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장기적으로는 공공정책, 금융의사결정, 헬스케어 분야 등 데이터 기반의 판단이 핵심인 영역에서, 사회적 책임을 동반한 분석 결과를 제시할 수 있는 통계 연구자가 되는 것이 제 목표입니다. 해석 가능한 알고리즘 설계와 통계적 설명력 확
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AI 영향평가 정책 현황. KISDI 발간물. https://kisdi.re.kr/report/view.do?key=m2102058837181&masterId=4334696&arrMasterId=4334696&artId=1776697
IBM. (2024). AI 거버넌스란 무엇인가요? IBM Think. https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-governance
Daum. (2025). AI 모델 안전성 확보는 \'설명
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AI 수요예측 기술의 개념과 특징을 설명하고, 이를 실제 생산관리 현장에 적용한 기업 사례를 분석하여, 향후 발전 가능성에 대한 의견도 함께 기술해 보았다. AI 수요예측은 예측 실패에 대한 리스크 관리 기능도 강화되어 불확실성 대응 능력
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AI 헬스케어 솔루션 시장
- 맞춤형 웰니스/건강관리 수요 증가
(2) 타깃 시장 정의 및 세분화
(3) 고객 유형 분석
(4) 경쟁 분석
- 국내외 경쟁 서비스 현황
- 차별화 포인트 도출
(5) 시장 성장 가능성
3. 서비스 개요 및 기능 설명
(1) 서비
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가능성도 내포한다.
이를 방지하기 위해서는 AI 개발 단계에서부터 윤리 설계(Ethics by Design) 원칙을 적용하고, 공정성(fairness) 및 설명 가능성(explainability)을 갖춘 알고리즘 설계를 추진해야 한다. 또한 다양한 문화·언어·배경을 반영한 포괄적
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AI 발전사
https://www.samsungsds.com/kr/insights/chatgpt_whitepaper1.html
3. 위키독스 GPT 아키텍처 및 트랜스포머 모델의 구조와 발전 과정 설명
https://wikidocs.net/198931
4. 카카오클라우드 블로그 생성형 AI와 ChatGPT의 원리 및 활용 사례 소개
https://blog.kakaocloud.
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설명가능
8.2. 간접작용
물의 해리 → 라디칼 생성 → 세포공격
rm & H_2 O^+ ~+~H_2 O ~~ -----→ ~ H_aq+^+~ +~.OH#
rm & e^-~ +~ H_2 O ~~ -----→ ~ e_aq^-#
rm & e_aq^- ~~ ------→ ~ .H~ +~ OH_aq^-~~~ 등
. 희석효과
. 산소효과
. 보호효과
. 온도효과 (동결효과)
▣ 사람에 있
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가능성
유전자 변형으로 이루어지는 것으로는 참으로 위험하고 무서운 것이다. 자칫 잘못하면 돌이킬 수 없는 참사를 야기할 수도 있다. 앞서 보았듯이 ‘BM’이란 유전변이생물체는 일본에 대참사를 일으켰다. 통제하지 못하는 생명체는 결
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및 의의
1. 생태관광의 기원 및 개념정의
Ⅴ생태관광상품 개발
1. 생태관광상품의 개념 및 기획 개발
2. 생태관광상품 개발 전략
3. 생태관광 활성화 방안
Ⅵ생태관광상품 모형모델 (지렁이농법)
1.농법설명 및 이용방법
Ⅶ 결 론
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설명이 가능하다.
- 즉 해당 교수요목에서는 1형식을 ‘A는 B이다’와 같은 문장 형태보다는 주로 자동사나 형용사를 서술어로 하는 1형식 문장을 제시했으므로 이러한 문장을 활용하는 측면에서 부정법을 제시할 필요는 있다고 생각된다. 따
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AI 기술의 윤리성 및 신뢰성 확보입니다. 공공행정에서 AI가 제대로 기능하기 위해서는 알고리즘의 편향성, 투명성, 개인정보보호 문제가 충분히 고려되어야 합니다. 이를 위해 알고리즘 설명가능성(Explainable AI)을 확보하고, 민감정보 처리 시
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AI 윤리와 설명 가능성 연구를 통해 사용자 신뢰를 확보하는 기술적 기반을 마련하겠습니다.
Q6. 본인의 성격 장·단점이 연구자로서 어떻게 작용한다고 생각하시나요?
끈기 있게 문제를 파고드는 태도는 복잡한 알고리즘 튜닝과 대규모 실험
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설명해 주세요. 그렇게 느낀 이유와 내가 기획자라면 어떻게 개선/보완할지 작성해 주세요. ※어떤 금융 상품이든 좋아요.(ex.예·적금, 대출, 오픈뱅킹, 마이데이터, 페이 등)(최대 1,000자 입력가능)
“금융 데이터 기반의 설명 가능한 AI(Explainab
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AI 융합을 추진하고 있지만, 향후 더 강화해야 할 부분은 ‘설명 가능한 AI(XAI)’와 ‘경량화된 엣지 AI’라고 생각합니다. 특히 고객 데이터를 다루는 만큼, 신뢰성과 해석력이 중요한데, 이를 위해 모델의 예측 근거를 시각화하거나 사용자 피
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AI 대학원에 지원하게 된 동기는 무엇인가요?
2. 관심 있는 연구 분야는 무엇인가요?
3. AI의 윤리적 문제에 대해 어떻게 생각하나요?
4. 최근에 흥미롭게 본 AI 관련 논문은 무엇인가요?
5. AI 시스템의 설명 가능성(Explainability)에 대해 어
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