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AI 기술을 국가유산 분야에 어떻게 활용할 수 있다고 보십니까
국가유산 데이터의 품질을 높이기 위해 필요한 절차는 무엇이라고 보십니까
국가유산 분야의 공공기관에서 AI를 활용할 때 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇입니까
결국 기술의 핵심은 데이터이고, 데이터의 핵심은 기준입니다.
공공기관 AI 프로젝트의 성패는 기술보다는 데이터 규칙과 품질체계에서 결정됩니다.
국가유산의 AI 활용은 정확성과 신뢰성이 가장 중요합니다.
저는 데이터 기준과 품질을 가장 우선으로 생각하는 AI 활용 인력입니다.
앞으로 국가유산진흥원에서 AI가 유산의 가치를 왜곡하지 않고 오히려 확장하도록, 신뢰 가능한데이터 기반을 구축하고 새로운 활용방안을 만들 어가는데 기여하겠습니다.
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AI 기술을 국가유산 분야에 어떻게 활용할 수 있다고 보십니까
국가 유산디지털아카이브의 미래 방향을 어떻게 예상합니까
새로운 기술을 익힐 때 본인의 학습 방식은 어떤 스타일입니까
다른 지원자 대비 본인이 특별하다고 생각하는 근거가 무엇입니까
가장 핵심적인 활용 영역은 디지털 아카이브 자동화, AI 기반 분류·주제 태깅, 훼손 유산 복원 모델 개발, 이미지 기반 객체인식, 지역별 유산의 관계분석 등이 있다고 봅니다.
가장 의미 있었던 프로젝트는 비정형 이미지 20만건을 자동 분류하는 모델을 구축했던 경험입니다.
유산 분류 기준, 기록체계, 메타데이터 규격이 통일되지 않은 상황에서 AI를 적용하면 오히려 해석오류가 커집니다.
결국 기술의 핵심은 데이터이고, 데이터의 핵심은 기준입니다.
특히 국가유산은 공공성과 신뢰성을 기반으로 해야 하기 때문에 원본의 의미를 훼손하지 않도록 AI 해석의 범위를 명확히 규정할 필요가 있습니다.
또한 AI 모델의 라벨링 기준을 지속적으로 검증하고, 품질평가지표(F1-score, Recall, NoiseRatio 등)를 재점검하여 업데이트해야 합니다.
유산간의 관계성을 AI가 분석하고, 국민이 이를 탐험하듯 경험할 수 있는 인터페이스가 구축될 것입니다.
또한 연구자들은 고급 분석 모델을 사용해 새로운 해석을 찾고, 국민은 인터랙티브 콘텐츠를 통해 문화유산을 일상 속에서 경험하게 될 것입니다.
국가 유산 데이터는 구조적 규칙이 약하기 때문에 비정형 데이터를 구조화하여 검색·활용할 수 있도록 만드는 기술이 핵심입니다.
특히 테마 기반 탐색 기능이 강화되면 국가유산과 국민을 연결하는 방식이 크게 변화할 것입니다.
첫 1~2년차에는 국가유산데이터 구조를 완전히 파악하고, AI 기반 분류·검색 시스템 개선을 통한 실제 성과를 만드는 데 집중하겠습니다.
공공기관 AI 프로젝트의 성패는 기술보다는 데이터 규칙과 품질체계에서 결정됩니다.
저는 빠른 개발보다 신뢰 가능한 구조를 우선하는 사람이며, 공공데이터의 본질적 가치를 훼손하지 않는 기술 활용을 가장 중요하게 생각합니다.
저는 데이터 기준과 품질을 가장 우선으로 생각하는 AI 활용 인력입니다. |
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2025.11.26
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