총 7개
-
심슨의 역설과 데이터 분석의 함정2025.05.141. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 발생하는 모순적인 현상으로, 여러 그룹의 자료를 종합할 때와 각 그룹을 개별적으로 살펴볼 때의 결과가 상충하는 경우를 가리킵니다. 작은 그룹들의 특성이 큰 그룹의 결과에 영향을 미치는 상황에서 발생합니다. 이로 인해 각 그룹을 개별적으로 판단할 때와 전체 그룹을 합쳐서 판단할 때의 결과가 서로 다르게 나타납니다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 크게 두 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 첫 번째는 데이터 간의 상관 관계입니다. 작은 그룹들 간의 상관 관계가 다르게 작용하면 전...2025.05.14
-
경영통계학_심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...2025.01.18
-
자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
-
후광효과2025.01.151. 후광효과 후광효과는 어떤 사람이 가지고 있는 두드러진 특성이 그 사람의 다른 특성을 평가하는 데 전반적인 영향을 미치는 효과를 말한다. 이는 기업 경영에서도 나타나는데, 성공한 기업의 경영 사례를 분석할 때 후광효과로 인해 데이터가 변질되거나 편향된 결과가 도출될 수 있다. 따라서 기업 성공의 원인을 분석할 때는 후광효과를 주의깊게 고려해야 한다. 2. 근본적 질문 기업 경영에서 가장 중요한 것은 무엇인가? 성공한 기업의 경영 원칙을 따르면 성공할 수 있을까? 대다수의 기업이 실패하는 이유는 무엇일까? 이러한 근본적인 질문들에...2025.01.15
-
LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
-
기업의 AI 채용 시스템 심화 탐구 보고서2025.05.141. AI 채용 시스템 코로나19 이후 비대면 채용이 확산하면서 AI를 채용 과정에 활용하는 기업이 늘어나 AI 채용 시스템이 새로운 트렌드로 자리 잡았다. AI 채용 시스템은 AI(머신 러닝)을 이용해 지원자의 직무 적합도를 파악할 수 있는 시스템으로, 인성 검사, 상황/경험 면접, 게임 순으로 진행된다. AI 기반 채용 평가 시스템은 공정성과 객관성을 확보할 수 있고 시간과 비용 측면에서 효율적이지만, 아마존의 사례와 같이 AI가 특정 성별이나 인종에 대한 편향을 보일 수 있다는 우려도 존재한다. 2. AI 채용 시스템의 장단점...2025.05.14
-
인공지능 윤리 이슈2025.04.271. 국내외 인공지능 윤리 강령 수립 동향 최근 10년 동안 인공지능 윤리에 대한 관심이 높아지면서 다양한 기관과 단체에서 인공지능 윤리 강령을 수립하고 있다. 2016년 미국전자전기학회가 발표한 'Ethically Aligned Design'은 인공지능 윤리 지침을 다루는 최초의 기초문서이며, 이후 중국 대학교의 '인공지능의 철학과 윤리' 과목 개설, AMC, 유럽 집행위원회, 마이크로소프트, 구글, IBM, 카카오 등의 인공지능 윤리 가이드라인 제시 등 다양한 움직임이 있었다. 가장 최근에는 2021년 11월 유네스코가 '인공지...2025.04.27