# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...

# 트래픽 제어 ## 개요 **트래 제어**(Traffic Control)는 네트워크 데이터 흐름을 효율적으로 관리하고, 대역폭 사용을 최적화하며 네트워크 혼잡을 방지하기 위한 기술 및 정책의 집합입니다. 네워크 트래픽은 사용자 요청, 파일 전송, 스트리밍 미디어, 실시간 통신 등 다양한 소에서 발생하며,들이 동시에 네트워크원을 요구할 경우 성능 저하나...

GDPR ## 개요 **GDPR**(General Data Protection Regulation 일반 데이터 보호 규정) 유럽 연합U)이 제정 개인정보 보호 및 데이터 보안 관련 법규, 2018년 5월 25부터 공식적으로되었습니다. 이 규정은 EU 시민의 개인정보 보호 권리를 강화하고, 기업이 개인 데이터를 수집, 저장, 처리하는 방식에 대한 엄격한 ...

# WHO ## 개요 **WHO**(World Health Organization,보건기구)는 전 인류의 건강 증진과 질병 예방, 치료 및 공공보건 시스템 강화를 목적으로 설립된 유엔 산하 국제기구입니다. 1948년 4월 7일 공식 출범하여 현재 194개 회원국이 가입되어 있으며, 본부는 스위스 제네바에 위치해 있습니다. WHO는 전 세계적인 보건 위기...

편향 ##요 머신러닝에서 **편향**(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, **낮은 편향**은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, **높은 편향**은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. ...

# 세계보건기구 개요 **세계건기구**(World Health Organization,하 WHO)는 인류의 건 증진과 질병 예방, 치료 및 공공 보건 시스템 강화를 목표로 하는적인 보건 전문 기구이다. 1948 4월 일에 설립되어엔(UN) 산하의 전문 기구로 운영되며, 전 세계 194개 회원국이 가입되어 있다. WHO는 감염병 대응, 백신 개발, 공공...

블랙박스 ## 개요 **블랙스 문제**(Black Box Problem)는공지능, 특히 딥러닝반 모델에서 자주 언급되는 핵심적인 윤리적·기술적 이슈로, AI 시스템이 특정 결정을 내리는 과정이 투명하지 않고 해석하기 어려운 현상을 의미한다. 이 용어는 시스템의 내부 동작을 관찰할 수 없고, 오직 입력과 출력만을 볼 수 있는 ‘블랙박스’에 비유하여 붙여졌...

# 인공지능 ## 개요 **인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨...

# 의료 영상 의료 영상(Medical Imaging)은체 내부의 구조와 기능을 비침습적으로 시각화하여 질병 진단, 치료 계획 수립, 치료 경 관찰 등을 지원하는 핵심적인 의료기술 분야이다. 이 기술은 현대 의학에서 진단의 정확성을 크게 향상시켰으며, 다양한 질환의 조기 발견과 정밀한 치료를 가능하게 한다. 의료 영상 기술은 물리학, 공학, 컴퓨터 과학,...

# 표준화 ## 개 **표준**(Standardization)는 특정 제품, 서비스, 시스템, 프로스 또는 기술에 대해 일관성, 호환성, 안전성, 품질, 효율성을 보장하기 위해 공통적으로 적용할 수 있는 규칙, 지 또는 사양을 개발하고 정립하는 과정을 의미한다. 특히 산업 분야에서준화는 기술 발전과 국제 무역을 촉진하며, 기업 간 협업과 소비자 보호를 ...

# UNSC ## 개요 **UNSC**(United Nations Statistical)는 유엔 산하에서 국제 통계 활동을 촉진하고 전 세계적으로 통계 기준을 조화시키기 위해 설립된 주요 기구이다. 1947년에 설립된 UNS는 국제적인 통계 표준화, 데이터 품질 향상, 국가 통계 체계의 강화를 목표로 하며, 전 세계 각국의 통계 생산 및 활용을 위한 정...

투명성 확 ## 개요 인공지능(AI)의속한 발전과 함께, 시스템이 사회 전반에 미치는 영향은 점점 더 커지고 있습니다. 의료, 금융, 사법, 고용 등 민감한 분야에서 AI 기술이 의사결정을 지원하거나 직접 개입함에 따라, 시스템의 작동 방식과 결정 근거에 대한 **투명성 확보**가 중요한 윤리적 요구사항으로 떠올랐습니다. 투명성 확보란 AI 시스템의 설...

# 주택임대차보호법 ## 개요 **주택임대차보호법**(Residential Lease Protection Act)은 대한민국에서 주택의 임대차 계약을 통해 거하는 세입자의 권리 안정적인 주거를 보장하기 위해 제정된 법률이다. 법은 주택 임대인과 임차인 사이의 불균형한 권리 관계를 조정하고, 특히 임차인의 주거 안정을 법적으로 보호하는 데 목적이 있다. ...

# 임대료 인상항 ## 개 임대료 인상 조항은 임대차 계약에서 임대인이 임차인에게 지급하는 임대료를 일정 기준에 따라 상향 조정할 수 있도록 규정한 계약 조건을 의미합니다. 이 조항은 상업용 부동산, 주거용 부동산 등 다양한 임대차 계약에서 일반적으로 포함되며, 임대인의 수익 보장과 임차인의 비용 예측 가능성 사이의 균형을 이루는 데 중요한 역할을 합니...

# 한국감정원 ## 개요 한국감정원(韓國鑑定院, Korea Appraisal Board, 약칭: KAB)은 대한민국의 부동산 및 자산 가치 평가를 전담하는 공공기관으로, 정부의 정책 지원과 국민의 재산권 보호를 목적으로 설립되었다. 1990년 12월 31일 「한국감정원법」에 따라 설립된 이후, 부동산 시장의 투명성 제고, 공정한 가치 산정, 부동산 정보...

# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...

# 통계적 평등 ## 개요 **통계적 평등**(Stat Parity)은 인공지(AI) 및 기계학습 모델의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 모델의 예측 결과가 특정 **보호 속성**(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 균형 있게 분포되어야 한다는 원칙을 의미합니다. 이는 AI 시스템이 사회적 소수 집단이나 ...

# 메리트크시 ## 개 **메리트크라**(Meritocracy)는 본래 '능력주의' 또는 '실력 위주의 체계'를 의미하는 사회학적이지만, 현대기술 및 소프트웨어 분야에서는 이를 기반으로 한 **협업 플랫폼**의 이름으로도 사용되고 있다. 특히, 소프트웨어 개발, 프로젝트 관리, 팀 협업 등에서 구성원의 기여도와 실력을 투명하게 평가하고 반영하는 시스템을...

# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클...

What-If Tool ## 개요**What-If ToolWIT)은 구글(Google)이 개발한 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 도구입니다 이 도구는 머신러닝 모의 예측 결과를 시각화하고, 다양한 입력 조건을 변경했을 때 모델의 출력이 어떻게 달라지는지 실시간으로 확인할 수 있게 해...