▣ 행사명: <<제7회, 2021 AIH 심포지엄>>

▣ 진행 방식: Zoom 비대면 화상회의

▣ 참여 링크: https://cau.zoom.us/j/3949779272

▣ 일시: 2021년 8월 27일(금) 14:00-17:00

▣ 프로그램 

■ 이재성(중앙대학교 AI학과, 교수) 

    - 주제: CNN 들여다보기

- 개요: 본 특강에서는 인공지능 분야에서 각광받고 있는 심층학습에서도 가장 활발히 연구되고 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, 이하 CNN)의 동작 과정에 대해서 살펴본다. 합성곱 신경망을 이해하기 위해 인공신경망이 가지는 구조가 왜 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 이미지를 인식하는데 도움이 되는지 개념 수립을 위해 숫자 3을 인식하는 간단한 예제를 살펴보도록 한다. 해당 예제는 이해를 돕기 위한 예제로 실제 CNN이 동작하는 과정과 괴리가 있으므로, 예제 설명 이후 실제 CNN이 동작하는 과정에 대해서 살펴보도록 하며 이 과정에서 O/X에 대한 이미지 분류를 예제로 들어 실제 동작 과정을 수치적 예제를 활용하여 설명하도록 한다. 이 과정에서 CNN의 핵심 요소로 볼 수 있는 Convolution, Pooling, Rectificed Linear Unit, Fully Connected Layer가 어떤 목적으로 설계되었으며, 또 동작하는지 살펴본다. 마지막으로 전체 CNN의 구조를 살펴봄으로써 본 특강을 마무리한다.

 * 본 특강에서 활용된 강의자료는 2020년 8월 20일 중앙대학교 재직자 교육 중 시행된 CNN Walkthrough 특강의 강의자료를 각색한 것임.

 ■ 심지원(동국대학교 철학과,  교수) 

- 주제: 4차산업혁명에서 응용윤리학의 과제:편향을 강화하거나 감지하는 기술로서의 딥러닝: 마스크 착용을 중심으로

- 개요: “Sterotype”이라는 용어는 1920년대 초 기자 Walter Lippmann에 의해 현실의 정신적 재현을 나타내기 위해 처음 도입되었다. 고정 관념은 긍정적이고 부정적인 과잉 일반화 또는 신념을 나타내며, 이는 종종 다양한 특징(성별, 성 정체성, 인종 및 민족, 국적, 연령, 사회경제적 지위, 언어 등)을 기반으로 한 집단 구성원에 대한 불공정하거나 편향된 대우를 정당화하기 위해 사용되곤 한다. 종종 고정 관념에 기반을 둔 집단적 상상의 현실을 재현하거나 강화할 수 있다는 점에서 미디어의 중요성은 이미 오래 전부터 논의되었다. 최근 디지털 미디어, 특히 휴대전화 사용이 증가함으로써 사람들은 신속하고 폭넓게 뉴스를 생산하고 공유할 수 있게 되었다. 디지털 미디어 뉴스에서 시각적 커뮤니케이션은 일반성을 상징하고 해석을 위한 신화적 프레임을 제공함으로써 사건을 기술하는 능력뿐만 아니라 시민들의 정서와 감정에 영향을 미친다. 해외 미디어에서는 초기 코로나가 시작될 무렵 동양인 혐오와 동양인의 마스크 착용을 희화화한 내용이 많이 보도되었다. 해외 미디어에서 마스크를 착용한 동양인에 대한 이미지를 동양인에 대한 혐오를 강화하는 데 사용되었다는 것을 주로 편향성 강화로 논의되는 딥러닝 기법을 활용하여 밝히고자 함이 본 연구의 목적이다.