 이번 사업을 통해 교육 받은 인력들은 앞으로도 과학기술분야 기계학습 데이터 레이블링 전문 인력으로 양성하여 지속적인 기계학습 데이터 구축 역량을 계발할 수 있도록 하여 데이터 산업 수요에 부응할 전망이다.
 텍스트, 영상, 음성 등 다양한 분야의 데이터 레이블러 수요 증가에 따라 데이터 수집가공 관련 기업에서의 활발한 활용이 예상된다.
 과학기술분야 기계학습 데이터가 구축개방 되면, 과학기술분야  지식자원의 지능적 연계 및 융합연구 지원과 중소기업 기술혁신을 위한 의사결정 및 비즈니스 활용이 가능해질 것으로 예상된다.
 본 사업을 통해 구축된 과학기술분야 기계학습 데이터는 과학기술분야 언어이해 모델개발에 활용될 예정이며, 과학기술분야 자연어 처리 문제 해결을 위한 초석이 마련된다.
 이와 관련하여, 과기정통부 권석민 과학기술일자리혁신관은 “이번 기계학습을 위한 데이터 구축은 학술정보에 대한 접근성을 향상시켜 4차 산업혁명 시대의 근간인 DNA(데이터(Data)네트워크(Network)인공지능(AI))을 위한 데이터댐 건설에 주춧돌이 될 것”이라고 밝혔다.
 이번 과학기술 기계학습 데이터 구축사업에 관한 자세한 내용은 KISTI 일자리혁신사업지원팀(0428691674) 또는 이달 25일부터 KISTI 온라인 지원 누리집(https://kisti.recruiter.co.kr)를 통해 안내 받을 수 있다.
 개요
  코로나 이후 인공지능 기술혁신 및 데이터 경제 견인을 위한 과학기술분야 기계학습 데이터 구축
  (사업기간) ‘20년 8월∼12월(0.4년)
  (사업주체) 한국과학기술정보연구원(KISTI)
  
 (구축대상) 과학기술 기계학습 데이터 5종(최대 4백25여만 건)구축
   과학기술분야 국내논문, 국가R&D보고서 원문 대상
   품질 제고를 위해 직접고용을 통한 크라우드소싱(crowdsourcing) 방식 적용
    크라우드소싱: 대중(Crowd)과 아웃소싱(Outsourcing)이라는 두 단어의 합성어로, 일반 대중에게 참여를 유도하여 상품 및 서비스의 개발 과정에 지식 및 의견을 반영하여 결과물을 이끌어 내는 것임.

과학기술분야 기계학습 데이터가 구축개방 되면, 과학기술분야 지식자원의 지능적 연계 및 융합연구 지원과 중소기업 기술혁신을 위한 의사결정 및 비즈니스 활용이 가능해질 것으로 예상된다. 본 사업을 통해 구축된 과학기술분야 기계학습 데이터는 과학기술분야 언어이해 모델개발에 활용될 예정이며, 과학기술분야 자연어 처리 문제 해결을 위한 초석이 마련된다.