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NTIS 바로가기주관연구기관 | 포항공과대학교 Pohang University of Science and Technology |
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연구책임자 | 이재호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300012378 |
과제고유번호 | 1711172365 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-25 |
키워드 | 데이터 압축.공정성.편향성 해소.심층학습.Data Compression.Fairness.Debiasing.Deep Learning. |
연구개요
인공지능의 편향성에 관한 연구는 분류모델 측면에서 많이 이루어졌으나 데이터 압축모델의 맥락에서는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구개발과제에서는 인공신경망 기반데이터 압축모델들이 가질 수 있는 편향성을 계측할 수 있는 지표를 제안하고, 이에 기반하여 신경망 기반 데이터 압축모델들의 편향성을 해소할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다.
연구 목표대비 연구결과
연구과제는 크게 두 가지의 연구목표를 가지며 각 연구목표에 대해서 다양한 세부주제를 가지고 접근하여 다음과 같은 연구성과를 거두었다.
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