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dc.contributor.author
이용
dc.contributor.author
최명석
dc.contributor.author
김성찬
dc.contributor.author
이건우
dc.contributor.author
장래영
dc.contributor.author
이승우
dc.contributor.author
이상환
dc.date.accessioned
2023-01-04T07:11:31Z
dc.date.available
2023-01-04T07:11:31Z
dc.date.issued
2022-12-26
dc.identifier.issn
2635-5728
dc.identifier.uri
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/18082
dc.identifier.uri
https://doi.org/10.22810/2022KIB051
dc.description.abstract
인공지능 기술의 급속한 발전과 보급으로 다양한 분야에서 인공지능 학습데이터, 모델, 소스코드 등을 공유 및 활용하기 위한 노력이 활발하다. 특히, 증가하는 인공지능 수요에 대응하기 위해 기존의 전문가에 의한 모델 개발 중심에서 대규모 데이터 및 AI 개발 중심으로 변화하고 있으며 다양한 학습 데이터셋이 생산 및 공개되고 있다. 하지만, 이러한 학습 데이터셋의 효과적인 활용을 위한 다양한 지원 환경과 체계는 고려하고 있지 않다.
이렇듯 양적 성장이 이루고 있는 인공지능 학습데이터와 인공지능 연구의 산출물(모델, 소스코드 등)에 대하여 통합, 관리, 재현할 수 있는 통합적인 체계의 구축은 매우 의미가 있다.
따라서, 다양한 사회현안 및 과학연구 지원을 위한 인공지능의 수요는 더욱더 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 이를 효과적으로 지원하기 위한 고품질의 학습데이터, 학습모델, 소스코드 등의 효과적인 공유·활용 지원을 위한 지속적인 노력과 인공지능 생태계 구축이 필요하다.