# 계단식 요금제 확대 ## 개요 **계단식 요금제**(Stepped or Tiered Pricing)는 소비량 또는 사용량에 따라 요금이 단계적으로 증가하거나 감소하는 가격 전략의 일종이다. 이 제도는 주로 공공요금(전기, 수도, 가스 등)이나 통신 서비스, 구독형 서비스에서 활용되며, 자원의 효율적 사용을 유도하고 사회적 형평성을 확보하는 데 기여한...

# 공정성 ## 개요 인공지능(A)의 **공정성**(Fair)은 AI 시스템이 개인 집단에 대해 차별적이거나 편향된 결정을 내리지 않도록 보장하는 핵심 윤리 원칙입니다. AI 기술이 의료, 채용, 금융, 사법 등 민감한 분야에 광범위하게 적용되면서, 시스템의 판단이 특정 인종, 성별, 연령, 지역, 사회경제적 지위 등에 따라 불공정한 결과를 초래하지 않...

# 기본소득 기본소득**(Basic Income)은 개인에게 조건이 정기적으로 지되는 현금 지원 제도를 의미한다 이 제도는제적 안정을 보장하고, 사회적 불평등을화하며, 복 시스템의 복잡성을 줄이기 위한 대안으로 제안되어 왔다. 기본소은 특정 조건예: 소득 수, 고용 상태, 자산 등)에 따라 수급 자격이 제한되지 않으며, 모든 국민 또는 특정 지역 사회의 ...

# 물 할당 불공정 ## 개요 물 할당 불공정성은 물 자원이 지역, 계층, 국가, 산업 등 다양한 기준에 따라 불균형하게 분배되는 현상을 의미한다. 물은 생명 유지와 생태계, 농업, 산업, 에너지 생산 등 사회 전반에 필수적인 자원이지만, 전 세계적으로 물 자원의 접근성과 이용 권한은 극심한 불균형을 보이고 있다. 이는 단순한 자원 배분의 문제를 넘어 ...

# 사회경제적 가뭄 ##요 **사회경제적 가뭄**(Socioeconomic D)은 자연적인 수자원 부 현상이 인간 사회와 경제 활동에 미치는 영을 중심으로 정의되는 가뭄 유형이다. 이는 물의 공급이 수요를 충족시키지 못할 때 발생하며, 단순한 강수량 감소나 수문학적 변화보다는 **인간의 물 사용 패턴, 인프라의 효율성, 경제 구조, 사회적 불평등** 등...

# 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...

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. ...

# 4차 산업혁명 기술 ## 개요 4차 산업혁명은지털 기술의 급속한 발전을 기반으로 산업 구조와 사회 시스템 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 일으키는 역사적 전환기를 의미합니다. 1차 산업혁명(증기기관), 2차 산업혁명(전기와 대량생산), 3차 산업혁명(정보기술과 컴퓨터화)에 이어, 4차 산업혁명은 **사물인터넷**(IoT), **인공지능**(AI), **...

# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...

# 데이터 편향 ## 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들...