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인공지능의 젠더 편향성 분석 및 해결책2025.11.141. 알고리즘 편향성과 젠더 편향성의 정의 알고리즘 편향성은 편향된 데이터 학습으로 인해 불공정한 결과를 생성하는 오류를 의미한다. 젠더 편향성은 인공지능이 특정 성별에 대해 편향적인 데이터 모델을 학습할 때 발생하는 윤리 문제이다. 유튜브 추천 알고리즘과 채용 시스템에서의 편향성이 대표적 사례이며, 음성 인식 시스템에서 남성 목소리를 여성보다 더 잘 인식하는 현상도 젠더 편향성의 예시이다. 이러한 편향성은 데이터 수집 과정의 불균형과 알고리즘 설계에서 비롯된다. 2. 젠더 편향성으로 논란이 된 인공지능 사례 AI 챗봇 '이루다'는...2025.11.14
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5주 1강에서 설문지 조사에 대해 학습했습니다2025.05.111. 설문지 조사 설문지 조사는 응답자로 하여금 연구주제와 관련된 질문에 답하게 함으로써 체계적이고 계획적으로 실증적 자료를 수집 ? 분석하는 연구조사방법입니다. 설문지 조사의 장단점에 대하여 논하시오. 설문 조사를 구성하는 이점은 표준화된 데이터 수집, 효율성, 대규모 데이터 수집 가능, 익명성과 기밀성 보장, 응답 옵션의 유연성 등입니다. 단점으로는 응답 편향, 제한된 정보 깊이, 무응답 편향 가능성, 연구자 통제 부족 등이 있습니다. 1. 설문지 조사 설문지 조사는 다양한 분야에서 널리 활용되는 중요한 데이터 수집 방법입니다....2025.05.11
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[인공지능 윤리] 인공지능의 편향성 문제와 윤리적 고려 사례 연구2025.05.101. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 기계학습과 데이터 분석을 통해 작동하며, 이를 통해 결정을 내리고 판단을 합니다. 그러나 인공지능은 학습에 사용된 데이터의 편향성을 반영할 수 있고, 편견과 차별을 보여줄 수도 있습니다. 이러한 편향성은 인간의 편견이나 사회적으로 형성된 문제들이 데이터에 반영되기 때문에 발생합니다. 이는 채용 면접, 대출 심사, 범죄 예측 등 다양한 영역에서 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 인공지능의 편향성 문제에 대한 이해와 대응이 필요합니다. 2. 인공지능 윤리와 책임 인공지능의 발전과 활용이 증가함에...2025.05.10
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의료 결정에 있어 AI 알고리즘의 편향성과 공정성 도전 요소 평가2025.05.111. AI 알고리즘의 편향성 AI 알고리즘은 데이터의 편향된 특성을 학습하여 부정확한 예측 결과를 도출할 수 있다. 데이터 편향성, 알고리즘 설계 등이 편향성 문제의 주요 요인이다. 2. AI 알고리즘의 공정성 AI 알고리즘의 결과가 다양한 인종, 성별, 연령 등에 대해 공정하게 적용되는지가 중요하다. 공정성 지표를 활용하여 공정성을 평가할 수 있다. 3. 의료 결정에 미치는 영향 AI 알고리즘의 편향성으로 인해 부정확한 진단과 치료가 이루어질 수 있으며, 이로 인해 의료 전문가들과 환자들의 AI 기술에 대한 신뢰가 하락할 수 있다...2025.05.11
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로그 정규분포 실습해보기 (파이썬예제 포함)2025.05.101. 로그-정규분포 로그-정규분포는 양수값을 모델링하기에 적합한 분포입니다. 불량율을 로그 변환한 후, 정규분포를 사용하여 모델링할 수 있습니다. 이 분포는 자연로그를 취한 값이 정규분포를 따른다고 가정하는 것이기 때문에, 불량율이 양수인 경우에 유용합니다. 로그 정규분포는 실제로 많은 현상에서 관찰되는 분포로서, 소득 데이터와 같은 경제적인 현상에서 자주 사용됩니다. 소득 분포의 경우, 대부분의 개인들이 상대적으로 낮은 소득을 가지지만, 일부 특정 개인들이 다른 사람들보다 훨씬 높은 소득을 가지는 경우가 발생할 수 있습니다. 로그...2025.05.10
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젠더 데이터 공백과 여성 배제의 사회적 영향2025.11.141. 젠더 데이터 공백 남성 중심의 데이터 수집으로 인해 여성의 경험과 신체적 특성이 사회 전반의 설명에서 배제되어 왔다. 이는 악의적이지 않지만 수천 년간 남성을 기본값으로 여기는 사고방식의 산물이다. 의학, 도시계획, 산업안전 등 다양한 분야에서 여성 데이터의 부재로 인해 여성의 삶에 사소한 영향부터 치명적 결과까지 초래하고 있다. 2. 의료 연구에서의 여성 배제 여성의 신체가 복잡하고 가변적이며 비용이 많이 든다는 이유로 임상시험에서 체계적으로 배제되어 왔다. 여성은 단순한 '작은 남자'가 아니며 세포 단위까지 다르다는 사실이...2025.11.14
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동기적 편향(motivational bias)이 다른 어림법 또는 편향과 어떻게 구분되는지 서술하고, 이를 극복하기 위한 방법을 구체적인 사례와 함께 제시하시오2025.01.151. 동기적 편향과 다른 어림법 또는 편향의 구분 동기적 편향은 개인의 내적 욕구와 목표에 따라 의사 결정이 왜곡되는 현상을 말한다. 이는 주로 개인이 특정 목표를 달성하려는 욕구에 의해 생기며, 종종 판단력을 흐리게 하거나 비효율적인 선택을 유발할 수 있다. 반면 어림법은 정보의 부족이나 주관적 해석으로 인해 발생하는 편향을 의미한다. 이는 주어진 상황에서 필요한 정보를 부족하게 받거나, 특정 가정이나 선입견에 의해 판단이 이루어지는 경우가 많다. 2. 동기적 편향 극복을 위한 방법 동기적 편향을 극복하기 위해서는 목표의 명확화,...2025.01.15
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기존 인사고과제도의 필요성 여부에 대한 토론2025.04.301. 인사고과제도 기존의 인사고과제도는 여러 가지 문제점이 있다고 지적되고 있습니다. 평가기준의 통일화 부족, 평가자의 편견, 객관성 부족, 중심화 경향 등의 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 빅데이터와 AI 기술을 활용하는 것이 필요할 것으로 보입니다. AI는 인간의 감정적 편향성을 배제하고 보다 객관적이고 합리적인 평가를 할 수 있을 것입니다. 다만 AI 자체에도 편향성이 존재할 수 있으므로 데이터 관리를 통해 이를 개선해 나가는 것이 중요할 것 같습니다. 1. 인사고과제도 인사고과제도는 직원의 업무 성과와 역량...2025.04.30
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경영통계학 ) 심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.05.071. 심슨의 역설 심슨의 역설은 두 개 이상의 그룹을 비교할 때, 각각의 그룹 내부에서는 어떤 경향성이 반대되지만, 그룹 간에는 반대 경향이 나타나는 현상입니다. 이러한 역설은 변수 간의 상호작용 및 표본 크기에 따른 편향 등의 이유로 발생할 수 있습니다. 심슨의 역설은 경영학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에서 발견되며, 데이터 분석에서 주의해야 할 중요한 요소 중 하나입니다. 2. 심슨의 역설의 원인 심슨의 역설의 원인은 크게 두 가지로 볼 수 있습니다. 첫째, 변수 간의 상호작용입니다. 두 변수 사이의 상호작용이 결과에 영향...2025.05.07
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빅 데이터를 활용한 인공지능과 의료윤리2025.01.021. 인공지능(AI)의 의료적 활용과 문제점 인공지능 기술이 의료 분야에 활용되면서 다양한 문제점이 제기되고 있습니다. 인공지능이 진단과 치료에 활용될 경우 정확성과 안전성 문제, 편향성 문제, 개인정보 침해 문제 등이 발생할 수 있습니다. 따라서 인공지능이 의사를 완전히 대체하기는 어려우며, 의사와 협력하여 활용하는 것이 필요할 것으로 보입니다. 2. 의료 분야의 인공지능 활용에 대한 윤리적 고려사항 의료 분야에서 인공지능 기술을 활용할 때는 환자의 개인정보 보호, 편향성 문제, 법적 책임 문제 등 다양한 윤리적 고려사항이 있습니...2025.01.02
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