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설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발2025.11.171. Knowledge Tracing(KT)와 Deep Knowledge Tracing(DKT) Knowledge Tracing은 학습자의 지식 상태를 모델링하는 분야로, 학습 이력 데이터를 활용하여 학습자의 숙련도를 정량적으로 진단합니다. 기존의 통계 기반 BKT 모델의 한계를 극복하기 위해 딥러닝의 LSTM 구조를 이용한 DKT가 개발되었으며, 복잡하고 긴 학습 이력에 대한 유의미한 정보 추출이 가능합니다. 본 연구에서는 DKT를 사용하여 학습자의 인지적 지식 상태를 모델링하고 예측 정확도를 높였습니다. 2. 설명 가능한 인공지...2025.11.17
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AI 윤리와 알고리즘 투명성2025.01.221. AI 윤리 AI 윤리는 AI 기술의 개발과 활용 과정에서 인간의 가치, 권리, 사회적 원칙을 보호하고 촉진하는 윤리적 기준과 가이드라인을 의미합니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 자동화된 의사결정 시스템이 다양한 분야에서 활용되면서 편향, 차별, 투명성 부족 등의 윤리적 이슈가 부상하고 있습니다. AI 윤리는 사회적 신뢰 구축과 기술의 지속 가능한 발전을 위해 필수적입니다. 2. 알고리즘 투명성 알고리즘 투명성은 AI와 알고리즘이 의사결정을 내리는 과정과 그 결과를 이해 가능하고 해석할 수 있도록 하는 것을 의미합니다....2025.01.22
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기업 의사결정의 AI 도입: 쟁점과 대안2025.11.181. 기업 의사결정 프로세스 기업은 생산 과정에서 생산 시설 이전, 시장 개척, 상품 생산 등 수많은 의사결정을 한다. 의사결정은 문제 인식, 결정 기준 확립, 대안 개발·분석·선정·실행 및 평가의 과정을 거친다. 경영자는 합리적 의사결정을 위해 상황을 정확히 파악하고, 불확실한 상황에서는 직관과 창의성이 영향을 미친다. 기업가는 불확실성이라는 위험을 부담하면서 이윤을 추구하며, 이러한 리스크 관리는 기업 내 의사결정 과정의 기준과 분석, 실행 요소가 모두 작동하는 방식으로 이루어진다. 2. 설명 가능한 AI(XAI) 딥러닝의 블랙...2025.11.18
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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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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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방사선 생물학_방사선 확률적 장애와 결정적 장애, 급성과 만성 장애에 대해서2025.04.291. 확률론적 영향 방사선을 쬐었을 때 확률적으로 나타날 수 있는 확률적 영향들에 대해 설명했습니다. 확률론적 영향은 방사선량에 따라 건강에 이상이 생길 수 있는 가능성이 확률적으로 증가하는 것을 의미하며, 대표적인 사례로 방사선 피폭으로 인한 세포의 돌연변이들이 만들어내는 확률적인 장애들, 즉 암 혹은 유전결함 등이 있습니다. 또한 문턱선량이라는 개념이 존재하는데, 이는 일정 이상의 방사선량을 쬐었을 때 확률론적 장애의 가능성이 급격하게 증가하는 구간을 의미합니다. 2. 결정론적 영향 방사선량에 따른 결정론적 영향, 즉 확정적 영...2025.04.29
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AI 윤리성의 필요성과 발전 방향2025.01.151. AI 윤리성의 개념과 필요성 AI 기술의 발전으로 인한 윤리적 문제를 해결하기 위해 AI 윤리성의 개념을 정의하고, 그 필요성을 설명한다. AI 기술이 인간의 존엄성과 사회적 가치를 해치지 않도록 하는 것이 AI 윤리성의 핵심 목표이다. 2. AI 시대의 특징과 윤리적 문제 AI 시대의 특징인 빅데이터 활용, 개인 데이터 증대, 인간을 능가하는 AI 기술, 메타버스 등이 야기하는 윤리적 문제를 분석한다. 이러한 특징들은 AI 기술의 발전을 촉진하지만 동시에 윤리적 문제를 발생시킨다. 3. AI 윤리성의 주요 가치와 원칙 AI ...2025.01.15
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AI 윤리기준과 인공지능(AI)의 거짓과 오류에 대한 대응 방안2025.05.071. AI 윤리기준 OpenAI는 AI 안전 대책을 발표했으며, 이는 지난달 미래생명연구소(FLI)가 공개한 공개서한에 대한 반응이다. 이탈리아는 챗 GPT 접속을 차단하고 개인정보보호법 위반 여부에 대한 조사에 착수했으며, 미국과 EU도 AI 규제 논의를 진행 중이다. 한국 정부도 2020년 AI 윤리기준 10개를 마련했지만 후속 논의가 부족한 상황이다. 2. AI의 거짓과 오류 챗 GPT4는 기존 3.5버전보다 현실적인 콘텐츠 제작 가능성이 40% 이상 높아졌지만, 여전히 많은 오류와 거짓말을 생성할 수 있다. 이는 AI 기술의...2025.05.07
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