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해석:밤하늘에는 밝은 별을 기준으로 별자리가 만들어져있다 그중 하나인 오리온 자리는 60여개의별을 묶어서 부르는 별자리이다.오리온자리에는 슬픈이야기가 담겨져있다.이처럼 별자리에 담겨있는 이야기는 참 흥미롭다
그러니 관심을 가지자!

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왕선중학교 1-5반 12번 윤세빈

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왕선중학교 1-5반 12번 윤세빈

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왕선중 1-3반 4번 김시윤

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왕선중 1-3반 4번 김시윤

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칼데아인들에게서 천문학이 전해진 그리스인들이
사용한 별자리, 이 별자리 중 우리나라
겨울철 밤하늘에 있는 별자리 중 가장 밝은 것은
오리온자리이다. 이 별자리는
그리스 신화의 한 이야기에서 이름을 따왔다.
이런 별자리들을 보면 별자리에는
신비로운 이야기가 담긴 것을 알 수 있다.
하늘의 별들이 들려주는 이야기.
더 관심을 갖고 귀를 기울이자

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서재중학교 1-3반 18번 전민관

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서재중학교 1-3반 18번 전민관

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왕선중 1학년 9반 백예림

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왕선중 1학년 9반 백예림

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왕선중학교 ㅣ학년 8반 설민서

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왕선중학교 ㅣ학년 8반 설민서

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자료2 5모둠 정윤호, 최은석

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자료2 5모둠 정윤호, 최은석

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유튜브에서 알고리즘은 이용자 맞춤으로 영상을 빠르게 선별해준다. 그러나 유튜브의 알고리즘에 부정적인 시선이 늘어나고 있다. 아이들을 대상으로 자극적이고 선정적인 영상을 추천하기 떄문이다. 이에 대해 유튜브 키즈라는 대책이 나오긴 했지만 무용지물이었다. 또한 사람들이 한가지 관점만 접하면서 다른 관점을 배척하는 확증편향이 심각해졌다. 이러한 문제에는 이용자가 다양한 시각을 접하게 하여야 한다.

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3조다 [윤정후,윤세빈,이서율]

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3조다 [윤정후,윤세빈,이서율]

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알고리즘이 갈수록 우리생활에 깊숙히 들어오고있다.실제로 사람들은 알고리즘을 얼마나 신뢰할까? 이를알아보기위해 4천명을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과가 최근 발표됐다.사람들은 알고리즘에대한 선호도가더 높은것으로 나타났다. 알고리즘을 대하는 태도에서는 몇가지 특징이 발견됐는데 첫째 알고리즘이 비용이 더 저렴하면 알고리즘을 선택했다 둘째 위험도가 높으면 사람을 선택했다 셋째 결정속도가 더빠른 알고리듬이더 인기였다.

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5모둠 1조(이시헌, 정우석)

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5모둠 1조(이시헌, 정우석)

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컴퓨터 알고리즘이 갈수록 우리 생활에 깊숙히 들어오고 있다.
그러나 자신의 삶에 일정하게 영향을 미치는 일에 대한 판단을 컴퓨터 알고리즘에 맡기는 것에는 거부감이 많다.
실제로 사람을은 알고리즘을 얼마나 신뢰할까? 사람과 알고리즘이 서로 다른 결정을 내릴 때 어떤 것을 더 선호할까?
미국 애리조나주립대 연구진이 이를 알아보기 위해 4천명을 대상으로 실시한 온라인 실험의 결과를 발표했다.
그 결과, 참가자들의 52.2%는 알고리즘을, 나머지 47.8%는 사람을 선택했다.
연구진은 사람들이 알고리즘을 대하는 태도에서 네가지 특징을 발견했다.
첫째, 알고리즘 비용이 더 저렴하면 알고리즘을 선택했다.
둘째, 위험도가 높으면 사람을 선택했다.
셋째, 정확도가 의사 결정자 선택에 큰영향을 미쳤다.
넷째, 결정 속도가 더 빠른 알고리즘이 더 인기가  있었다.
밤바우어 교수는 "기술은 우리가 생각하는 것만큼 훌륭하지도 끔찍하지도 않다"며 "우리가 해야 할 일은 사람을 써야 할 곳과 알고리즘을 써야 할 곳을 알아네는 것"이라고 말했다.

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박시현,설민서(2모둠 자료1)

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박시현,설민서(2모둠 자료1)

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3조다 윤정후 윤세빈 이서율

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3조다 윤정후 윤세빈 이서율

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유튜브는 족집게처럼 영상을 추천한다. 영상을 추천할 때 기계학습에 기반한 알고리즘으로 이용자 맞춤 영상을 선별하기 때문이다. 그러나, 유튜브 '추천영상' 기능을 우려하는 목소리가 점점 커지고 있다. 유튜브 알고리즘이 전체 이용자을 대상으로 자극적이고 선정적인 영상도 추천하기 때문이다. 이용자 알고리즘이 필터링한 하나의 관점에 갇히는 '필터버블' 현상도 문제다. 알고리즘은 개인별 시청기록을 기반으로, 이용즈 가치관에 편향된 영상을 계속 추천한다. 이로 인해 사람들이 한가지 관점만 접하면서 그 가치관이 강화되고, 다른 의견은 무시하는 '확층 편향' 문제가 심각해졌다.
숙명여대 미디어학부 심재웅 교수는, 사용자들이 스스로 편행 콘텐츠만을 소비하는 형실에서 벗어나기 어렵다고 지적한다. 그맨큼 유튜브도 이용자들이 다양한 관점에 노출되는 환경으로 바꾸는 노력을 해야 한다.

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왕선중 1조 김효우, 김시윤

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왕선중 1조 김효우, 김시윤

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2모둠 2조 노하은 백예림 

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2모둠 2조 노하은 백예림 

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4조 (이서현,정민재)

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4조 (이서현,정민재)

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데이터를 분석해 판단하고 결정하는 컴퓨터 알고리즘이 갈수록 우리 생활에서 광범위하게 활용되고 있다. 하지만 알고리즘이 자신의 삶에 영향을 미치는 것에 부정적인 시선으로 보는 사람이 있다. 사람들의 알고리즘에 대한 선호도를 알아보기 위해 미국 애리조나 주립대 연구진이 시민 4000명을 대상으로 연구를 진행한 결과 사람들은 사람보다 알고리즘을 더 선호하는 것으로 나타 났다 사람들은 알고리즘을 대해는 태도에서 몇가지 특성을 발견했다. 사람들은 알고리즘의 비용이 더 저렴하거나 결정 속도가 더 빠를 때 알고리즘을 선택했고 선택에 대한 위험도가 높을 때는 사람을 선택했다.

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알고리즘은 문제를 해결할 때 따른는 규칙인데, 유튜브는 기계학습에 기반한 알고리즘으로 영상을 추천한다. 기계가 데이터를 데이터를 학습하는 기계학습은 변수간 연관성을 파악하여 알고리즘을 더 정확하게 만드는데 쓰인다.  그러나 알고리즘에 대한 분정적인 시각도 있다. 유튜브 알고리즘이 유해하거나 선정적인 컨텐츠를 추천하기도 한다. 알고리즘이 필터링한 하나의 관점에 갇히는 '필터버블'현상도 문제다. 사람들이 한 가지 관점만 접하여 만들어지는 '확증편향'도 문제다. 심교수는 편향적인 시청을 하게 만드는 알고리즘이 변화해야 한다고 하였다. 유튜브도 이용자도 다양한 관점에 노출되는 환경으로 바뀌는 것으로 노력해야 한다.

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1조(구예린, 김상윤)

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1조(구예린, 김상윤)