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AI 기반 가상 임상시험 - 장점, 한계, 규제적 고려사항2025.05.111. AI 기반 가상 임상시험의 개념과 의의 가상 임상시험은 AI 기술을 활용하여 의약품 및 의료 기술의 효과와 안전성을 가상 환경에서 평가하는 것입니다. 이를 통해 전통적인 임상시험보다 비용과 시간을 절감할 수 있습니다. 2. AI 기반 가상 임상시험의 장점 AI 기술을 통해 현실적인 환경을 시뮬레이션하여 실제 임상시험과 유사한 결과를 도출할 수 있으며, 대규모 데이터를 활용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 3. AI 기반 가상 임상시험의 한계 가상 환경에서 얻은 결과가 실제 환경에서의 효과와 차이가 있을 수 있으며, ...2025.05.11
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.261. 생성 AI 생성 인공지능은 기존의 인공지능과 다르게 유사한 콘텐츠를 새롭게 생성하는 종류의 인공지능 기술이다. 기존의 인공지능은 지속적으로 데이터를 제공하고 그 속에서 반복되는 통계적 교집합을 통해 대상을 인지하는 방식이었다. 생성형 인공지능은 이를 넘어서 콘텐츠를 직접 생성하고 대립하고 경쟁할 수 있도록 함으로써 새로운 콘텐츠를 만들어내는데, 이를 통해서 '창조'의 영역으로 확장하게 된 것이다. 2. 문화산업에서 인공지능 인공지능은 특히나 문화예술 분야에서 매우 큰 변화를 만들고 있다. 예술 작품을 직접 생성하거나 공연을 제...2025.01.26
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학생들의 변화되는 교육환경 속 ChatGPT 활용의 영향2025.01.181. ChatGPT의 교육적 활용 ChatGPT와 같은 AI 도구는 학생 개개인의 학습 스타일과 수준에 맞춘 맞춤형 학습을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 학생들이 자신의 학습 속도에 맞춰 공부할 수 있도록 도와주며, 개별적인 피드백을 통해 학습 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 다양한 교육 자료와 자원을 제공하여 원격 교육이나 자율 학습 환경에서 유용합니다. 교사들도 ChatGPT를 통해 교육 자료 준비와 학생 질문 답변에 필요한 시간을 절약할 수 있어 수업 준비와 진행에 도움이 됩니다. 2. AI 기술 활용의 윤리적 문제 AI ...2025.01.18
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AI와 현대사회2025.01.201. AI 기술의 발전 역사 인공지능(AI) 기술은 20세기 중반에 처음 개념화된 이후, 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기의 AI 연구는 주로 논리적 연산과 규칙 기반 시스템에 초점을 맞추었으나, 최근에는 딥러닝, 머신러닝 등 데이터 기반의 학습 알고리즘이 중심이 되었습니다. 대한민국 역시 이러한 글로벌 흐름에 발맞추어 AI 기술 개발에 힘써왔으며, 특히 2010년대 들어 가속화되었습니다. 2. AI의 현대사회 적용 사례 AI는 현재 대한민국의 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 제조업, 금융, 의료, 교육...2025.01.20
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AI 기반 원격 환자 모니터링을 통한 만성 질환 관리의 개선2025.05.111. AI 기반 원격 환자 모니터링 AI 기반 원격 환자 모니터링은 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 하여 만성 질환 관리와 치료를 혁신적으로 개선할 수 있습니다. 이 기술은 당뇨병, 심혈관 질환 등 다양한 만성 질환 관리에 활용될 수 있으며, 개인 맞춤형 치료를 제공하여 효율적인 관리가 가능합니다. 하지만 기술적 한계와 개인 정보 보호 등의 도전과제가 존재하므로, 이를 해결하기 위한 정책적 개선과 규제가 필요합니다. 2. 만성 질환 관리 만성 질환은 세계적으로 건강 문제의 주요 원인 중 하...2025.05.11
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인공지능 관련 레포트(A+자료)2025.01.171. 인공지능의 개념 및 분류 인공지능(Artificial intelligence)은 데이터를 통해 인간이 가진 학습, 분석, 추론 등 다양한 능력을 모방하고 구축하는 컴퓨터 과학 기술을 말한다. 인공지능은 능력 및 학습 방식, 응용 분야 등 여러 기준을 통해 분류되며, 좁은 인공지능(ANI), 일반 인공지능(AGI), 초지능(Superintelligence) 등으로 나뉜다. 2. 인공지능의 역사 인공지능의 역사는 1943년 뉴런의 개념 도입, 1959년 퍼셉트론 개발, 2010년 딥러닝 기술 발전 등으로 이어져 왔다. 인공지능이라...2025.01.17
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생성형 인공지능 AI 시대의 바람직한 수학 학습 및 교육 방향2025.01.261. 기초 연산 능력의 역할 축소와 수학적 사고력 강화 기존의 암기와 반복 학습 중심의 수학 교육에서 벗어나, AI가 단순 계산을 대신할 수 있게 되면서 학생들은 논리적 사고력과 창의적 문제 해결 능력을 배양하는 데 중점을 두어야 한다. 2. 문제 해결 중심의 수학 학습 실생활에서 발생할 수 있는 복잡한 문제를 해결하는 능력을 키우는 것이 중요하다. 수학적 모델링을 통해 현실 문제를 해석하고 해결하는 과정이 요구된다. 3. AI와의 협력 학습 능력 배양 AI가 가진 방대한 데이터와 분석 능력을 활용하여 학습자는 더욱 깊이 있는 수학...2025.01.26
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인공지능 AI가 가져올 변화와 문제를 예측하고 그 대안을 말하시오2025.05.021. 인공지능(AI)의 개념 인공 지능(AI)이 무엇인가에 대한 개념은 아직 충분히 정립되지 않았다. 그럼에도 불구하고 이것이 모든 삶에 파고들면서 자연스럽게 학습, 추론, 문제 해결, 인식 및 자연어 처리와 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계 혹은 컴퓨터에서 음성 및 작성된 언어를 보고 이해하고 번역하고 데이터를 분석하고 추천하는 기능을 포함하여 다양한 고급 기능을 수행할 수 있는 일련의 기술을 말한다고 볼 수 있다. 2. 인공지능이 삶에 가져올 변화 예측 인공 지능은 다양한 산업 분야에서 점점...2025.05.02
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[AI 인공지능] Chat GPT로 시작된 생성형AI의 현황, 가능성, 한계, 미래전망2025.05.101. 생성형 AI 현황 ChatGPT와 같은 생성 인공 지능(AI) 모델은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 다양한 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 딥 러닝 기술로 구동되는 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델은 사람과 같은 텍스트 응답을 생성하는 데 놀라운 발전을 보여주었습니다. 그들은 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받아 일관성 있고 문맥적으로 관련된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 2. 생성형 AI 잠재력 제너레이티브 AI 모델은 잠재적인 응용 분야가 광범위합니다. 고객 서비스, 가상 비서...2025.05.10
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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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