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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.4
- 수록면
- 68 - 81 (14page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2025.25.04.068
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최근 다양한 창작 업무에서 이미지 생성형AI 모델 사용이 증가하고 있다. 학습 데이터와 알고리즘의 편향으로 인한 다양한 차별 양상이 발견되고 있음에도 불구하고 이미지 생성형AI 모델의 편향과 차별의 양상에 대한 비교 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 대부분의 차별 양상에 대해 대표적인 이미지 생성형AI 모델을 비교 평가하는 것이다. 이에 DALL-E3, Stable Diffusion, FLUX에 대해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ(Bias Benchmark for QA)를 목적에 맞게 수정하여 연령, 장애, 성별 등 9가지 차별 양상의 존재 여부를 비교 분석하였다. 연구 결과, 세 모델에서 전반적으로 차별적인 결과가 관찰되었으며, 그 정도는 차별의 종류별로 차이가 있었다. 또한, 인간의 경우와 유사하게 모호한 맥락에서 차별 문제가 더 자주 나타났다. 이를 기반으로 이 연구는 이미지 생성형 AI 모델의 개선 및 발전 방안을 제시하였다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 토의 및 결론
참고문헌
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