OECD AI Principles (OECD 인공지능 원칙) 1. 개요 OECD AI Principles는 경제협력개발기구(OECD)가 2019년 5월에 채택한 인공지능(AI) 개발 및 활용에 관한 국제적인 가이드라인입니다. 이 원칙은 AI가 인간의 권리를 존중하고, 민주적 가치를 수호하며, 지속 가능한 성장을 촉진하는 방향으로 발전하도록 하기 위해 설계되…
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의료 이미지 분류 (Medical Image Classification) 개요 의료 이미지 분류(Medical Image Classification)는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 의료 영상 데이터(엑스레이, CT, MRI, 초음파, 조직 슬라이드 등)를 분석하고, 해당 이미지가 특정 질병이나 상태에 해당하는…
편향 (Bias) 편향(Bias)은 인공지능(AI) 시스템이 학습 데이터나 알고리즘 설계 과정에서 발생하는 체계적인 오류로 인해 특정 개인이나 집단에 대해 공정하지 않거나 차별적인 결과를 도출하는 현상을 의미합니다. 특히 인공지능의 공정성(Fairness) 분야에서 핵심적인 논의 대상이 되며, 기술적 결함뿐만 아니라 사회적 편견이 시스템에 내재화되는 과정을…
자동 추천 기능 개요 자동 추천 기능(Recommendation System)은 사용자의 과거 행동, 선호도, 컨텍스트 정보를 분석하여 개인화된 아이템(상품, 콘텐츠, 서비스 등)을 실시간으로 제시하는 기술이다. 전자상거래, 동영상 스트리밍, 뉴스 포털, 소셜 네트워크 등 다양한 도메인에서 핵심 비즈니스 가치를 창출한다. 본 문서는 자동 추천 기능의 기본 …
AI검사 개요 AI검사(인공능 검사, AI Model Inspection)는 인공지 모델의 성, 신뢰성,정성, 보성, 투명성 종합적으로 평가하고 분석 과정을 의미합니다 AI 기술이 금융, 의료 자율주행, 채용 등 민감한 분야에 광범위하게 적용면서, 모델 예상치 못한류를 일으키거나 편향된 결정을 내릴 경우 심각한 사회적, 윤리적 문제 초래할 수 있습니다. 따…
AI검사 AI검사(또는 AI 모델 검사) 인공지능 시스템의 성능, 안정성, 공정성, 보안성, 윤리적 적합성 등을 종합적으로 평가하고 검증하는 일련의 절차를 의미합니다. 특히 AI 모델이 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있게 작동하기 위해 필수적인 단계로, 단순한 정확도 측정을 넘어 다양한 위험 요소와 잠재적 편향을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. AI의 활…