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인공지능이 학교와 교실에 도입되면 수업 환경의 변화2025.05.051. 교사와 학생의 관계 변화 인공지능이 교육 현장에 투입되면 교사와 학생의 관계가 좀 더 수평적이 될 수 있다. 교사들은 단순히 과목 지식을 전달하는 것뿐만 아니라 인간관계와 매너 등 인간 자체에 대한 이해와 교육도 진행할 수 있다. 교사의 성향에 따라 수업 방식이 달라지며, 이는 학생의 학업 성취도에 영향을 미칠 수 있다. 인공지능이 도입되면 이러한 인적 요인으로 인한 다양한 결과를 제어할 수 있어 학생들의 학업 성취도가 높아질 것으로 기대된다. 2. 교사의 역할 변화 인공지능이 도입되면 교사의 역할도 달라질 것이다. 교사들은 ...2025.05.05
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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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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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근친성학대 피해자 지원을 위한 사회복지사의 개입과 윤리적 고려사항2025.05.101. 근친성학대 피해자 지원 근친성학대는 가족 내에서 발생하여 외부로 드러나지 않는 경향이 있다. 피해자인 딸과 가해자인 아버지 사이의 관계, 그리고 이를 목격한 어머니의 입장이 복잡하게 얽혀 있다. 어머니는 딸을 보호하고자 하지만 가해자인 남편에 대한 두려움과 가족관계 유지의 압박감으로 인해 이를 외부에 알리기 어려워한다. 따라서 사회복지사는 피해자를 지지하고 보호하는 동시에 가해자에 대한 책임 추궁과 가족관계 재구축을 위해 개입해야 한다. 2. 근친성학대 예방 및 대응 교육 근친성학대에 대한 사회적 인식 제고와 예방을 위해 근친...2025.05.10
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사이보그의 트렌드와 미래 전망2025.01.061. 사이보그 기술의 발전 사이보그 기술은 의료, 군사, 산업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용될 가능성을 가지고 있으며, 인간의 삶의 질을 향상시키고, 새로운 경험과 능력을 제공할 수 있습니다. 건강 관리 및 신체 모니터링, 보안과 생체 인식 기술, 의료 분야에서의 활용, 그리고 3D 프린팅을 활용한 맞춤형 사이보그 제작 등 사이보그 기술의 주요 기술적 발전을 다루고 있습니다. 2. 사이보그 기술의 사회적 영향 사이보그 기술의 발전은 사회에 광범위한 영향을 미치며, 새로운 시장과 기회를 창출하고 있습니다. 기술의 보편화 가능...2025.01.06
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만성질환에 대한 적응적 치료 전략에서의 강화학습2025.05.111. 강화학습의 개념과 의의 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 최적의 의사 결정을 수행하는 방법을 학습하는 머신러닝 기법입니다. 강화학습은 만성질환 환자의 상태 변화에 적응하여 최적의 치료 전략을 개발하는데 활용됩니다. 2. 강화학습의 응용 분야 강화학습은 환자의 생체 반응과 약물 투여의 상호작용을 고려하여 최적의 약물 투여 전략을 탐색하고, 환자의 위험 요인과 생활 습관을 고려하여 개인 맞춤형 예방 전략을 개발합니다. 3. 강화학습의 장점 강화학습은 개별 환자의 특성과 응답에 따라 최적화된 치료 전략을 제시하며, 시뮬레이션을 통...2025.05.11
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AI 기반 가상 건강 어시스턴트 - 장점, 도전과 윤리적 고려사항2025.05.111. AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 장점 AI 기반 가상 건강 어시스턴트는 신속하고 정확한 진단과 치료 지원, 24시간 서비스 제공, 개인 맞춤형 건강 관리, 의료 전문가의 업무 효율화 등의 장점을 가지고 있습니다. 이를 통해 의료 서비스의 효율성과 정확성이 향상될 수 있습니다. 2. AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 도전과제 AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 도전과제로는 데이터의 안전과 개인정보 보호, 신뢰와 책임성, 기술적 한계와 오류, 의사소통과 인간의 감정 등이 있습니다. 의료 기관은 이러한 문제를 해결하기 위한 방안을 ...2025.05.11
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아동학대 피해 아동 대상 질적 연구 시 윤리적 고려사항2025.05.031. 아동학대 피해 아동 인터뷰 윤리 아동학대로 피해를 입은 9살 아이의 심리가 불안할 것이기 때문에 편안한 분위기 조성이 무엇보다 중요하다. 또한 질적 연구와 인터뷰를 진행할 때 윤리적으로 고려해야 할 비밀 보장이 중요하다. 예를 들어 아동의 보호자에게 알려야 할 사실과 비밀이 아닌 사실을 분류하여 아동의 안전을 보장할 수 있어야 한다. 아동학대 질적 연구를 위한 윤리적 고려사항 중 하나는 피해자를 부모로부터 격리시킬 것인지, 기관의 도움을 받을 것인지에 대해 명확한 결정을 내리는 것이다. 또한 아동학대 확인절차를 진행할 때 확인...2025.05.03
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현재 생성 모델 (generative model) 의 발전 현황2025.01.181. 생성 모델의 개요 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 주로 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 데이터의 새로운 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 복잡한 구조를 학습하고, 그로부터 창의적이거나 유용한 결과물을 만들어냅니다. 2. 주요 생성 모델 GAN, VAE, Autoregressive Models, Diffusion Models 등 다양한 생성 모델이 개발되었으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이들 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 ...2025.01.18
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술 빅데이터의 개념, 특성, 활용 및 문제점2025.05.081. 빅데이터의 정의와 특징 빅데이터는 개인, 조직 및 기계에 의해 생성되는 방대하고 빠르게 증가하는 데이터 양을 설명하는 용어입니다. 빅데이터의 주요 특징은 볼륨, 속도, 다양성 및 가치입니다. 빅데이터는 정형, 준정형, 비정형 데이터 등 다양한 형태로 제공되며, 이를 처리하고 분석하려면 고급 도구와 기술이 필요합니다. 또한 빅데이터는 실시간으로 생성되고 수집되는 속도가 특징이며, 이를 통해 조직은 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마지막으로 빅데이터는 조직에 고객 행동, 시장 동향 및 기타 주요 비즈니스 지표에 대한 귀중한...2025.05.08
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