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설명 가능한 인공지능, XAI (Explainable Artificial Intelligence)2025.05.101. 인공지능 신경망의 동작 인공지능 신경망의 동작은 사람의 뇌와 유사하지만, 내부 동작과 의사 결정 과정을 직접적으로 이해하기 어렵다. 이는 다른 사람의 뇌 안에서 일어나는 생각을 이해하기 어려운 것과 유사하다. 2. XAI (Explainable Artificial Intelligence) XAI는 인공지능 모델의 내부 동작과 의사 결정 과정을 설명 가능하게 만드는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 신뢰성을 높일 수 있다. 3. XAI 기술 특성 XAI는 시각화, 중요도 ...2025.05.10
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의료 진단 인공지능 알고리즘의 신뢰성과 정확성 향상2025.11.171. 의료 데이터의 품질과 다양성 의료 진단 인공지능 알고리즘의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 풍부하고 다양한 의료 데이터에 기반한 학습이 필수적입니다. 대량의 정확한 의료 데이터 수집과 고도의 다양성 확보를 통해 다양한 인구 집단 및 의료 케이스를 대표할 수 있는 데이터셋 구축이 필요하며, 이는 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 2. 설명 가능한 인공지능(XAI) 의료 진단에서 인공지능 알고리즘의 의사결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 기술 개발이 중요합니다. 환자와 의료 전문가가 알고리즘의 결과를 이해하고 신...2025.11.17
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의료 실무에서의 설명 가능한 인공지능- 블랙 박스 모델의 이해를 통한 더 나은 신뢰와 수용2025.05.111. 설명 가능한 AI의 개념과 의의 블랙 박스 모델의 문제점과 의료 분야에서 설명 가능한 AI의 중요성을 설명합니다. 블랙 박스 모델은 내부 동작 원리를 해석하기 어려워 의사결정 과정을 설명하고 이해하기 어렵게 만듭니다. 의료 분야에서의 AI는 환자의 건강과 생명에 직결되기 때문에 그 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 2. 블랙 박스 모델 이해 방법 머신 러닝 모델의 예측 결과를 영향하는 특성들을 파악하고, 의사결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 방법과 모델의 내부 동작을 시각화하여 의사결정에 대한 직관적 이해를...2025.05.11
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숨겨진 물리적 변수 발견을 위한 머신 러닝 알고리즘2025.01.161. 머신 러닝 알고리즘 최근 과학의 발전이 점차 복잡한 방향으로 나아가면서, 이를 이해하고 분석하기 위한 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히 물리학에서는 복잡한 물리적 현상을 설명하기 위해 다양한 변수들을 식별하고 이들 간의 관계를 정의하는 과정이 요구되는데, 이는 굉장히 복잡하고 어려운 작업이다. 이러한 배경 속에서 컬럼비아 대학의 연구진이 개발한 머신 러닝 알고리즘은 동작 관련 영상만을 보고도 관련된 물리적 변수를 발견하고 산출하는 능력을 갖추고 있다. 2. 물리적 변수 발견 이 알고리즘이 뛰어난 점은, 알려진 시스템...2025.01.16
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AI의 도덕적 행위자성과 책임 귀속 문제2025.11.161. AI 도덕적 행위자성 AI가 도덕적 행위자가 될 수 있는지에 대한 논쟁이 있다. 대부분은 기계가 정신 상태, 감정, 자유의지 등 도덕적 행위주체성에 필요한 능력을 갖지 못한다고 주장한다. 그러나 일부 전문가들은 AI에 원칙을 부여할 수 있으며, 감정에 휩쓸리지 않아 도덕적 추론에서 인간보다 뛰어날 수 있다고 주장한다. 또한 마음 없는 도덕성 개념을 제시하며 상호작용성, 자율성, 적용성에 기반한 도덕적 행위자성을 주장하기도 한다. 2. AI 도덕적 책임 귀속 AI의 도덕적 책임을 누구에게 귀속할 것인가가 핵심 문제다. 아리스토텔...2025.11.16
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인공지능의 발전과 윤리적 고려2025.11.121. 인공지능의 도덕적 책임 인공지능이 인간처럼 사고하고 행동할 수 있게 되면서 도덕적 책임에 관한 논의가 필요해졌다. 기계의 도덕적 책임 이론은 행위자가 그 행위의 결과에 대한 책임을 지는 경우를 살펴본다. 인공지능에게 도덕적 책임을 부여하려면 도덕적 가치와 규칙을 이해하고 적용할 수 있도록 알고리즘을 설계해야 한다. 인공지능의 도덕적 책임이 인간의 책임을 대체하는지 공존하는지에 대한 균형을 찾아야 한다. 2. 개인정보 보호와 데이터 편향성 인공지능은 대량의 데이터를 처리하면서 개인정보 보호와 데이터 편향성 문제가 중요해졌다. 개...2025.11.12
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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경영정보시스템(A+) 인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례를 제시하고, 인공지능으로 우려되는 윤리적사회적 문제는 무엇인지 설명하시오. 우리는 인공지능에 의한 변화에 어떻게 대응해야 할까요2025.05.061. 인공지능 기술 도입의 비즈니스 혁신 사례 구글의 딥마인드, 아마존의 인공지능 기술 도입, 테슬라의 자율주행 자동차 등 다양한 기업들이 인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례를 제시하였습니다. 이를 통해 인공지능 기술이 새로운 기회와 가능성을 제공하여 많은 기업들이 이를 도입하고 있음을 보여주고 있습니다. 2. 인공지능과 관련된 윤리적, 사회적 문제 인공지능 기술의 발전에 따라 편향성, 개인정보 보호, 악용, 대인관계 파괴 등 다양한 윤리적, 사회적 문제가 대두되고 있음을 설명하였습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서...2025.05.06
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인공지능의 윤리에 대하여2025.01.191. 인공지능과 윤리 담론 인공지능의 윤리에 대한 논의는 2010년대 후반부터 본격화되었다. 이전에도 아이작 아시모프의 '로봇 3원칙'과 같은 로봇 윤리 논의가 있었지만, 오늘날의 인공지능 윤리 논의는 더욱 확장되었다. 인공지능이 다양한 분야에 활용되면서 윤리적 딜레마가 발생하고 있으며, 포스트휴머니즘 관점에서 인간-인공지능의 관계에 대한 새로운 접근이 필요하다. 2. 인공지능 윤리의 의미와 딜레마 인공지능 윤리는 인공지능의 개발, 활용, 폐기 등 전 과정에서 지켜져야 할 기본 원칙과 가치를 의미한다. 최근 이슈가 되는 윤리 세탁,...2025.01.19
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인공지능 기술을 도입한 비즈니스 혁신과 윤리적/사회적 문제2025.05.061. 인공지능 기술을 도입한 비즈니스 혁신 최근 몇 년간 인공지능 기술은 급격한 발전을 이루며 이제는 우리 주변에서 많은 분야에서 사용되고 있습니다. 대표적인 사례로 2016년 이세돌 기사와 바둑 대결에서 이세돌 기사를 이긴 알파고가 있습니다. 이러한 인공지능 기술은 금융, 보험, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 tvN 드라마 '회장님네 사람들'에서 고(故) 박윤배 배우의 가상인간이 등장하여 큰 화제가 되었습니다. 이는 디지털 휴먼 전문 기업 (주)빔스튜디오가 개발한 실시간 인터랙티브 방식의 AI 딥페이크 기술 ...2025.05.06
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