인과추론·설명가능 AI·감성분석 강의노트

저자

권세혁

1 강의노트 소개

본 강의노트는 현대 데이터사이언스와 인공지능 분야에서 중요성이 커지고 있는 인과추론(Causal Inference), 설명가능 인공지능(Explainable AI), 그리고 자연어처리 기반 감성분석(Sentiment Analysis)을 체계적으로 학습하기 위한 자료이다.

단순 예측 중심의 AI를 넘어 “왜 그런 결과가 발생했는가?”를 이해하는 인과적 접근과, AI 모델의 해석 가능성 및 텍스트 데이터 분석 방법을 함께 다룬다.

특히 다음과 같은 학습자를 대상으로 한다.

  • AI 및 데이터사이언스 연구자
  • 사회과학·경영학 실증분석 연구자
  • 자연어처리(NLP) 입문자
  • 설명가능 AI(XAI) 관심 연구자
  • 텍스트 기반 데이터분석 실무자

2 인과추론 | 설명가능 AI

인공지능과 데이터분석에서 “설명”과 “원인”을 이해하는 핵심 방법론을 학습한다.

2.1 📄 인과추론 개념

데이터 간 단순 상관관계를 넘어 실제 원인과 결과 관계를 추론하는 방법을 학습한다.

2.1.1 주요 내용

  • 상관관계와 인과관계
  • 잠재결과(Potential Outcome)
  • 처리효과(Treatment Effect)
  • 교란변수(Confounder)
  • 인과그래프(DAG)
  • 성향점수(Propensity Score)
  • 실험연구와 준실험설계

2.1.2 활용 분야

  • 정책효과 분석
  • 의료·임상 연구
  • 광고 효과 측정
  • 사회과학 실증분석
  • AI 의사결정 해석

2.2 📄 설명가능 AI 개념

복잡한 머신러닝·딥러닝 모델의 예측 결과를 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 방법을 학습한다.

2.2.1 주요 내용

  • Explainable AI(XAI)
  • 블랙박스 모델 문제
  • 변수 중요도(Feature Importance)
  • SHAP
  • LIME
  • Partial Dependence Plot(PDP)
  • 모델 투명성(Transparency)

2.2.2 활용 분야

  • 금융 AI
  • 의료 AI
  • 공공행정 AI
  • 신뢰 가능한 AI 구축
  • AI 윤리 및 책임성

3 감성분석

텍스트 데이터를 처리하고 감정 및 의미를 분석하는 자연어처리 기반 방법론을 학습한다.

3.1 📄 txt/pdf 읽기

텍스트 데이터를 수집하고 문서 형태에서 분석 가능한 형태로 변환하는 방법을 학습한다.

3.1.1 주요 내용

  • TXT 파일 읽기
  • PDF 텍스트 추출
  • 문서 전처리
  • 문자열 처리
  • 인코딩 문제
  • 데이터 정제

3.1.2 활용 분야

  • 논문 데이터 수집
  • 뉴스 데이터 분석
  • 보고서 자동화
  • 문서 기반 AI 분석

3.2 📄 형태소분석

자연어 문장을 형태소 단위로 분리하여 의미 기반 분석을 수행하는 방법을 학습한다.

3.2.1 주요 내용

  • 형태소(Morpheme)
  • 형태소분석(Morphological Analysis)
  • 토큰화(Tokenization)
  • 품사태깅(POS Tagging)
  • 불용어 제거
  • 단어 빈도 분석
  • 한국어 NLP 처리

3.2.2 주요 라이브러리

  • KoNLPy
  • Mecab
  • Okt
  • Kkma
  • Kiwi

3.2.3 활용 분야

  • 텍스트 마이닝
  • 키워드 분석
  • 뉴스 분석
  • SNS 데이터 분석
  • 챗봇 시스템

3.3 📄 감성분석

텍스트에 포함된 감정과 의견을 자동으로 분석하는 방법을 학습한다.

3.3.1 주요 내용

  • Sentiment Analysis
  • 긍정·부정 분류
  • 감성사전 기반 분석
  • 머신러닝 기반 감성분석
  • 딥러닝 기반 감성분석
  • BERT 기반 NLP
  • 문장 임베딩

3.3.2 활용 분야

  • 고객 리뷰 분석
  • SNS 여론 분석
  • 브랜드 이미지 분석
  • 금융 시장 심리 분석
  • 온라인 서비스 평가

4 학습 목표

본 강의노트를 통해 다음 역량을 함양하는 것을 목표로 한다.

  • 인과추론 기반 사고력 강화
  • 설명가능 AI 모델 이해
  • 자연어처리 기초 역량 확보
  • 텍스트 데이터 분석 능력 향상
  • 감성분석 기반 AI 활용 역량 함양

5 활용 분야

본 자료는 다음과 같은 분야에서 활용할 수 있다.

  • 인공지능(AI)
  • 설명가능 AI(XAI)
  • 자연어처리(NLP)
  • 텍스트 마이닝
  • 감성분석
  • 사회과학 데이터분석
  • 금융 데이터분석
  • 의료 데이터분석
  • 정책효과 분석

6 마무리

현대 인공지능은 단순한 예측을 넘어 “왜 그런 결과가 나왔는가?”를 설명하고, 인간 언어와 감정을 이해하는 방향으로 발전하고 있다.

본 강의노트가 인과추론·설명가능 AI·감성분석을 체계적으로 이해하고 실제 데이터분석 및 AI 프로젝트에 활용하는 데 도움이 되기를 바란다.