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사회변화와미디어트렌드2 알고리즘의 개념을 심화해서 제시하고 긍정적인영향과 부정적인영향 예를 들어 설명한 후 미래를 전망해 보시오2025.01.251. 알고리즘의 개념 심화 알고리즘은 컴퓨터 과학과 수학에서 중요한 개념으로, 문제를 해결하기 위한 명확하고 체계적인 단계들의 집합이다. 알고리즘의 성능을 이해하기 위해 복잡성 분석이 중요하며, 이는 알고리즘이 실행되는 동안 소비하는 자원, 즉 시간과 공간의 양을 분석하는 과정이다. 또한 정렬 알고리즘, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 확률적 알고리즘 등 다양한 심화 개념을 이해하고 실제로 적용함으로써 알고리즘에 대한 이해를 더 깊이 있게 확장할 수 있다. 2. 알고리즘의 긍정적인 영향 알고리즘은 현대 사회에 많은 긍정적인 영향...2025.01.25
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유튜브 플랫폼의 자극적인 콘텐츠에 대한 비평2025.01.231. 유튜브 플랫폼의 특성 유튜브는 2005년에 설립된 세계 최대의 동영상 공유 플랫폼으로, 사용자가 동영상을 업로드, 시청, 공유할 수 있는 서비스를 제공한다. 전 세계에서 가장 인기 있는 웹사이트 중 하나로, 누구나 다양한 주제의 동영상을 쉽게 만들고 전 세계에 배포할 수 있게 해준다. 유튜브에는 엔터테인먼트, 교육, 음악, 게임, 스포츠, 뉴스 등 다양한 주제의 동영상이 올라온다. 플랫폼은 다수의 무료 서비스를 대가로 사용자 정보를 추출, 정제한 후 가공된 행위자 활동 정보를 원하는 광고주에게 판매하는 중계 서비스를 말한다. ...2025.01.23
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[인지심리학] 자동적 처리가 여러분이 처한 어떤 상황에서 부정적인 결과를 야기할 가능성이 높을 경우, 그 가능성을 줄이기 위한 방안에 관해 설명하시오.2025.01.201. 자동적 처리의 부정적 결과 자동적 처리가 부정적인 결과를 초래할 가능성은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있으며, 그 결과는 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 수 있다. 기술적 오류, 데이터의 불완전성, 윤리적 판단의 결여, 법적 규제의 미비 등이 주요 위험 요소이며, 이를 줄이기 위해서는 기술적 대응, 데이터 관리, 윤리적 고려, 법적 규제 등 다각도의 노력이 필요하다. 2. 자동적 처리의 부정적 결과 사례 미국의 자율주행차 사고와 국내의 개인정보 유출 사건은 자동적 처리 시스템의 한계와 문제점을 보여주는 대표적인 사례이다. ...2025.01.20
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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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환자 재입원률 및 병원 자원 관리를 위한 인공지능 알고리즘2025.05.111. AI 기반 환자 재입원률 예측 알고리즘 AI 기술의 발전에 따라 AI 기반 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 재입원 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 병원의 자원을 효율적으로 관리하고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 재입원률 예측 알고리즘은 환자의 건강 상태를 예측하고 조기에 문제를 파악하여 재입원 가능성을 줄이는데 활용될 수 있습니다. 또한 의료 자원을 최적으로 할당하여 병원의 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 재입원률 예측 알고리즘의 장점 AI 기반 재입원률 예측은 예방적 의료 서비스를 제공하...2025.05.11
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성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
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빠르게 발전하는 기술과 혁신에 비해 이를 규제하는 법들이 현실을 따라가지 못해 발전에 저해되곤 하는데 이를 해결할 수 있는 방안2025.05.071. 기술 발전과 규제의 격차 빠르게 발전하는 기술과 혁신에 비해 이를 규제하는 법들이 현실을 따라가지 못해 발전에 저해되곤 하는 문제를 해결하기 위해서는 규제의 신속한 현실화, 규제 대상의 차별화, 국내 기업의 경쟁력 강화 등이 필요할 것으로 보인다. 특히 EU의 엄격한 규제 도입에 대응하여 한국 고유의 규제 체계를 마련하되, 서비스 계층에 따른 차별화된 접근이 필요할 것으로 판단된다. 2. 알고리즘 투명성과 공정성 문제 온라인 서비스의 추천 알고리즘, 인공지능 시스템의 편향성 등 알고리즘의 투명성과 공정성 문제가 지속적으로 제기...2025.05.07
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숨겨진 물리적 변수 발견을 위한 머신 러닝 알고리즘2025.01.161. 머신 러닝 알고리즘 최근 과학의 발전이 점차 복잡한 방향으로 나아가면서, 이를 이해하고 분석하기 위한 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히 물리학에서는 복잡한 물리적 현상을 설명하기 위해 다양한 변수들을 식별하고 이들 간의 관계를 정의하는 과정이 요구되는데, 이는 굉장히 복잡하고 어려운 작업이다. 이러한 배경 속에서 컬럼비아 대학의 연구진이 개발한 머신 러닝 알고리즘은 동작 관련 영상만을 보고도 관련된 물리적 변수를 발견하고 산출하는 능력을 갖추고 있다. 2. 물리적 변수 발견 이 알고리즘이 뛰어난 점은, 알려진 시스템...2025.01.16
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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AI 시대 미디어가 나아가야 할 방향2025.01.231. AI와 미디어 생산성의 증가 AI 기술은 미디어의 생산성을 크게 향상시켰다. 자동화된 뉴스 작성과 편집 과정을 통해 더 빠르고 효율적으로 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 자동화 과정에서 인간 기자의 역할이 축소될 수 있다는 우려도 있다. 따라서 미디어는 AI 기술을 활용하여 생산성을 높이되, 인간의 창의성과 감성을 결합하여 품질 높은 콘텐츠를 유지해야 한다. 2. AI 알고리즘의 편향성과 정보의 공정성 AI 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 콘텐츠를 추천하거나 필터링하지만, 이 과정에서 편향의 위험이 존재한다...2025.01.23
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