Play with Data 2 > Chapter 8. 데이터로 세상을 바꿔보자

[따라하기] 프로젝트 계획하기

팀 프로젝트 계획하기
1. 프로젝트 목표와 기대효과 생각하기

1. 우리 팀의 프로젝트 주제는 무엇인가요?

프로젝트의 목표와 기대 효과를 생각해봅시다.

2. 우리 팀 프로젝트를 통해 누구를 도울 수 있을까요?

우리가 도와주고 싶은 사람이 어떤 사람일지 구체적으로 상상해봅시다. 이렇게 프로젝트를 시작할 때 프로젝트의 대상이 되는 사람을 상상의 인물로 만들어보면 그 사람이 어떤 기능을 필요로 하는지 구체적으로 생각해볼 수 있어요. 이런 것을 ‘페르소나’라고 합니다.

3. 우리 팀 프로젝트의 페르소나를 만들어볼까요?


 

2. 필요 데이터 정의하고 준비하기

4. 우리 팀 프로젝트를 실행하기 위해 필요한 데이터는 무엇인가요? 그 데이터를 어떻게 얻을 수 있나요?

 우리 팀 프로젝트를 위해 필요한 데이터는 (___________________)입니다. 그 데이터는 (___________________)에서 얻을 수 있습니다.

 
우리 팀 프로젝트를 엔트리 프로그램으로 만든다면 어떻게 만들 수 있을까요? 엔트리 프로그램으로 만들 내용을 만화처럼 그려봅시다. 이렇게 영화나 애니메이션을 만들기 전에 아이디어를 한 장면 한 장면에 그려 넣어 계획한 것을 ‘스토리보드’라고 합니다. 아래 빈칸을 채워 스토리보드를 만들어봅시다.


3. 엔트리 프로그램 계획하기

5. 우리 팀이 만들 엔트리 프로그램의 스토리보드를 만들어봅시다.

 <워크시트>

학생용 워크시트에 있는 8개 칸에 스토리보드를 채워봅시다.
 


데이터 윤리 - 데이터 편향성 문제에 대해
인공지능 기술은 빅데이터를 기반으로 이루어집니다. 인공지능의 판단력은 어떠한 데이터를 기반으로 학습했는지에 따라 결정되지요. 따라서 인공지능이 공정한 판단을 하기 위해서는 균형 잡힌 빅데이터를 학습해야 합니다. 한쪽으로 치우친 데이터를 학습한 인공지능은 한쪽으로 치우친 판단을 내놓기 때문입니다. 이러한 문제를 데이터 편향성이라고 합니다.

 

데이터 편향성이 문제된 실제 사례를 살펴봅시다. 몇 년 전, 한 글로벌 IT 회사에서 개발한 사진 저장 클라우드 서비스에서 편향된 데이터를 활용해 문제가 된 적이 있습니다. 이 클라우드 서비스에서는 빅데이터에 기반한 인공지능 기술이 사진을 카테고리별로 분류해주는 기능을 제공하는데요, 이때 흑인의 얼굴을 ‘고릴라’라는 카테고리로 분류한 것이 큰 문제가 되었습니다.


이 회사가 서비스에 활용한 빅데이터에는 백인의 이미지는 충분히 많았지만 흑인의 사진은 상대적으로 적었습니다. 따라서 백인의 얼굴은 잘 구분할 수 있었지만 흑인의 얼굴은 잘 구분하지 못한 것입니다. 데이터 편향성이 갖는 전형적인 문제를 드러낸 것이지요.

이 사건은 빅데이터를 활용한 분석이나 판단이 반드시 공정한 것은 아니라는 것을 가르쳐줍니다. 판단의 근거가 되는 데이터가 한쪽으로 편향되지 않고 잘 구축되어야 공정한 판단에 가까워질 수 있습니다. 데이터 편향성 문제를 최소화하기 위해 어떤 식으로 빅데이터를 수집하고 구축해야 할지 끊임없이 질문하고 고민해야 할 것입니다.

목록으로 돌아가기 다음 학습하기