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Daochen Zha, Zaid Pervaiz Bhat, Kwei-Herng Lai 외 · ACM Computing Surveys · 2025년 · 조회 12
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2025-01 발표 · 피인용 232회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2025년 발표 이후 232회 인용·동년 논문 상위 1%라는 높은 인용 영향력으로 학계와 산업계의 큰 주목을 받고 있기 때문이다.
논문 요약
인공지능의 성공은 풍부하고 고품질의 데이터에 크게 의존한다는 점을 강조한다. 최근 연구자와 실무자들의 관심이 모델 설계에서 데이터의 양·질 향상으로 이동하고 있다. 본 설문에서는 데이터 중심 AI의 필요성을 논의하고, 학습 데이터 개발, 추론 데이터 개발, 데이터 관리라는 세 가지 목표와 대표적 방법들을 제시한다. 또한 자동화·협업 관점에서 기존 문헌을 정리하고, 과제별 벤치마크와 향후 과제를 제시한다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 데이터 품질 및 유지 관리 지표를 변수·척도로 도입하고, 제시된 벤치마크를 기반으로 데이터 중심 AI 성과를 평가할 수 있다.
핵심어
데이터 중심 AI데이터 품질학습 데이터 개발벤치마크
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.