AI 거버넌스 주요 연구 논문은?
AI & BM Lab은 AI 윤리, 알고리즘 편향, 규제 프레임워크, 악성 콘텐츠 탐지 등 AI 거버넌스 전 분야에 걸친 연구를 수행하며, 국내외 AI 정책 자문에 참여하고 있습니다.
AI 윤리적 설계 프레임워크
AI 시스템의 윤리적 설계 기준과 프레임워크 연구.
데이터 주권 정책 연구
개인 데이터 주권 보장을 위한 AI 정책 설계 연구.
AI 규제 및 사회적 책임
AI 기술 발전과 사회적 책임 사이의 균형 방안 연구.
AI 거버넌스 연구 및 프로젝트 목록은?
다음은 AI 거버넌스 프레임워크 설계 및 AI 윤리 관련 연구 논문·프로젝트 목록입니다.
아래는 경희대학교 이경전 교수 AI & BM Lab(bmer.net)의 실제 연구 성과 목록입니다.
자연어 처리 기반의 추천시스템을 활용한 Demand Forecasting및 Trend Forecasting 방법론
정백 , 김수현 , 이건호 , 조영재, 이경전, 자연어 처리 기반의 추천시스템을 활용한 Demand Forecasting및 Trend Forecasting 방법론. 2022 한국지능정보시스템학회 추계학술대회, 2022 Abstract 추천시스템을 통해 추천된 Product들은 User가 구매할 확률이 높은 Product를 예측하여 추천하는 것으로, 인공지능
원문 보기 →Policy Perceptron: 정책 분류 자동화를 위한 인공지능 모형 개발
이경전 , 황보유정 , 정백 , 유지웅 , 배성원 , 임채원. (2022). Policy Perceptron: 정책 분류 자동화를 위한 인공지능 모형 개발. 한국행정학회 하계학술발표논문집 (pp. 2593-2606). Abstract 정책 변동이 점진적인지 아니면 급격하게 일어나는 것인지에 대한 논의가 오랫동안 이어져 온 것과 관련하여, 과거 공공의제 변동
원문 보기 →악성 댓글 분류 시스템 모니터링 연구: 네이터 클린봇 분석
유지웅, 황보유정, 손동성, 이경전, 악성 댓글 분류 시스템 모니터링 연구: 네이터 클린봇 분석, 2020 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회, 2020. Abstract 인공지능 기기의 오작동 및 편향성 문제 등 여러 부정적 영향에 대해 우려하는 목소리가 적지 않다. 본 논문에서는 네이버의 악성 댓글 분류기 ‘클린봇’을 분석하여 안정적으로 악성 댓글을 분류
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