_answer	string	y	답변
COT 정보	3	COT	object	y	CoT 정보
	3-1	cot_category	string	y	CoT 분류		분석적 추론, 인과관계 추론
	3-2	cot_step1	string	y	CoT 1단계
	3-3	cot_step2	string	y	CoT 2단계
	3-4	cot_step3	string	y	CoT 3단계

● 어노테이션 포맷

어노테이션 포맷표
NO			항목		길이	타입	필수여부	비고
NO			한글명	영문명	길이	타입	필수여부	비고
1			업사이클링	upcycling		object	Y
	1-1		QA 정보	QA		object	Y
		1-1-1	키워드 구분	qa_keyword_id	[1,2]	string	Y	메인키워드 세부키워드
		1-1-2	키워드 번호	qa_keyword_num	[1~14]	number	Y
		1-1-3	질문	qa_question		string	Y
		1-1-4	답변	qa_answer		string	Y
	1-2		CoT 정보	CoT		object	Y
		1-2-1	CoT 분류	cot_category		string	Y
		1-2-2	CoT 1단계	cot_step1		string	Y
		1-2-3	CoT 2단계	cot_step2		string	Y
		1-2-4	CoT 3단계	cot_step3		string	Y

● 데이터포맷

데이터포맷표
제목
인과관계 기반 추론 데이터
메인주제	1. 가공, 2. 성과, 3. 성장, 4. 소모, 5. 오염, 6. 작동, 7. 절단, 8. 정돈, 9. 추출, 10. 파손
세부주제	1. 가공, 2. 성과, 3. 성장, 4. 소모, 5. 오염, 6. 작동, 7. 절단, 8. 정돈, 9. 추출, 10. 파손
Q&A-COT 데이터 정제	레이블링 대상 데이터에서 유사 이미지의 경우 대표 이미지를 선별하여 최대한 다양한 이미지로 업사이클링 대상 데이터 선별
이미지
QnA_CoT
Q:떨어진 간판을 볼 때 어떤 유형의 재난 피해로 분류할 수 있으며, 주요 원인은 무엇으로 추정되나요? 1-Step (질문 확인):떨어진 간판의 재난 피해 유형과 주요 원인 파악 2-Step (근거 수집):도로변에 간판이 쓰러져 있고 흰색 프레임과 내부 구조가 일부 노출됨. 간판 주변 바닥에 작은 연두색 물체들이 흩어져 있는 것을 확인. 3-Step (정보 해석 및 연결):간판이 제 위치에서 벗어나 바닥에 쓰러져 있다는 것은 외부의 물리적 힘이 작용했음을 의미 합니다. 주변 다른 구조물은 온전한 것으로 보아 국지적 피해일 가능성이 크며, 따 라서 간판이 쓰러진 원인은 강풍이나 태풍 같은 자연재해일 가능성이 높음. A: 해당 피해는 시설물(간판) 파손으로 분류할 수 있으며, 주요 원인은 강풍 또는태풍으로 추정
추가지 추론 과정
추론 과정의 다양성을 위해 2개의 유형을 선정하여 데이터를 구축하게 되며 상세 유형의 추론 과정은 아래와 같음 유형 1: 분석적 추론 1단계 (질문 확인):질문의 핵심 요소를 파악하고 무엇을 분석해야 하는지 가공 2단계 (근거 수집):질문과 관련된 시각적·문서적에서 파악된 근거 가공 3단계 (정보 해석 및 연결):각 증거가 무엇을 의미하는지 해석하고, 이들 사이의 연관성을 가공 유형 2: 인과관계 추론 1단계 (현상/결과 인식):질문에서 설명하고자 하는 핵심 현상이나 결과를 가공 2단계 (원인 탐색):해당 현상을 유발했을 가능성이 있는 원인을 원천 데이터에서 파악해 가공 3단계 (인과관계 설명):탐색한 원인들이 어떻게 결과로 이어졌는지 그 과정을 논리를 가공
json 형식
{ "upcycling": { "QA": { "qa_keyword_id": "1", "qa_keyword_num": 3, "qa_question": "질문", "qa_answer": "답변" }, "CoT": { "cot_category": “분석 추론, 인과 추론 구분“ "cot_step1": "현상/결과 인식", "cot_step2": "원인 탐색", "cot_step3": "인과관계 설명" } } }

● 실제 예시
{
"upcycling": {
"QA": {
"qa_keyword_id": "1",
"qa_keyword_num": 10,
"qa_question": "바닥에 흩어진 조각들을 볼 때, 이 사물에 발생한 변화와 그 원인은 무엇으로 추정되나요?",
"qa_answer": "화분이 높은 곳에서 떨어져 충격을 받아 '파손(Damage)'된 상태이며, 중력과 바닥 충돌이 주요 원인입니다."
},
"COT": {
"cot_category": "인과관계 추론",
"cot_step1": "원래의 형태를 유지하지 못하고 여러 조각으로 나뉘어 바닥에 흙과 함께 흩어져 있는 현상을 인식함",
"cot_step2": "주변에 넘어진 받침대가 있고, 파편의 단면이 날카로운 것으로 보아 외부의 물리적 충격이 가해졌음을 탐색함",
"cot_step3": "받침대에서 균형을 잃고 낙하하여 바닥과 충돌한 것이 원인이 되어, 사물이 영구적으로 파괴되는 '파손' 결과로 이어졌음을 설명함"
}
}
}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜에이아이웍스

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
유동헌	02-423-5178	bertas41@aiworkx.ai	총괄PM

수행기관(참여)

수행기관(참여)
기관명	담당업무
㈜알체라	실무 책임

데이터 관련 문의처

데이터 관련 문의처
담당자명	전화번호	이메일
심현민	031-697-8961	hm.sim@alcherainc.com
이종익	031-697-8961	jilee@alcherainc.com

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