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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박소영 (가톨릭관동대학교) 이동엽 (가톨릭관동대학교) 김정아 (가톨릭관동대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제9권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
117 - 128 (12page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2023.05.10

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인공지능 학습용 데이터의 품질이 중요하다는 인식을 갖고 있지만, 공공데이터 포털에서 제공하는 데이타의 경우는 인공지능 학습용 데이터 활용을 목적으로 만들어지지 않았기 때문에 데이터의 품질을 보장할 수 없다. 데이터가 존재하지 않는 필드들이 다수 존재함을 발견할 수 있었으며, 데이터 항목에 허용하는 값의 범위가 명확하지 않아서 동일한 값을 서로 다르게 표현하는 경우가 많았다. 또한, 저장 값이 논리적 오류를 갖는 경우도 존재한다. 공공데이터 포털의 경우 한 기관에서 취합하여 업로드하는 것이 아닌 여러 기관에서 보낸 것을 그대로 등록하는 방식으로 진행된다. 따라서 데이터의 통일성이 존재하지 않았다. 본 논문에서는 공공데이터의 품질 속성을 정확성, 완전성, 일관성, 공공성, 활용성, 신뢰성 6가지로 정의하였다. 또한, 본 논문에서는 공공데이터에서 빈번하게 나타나는 오류를 분석하여 이를 처리하는 전처리 알고리즘을 제안하였다. 결측치 오류를 단순하게 배제하거나, 범용적 데이터의 경우를 해결할 수 있는 기본 함수를 개발하였고, 분석 영역에 적합한 함수를 정의하고 호출할 수 있게 하였다. 서로 다른 값이 저장된 경우는 표준 용어집을 정의하여 대표어로 변경할 수 있는 알고리즘을 제공하였다. 본 논문 제공한 일반적 처리 알고리즘을 적용한다면 공공데이터 오류수정을 위한 전 처리 과정을 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
#공공데이터 #데이터품질 #데이터전처리 #학습데이터 #Public Data #Data Quality #Data Preprocessing #Learning Data

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