신경망 정보 검색 시스템에서 특정 데이터를 제거하면서도 모델 성능을 유지하는 기계 학습 순위 삭제 기술에 교정적 순위 삭제라는 새로운 과제를 제시하고, 이를 위한 효과적인 교정적 순위 삭제 증류(CuRD) 프레임워크를 제안합니다.
