2020년 11월 비지니스 컨설팅 업체인 McKinsey에서 'The state of AI in 2020' 이라는 제목으로 인공지능에 관한 흥미로운 설문조사 보고서를 출간하였다. 이 보고서에 따르면, 지난 몇 년간 인공지능과 머신러닝이 데이터 분석에 점점 더 많이 사용되고 있다는 것이 재확인 되었다. 해당 보고서에 따르면 기억
I. 서론 2025년 현재, 인공지능 기술은 인간 사회의 모든 영역에 깊숙이 침투하며 전례 없는 변화를 이끌고 있다. 특히 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 등장은 AI 기술의 대중화를 가속화하며, 동시에 새로운 윤리적 쟁점들을 부각시키고 있다. 한국 정부가 2024년 말 'AI 기본법'을 제정하고, 2025년을 'AI 거버
I. 서론 2025년 현재, 인공지능 기술은 인간 사회의 모든 영역에 깊숙이 침투하며 전례 없는 변화를 이끌고 있다. 특히 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 등장은 AI 기술의 대중화를 가속화하며, 동시에 새로운 윤리적 쟁점들을 부각시키고 있다. 한국 정부가 2024년 말 'AI 기본법'을 제정하고, 2025년을 'AI 거버
1. 서론 1.1 연구의 배경: 지능형 의사결정의 명과 암 현대 사회는 인공지능(AI)이 인간의 지적 노동을 보완하고 확장하는 '지능정보사회'로 급격히 이행하고 있다. 과거의 인공지능이 데이터의 단순 분류나 추천 수준에 머물렀다면, 오늘날의 고도화된 머신러닝과 거대언어모델(LLM)은 금융 대출 심사,
1. 서론 1) 연구 배경 인류는 증기기관의 발명 이후 끊임없이 자동화를 추구해 왔으나, 현대의 인공지능(AI) 혁명은 과거의 기계화와는 차원이 다른 양상을 보이고 있다. 과거의 자동화가 인간의 육체 노동을 물리적 장치로 대체하는 '근력의 보강'이었다면, 현대 AI 기술은 인간 고유의 영역이라 여겨졌
XAI)는 학습 지원 시스템에 큰 잠재력을 지니고 있다. XAI는 AI의 결정 과정과 결과를 이해할 수 있도록 돕는 기술로, 교육과정에서 학생들이 학습 내용을 효과적으로 습득하고 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 전통적인 교육 방식에서는 학생들이 수동적으로 정보를 받아들여야 했지만, XAI 기반 시스템
XAI, Explainable AI)와 소형언어모델(sLLM)의 보안 전략입니다. 생성 형 AI가 폭발적으로 보급되면서 결과값의 신뢰성과 투명성 확보가 정책적 화두로 떠올랐기 때문입니다. 특히 공공 행정이나 의료, 사법 분야에서는 AI의 판단 근거를 인간이 이해할 수 있어야만 사회적 수용성을 확보할 수 있습니다. "신뢰
XAI) 기법을 연구하여 모델의 판단 근거를 90% 이상의 신뢰도로 시각화하는 논문을 발표하겠습니다. 최종적으로는 의료 진단 보조 도구와 같이 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 사회적 가치 를 창출하는 핵심 연구자가 되는 것이 저의 장기 로드맵입니다. 3. 본인이 수행했던 프로젝트 중 가장 고난도
XAI)와 경량화된 LLM 아키텍처를 산업 현장에 최 적화하여 구현하는 성취를 이루고 싶습니다. 단순히 최신 모델을 사용하는 것에 그치지 않고, 고객사가 의사 결정의 근거를 신뢰할 수 있는 투명한 AI 솔루션을 구축하겠습니다. "3년 내 특정 도메인 특화 모델 3건 이상 상용화"를 목표로, LG CNS가 글로벌 디
XAI) 기술을 기획에 접 목해야 한다고 봅니다. 예를 들어 특정 보험료 할증이나 상품 추천 이유를 데이터 시각화를 통해 투명하게 공개함으로써 고객 의 막연한 불안감을 해소하고 신뢰도를 지표상으로 150% 이상 제고할 수 있습니다. 이러한 변화는 보험 산업이 수동적인 보상 체계에서 능동적인 예방 체