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AI 분야에서 여성의 중요성: 세계 여성의 날 기념

세계 여성의 날을 맞이하여 테크 분야의 여성을 기념하며, Ultralytics는 AI 분야의 성평등을 지지하고 여성들의 영감을 주는 이야기와 기여를 조명합니다.

ULUltralytics 팀
3 min read
세계 여성의 날에 AI 분야의 여성을 기념하기

세계 여성의 날은 여성의 사회적, 경제적, 문화적, 정치적 성취를 기리는 국제적인 기념일입니다. 또한 이는 성평등을 향한 끊임없는 투쟁을 상기시키며, 기술 분야를 포함한 모든 영역에서 여성의 역량을 강화해야 할 필요성을 일깨워줍니다. 인공지능(AI)은 우리가 살아가는 방식과 일하는 방식을 혁신할 잠재력을 지닌 빠르게 성장하는 분야입니다. 그러나 최근 기술 분야에서의 여성 진출에도 불구하고, 업계는 여전히 남성 중심적인 구조를 유지하고 있습니다.

올해 세계 여성의 날의 주제는 성평등을 위한 디지털 혁신과 기술입니다. 이 주제는 성평등을 촉진하고 전 세계 여성과 소녀들의 역량을 강화하는 데 있어 기술과 혁신이 수행할 수 있는 중요한 역할을 강조합니다.

UN Women의 발표에 따르면, "디지털 혁신과 기술은 여성과 소녀들이 교육, 의료, 경제적 기회에 접근하는 것을 가로막는 장벽을 허무는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 여성과 소녀들이 디지털 경제에 완전히 참여하도록 돕고, 그들이 기본적인 인권과 자유를 누릴 수 있도록 지원할 수 있습니다."

Link to this section기술 분야에서의 여성의 중요성#

성별 다양성은 단순한 사회 정의의 문제를 넘어 실질적인 경제적 이익을 가져다줍니다. 연구에 따르면 여성 리더가 있는 기업이 더 높은 수익성과 혁신성을 보이는 것으로 나타났습니다. 또한 다양한 관점은 더 나은 의사결정과 문제 해결로 이어질 수 있습니다.

이러한 잠재적인 이점에도 불구하고, 기술 분야에서 여성은 여전히 과소대표되고 있습니다. 전미 여성 및 정보기술 센터(National Center for Women & Information Technology)의 보고서에 따르면, 컴퓨팅 관련 일자리 중 여성이 차지하는 비율은 26%에 불과하며, 기술 스타트업 중 여성이 소유한 비율은 5%뿐입니다. 더욱이 유색인종 여성의 소외는 더욱 심각합니다. 2021년 미국 내 컴퓨팅 직무 중 아프리카계 미국인 여성이 차지한 비중은 3%, 라티나 여성은 2%에 머물렀습니다.

Link to this section인공지능 분야의 여성#

AI 분야에서 여성의 참여와 대표성은 포용적이고 편향되지 않은 기술 개발을 위해 필수적입니다. AI 팀의 다양성은 더 넓은 범위의 관점과 경험을 제공하며, 이는 데이터, 알고리즘, 모델에서의 편향을 피하는 데 도움이 됩니다. 또한 여성은 공감 능력과 협업과 같은 고유한 기술을 발휘하여 모든 사회 구성원에게 혜택을 주는 AI 개발에 중요한 역할을 합니다.

Women in AI are making significant contributions to the field and advocating for ethical and inclusive development. For example, Joy Buolamwini, a computer scientist and founder of the Algorithmic Justice League, has been a leading voice in the fight against bias in AI. Her research has shown that facial recognition technology is less accurate for darker-skinned individuals, and she has called for regulation to address these issues.

Link to this section영감을 주는 여성들#

세계 여성의 날을 기념하며, 우리는 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 당사의 인기 있는 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5YOLOv8을 사용하는 세 명의 여성을 조명하고자 합니다.

Link to this sectionAndrea Vallebueno#

Andrea Vallebueno IWD

Andrea Vallebueno는 YOLOv5를 사용하여 도시 쇠퇴에 대한 객관적인 측정 지표를 만드는 것을 목표로 했습니다.

Andrea는 스탠퍼드 대학교 규제, 평가 및 거버넌스 연구소(Regulation, Evaluation, and Governance Lab)의 계산 과학 연구원(Research Fellow)입니다.

멕시코시티에서 어린 시절을 보낸 Andrea는 부유층과 빈곤층을 가르는 거대한 콘크리트 벽이 있던 산타페와 같은 동네들 사이의 극심한 격차를 뼈저리게 느꼈습니다.

Andrea와 그녀의 팀은 YOLOv5가 작업하기에 매우 간편하다는 것을 알게 되었습니다. 그들은 대부분의 시간을 데이터셋 구축과 모델 학습에 할애했습니다. 학습된 모델은 샌프란시스코, 멕시코시티, 사우스벤드의 여러 동네에서 촬영된 114,000장의 스트리트 뷰 이미지에 대해 추론을 실행하는 데 사용되었습니다.

8가지 속성에 대한 탐지 결과는 거리 단위로 집계되어 도시 쇠퇴 지수를 생성하고, 시간에 따른 도시 쇠퇴 발생 변화를 측정하는 데 활용되었습니다.

Link to this sectionKristen Kehrer#

Kristen Kehrer IWD

Kristen Kehrer는 Comet에서 개발자 옹호자(Developer Advocate)로 일하는 영감을 주는 데이터 과학자이지만, 그녀의 경력은 여기서 끝이 아닙니다.

Kristen은 Data Moves Me의 설립자이자 “Mothers of Data Science”의 공동 저자이며, 2018년 데이터 과학 및 분석 분야의 LinkedIn Top Voice로 선정되었고, 현재 92,000명이 넘는 LinkedIn 팔로워를 보유하고 있습니다.

Kristen은 여러 산업 분야에 걸쳐 혁신적이고 실행 가능한 머신러닝 솔루션을 제공해 왔습니다. 또한 데이터 과학, 머신러닝 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 폭넓은 경험을 쌓았습니다.

그녀는 수많은 컨퍼런스와 이벤트에서 연사로 활동하며 머신러닝, 데이터 과학 및 관련 분야에 대한 자신의 전문 지식을 공유해 왔습니다.

우리가 가장 좋아하는 Kristen의 프로젝트는 스쿨버스 탐지였습니다. Comet과 YOLOv5의 통합을 테스트하면서, Kristen은 자신의 집 앞을 지나가는 아이들의 스쿨버스를 탐지하도록 모델을 학습시켰습니다. 이는 버스 도착 시 그녀의 휴대전화로 문자 알림이 전송되는 프로세스를 트리거했습니다. 문자를 받으면 Kristen은 아이들이 버스를 탈 준비를 할 수 있도록 약 6분의 여유 시간을 갖게 됩니다.

Link to this sectionLians Wanjiku#

Lians Wanjiku IWD

Lians Wanjiku는 케냐 출신의 데이터 과학 및 머신러닝 애호가입니다. 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하는 것이 얼마나 쉬운지 깨달은 후, Lians는 머신러닝 분야에 흥미를 느끼게 되었습니다. 약 1년 전, 그녀는 데이터 과학 커뮤니티에 합류했으며 그 이후로 이 분야를 커리어로 추구하는 데 큰 관심을 갖게 되었습니다.

Lians는 현재 데단 키마티 기술 대학교(Dedan Kimathi University of Technology) 데이터 과학 센터의 4학년 학생이자 연구 보조 인턴입니다. Lians는 학교의 보호구역 내 동물 종을 분류하기 위해 YOLOv5를 사용했습니다. 프로젝트 후반부에는 분류 후 모델이 모든 이미지를 자동으로 주석 처리할 수 있다는 점을 깨달았습니다. 이를 통해 사람의 노력을 줄이고 이미지 주석 작업 시간을 단축할 수 있게 되었습니다.

Lians에게 있어 데이터 과학과 AI가 미래를 이끄는 모습은 놀랍기만 합니다!

우리의 커뮤니티는 AI의 힘을 모든 사람의 손에 쥐어줌으로써 역량을 강화하고자 하는 다양한 개인들로 구성되어 있습니다. Andrea, Kristen, Lians는 컴퓨터 비전을 활용하여 세상에 변화를 만들어가는 수많은 재능 있고 혁신적인 여성들의 몇 가지 예에 불과합니다. 이번 세계 여성의 날을 비롯해 매일, 우리는 이 여성들의 성취를 치하하며 기술 분야의 여성들을 계속해서 지지하고 격려할 것입니다.

기술 분야에서 여성의 역량을 강화하는 것은 사회 정의적인 측면에서 유익할 뿐만 아니라, 업계와 사회 전체에 이익을 줄 수 있는 일입니다.

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