Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제5권2호
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pp.107-116
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1994
이 논문은 통계상담사례연구의 일종으로 설문지를 이용한 통계자료분석에 도움이 되도록 소개하고자 한다. 여러항목을 종합하여 한 척도를 구성하고 각 항목마다 중요도나 선호도 등에 따라 다품등 리커트형 척도를 묻는 자료는 개인의 성향이나 지리적 문화적 여건에 따라 그 응답경향이 달라 가질지도 모르는 반응편향성(Response Set Bias)을 감소시켜 보다 좋은 통계자료분석을 할 수 있는 통계적 방법을 소개하며, 이 방법을 적용시킨 통계상담을 예시하고자 한다.
본고에서는 인공지능 모델 학습에 사용하는 데이터셋에 내재한 편향성이 인공지능 예측 결과에 미치는 영향을 분석함으로써, 위의 경우가 사회적 격차를 고착화시키는 문제를 조명하고자 하였다. 따라서 데이터 편향성이 인공지능 모델에 끼치는 영향을 분석하기 위해, 성별 임금 격차에 관한 편향이 포함된 원본 데이터셋을 제작하였으며 해당 데이터셋을 비식별 처리한 데이터셋을 만들었다. 또한 의사결정트리 알고리즘을 통해 원본 데이터셋과 비식별화 된 데이터셋을 학습한 각각의 인공지능 모델 간의 산출물을 비교함으로써, 데이터 비식별화가 인공지능 모델이 산출한 결과의 편향에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이를 통해 데이터 비식별화가 개인정보 보호뿐만 아니라, 데이터의 편향에도 중요한 역할을 할 수 있음을 도출하고자 하였다.
사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.
본 연구의 목적은 사회공포증 수준에 따른 정서지각 편향성의 변화와 이 변화에 기여하는 시공간 주의배분능력에 대해 탐구하는 것이다. 이를 위해, 본 연구에서는 사회공포증 수준을 측정하기 위해 한국형 자기보고식 설문 검사인 사회공포증 검사(Korean version of social avoidance and distress, K-SAD)를 사용하였으며, 정서지각 편향성과 시공간 주의배분능력을 측정하기 위해 정서지각 과제(emotional perception task)와 UFOV 과제(useful field of view task)를 사용하였다. 본 연구에는 118명의 연구참가자가 참여하였고 응답을 성실하게 하지 않은 연구참가자들을 제외하여 107명(남: 94명, 여: 13명)의 자료가 분석되었다. 연구참가자들은 K-SAD 점수에 따라 세 집단으로 나뉘어졌다. 연구 결과, 정서지각과제에서 긍정적 정서지각 편향성은 사회공포증 수준이 높을수록 더 크게 나타났으며 UFOV 과제에서는 사회공포증 수준이 높을수록 저하된 시공간 주의배분능력이 나타났다. 이러한 결과는 사회공포증 수준의 증가에 따라 나타나는 저하된 시공간 주의배분능력이 긍정적 정서지각 편향성에 부분적으로 기여할 가능성이 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 도박자와 비도박자를 대상으로 비합리적 도박신념과 도박행동의 관련성을 확인하고, 기존 연구들이 직접 다루지 않았던 인지적 오류로서 확률적 사고 오류, 귀인양식 및 귀인편향성이 도박행동에 관련되는지에 대해 알아보았다. 248명의 자료를 수집하여 비(非)도박자, 경(經)도박자, 중(重)도박자로 구분하고, 비합리적 도박신념, 확률추론 오류, 귀인양식 및 귀인편향성을 비교하였다. 비합리적 도박신념은 비도박자<경도박자<중도박자 순으로 높게 나타났는데, 하위요인으로서 자기과신적 추론에서 유의미한 차이를 보였고 기술과대평가적 추론에서는 통계적으로 유의한 차이없이 세 집단이 모두 척도평균(4점) 이상의 높은 신념을 형성하고 있었다. 또한, 비도박자에 비해 경도박자와 중도박자의 확률추론 오류 정도가 높았다. 중도박자들은 비도박자와 경도박자에 비해 일상적 사건에 대해 외부귀인 정도가 높고 내부귀인 정도는 낮으며 실패상황에 대한 내부귀인 편향성이 높은 것으로 드러나, 중도박자 집단과 경도박자, 비도박자 간 구분되는 인지적 오류 특성들이 확인되었다. 도박여부를 예측하는 선행요인들의 상대적 영향력을 검증한 결과 실패에 대한 내부귀인 편향성, 확률추론 오류, 비합리적 도박신념 중 자기과신적 추론, 일상사에 대한 외부귀인 성향 순으로 도박행동 예측력이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 도박자와 비도박자의 인지적 오류 및 편향성에 어떤 차이가 있는지 확인함으로써, 도박자 뿐 아니라 도박을 하지 않는 일반인을 대상으로 도박에 관한 지속적인 홍보와 사회교육의 필요성을 제안하였다.
In this paper, passive direction-finding localization of the emitter using noisy line-of-bearing (LOB) measurements is considered. The performance of the LOB-based emitter localization using linear LSE algorithm is given. The Dependence of the performance on bias of emitter location and sensor trajectory is illustrated using the numerical results.
본 논문에서는 빅데이터의 활용이 확산되는 현대 사회에서 빅데이터의 수집, 관리, 이용 등에서 나타날 수 있는 문제를 확인하고 그 문제에 대한 기존의 대응 방법과 보완점을 시사한다. 빅데이터의 위험성은 개인 정보유출, 디지털 디바이드, 편향성과 신뢰성, 의존성과 통제 가능성 등이 있다. 해당 문제는 빅데이터의 보편화가 가중될수록 큰 규모의 사회적 문제로 대두될 가능성이 높다. 이를 보완하기 위한 대응 방법을 크게 기술적 대응, 법적 대응, 사회적 대응으로 나누어 알아보고 각 부분의 취약점을 분석하여 개선의 방향을 제시한다.
현재 국내에서 공표되어 있는 물가지수의 편향성에 대하여서는 일찌기 경제계에서 논의의 대상이 되어 왔으나 특히 근자에 인플레이션의 묘진과 더불어 그것의 비현실성이 여론화의 과정에 놓여 있다. 여러 물가지수 가운데 유난히 소비자물가지수(CPI)에 관하여서는 논란이 날이 갈수록 자심한 형편이다.
우리나라는 방송법 등을 통해 방송이 특정정당이나 후보자에 대해 정치적 중립을 유지하도록 하고 있다. 그러나 박근혜 대통령 탄핵과 관련해 MBC와 JTBC는 보수와 진보로 양분돼 보도함으로써 공정성에 대한 논란이 일었다. 이러한 논란을 실증적으로 살펴보기 위해 탄핵이 인용된 날부터 일주일간 양 방송사의 저녁종합뉴스의 아이템 수 변화, 주제의 편향성, 뉴스 프레임을 등 3가지 측면을 분석하였다. 연구결과 JTBC와 MBC의 관련 보도는 양적으로 현저한 차이를 보였고, JTBC는 촛불집회 쪽에, MBC는 태극기집회 쪽 관련 주제를 집중적으로 보도했다. 뉴스 프레임 측면에서 MBC는 탄핵인용 관련 보도에서 박근혜 대통령과 이를 옹호하는 태극기집회 참여자들 쪽에서, JTBC는 반대로 반 박근혜 대통령과 탄핵의 정당성을 주장하는 촛불집회 참여자 입장에서 보도한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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