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http://weekly.tta.or.kr/weekly/files/20260104090131_weekly.pdf
본 문헌은 AI 학습용 데이터의 전 과정에서 신뢰성과 품질을 확보하기 위해 구축 공정 기반 메타데이터를 체계화하고 활용하는 방안을 제시합니다. 데이터의 생애주기를 계획, 수집, 정제, 가공, 학습의 5단계 순환 구조로 정의하며, 각 단계에서 발생하는 의사결정과 산출물을 9가지 항목의 구조화된 메타데이터로 기록할 것을 강조합니다. 이러한 체계는 데이터의 출처와 변경 이력을 명확히 하는 추적성 확보뿐만 아니라, 모델의 편향성을 분석하고 성능을 증명하는 품질 보증서로서의 핵심적인 역할을 수행합니다. 결과적으로 메타데이터를 단순한 부가 정보가 아닌 공정 설계의 필수 요소로 통합함으로써, 데이터 재사용성을 높이고 투명한 AI 생태계를 조성하는 것을 최종 목적으로 합니다.
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