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개요DCAM(Data Management Capability Assessment Model)은 EDM Council이 제정한 데이터 관리 역량 성숙도 평가 모델로, 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업에서 데이터 거버넌스 및 품질 관리 체계를 점검하고 향상시키기 위한 글로벌 기준으로 자리잡고 있습니다. 특히 ESG, 규제 대응, 데이터 기반 경영 등 데이터 활용이 중요해지는 시대에 필수적인 프레임워크입니다.본 글에서는 DCAM의 구조, 핵심 원칙, 구성 요소, 적용 사례 등을 중심으로 기업이 데이터 관리 성숙도를 어떻게 진단하고 개선할 수 있는지 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DCAM은 조직의 데이터 관리 역량을 평가하고 향상시키기 위한 글로벌 프레임워크로, 원칙 기반의 구조를 따릅니다.목..

개요AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 결국 데이터의 질과 양입니다. 하지만 대규모 라벨링은 시간과 비용이 많이 드는 작업으로, 특히 데이터 라벨링 리소스가 제한된 상황에서 효율적인 학습 전략이 필요합니다. 이를 해결하는 핵심 접근 방식이 바로 Active Learning Loop입니다. 이 기법은 모델이 학습 도중 라벨링이 필요한 '가치 높은' 데이터를 선별하여 사람에게 요청하고, 이를 다시 학습에 반영하는 반복적 폐쇄 루프 구조를 취합니다.1. 개념 및 정의Active Learning Loop는 모델이 반복적으로 불확실하거나 정보성이 높은 샘플을 선택하여 라벨링 요청을 하고, 그 결과를 모델에 다시 반영함으로써 데이터 효율성과 학습 성능을 동시 향상시키는 기법입니다. 라벨링 비용이 높은 분야(의료, 법..