세미나자료
보건복지분야 데이터 드리프트(Data Drift) 사례 및 관리방안 연구
한국보건사회연구원은 보건복지분야 데이터 드리프트(Data Drift) 사례를 살펴보고, 관리방안을 모색한 보고서를 발표하였다.
- 데이터 드리프트는 기계학습 모델 학습에 사용된 데이터의 통계적 특성이 시간 경과에 따라 변화하는 것을 의미하며, 보건복지 분야에서는 인구구조 변화, 복지서비스 대상 확대 등으로 인해 두드러지게 나타나고 있음. 본 연구는 데이터 드리프트의 유형별 특성을 검토하고 탐지 방법들의 장단점을 체계적으로 정리하며, 공공 데이터 기반 시뮬레이션을 수행하여 데이터 기반 보건복지 행정의 신뢰성과 지속 가능성을 강화할 수 있는 실질적 방안을 제안하였음.
- 보건복지 분야의 데이터 드리프트 관리 방안 마련으로 보다 나은 보건복지서비스 제공과 정책 효과성 제고로 이어지길 기대함.
- 데이터 드리프트는 기계학습 모델 학습에 사용된 데이터의 통계적 특성이 시간 경과에 따라 변화하는 것을 의미하며, 보건복지 분야에서는 인구구조 변화, 복지서비스 대상 확대 등으로 인해 두드러지게 나타나고 있음. 본 연구는 데이터 드리프트의 유형별 특성을 검토하고 탐지 방법들의 장단점을 체계적으로 정리하며, 공공 데이터 기반 시뮬레이션을 수행하여 데이터 기반 보건복지 행정의 신뢰성과 지속 가능성을 강화할 수 있는 실질적 방안을 제안하였음.
- 보건복지 분야의 데이터 드리프트 관리 방안 마련으로 보다 나은 보건복지서비스 제공과 정책 효과성 제고로 이어지길 기대함.
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