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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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AI 규제 변화와 국가별 AI 규제현황 및 나아가야 할 방향2025.01.291. AI 규제 변화 AI 기술은 인류에게 많은 편의를 제공하며, 다양한 산업 분야에서 새로운 사업 기회를 창출하는 데 기여해왔다. 그러나 AI의 급속한 확산은 기본권 침해를 비롯한 여러 사회적 및 윤리적 문제를 동시에 야기하고 있다. 최근에는 생성형AI의 등장으로 AI 활용이 증가하면서, 규제의 필요성이 더욱 커지고 있다. 이에 대응하기 위해 각국 정부는 인공지능 기술의 올바른 활용과 관리를 위한 규제 마련에 주력하고 있으며, 규제 대응을 위한 기업들의 고민도 깊어지고 있다. 2. 국가별 AI 규제 및 정책 EU는 세계 최초의 A...2025.01.29
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인공지능(AI) 세특, 생기부(학교에서 실시한 인공지능 인식 조사 및 논의) 24년 수시 합격생의 생기부 자료2025.01.211. 인공지능(AI)의 발전과 활용 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 현대 사회에 많은 혁신과 발전을 가져온 기술 중 하나로, 사람들의 삶과 사회의 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. AI 기술은 자율 주행자동차, 음성 인식 기술, 의료 진단, 금융 분석, 언어 번역 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이루어 왔으며, 이러한 발전은 우리의 생활을 편리하게 만들어주고, 효율성을 극대화시킬 수 있는 가능성을 제시하며, 더 나은 미래를 상상할 수 있게 합니다. 2. AI 기술의 부정적인 측면 그러나 AI 기술...2025.01.21
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정신 건강 지원과 치료를 위한 AI 기반 챗봇2025.05.111. AI 기반 챗봇의 개념과 의의 AI 기술과 자연어 이해: AI 기반 챗봇은 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)와 생성(Natural Language Generation, NLG) 기술을 활용하여 사용자와 자연스러운 대화를 수행합니다. 정신 건강 분야의 적용: AI 기반 챗봇은 정신 건강 분야에서 심리 상담과 지원을 위해 사용되며, 의료 전문가들의 업무를 보조하고 환자들에게 지속적인 지원을 제공합니다. 2. AI 기반 챗봇의 응용 분야 정신 건강 평가와 스크리닝: AI 기반 챗봇은 환자...2025.05.11
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AI가 환자 데이터의 개인 정보 보호와 보안에 미치는 윤리적 영향2025.05.111. AI가 개인 정보 보호에 미치는 영향 AI 기술은 대량의 환자 데이터를 수집하고 저장하는데 사용되어 환자들의 개인 정보가 노출될 수 있으며, 데이터 보호가 필요합니다. 또한 AI는 환자 데이터를 분석하여 진단과 치료를 지원하는데 활용되므로 개인 정보가 적절히 보호되어야 합니다. 2. AI가 데이터 보안에 미치는 영향 AI 기반 시스템은 해킹과 데이터 침해의 위험에 노출될 수 있어 환자 데이터의 유출이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 보안 강화와 데이터 암호화가 필요하며, 데이터 보안에 대한 지속적인 노력이 요구됩니다...2025.05.11
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AI와 현대사회2025.01.201. AI 기술의 발전 역사 인공지능(AI) 기술은 20세기 중반에 처음 개념화된 이후, 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기의 AI 연구는 주로 논리적 연산과 규칙 기반 시스템에 초점을 맞추었으나, 최근에는 딥러닝, 머신러닝 등 데이터 기반의 학습 알고리즘이 중심이 되었습니다. 대한민국 역시 이러한 글로벌 흐름에 발맞추어 AI 기술 개발에 힘써왔으며, 특히 2010년대 들어 가속화되었습니다. 2. AI의 현대사회 적용 사례 AI는 현재 대한민국의 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 제조업, 금융, 의료, 교육...2025.01.20
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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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IT와 경영정보시스템: 생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성 AI(Generative AI)는 데이터를 활용하여 새롭게 정보나 콘텐츠를 창출하는 기계 학습 및 인공 지능 알고리즘과 모델을 지칭한다. 이러한 AI는 대표적으로 Generative Adversarial Networks (GANs)이나 Variational Autoencoders (VAEs) 같은 기술들에 기반하고 있다. 다양한 매체, 예를 들어 이미지, 음악, 텍스트, 영상에서 콘텐츠를 생성하는 데 활용되며, 이를 통해 예술, 디자인, 엔터테인먼트 등의 분야에서 응용되고 있다. 2. 생성 AI가 문화산...2025.01.24
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AI 기반 원격 환자 모니터링을 통한 만성 질환 관리의 개선2025.05.111. AI 기반 원격 환자 모니터링 AI 기반 원격 환자 모니터링은 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 하여 만성 질환 관리와 치료를 혁신적으로 개선할 수 있습니다. 이 기술은 당뇨병, 심혈관 질환 등 다양한 만성 질환 관리에 활용될 수 있으며, 개인 맞춤형 치료를 제공하여 효율적인 관리가 가능합니다. 하지만 기술적 한계와 개인 정보 보호 등의 도전과제가 존재하므로, 이를 해결하기 위한 정책적 개선과 규제가 필요합니다. 2. 만성 질환 관리 만성 질환은 세계적으로 건강 문제의 주요 원인 중 하...2025.05.11
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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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