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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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인공지능 알고리즘의 법률 서비스 영역 영향 분석2025.11.171. 법률 서비스 접근성 확대 인공지능 알고리즘의 활용으로 법률 비용이 감소하고 서비스 접근성이 높아질 수 있다. 로펌들은 고객 중심 전략으로 전환하고 있으며, 클라이언트의 기대가 증가하고 있다. 계약서 작성, 이혼서류, 특허 신청 등 정형적 업무는 인공지능에 의해 효율적으로 처리될 수 있어 법률 서비스의 대중화가 가능하다. 이는 사회적 정의 실현과 법률 시장 확대로 이어질 수 있다. 2. 인공지능에 의한 변호사 업무 대체 신입 변호사의 문서 검토, 실사 등 구조화된 반복 업무는 인공지능 알고리즘으로 대체될 가능성이 높다. 그러나 ...2025.11.17
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형사사법절차 인공지능 알고리즘의 딜레마 - 역사적 부정의와 시정적 정의의 관점에서2025.01.291. 형사사법절차 인공지능 알고리즘 최근 형사사건에 대한 언론보도가 늘어나면서 피고인의 구체적인 양형이 세간에 알려지고 있다. 이에 따라 형벌의 양과 종류에 큰 관심이 집중되고 있으며, 양형 기준의 일관성을 요구하는 목소리가 높아지고 있다. 이에 대한 대안으로 '인공지능 판사'에 대한 관심이 높아지고 있지만, 인공지능 알고리즘의 공정성 문제가 제기되고 있다. 본 연구는 형사사법절차에 인공지능 알고리즘이 도입될 때 생기는 공정성 문제를 법철학적 관점에서 검토하고자 한다. 2. COMPAS 알고리즘 COMPAS(Correctional ...2025.01.29
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공학윤리 AI 쟁점 정리(로봇세 도입, 인공지능 면접관, AI 알고리즘 공정성)2025.01.041. 인공지능(AI)의 정의와 장단점 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 컴퓨터에서 인공적으로 구현한 기술입니다. 장점으로는 빠른 연산 속도와 대량의 데이터 처리가 가능하지만, 단점으로는 감정, 윤리적 판단과 같은 측면에서 아직 한계가 존재하며 보안 문제가 있습니다. 2. 로봇세 도입에 대한 찬반론 로봇세 도입에 대해서는 찬반양론이 있습니다. 로봇세를 내면 로봇 산업이 위축되어 기술 혁신과 산업 발전을 저해할 수 있다는 반대 의견이 있습니다. 반면, 로봇의 성능이 인간을 대...2025.01.04
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방송대_인공지능_중간과제물_2024학년도 1학기_A'알고리즘과 균일비용 탐색을 이용하여 상태공간 문제 풀이2025.01.251. 상태공간 문제 풀이 상태공간이란 정의된 연산자 집합을 이용하여 초기상태로부터 얻을 수 있는 모든 상태의 집합이다. 상태공간에서 문제풀이를 하기 위해서는 상태묘사, 초기상태 정의, 연산자 집합 정의, 목표상태 정의가 필요하다. 초기상태로부터 목표상태로 변화시킬 수 있는 연산자의 일련의 적용순서를 찾아내는 것이 문제를 풀이하는 것이다. 균일비용 탐색은 OPEN 리스트에서 경로비용이 최소인 노드를 선택하여 확장하는 방식으로 최소비용 경로를 탐색할 수 있다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 평가함수 f(n) = g(n) + h(n...2025.01.25
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인공지능기술의 발전과 인권침해, 민주주의에 대한 위험성 및 대응방안2025.01.251. 인공지능 알고리즘의 본질 인공지능 시스템의 알고리즘은 업무처리에 있어 그 작업 진행 과정을 이해하고 최적화된 서비스를 제공하도록 설계되어 있기 때문에 현대의 많은 기업의 채용 및 평가와 같은 인사 실무와 학교의 학사관리, 은행의 대출업무와 신용평가, 행정서비스 등과 같이 다양한 산업분야에서 그 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 인공지능 시스템은 그 활용 목적을 위해 설계된 프로그램에 따라 효율적·자율적으로 결정과 판단을 내릴 뿐이므로 알고리즘상의 작업은 설계자의 의도된 목적에 구속될 수밖에 없다는 기술적 특징을 가지게 된다...2025.01.25
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알고리즘의 정의와 활용 분야2025.01.181. 알고리즘의 정의 알고리즘은 특정 문제를 해결하거나 일정한 목적을 달성하기 위해 정의된, 일련의 명확한 연산 절차나 규칙의 집합을 의미한다. 이러한 절차는 입력을 받아 처리하고, 그 처리 과정을 거쳐 출력을 생성한다. 알고리즘은 문제 해결의 핵심 로직이며, 그 명확성과 효율성은 종종 알고리즘의 성능을 결정짓는 중요한 요소로 간주된다. 2. 알고리즘의 유래와 역사 알고리즘의 유래는 수학과 긴밀한 관련을 가지고 있으며, 그 기원은 고대에까지 거슬러 올라갈 수 있다. 특히 고대 이슬람 문명에서 활약한 수학자 알-쿠와리즈미는 알고리즘 ...2025.01.18
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방송통신대학교(방통대) 인공지능 중간과제물 평가 30점 만점 받은 리포트2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색으로 이 문제를 풀이하려면 먼저 문제의 상태를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하고 적절한 탐색 알고리즘을 적용해야한다. 이를 위해서는 문제의 상태를 표현할 수 있는 적합한 자료구조를 선정하고, 탐색 알고리즘을 결정하여 구현해야한다. 2. 자료구조 간선 상태 표현에 주로 쓰이는 자료구조는 인접리스트와 인접 행렬 등이 있다. 인접 리스트는 각 지점 별로 이동 가능한 다른 지점들의 정보를 리스트 형태로 저장하는 자료구조다. 인접 행렬은 2차원 배열 형태로 각 지점 간의 거리(또는 연결 상태)를 저장하...2025.01.25
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서평 - 인공지능에 대한 현대적 접근법2025.05.071. 인공지능(AI) 및 기계학습 기술 인공지능(AI)과 기계학습 기술은 이미 우리의 삶에 깊숙이 스며들어 있으며, 이들 기술을 점차 더 사용하거나 그 영향을 받고 있다. 실용적인 음성 인식, 기계 번역, 자율주행 차량, 가정용 로봇 등이 AI 구현 사례에 포함된다. 2. 『인공지능 : 현대적 접근법』 이 책은 인공지능과 기계학습이 정확히 무엇을 할 수 있고 무엇을 달성할 수 없는지에 대한 명확한 이해를 제공한다. 중요한 개념들은 명확한 비유와 이해하기 쉬운 언어로 설명된다. 3. 기계 지성(sentience)과 모방 우리는 일반 ...2025.05.07
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인공지능을 적용한 의료진단에 대한 윤리 의식2025.01.151. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 1784년 영국에서 시작된 증기기관과 기계화로 대표되는 1차 산업혁명, 1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화된 2차 산업혁명, 1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도한 3차 산업혁명에 이어, 봇이나 인공지능(AI)을 통해 실제와 가상이 통합돼 사물을 자동적·지능적으로 제어할 수 있는 가상 물리 시스템의 구축이 기대되는 산업상의 변화를 의미한다. 2. 인공지능의 종류 인공지능은 능력과 기능의 수준에 따라 약인공지능(Weak AI), 강인공지능(Strong AI), ...2025.01.15
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