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인공지능(AI)의 발전과 윤리적 문제2025.01.221. AI의 편향성과 공정성 AI 시스템은 편향된 데이터를 학습하여 차별적인 결정을 내릴 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터의 품질과 다양성을 관리하고, 편향을 최소화하는 기술적 장치를 마련해야 한다. 2. 개인정보 보호와 프라이버시 침해 AI 기술은 개인의 민감한 정보를 수집하고 활용할 수 있어 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 개인정보 보호를 위한 법적, 기술적 장치를 강화하고 AI의 투명한 운영을 보장하는 규제와 감독이 필요하다. 3. 자율성과 책임의 문제 AI가 자율적으로 의사결정을 내리면서 그 결과...2025.01.22
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인상형성 과정의 편향의 예와 편향을 방지할 수 있는 방법2025.01.201. 인상형성 과정의 편향 인상형성 과정에서 발생할 수 있는 편향의 예로 피부색과 범죄, 의복과 인상형성에 대해 설명하였다. 피부색에 따른 고정관념으로 인해 어두운 피부색의 사람들이 범죄자로 인식되는 경향이 있으며, 의복 또한 착용자의 지위, 역할, 심리적 특성을 추론하는 단서로 작용하여 고정관념을 형성할 수 있다. 2. 편향 방지 방법 편향을 방지하기 위한 방법으로 내적 이미지 관리와 외적 이미지 관리를 제시하였다. 내적 이미지 관리는 체면, 타인의식, 창피성 등의 심리적 요인을 관리하는 것이며, 외적 이미지 관리는 외모, 표정,...2025.01.20
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인상형성 과정의 편향과 방지 방법2025.01.191. 인상형성 과정의 편향 인상형성 과정에서 발생할 수 있는 편향의 예를 제시하고, 그 원인과 결과에 대해 설명하였다. 첫 인상에 대한 고착, 자기중심적 사고, 사회적 고정관념 등이 편향의 주요 원인으로 나타났으며, 이로 인해 관계 형성과 협력에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 2. 편향 방지 방법 첫 인상에 지나치게 의존하지 않고, 상대방의 입장에서 생각해보며, 자신의 편향을 자각하고 수정하려는 노력이 필요함을 제시하였다. 또한 다양한 사람들과의 상호작용과 피드백 수용이 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있음을 설명하였...2025.01.19
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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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확률표집과 비확률표집의 개념 및 비확률표집 연구 시 유의사항2025.04.271. 확률표집 확률표집은 랜덤표집 방식을 말하며, 단순 랜덤표집, 시스템표집, 계층화표집, 콜로니표집으로 세분화된다. 확률표집은 모든 선택의 기회가 동일하므로 연구 결과를 일반화할 수 있다는 장점이 있다. 2. 비확률표집 비확률표집은 편의표집, 판단표집, 스노우볼표집, 과제표집으로 세분화된다. 비확률표집은 연구자가 접근할 수 있는 사람만 조사할 가능성이 높기 때문에 연구를 일반화하기 어렵고 연구자의 편향성이 개입될 가능성이 크다는 한계가 있다. 3. 비확률표집 연구 시 유의사항 비확률표집으로 연구한 결과를 해석할 때 연구자는 연구 ...2025.04.27
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휴리스틱 편향에서 정박과 조정2025.04.301. 제한된 합리성과 인간의 의사결정 인간의 행동을 최적화의 관점에서 보면 합리적이지 않은 부분이 많지만, 적응성의 관점에서 보면 이해될 수 있는 부분이 더 많다. 제한된 합리성은 계산 부하가 커짐에 따라 어쩔 수 없는 부분이 있으며, 그에 따라 휴리스틱과 인지적 편향이 나타난다. 2. 휴리스틱과 인지적 편향 불확실한 현실에서 확률을 판단할 때 사람들은 대표성, 이용가능성, 정박과 조정이라는 휴리스틱을 사용하기 때문에 여러 가지 편향이 나타난다. 대표성 휴리스틱, 이용가능성 휴리스틱, 정박과 조정 휴리스틱에 따른 편향이 발생한다. ...2025.04.30
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[한양대] 일반물리학및실험2 실험13 결과레포트2025.05.041. 가속전압 고정 가속전압을 200V로 고정시키고, 편향판 전압을 0V, 20V, 25V, 30V로 변화시켜 실험을 진행하였다. 편향판 전압이 증가할수록 오차율도 증가하였는데, 이는 y 식에 따라 편향판 전압이 증가하면 y 값도 증가하는 비례관계에 있기 때문이다. 하지만 실험 과정에서 정확한 음극선 위치 표시가 어려워 오차가 많이 발생하였다. 2. 편향판 전압 고정 편향판 사이의 전압을 20V로 고정시키고, 가속전압을 150V, 175V, 200V로 변화시켜 실험을 진행하였다. 가속전압이 175V일 때 오차율이 가장 낮았고, 15...2025.05.04
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[인공지능 윤리] 인공지능의 편향성 문제와 윤리적 고려 사례 연구2025.05.101. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 기계학습과 데이터 분석을 통해 작동하며, 이를 통해 결정을 내리고 판단을 합니다. 그러나 인공지능은 학습에 사용된 데이터의 편향성을 반영할 수 있고, 편견과 차별을 보여줄 수도 있습니다. 이러한 편향성은 인간의 편견이나 사회적으로 형성된 문제들이 데이터에 반영되기 때문에 발생합니다. 이는 채용 면접, 대출 심사, 범죄 예측 등 다양한 영역에서 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 인공지능의 편향성 문제에 대한 이해와 대응이 필요합니다. 2. 인공지능 윤리와 책임 인공지능의 발전과 활용이 증가함에...2025.05.10
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알고리즘의 이면에 관한 자신의 의견2025.05.041. 알고리즘의 편향성 발표에서는 알고리즘이 특정 집단을 차별하거나 특정 방향으로 조종할 수 있다는 점을 지적했습니다. 구글이 개인의 소득과 취미를 예측하고, 스마트폰의 얼굴 인식 기능이 백인의 얼굴만 인식한다는 사례를 통해 알고리즘의 편향성 문제를 제기했습니다. 이러한 편향성은 알고리즘을 설계하고 데이터를 제공하는 사람들의 편견에서 비롯될 수 있습니다. 이에 따라 개인은 알고리즘이 제공하는 정보에 대해 더 주의 깊게 접근해야 하며, 편향된 정보를 피하기 위해 노력해야 합니다. 2. 알고리즘의 유용성 한편 발표에서는 알고리즘이 개인...2025.05.04
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퀀트 투자 가이드(1) - 퀀트 투자를 해야하는 이유2025.01.021. 퀀트 투자 퀀트 투자는 투자 의사결정이 규칙에 따라 이루어지는 계량화된 투자 전략입니다. 퀀트 투자에는 중장기 퀀트, 재무제표 퀀트, 계절성 퀀트 등 다양한 유형이 있습니다. 퀀트 투자는 배우기 쉽고, 가성비가 좋으며, 전략 검증이 가능하고, 심리적 편향의 영향을 덜 받는다는 장점이 있습니다. 2. 투자 심리 투자자들은 다양한 심리적 편향에 빠지기 쉽습니다. 권위 편향, 호감 편향, 스토리텔링의 폐해, 과잉 확신 편향 등이 투자 전 편향에 해당하며, 손실 회피 편향, 처분 효과 편향, 확증 편향, 통제 환상 편향 등이 투자 후...2025.01.02
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