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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문건두 김경재 (동국대학교)
저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.30 No.1
발행연도
2023.2
수록면
53 - 70 (18page)

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Artificial intelligence has become familiar with modern society, not the distant future. As artificial intelligence and machine learning developed more highly and became more complicated, it became difficult for people to grasp its structure and the basis for decision-making. It is because machine learning only shows results, not the whole processes. As artificial intelligence developed and became more common, people wanted the explanation which could provide them the trust on artificial intelligence. This study recognized the necessity and importance of explainable artificial intelligence, XAI, and examined the trends of XAI research by analyzing social networks and analyzing topics with IEEE published from 2004, when the concept of artificial intelligence was defined, to 2022. Through social network analysis, the overall pattern of nodes can be found in a large number of documents and the connection between keywords shows the meaning of the relationship structure, and topic modeling can identify more objective topics by extracting keywords from unstructured data and setting topics. Both analysis methods are suitable for trend analysis. As a result of the analysis, it was found that XAI"s application is gradually expanding in various fields as well as machine learning and deep learning.
#Artficial Intelligence #Explainable AI #XAI #Social Network Analysis #Topic Modeling

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 결론
References

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