NLP 시스템 배포로 인한 피해 우려가 커지고 있으며, 데이터 삭제 피해에 대한 연구도 진행 중입니다. 하지만 데이터 삭제 피해를 명확하게 정의하고 측정할 수 있는 체계적인 기반이 부족합니다. 기존의 데이터 삭제 피해 개념은 너무 광범위하거나 특정 환경에 맞춰져 있어 적용 범위가 제한적입니다.
본 연구에서는 데이터 삭제 피해 발생 여부를 판단하기 위한 필수 구성 요소를 명확히 하는 구조화된 정의를 제시합니다. 실무자들이 데이터 삭제 피해를 측정하기 위해 명시적으로 기술하고 운영해야 할 사항을 제시합니다. 이를 통해 데이터 삭제 피해 측정의 일관성과 신뢰성을 높이고자 합니다.
제안된 정의는 NLP 시스템 개발 및 배포 과정에서 데이터 삭제 피해를 예방하고, 피해 발생 시 적절한 대응 방안을 마련하는 데 기여할 수 있습니다.