인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데...
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2022
Korean
유효 데이터 ; 기계학습 ; 데이터 선별 ; 데이터 품질 ; 공공빅데이터 ; Valid Data ; Machine Learning ; Data Discrimination ; Quality of Data ; Public Big data
KCI등재
학술저널
37-43(7쪽)
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인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데...
인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데이터의 확보로는 아직까지 이어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습에 실제 활용 가능한 데이터가 갖추어야 할 조건에 대해 논의하고, 실제 사례연구를 통해 데이터 품질을 저하시키는 요인을 파악한다. 이를 위해 공공빅데이터를 활용해 예측 모델을 개발한 대표사례를선정, 공공데이터포털로부터 실제 문제 해결을 위한 데이터를 수집 후 데이터 품질을 확인하였다. 이를 통해 유효한데이터 선별 기준을 적용하고 후처리한 결과와의 차이를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 인공지능의 핵심인 기계학습 기술 개발에 앞서 가장 근본적으로 선결되어야 할 데이터 품질을 관리하고 유효한 데이터를 축적하기 위한 기반마련에 있다.
참고문헌 (Reference)
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