컴공 전공과 연계한 사회 문제 탐구 주제 7선

문서 내 토픽

1. AI 화가 프로그램과 저작권 문제

이미지 생성 AI의 작동 원리인 딥러닝과 생성적 적대 신경망(GAN)을 조사하고, AI가 창작한 작품의 저작권 귀속 문제를 법적·윤리적으로 분석하는 주제입니다. AI와 인간 예술가의 협업 가능성을 탐구하며, 기술과 예술의 융합 방향을 제시합니다. 컴퓨터공학이 단순 기술 개발을 넘어 사회적 쟁점을 해결하는 역할을 보여줍니다.
2. AI 기반 차별 재생산과 책임 있는 AI

머신러닝의 데이터 학습 과정에서 기존 사회의 불평등이 반영되어 채용, 범죄 예측, 대출 심사 등에서 차별을 초래하는 문제를 분석합니다. 편향된 데이터와 알고리즘 설계 문제를 원인으로 파악하고, 편향 제거 알고리즘과 윤리적 AI 설계 원칙으로 해결책을 제시합니다. 책임 있는 AI 연구와 데이터 공정성 분야로 확장 가능합니다.
3. 디지털 디바이드와 정보 격차 해소

경제적 요인, 교육 수준, 지역 차이로 인한 디지털 활용 격차가 사회적 불평등을 심화시키는 문제를 탐구합니다. 무료 인터넷 보급, 접근성 향상 기술, AI 기반 음성 인식 서비스 등의 기술적 해결책과 공공 정책을 분석합니다. UI/UX 디자인 개선과 음성·제스처 인식 기술 개발을 통한 디지털 포용 사회 구현을 목표로 합니다.
4. 파이썬 데이터 분석을 통한 학교 폭력 예측

파이썬을 활용하여 학교 폭력의 연령별, 지역별 발생률과 피해 유형을 데이터 분석하고 시각화합니다. 머신러닝 기법을 적용하여 폭력 발생 가능성이 높은 환경을 예측하고, 예방 교육과 AI 기반 상담 프로그램 개발 등의 해결책을 제안합니다. 데이터 사이언스와 인공지능 분야의 실제 적용을 보여줍니다.
5. 메타버스의 윤리적 문제와 기술적 해결책

메타버스 내 프라이버시 침해, 가상 범죄, 디지털 소외 등의 윤리적 문제를 분석합니다. VR, AR, 블록체인 등의 기술을 조사하고, AI 기반 콘텐츠 감시 시스템과 블록체인 기반 보안 기술로 해결책을 제시합니다. 메타버스 관련 법 제정과 윤리 가이드라인 마련 등 법적·사회적 대응 방안을 포함합니다.
6. 파이썬 기반 소셜미디어 트렌드 분석

웹 스크래핑과 API를 활용하여 인스타그램, 트위터, 유튜브 등에서 데이터를 수집하고, Pandas와 Numpy로 전처리합니다. 자연어 처리(NLP)와 감성 분석을 적용하여 트렌드를 분석하고, Matplotlib과 Seaborn으로 시각화합니다. 소비자 행동 예측과 마케팅 전략 수립에 활용 가능한 데이터 사이언스 기술을 보여줍니다.
7. 모바일 OS 시장 분석: 안드로이드 vs iOS

안드로이드와 iOS의 역사, 글로벌 및 국내 시장 점유율, 기술적 차이점을 비교 분석합니다. 개방성과 보안성, 성능, UI/UX, 개발자 환경 등을 기준으로 각 플랫폼의 장단점을 정리합니다. 운영체제, 소프트웨어 최적화, 보안 기술 등 컴퓨터공학의 핵심 개념을 탐구하며, 모바일 애플리케이션 개발과 연계됩니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. AI 화가 프로그램과 저작권 문제

AI 화가 프로그램의 등장은 창작의 민주화라는 긍정적 측면이 있지만, 저작권 문제는 심각하게 다루어야 합니다. 기존 예술가들의 작품을 학습 데이터로 사용할 때 명확한 동의와 보상 체계가 필요합니다. AI가 생성한 이미지의 저작권 귀속도 법적으로 정의되어야 하며, 원본 작가의 스타일 모방에 대한 보호 장치가 필요합니다. 다만 AI 도구 자체를 제한하기보다는 투명한 데이터 출처 공개, 공정한 라이선싱 모델, 그리고 예술가 보호 정책을 함께 발전시키는 균형잡힌 접근이 중요합니다.
2. AI 기반 차별 재생산과 책임 있는 AI

AI 시스템이 학습 데이터의 편향을 그대로 재현하여 차별을 강화하는 문제는 매우 심각합니다. 채용, 대출, 사법 판단 등 중요한 결정에 사용되는 AI는 특히 주의가 필요합니다. 책임 있는 AI 개발을 위해서는 다양한 데이터 확보, 정기적인 편향 감시, 투명한 의사결정 과정 공개가 필수적입니다. 또한 AI 개발자, 기업, 규제 기관이 함께 윤리 기준을 수립하고, 피해자 구제 방안을 마련해야 합니다. 기술 발전만큼 윤리적 책임감이 동반되어야 합니다.
3. 디지털 디바이드와 정보 격차 해소

디지털 디바이드는 단순한 기술 접근성 문제를 넘어 사회적 불평등을 심화시키는 구조적 문제입니다. 인터넷 인프라 구축, 저렴한 기기 보급, 디지털 리터러시 교육이 동시에 이루어져야 합니다. 특히 농촌, 저소득층, 고령층을 대상으로 한 맞춤형 지원이 필요합니다. 정부와 민간 기업의 협력으로 공공 와이파이 확대, 무료 교육 프로그램, 접근성 높은 인터페이스 개발이 중요합니다. 디지털 격차 해소는 단순한 기술 문제가 아닌 사회 정의의 문제로 접근해야 합니다.
4. 파이썬 데이터 분석을 통한 학교 폭력 예측

파이썬을 활용한 학교 폭력 예측 모델은 조기 개입의 가능성을 제시하는 긍정적 도구입니다. 학생 행동 데이터, 학업 성적, 출석 패턴 등을 분석하여 위험 신호를 감지할 수 있습니다. 그러나 개인정보 보호, 낙인 효과, 예측 오류로 인한 부작용을 신중히 고려해야 합니다. 데이터 수집 시 학생과 보호자의 동의, 투명한 알고리즘 공개, 예측 결과의 신중한 해석이 필수적입니다. 기술은 보조 도구일 뿐, 교사, 상담사, 부모의 인간적 개입이 여전히 가장 중요합니다.
5. 메타버스의 윤리적 문제와 기술적 해결책

메타버스는 새로운 사회적 공간으로서 현실의 윤리 문제를 그대로 가져올 수 있습니다. 성희롱, 사기, 개인정보 침해, 중독 문제가 우려됩니다. 기술적 해결책으로는 강력한 신원 인증, 사용자 보호 도구, 명확한 신고 시스템이 필요합니다. 동시에 플랫폼 운영자의 윤리적 책임, 명확한 이용 약관, 미성년자 보호 정책이 필수적입니다. 메타버스의 가능성을 살리면서도 현실의 법적, 윤리적 기준을 적절히 적용하는 균형잡힌 접근이 중요합니다.
6. 파이썬 기반 소셜미디어 트렌드 분석

파이썬을 활용한 소셜미디어 트렌드 분석은 마케팅, 여론 파악, 사회 현상 이해에 매우 유용합니다. 자연어 처리, 감정 분석, 네트워크 분석 등으로 대규모 데이터에서 의미 있는 패턴을 발견할 수 있습니다. 그러나 개인정보 수집, 조작된 정보 확산, 알고리즘 편향 등의 위험이 있습니다. 투명한 데이터 수집 방식, 윤리적 분석 기준, 결과의 책임 있는 활용이 필요합니다. 기술 자체보다 그것을 사용하는 사람의 윤리의식이 더 중요합니다.
7. 모바일 OS 시장 분석: 안드로이드 vs iOS

안드로이드와 iOS는 각각 개방성과 폐쇄성이라는 상반된 철학을 대표합니다. 안드로이드는 높은 시장 점유율과 다양한 기기 선택지를 제공하지만 보안 취약점이 있고, iOS는 강력한 보안과 사용자 경험을 제공하지만 높은 가격과 제한된 자유도가 있습니다. 시장 분석 관점에서 안드로이드의 글로벌 지배력은 명확하지만, iOS의 수익성과 사용자 충성도도 무시할 수 없습니다. 소비자 선택의 다양성을 보장하면서도 보안과 개인정보 보호 기준을 높이는 것이 양쪽 모두에게 중요합니다.