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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 11 - 19 (9page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2026.26.05.011
이용수
초록· 키워드
본 논문은 한국어 생성형 AI의 문화적 편향을 정밀 진단하기 위한 범용적 평가 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 도출된 분석 결과를 바탕으로 향후 편향 완화를 위한 실증적 기준과 방향성을 제시하는 데 목적이 있다. 편향 발생 과정을 입력–모델–출력의 다층 구조로 분해하여 기존 단일 지표 기반 분석의 한계를 보완하고자 하였다. 실험은 KoGPT와 KoAlpaca를 대상으로 성별, 지역, 계층, 정치 성향, 가족 구성 등 5개 문화 시나리오 기반 30개 프롬프트를 활용해 총 300개의 응답을 수집하여 수행되었다. 정량 분석에는 LPBS와 StereoSet을 적용하고, 정성 분석은 코드북 기반 전문가 평가를 통해 진행하였다. 분석 결과, 두 모델은 편향 대응 방식에서 유의미한 차이를 보였으며, 정중한 표현이 반드시 낮은 문화적 편향을 의미하지 않음을 확인하였다. 본 논문은 한국어 생성형 AI의 문화적 편향성을 평가하기 위한 실증적 기준을 제시한다.
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#하이브리드 분석
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목차
- 요약
- Abstract
- I. 서론
- II. 관련 연구
- Ⅲ. 분석 프레임워크 및 실험 설계
- Ⅳ. 구현 및 실험 결과 분석
- Ⅴ. 결론
- 참고문헌
참고문헌
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