AI요약

대량의 학습 데이터 확보를 위한 데이터 증축 과정에서 발생하는 데이터 품질 저하 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 사전학습 모델과 2단계 샘플링 및 가중치 학습 메커니즘을 결합하여 증축된 데이터의 유효성을 자동으로 검증합니다. 확률적 샘플링으로 데이터를 그룹화하고 엔트로피 기반의 자기 적응형 가중치를 적용하여 모델 성능에 기여하는 핵심 데이터를 선별합니다. 이를 통해 기존 방식 대비 최대 4.4%의 정확도 향상을 달성하며 의료 AI나 자율주행과 같은 고신뢰성 분야에서 학습 데이터의 경제성과 품질을 동시에 확보할 수 있습니다.