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과학기술 관련 사례의 윤리적 분석 및 대안 제시2025.01.141. 인공지능 기술의 활용 인공지능 기술은 현재 혁신적으로 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있다. 이 기술은 의료, 금융, 교육, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 발휘하고 있다. 그러나 인공지능의 활용은 미래의 윤리적 문제를 불러일으킬 수 있다. 이는 인공지능이 인간의 결정을 대체하거나 인간의 가치관과 충돌할 경우 발생할 수 있다. 이에 대한 대안은 윤리적 가이드라인을 개발하고, 인공지능 시스템의 투명성을 확보하는 것이다. 2. 유전자 편집 기술의 윤리적 고려 유전자 편집 기술은 혁신적인 기술로, 인류...2025.01.14
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과학 접근방법: 경험주의와 해석주의 비교2025.11.151. 경험주의적 접근법 경험주의적 접근법은 관찰 가능한 사실과 데이터에 중점을 두는 과학적 연구 방법론이다. 객관성을 강조하며 양적 데이터를 사용하여 측정 가능하고 반복 가능한 데이터를 수집·분석한다. 실증주의적 방법을 따르며 현상에 대한 예측과 일반화를 추구한다. 장점은 객관성, 결과의 재현성, 양적 데이터 활용이며, 단점은 현상의 복잡성 무시, 환경·문화적 요인 간과, 연구자의 개인적 해석 영향이다. 2. 해석주의적 접근법 해석주의적 접근법은 주관적 해석과 의미를 강조하는 과학적 연구 방법론이다. 연구자의 경험, 인식, 문화적 ...2025.11.15
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사회과학의 관점에서 바라본 해석주의2025.11.151. 해석주의(Interpretivism) 해석주의는 사회과학 분야에서 현상을 개인과 집단의 주관적 의미와 맥락을 고려하여 이해하려는 방법론이다. 주관성과 주관적 의미를 강조하며, 질적 데이터 수집을 통해 인터뷰, 관찰, 문서 분석 등으로 주관적 의견과 경험을 수집한다. 문화적, 역사적, 사회적 맥락을 고려하여 현상을 깊이 있게 탐구하고, 새로운 이론과 관점 개발에 기여한다. 사회학, 심리학, 교육학, 경영학 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. 경험주의적 접근(Empiricism) 경험주의적 접근은 관찰 가능한 현상과 사실에 중점을...2025.11.15
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사회과학과 자연과학의 공통점과 차이점2025.01.291. 연구 대상과 방법의 차이 사회과학은 인간의 사회적 행동과 사회 구조를 연구 대상으로 삼고, 질적 연구 방법을 주로 사용한다. 반면 자연과학은 물질과 에너지, 자연 현상을 연구 대상으로 삼고 실험과 관찰을 통한 정량적 연구 방법을 사용한다. 2. 연구의 목적과 응용 사회과학의 목적은 사회 현상을 이해하고 사회 문제를 해결하는 것이며, 자연과학의 목적은 자연 법칙을 규명하고 기술 발전을 통해 인류의 삶을 향상시키는 것이다. 두 분야는 상호 보완적으로 작용하여 사회와 자연의 발전에 기여한다. 3. 이론과 실험의 차이 사회과학에서는 ...2025.01.29
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비즈니스 애널리틱스 관련 용어 설명2025.01.261. 데이터 과학 데이터 과학(Data Science)은 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고, 복잡한 문제를 해결하는 학문 분야입니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 등을 융합하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 의사결정을 지원하는 학문적 기초를 제공합니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 결과를 도출하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 기회를 창출합니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스(Data Analytics)는 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고, 현재...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 혁신을 추구하는 기업들의 성공 사례를 보여준다. 아마존과 넷플릭스는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고, 새로운 콘텐츠 개발에 활용하는 등 비즈니스 애널리틱스를 효과적으로 활용하고 있다. 비즈니스 애널리틱스를 도입하기 위해서는 구체적인 목표 설정, 최신 기술 도입, 지속적인 데이터 분석 및 성과 평가가 필요하다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 데이터를 바탕으로 새로운 인사이트를 발견하는 융합적인 학문이다. 데이터 과학자는 컴퓨터 공학, 통계학, 수...2025.01.26
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이화여대 대학원 연구윤리 필기노트2025.11.131. 연구윤리 대학원 수준의 연구 활동에서 준수해야 할 윤리적 원칙과 기준을 다룬다. 연구자의 책임, 데이터 관리, 논문 작성 시 준수사항, 연구 부정행위 예방 등 학술 공동체에서 요구되는 윤리적 행동 규범을 포함한다. 2. 학술 부정행위 표절, 위조, 변조 등 연구 과정에서 발생할 수 있는 부정행위의 정의와 사례를 설명한다. 이러한 행위들이 학술 공동체에 미치는 부정적 영향과 이를 예방하기 위한 방법론을 제시한다. 3. 연구 데이터 관리 연구 수행 과정에서 수집, 기록, 보관되는 데이터의 적절한 관리 방법을 다룬다. 데이터의 정확...2025.11.13
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사회과학과 자연과학의 공통점과 차이점2025.05.101. 사회과학의 정의와 범위 사회과학은 사회적 현상과 인간 행동을 이해하고 설명하기 위해 과학적 방법과 이론을 적용하는 학문 분야입니다. 사회학, 정치학, 경제학, 심리학, 교육학, 커뮤니케이션학, 사회문화인류학, 법학 등 다양한 분야로 구성됩니다. 2. 자연과학의 정의와 범위 자연과학은 자연 현상과 자연 법칙을 연구하고 이해하기 위해 과학적 방법과 이론을 적용하는 학문 분야입니다. 물리학, 화학, 생물학, 지질학, 천문학 등 다양한 분야로 구성됩니다. 3. 과학적 방법론의 활용 사회과학과 자연과학은 공통적으로 관찰, 실험, 데이터...2025.05.10
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.251. 데이터과학자 데이터 과학자는 기계학습, 데이터 시각화, 통계 분석 등의 지식을 바탕으로 방대한 양의 데이터에서 일정한 패턴을 발견하고, 그를 통해서 인사이트를 얻어 내는 역할을 수행한다. 또한 데이터 과학자들은 복잡한 빅데이터 분석을 통해 추출한 인사이트로 다양한 비즈니스 의사 결정을 내린다. 작업 중인 데이터를 이해하며, 데이터를 정제하고, 처음부터 제대로 된 데이터가 입력될 수 있도록 데이터를 전처리하며 예측을 위한 모델을 구축하게 된다. 데이터 과학자들은 인공지능 지식과 활용 능력을 갖추어야 하며, 기계학습 알고리즘에 대...2025.01.25
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.251. 데이터 과학자 데이터 과학자는 데이터 과학과 관련된 분야를 전공하고 관련된 업무에 종사하는 사람을 의미한다. 즉, 현장에 존재하고 있는 대량의 데이터를 수집하고 분석에 적합한 형태로 가공하며 데이터가 의미하는 것을 이야기에 담아서 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할을 수행한다. 데이터 과학이란 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문을 의미한다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅데이터의 확산 배경으로는 데이터가 실제로 증가한 것이다. 컴퓨터나 인터넷 보급이 많아지게 되고 모바일 기기나 스마트폰의 이용률이 많아지며 정보가 범람...2025.01.25
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