Earticle

초록

영어

This study examines data governance issues arising fromthe expanding use of data and artificial intelligence (AI) in the performing arts through a stage-based data pipeline framework. The pipeline consists of six stages: collection, cleaning and processing, storage and management, AI training, generation and utilization, and reuse and sharing. Using seven domestic and international cases, the study applies pattern-matching analysis to identify dominant governance factors at each stage, focusing on six dimensions: legitimacy, quality, control, transparency, accountability, and usability. The findings show that governance issues emerge structurally along the data pipeline rather than from specific technologies. Legitimacy was dominant in AI-based creative systems, quality in real-time performance environments, control in digital archives, and usability in platform-based sharing systems. The study highlights the need to establish stage-specific governance frameworks suited to AI-driven performing arts environments.

한국어

본 연구는 공연예술 분야에서 AI와 데이터 활용이 확대됨에 따라 발생하는 데이터 거버넌스 이슈를 데이터 파이프라인 관점에서 분석하였다. 연구는 데이터 흐름을 수집, 정제·처리, 저장·관리, AI 학습, 생성·활용, 재사용·공유의 6단계로 구분하고, 정당성·품질·통제성·투명성·책임성·활용성의 6개 거버넌스 요인을 중심으로 국내외 사례를 비교하였다. 분석 결과, AI 기반 창작에서는 수집 단계의 정당성이, 실시간 공연에서는 정제·처리단계의 품질이, 디지털 아카이브에서는 저장·관리 단계의 통제성이, 플랫폼 기반 확산형에서는 재사용·공유 단계의 활용성이 핵심 요인으로 나타났다. 연구는 공연예술 데이터 거버넌스 문제가 특정 기술이 아니라 데이터 흐름 구조 속에서 발생함을 밝히고, AI기반 공연예술 환경에 적합한 단계별 거버넌스 체계 구축의 필요성을 제시하였다.

목차

초록
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 필요성
2. 연구설계 및 연구방법
Ⅱ. 이론적 논의
1. 데이터 파이프라인과 데이터 거버넌스
2. 공연예술 데이터와 AI의 활용
3. 분석 틀
Ⅲ. 공연예술 데이터의 거버넌스 사례 분석
1. 데이터 파이프라인 현황 분석
2. 패턴 매칭 분석
Ⅳ. 결론
1. 연구 결과 요약
2. 연구의 의의와 한계
참고문헌

키워드

저자

• 남수정 [ Nam Soojung [Nam Sujeong] | 용인대학교 무용과 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  무용역사기록학 [Asian Dance Journal]

• 간기

  계간

• pISSN

  2383-5214

• 수록기간

  2014~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 685 DDC 792