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| 한글제목(Korean Title) |
이진 분류 데이터셋 내 편향 제거를 위한 다차원 서브셋 기반 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
Multi-dimensional subset-based system for bias removal within binary classification data sets |
| 저자(Author) |
변경수
권준호
김구
Kyeongsu Byun
Joonho Kwon
Goo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1148 ~ 1150 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인공지능 기술이 발전 및 다양한 분야와 접목함에 따라 인공지능 관련 공정성 문제가 주목받고 있다. 이에 따라 관련 연구가 많이 진행되었으나 인공지능 공정성 문제의 근본적인 원인인 학습에 쓰이는 데이터내에 존재하는 편향을 제거하기 위한 연구는 아직 미흡하다. 이 논문에서는 데이터 수준에서 데이터 내에 존재하는 편향을 제거하고 인공지능의 공정한 판단을 도와줄 수 있는 데이터셋을 생성하는 시스템을 설계 및 구현했다. 제안하는 시스템은 기존 데이터가 가진 고윳값에 따라 서브셋 생성기를 통해 기존 데이터를 서브셋으로 분할한다 각 서브셋들을 편향 제거기에서 샘플링 및 검증을 통해 편향이 제거된 데이터셋으로 추출된다. 검증 모듈에서는 검증을 위해 공정성 지표로서 Equalized odd를 사용하고 Census Income Data, Compad Data를 검증데이터로 사용하여 제안한 시스템의 가능성을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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