도메인 지식이 필요한 이유는 데이터의 정답이 산업 맥락 안에서 결정되기 때문입니다. 의료, 제조, 자율주행, 공공 문서처럼 전문성이 필요한 분야는 일반 작업자만으로 정확한 기준을 만들기 어렵습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 도메인 AI 데이터의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 도메인 용어와 현장 상황을 기준서에 반영합니다.
- 전문가 검수 또는 고객사 피드백 루프를 운영합니다.
- 예외 케이스와 위험 판단 기준을 문서화합니다.
제조 불량 데이터에서는 미세한 흠집이 정상인지 불량인지 공정 기준에 따라 달라집니다. 의료 영상에서는 병변 경계를 단순 시각 기준으로 판단할 수 없습니다. 도메인 지식은 이런 판단의 흔들림을 줄입니다.
구축 시 주의할 점
- 도메인 검수 없이 대량 작업하면 후반부 수정 비용이 커질 수 있습니다.
- 전문가 기준을 라벨러가 이해할 수 있는 작업 기준으로 변환해야 합니다.
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