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 이에 따라 AI 서비스 생태계 표준화 자문작업반은 AI 산업 주체 간 데이터의 원활한 흐름과 새로운 서비스로의 확장 가능성을 보장하기 위해 생태계 구성원들이 갖추어할 최소한의 요구사항에 대한 표준도 마련해 나갈 계획이다.  
< 머신러닝용 데이터 품질에 대한 신규프로젝트 제안 >
 우선, 한국 대표단은 이번 회의에서 머신러닝용 데이터 품질 기술을 신규프로젝트(New Project)로 제안(ETRI 하수욱 책임)하였다. 
 데이터 품질은 수집가공유통 전 과정에서 데이터가 적정한 절차와 형식 등으로 처리되었는지를 나타내는 것으로서 AI의 성능을 제고하는 핵심요소이다. 우리나라가 표준화 개념과 범위를 정의하는 등 국제표준화를 주도하고 미국과 독일 등이 품질검증 절차와 측정방법 작업에 함께 참여할 계획이다. 
 ’14년 12월 우리나라가 제안한 빅데이터 참조구조(시스템 구축연계시 공통적용되는 기술규격)의 생성에 대한 국제표준안은 이번 회의에서 논의를 마무리함에 따라, 이달 말 기술보고서(Technical Report)로 발간될 예정이다.
 이 표준은 빅데이터를 사용하는 통신, 의료 등 다양한 분야에 적용되는 공통 기술규격으로써 빅데이터의 상호 호환성을 보장하게 된다. 
< AI 기술 활용사례 제안 및 신뢰성 표준화 제안>
 한편, 우리나라는 지난해 8건의 인공지능 활용사례를 기술보고서에 반영한 데 이어, 이번 회의에서 17건의 활용사례를 추가 반영했다. 
 국내에서 개발한 자연어 질의응답, 챗봇, 질병 관리, 진단 시스템 등 다양한 분야의 인공지능 활용사례가 담겨 있어, 국내외 인공지능 서비스 확산에 기여할 것으로 기대된다. 
 더불어, 우리 대표단은 인공지능 기술의 신뢰성과 투명성을 담보할 ‘설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)’에 대한 신규 표준화 작업의 필요성을 제시(서울시립대 이재호 교수)하였다.

데이터 품질은 AI의 성능을 제고하는 핵심요소로 우리나라가 국제표준화를 주도하고 독일과 미국 등이 측정 방법 작업에 참여할 계획이다.