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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤서희 (숙명여자대학교) 하고은 (숙명여자대학교) 유석종 (숙명여자대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제4호(JKIIT, Vol.22, No.4)
발행연도
2024.4
수록면
17 - 22 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.4.17

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인공지능 학습에 필요한 오픈 데이터셋 제공 사이트들이 증가하면서 효과적인 데이터셋 검색에 대한 중요성이 커지고 있다. 현재 메타 데이터셋 연구는 특정 사이트에서 제공하는 데이터셋들에 초점을 맞추고 있으며, 다중 데이터셋 포털에 대한 통합 플랫폼 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 통합 데이터셋 검색 지원을 위해 메타 데이터셋 분류 및 생성 기법을 제안하고자 한다. 시스템 구현을 위해 국내·외 오픈 데이터셋 포털에서 제공하는 데이터셋을 수집하여 메타데이터를 생성하고, 딥러닝 모델로 기존 카테고리를 표준 카테고리로 분류 생성하였다. 다중 언어 검색을 지원하기 위해 파파고 API를 통해 한영 검색 도구를 구현하였고, 메타데이터에 대한 추가적인 분석 결과를 그래프로 시각화하였다. 본 연구를 통하여 오픈 데이터셋의 검색 효율성을 높일 수 있으며, 인공지능 학습 및 데이터셋 분석연구에 기여할 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 메타 데이터셋 생성 및 검색
Ⅳ. 실험 및 성능평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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