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데이터 주도권을 위한 필수 소양: 통찰력과 윤리의식2025.01.261. 데이터 주도권과 필요 소양 빅데이터 시대에 접어들면서 데이터 주도권의 중요성이 강조되고 있다. 데이터 주도권을 갖추기 위해서는 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성 등 다양한 소양이 필요하다. 이 중에서 특히 통찰력과 윤리의식이 중요한 역할을 한다. 통찰력은 데이터를 통해 새로운 가치를 발견하고 문제를 해결하는 능력이며, 윤리의식은 데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 고려하고 책임감 있게 행동하는 능력을 의미한다. 2. 통찰력의 중요성과 향상 방안 통찰력은 데이터를 단순히 해석하는 것을 넘어, 데...2025.01.26
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데이터베이스 관리자의 윤리 의식2025.05.051. 데이터베이스 관리자의 윤리 의식 데이터베이스 관리자는 개인의 중요한 정보를 취급하는 등의 역할을 담당하게 됩니다. 이러한 업무를 수행하는 데이터베이스 관리자에게 필요한 윤리 의식에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 데이터베이스 관리자는 자신의 사리사욕을 채우기 위해 기업의 데이터베이스를 갈취해서는 안 됩니다. 둘째, 기업의 데이터베이스를 갈취하여 경쟁기업에 데이터베이스를 넘겨서는 안 됩니다. 셋째, 데이터베이스 관리자는 자신의 입지 강화를 위해 데이터베이스 관리자라는 직무를 악용해서는 안 됩니다. 1. 데이터베이스 관리자...2025.05.05
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데이터 시각화의 윤리적 책임2025.01.131. 데이터 시각화의 오류 최저임금 데이터 시각화에서 수직축 눈금의 조작은 정보의 전달 방식에 있어 중대한 오류를 나타낸다. 수직축의 눈금 간격을 일정하지 않게 설정하여 실제 수입 변화보다 훨씬 크거나 작게 보이도록 만들어, 소비자들이 해당 데이터를 바탕으로 한 정책이나 경제 상황에 대해 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 2. 데이터 시각화의 윤리적 책임 데이터 시각화의 윤리적 책임은 정보를 전달하는 데 있어 근본적인 요소이다. 데이터 시각화를 담당하는 개인이나 기관은 소비자에게 정확한 정보를 전달하는 데 있어 윤리적 책임이 있다. 데...2025.01.13
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데이터 시각화의 윤리적 고려사항2025.01.041. 데이터 시각화의 현혹적 사례 최근 일부 매체에서 데이터 시각화를 통해 독자의 주목을 끌기 위해 과장된 색상 사용, 축 범위 조정, 비율 조작 등의 현혹적인 기법을 사용하는 사례가 있다. 이는 데이터의 실제 의미를 왜곡하여 독자의 인식과 판단에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 데이터 시각화의 윤리적 고려사항 데이터 시각화 과정에서는 정보의 정확성과 공정성 확보가 매우 중요하다. 데이터 출처와 정확성에 대한 투명성 보장, 과장된 표현 및 오해 요소 지양, 개인이나 집단에 대한 편견 및 피해 방지, 독자의 비판적 사고 촉진 등...2025.01.04
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빅데이터에서 유발되는 윤리적 문제 보고서2025.05.111. 빅데이터의 정의 및 특성 빅데이터의 정의는 일반적으로 사용되는 데이터 수집과 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기를 가진 데이터를 말한다. 빅데이터의 사이즈는 단일 데이터 집합의 크기가 수십 테라바이트에서 수 페타바이트에 이른다. 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터의 특성은 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이다. 2. 빅데이터와 인공지능의 윤리적 문...2025.05.11
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데이터베이스 관리자의 윤리 의식2025.05.151. 데이터베이스 관리자의 역할과 책임 데이터베이스 관리자는 개인의 중요한 정보를 취급하는 등의 역할을 담당하게 됩니다. 이들은 데이터를 수집, 정리, 가공 및 입력하여 이용자가 원하는 형태로 제공하는 업무를 수행합니다. 이 과정에서 보안 유지, 비밀 보호, 권한 남용 금지, 성실 수행, 청렴, 직업 윤리 의식, 준법 정신 등의 윤리 의식이 필요합니다. 2. 데이터베이스 관리자의 전문성과 자질 데이터베이스 관리자는 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어, 통신 장비 간의 상호 관련성을 이해하고, 응용 프로그램 개발 능력과 최신 IT 기술 동향...2025.05.15
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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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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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정부의 사회보장정보시스템 운영시 데이터 감시 문제(부정수급과 사각지대 조사 목적)와 윤리적 문제2025.05.151. 정부 사회보장정보시스템의 데이터 감시 한국 사회복지행정에서 사용하는 정보시스템은 사회복지통합관리망과 범정부 사회보장정보시스템으로, 이 두 시스템은 서로 긴밀히 연계돼 있으며, 이 시스템이 설치된 것은 2000년 국민기초생활보장제도의 도입과 함께 발전하였다. 정부는 이러한 복지전문정보시스템 사용에 대한 법적근거를 마련하기 위하여 『국민기초생활보장법』 제23조에 확인조사에 대한 법적 근거를 마련하여 수급자 집단에 대한 개인정보 조회를 가능하도록 하였으며, 필요시 복지서비스 수급자와 부양의무자들을 대상으로 한 소득 자산 데이터 매칭...2025.05.15
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데이터과학개론 - 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징과 빅데이터 시대의 데이터 주도권2025.01.251. 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징 및 종류 데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있다. 정형 데이터의 종류에는 범주형 데이터와 수치형 데이터가 있다. 범주형 데이터는 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분되며, 수치형 데이터는 이산형 데이터와 연속형 데이터로 구분된다. 각 데이터 유형의 특징과 사례를 자세히 설명하였다. 2. 빅데이터 시대의 데이터 주도권 데이터 주도권이란 데이터를 이해하고 활용하는 사람이 데이터를 어떻게 바라보고 분석하고 해석하고 활용하는지에 대한 책임을 의미한다. 빅데이터 시대에 데이터...2025.01.25