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초록·키워드
This study systematically analyzes domestic research trends on AI fairness in South Korea by applying big data text mining techniques. Academic papers from RISS (operated by KERIS) were analyzed using N-gram analysis, CONCOR analysis, and topic modeling to identify major themes and their interrelations. The results reveal five main research areas: (1) ethical issues, (2) data bias, (3) fairness in digital and financial platforms, (4) labor protection, and (5) policy and institutional responses. Among these, data bias and strategies for ensuring AI reliability and accountability emerged as central topics. By quantitatively mapping the thematic structure of AI fairness research, this study offers a foundation for future academic and policy discussions and helps bridge methodological gaps in the existing case-based or narrative literature.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-094043507
