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AI 시대의 저작권 침해 문제와 대응 방안2025.11.181. 인공지능과 저작권 침해 인공지능 기술 발전으로 딥러닝 기반 머신러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 저작권 침해 문제가 대두되고 있습니다. 구글, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들이 이용자 개인정보를 무단 수집하거나 타인의 콘텐츠를 무단 복제·전송하는 불법 행위를 하고 있습니다. 현재 우리나라 법원은 인공지능 시스템으로부터 생성된 결과물이 창작성이 인정되면 저작물로 보호받을 수 있다는 입장이며, 무단 복제·전송 시 민사상 손해배상책임과 형사처벌 대상이 될 수 있습니다. 2. 인공지능의 정의 및 기술 인공지능은 1956년 존 매카시 ...2025.11.18
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사회복지현장에서 양적 조사의 필요성과 유의사항2025.01.171. 양적 조사의 필요성 양적 조사는 사회복지현장에서 서비스 효과 평가, 정책 결정 지원, 자원 배분 최적화 등 다양한 목적으로 필요하다. 이를 통해 객관적이고 구체적인 데이터를 얻을 수 있어 사회복지 서비스의 질 향상과 효과적인 정책 수립에 기여할 수 있다. 2. 표본의 대표성 양적 조사를 실시할 때 표본의 대표성을 확보하는 것이 중요하다. 조사 대상이 전체 집단을 잘 대표할 수 있도록 표본을 선정해야 하며, 그렇지 않으면 조사 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있다. 3. 조사 도구의 신뢰성과 타당성 설문지나 측정 도구의 신뢰성과 타당...2025.01.17
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유전체 분석에서의 인공지능 - 개인 맞춤형 의료를 위한 방대한 유전체 데이터 분석2025.05.111. AI 기반 유전체 분석의 개념과 의의 유전체 데이터의 증가로 인해 전통적인 분석 방법의 한계가 드러나고 있으며, 이를 해결하기 위해 AI가 도입되고 있습니다. AI 기반 유전체 분석은 개인의 유전체 정보를 활용하여 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련합니다. 2. AI 기반 유전체 분석의 응용 분야 AI 기반 유전체 분석은 유전자 변이와 질환과의 관련성을 파악하여 질환 예측과 예방에 기여하며, 유전체 데이터를 기반으로 약물 반응을 예측하여 개인에게 최적의 치료법을 제시합니다. 3. AI 기반 유전체 분석의 장...2025.05.11
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체육측정평가의 역사적 발전과 현대적 과제2025.11.161. 초기 체육측정평가의 발달 체육측정평가의 역사는 고대 올림픽과 같은 경기로 거슬러 올라갑니다. 고대 그리스와 로마 시대에는 선수의 체력과 기술을 평가하는 다양한 방법이 사용되었으며, 중세시대에는 군사 훈련과 연관된 체력 테스트가 주를 이루었습니다. 산업혁명 이후 학교 체육과 국가적 체육 프로그램이 확대되면서 체력 테스트의 중요성이 증가했고, 학생의 신체적 발달과 건강 상태를 평가하는 중요한 수단으로 자리 잡았습니다. 2. 20세기 중반의 체육측정평가 변화 20세기 중반에는 과학과 기술의 진보가 체육 분야에 적극적으로 도입되기 시...2025.11.16
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사회복지조사의 6단계에 대한 중요 개념 설명2025.01.161. 문제의 제기 사회복지조사의 첫 번째 단계인 문제의 제기는 조사의 목적과 범위를 명확하게 설정하는 과정입니다. 이 단계에서는 조사하고자 하는 사회적 문제나 주제를 정의하고, 해당 문제에 대한 연구의 필요성과 중요성을 강조합니다. 중요 개념에는 조사 목적 설정, 문제 정의, 연구 필요성 강조, 연구의 한계 설정 등이 포함됩니다. 2. 문헌 고찰 사회복지조사의 두 번째 단계인 문헌 고찰은 기존의 관련 연구나 조사 결과를 검토하고 분석하는 과정입니다. 이를 통해 기존 연구 동향을 파악하고 연구 주제와 관련된 중요한 개념과 이론을 이해...2025.01.16
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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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뇌와 인간 (AI vs. I)2025.05.071. 인공지능의 상식 이해 부족 인간은 생활 속 경험을 통해 많은 세상의 상식을 이해하고 있지만, 인공지능의 기계학습과 심층 신경망은 이러한 상식과 같은 모델을 만들지 못합니다. 인공지능은 연속해서 다음에 이어질 가장 높은 단어를 예측하는 데는 뛰어나지만, 인간보다 상식에 있어선 부족합니다. 이는 인공지능이 실제로 인간들과 상호작용하기 위해서는 언어뿐만 아니라 일상생활에서도 벌어질 수 있는 자연스러운 상황을 끊임없이 학습해야 한다는 것을 의미합니다. 2. 인공지능의 인과관계 이해 부족 인간은 꽃병을 떨어트리면 꽃병이 산산조각이 나고...2025.05.07
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알고리즘이란 무엇인지 본인의 의견과 알고리즘의 활용에 대해서 논하시오2025.05.111. 알고리즘의 개념 알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적인 절차나 명령어들의 집합입니다. 알고리즘은 입력, 출력, 연산과정, 제약조건 등을 명확히 정의하여 문제 해결을 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 정확성, 유한성, 효율성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 알고리즘 활용 사례 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 데이터 처리, 그래프 이론, 암호화, 인공지능 등에 사용됩니다. 금융 분야에서는 주식 거래 알고리즘, 의료 분야에서는 진단 알고리즘, 교통 분야에...2025.05.11
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[인지심리학] 자동적 처리가 여러분이 처한 어떤 상황에서 부정적인 결과를 야기할 가능성이 높을 경우, 그 가능성을 줄이기 위한 방안에 관해 설명하시오.2025.01.201. 자동적 처리의 부정적 결과 자동적 처리가 부정적인 결과를 초래할 가능성은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있으며, 그 결과는 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 수 있다. 기술적 오류, 데이터의 불완전성, 윤리적 판단의 결여, 법적 규제의 미비 등이 주요 위험 요소이며, 이를 줄이기 위해서는 기술적 대응, 데이터 관리, 윤리적 고려, 법적 규제 등 다각도의 노력이 필요하다. 2. 자동적 처리의 부정적 결과 사례 미국의 자율주행차 사고와 국내의 개인정보 유출 사건은 자동적 처리 시스템의 한계와 문제점을 보여주는 대표적인 사례이다. ...2025.01.20
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고객 정보를 수집,저장,관리,유통하는 기업에게 어떤 윤리적인 의무를 부과해야 할 것인가?2025.05.131. 고객 정보 수집, 저장, 관리, 유통 현대 사회는 경쟁이 매우 치열하므로 기업은 실시간으로 소비자들의 니즈를 파악하고 시장 트렌드 변화를 알아야 한다. 이를 위해 기업은 빅데이터 등 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 특히 인터넷 발달로 더욱 소비자 데이터를 확보하는 기업이 늘고 있다. 그러나 이 과정에서 소비자의 동의 없이 데이터를 수집하거나 활용하는 등 비윤리적인 행위가 발생할 수 있다. 따라서 기업은 소비자에게 투명하게 데이터 활용 사실을 알리고, 윤리적 의식을 강화하며, 보안성을 높여야 한다. 또한 비윤리적 행위에 대한...2025.05.13
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