데이터과학입문 ) 최근 인공지능의 발전은 데이터과학의 미래에 대해 많은 논쟁을 불러일으키고 있다. 본인의 견지에서 인공지능을 통한 미래사회 모습을 논하고 부작용을 최소화할 수 있는 방법이 무엇인지 논하시오.

목차

1. 빅데이터의 특징을 기존 데이터와 비교하여 설명하시오.
2. 네플릭스의 추천서비스와 관련한 원리로 협업필터링을 꼽을 수 있다. 협업필터링의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링을 이용한 실제 업무사례에는 어떠한 것들이 있는지 조사하여 약술하시오.
3. 검색 데이터를 수집하여 이용하려고 한다. 데이터 수집절차를 약술하고 직접 수집해 보시오. 또한, 실제 수집한 데이터의 특징을 기술하고 이 데이터를 통해 어떠한 분석결과를 도출할 수 있을지 논하시오.
4. 교재 6장에서 제시한 시각화 도구 중 하나를 선택하여 본인이 선택한 임의의 데이터를 시각적으로 표현해 보시오. (데이터 시각화의 당위성이 드러나도록 적절한 데이터를 선택하였는지와 시각화 효과가 뚜렷하게 드러날 수 있도록 고려하여 충실하게 시각화를 하였는지 여부가 기준임)
5. 빅데이터 시대에 데이터 마이닝 기법의 중요성이 부각되는 이유를 설명하시오. 또한 데이터 마이닝이 가능한 기술적 동인은 무엇이었는지 설명하시오.
6. 최근 인공지능의 발전은 데이터과학의 미래에 대해 많은 논쟁을 불러일으키고 있다. 본인의 견지에서 인공지능을 통한 미래사회 모습을 논하고 부작용을 최소화할 수 있는 방법이 무엇인지 논하시오.

본문내용

1. 빠르게 많은 양의 정보를 처리해 이를 이용하여 사회 경제가 좌우되는 4차 산업혁명이 시작되면서 빅데이터 시장 가능성이 높이 평가받고 있다. 기존에 사용되는 데이터(data)의 넓은 개념은 의미를 가지는 정보가 존재하는 모든 값이나 수치 등을 의미하는 숫자나 문자, 기호 등을 표현한 것으로 데이터에 특정한 의미가 부여되면 정보로 활용 가능해진다. 좁은 개념으로는 인간이나 인간이 사용하는 IT 기기에 의해 사용되는 용어로 정보를 작성하기 위해 필요한 자료를 의미하고 통신, 해석, 처리를 통해 형식화된 사실을 표현한다.
기존에 행해진 데이터 과학의 역사에서 데이터는 목적과 필요성을 가지고 수집되어 이를 수치화하고 분석하는 과정을 통해 결과를 예측하는 방향으로 주로 연구되었다. 데이터 분석 과정에서 실험 조건이나 변수를 설정하고 변수를 조정하여 결과의 정확도와 범위를 설정하는 방법으로 주로 분석이 수행되었고 이러한 예측은 통제된 환경에서 데이터를 수집하는 한계 때문에 수많은 오류를 가져왔다. 이처럼 기존 데이터의 연구는 데이터 수집 범위가 인간적인 범위 내에서 한정되는 데에서 오는 예측의 한계가 분명하게 존재했다.
반면에 빅데이터는 기존의 데이터 과학과 IT 과학의 만남으로 더욱더 방대한 양의 다양한 데이터를 빠르게 수집하고 이를 활용한 예측을 통해 활용도가 매우 높을 것으로 예상되는 데이터 과학 분야이다. 이러한 개념을 내포하여 일반적으로 빅데이터의 특징은 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)로 특정화되는 3V로 정의되어 기존의 데이터 개념의 범위가 확장된 의미로 사용된다. 이외에도 기존 데이터와 비교해 결과로 얻을 수 있는 정보의 정확성 증가와도 일맥상통하여 질적인 향상을 의미하는 가치(Value), 전체적인 활용 시스템의 유효성을 증가시킬 수 있는 정합성(Veracity) 등을 추가적인 데이터 과학 연구를 통해 빅데이터의 특성으로 꼽고 있다.

참고 자료

네이버 데이터랩.
https://datalab.naver.com/
변순용(2020).
데이터 윤리에서 인공지능 편향성 문제에 대한 연구.
http://www.riss.kr/link?id=A106637585
『빅데이터 거버넌스 : 빅데이터 활용의 전제조건』, Sunil Soares 지음, 조완섭 등 옮김,
홍릉과학출판사, 2014.
손창환, 김진욱, 하귀룡(2010).
하이브리드 협업 필터링 알고리즘 개발에 관한 연구.
http://www.riss.kr/link?id=A82474125
코로나19(COVID-19) 실시간 상황판.
https://coronaboard.kr/