• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.947-960
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• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.251-274
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• 2013

본 연구는 미국, 영국, 캐나다, 호주의 15개 정부연구비지원기관에서 제공하는 데이터관리 정책을 분석하여 국내 데이터 정책 개발을 위한 참고사항을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 데이터 정책의 내용 분석을 위해 선행연구를 바탕으로 1) 데이터의 정의, 2) 데이터관리 원칙, 3) 데이터관리 계획, 4) 데이터관리 실행, 5) 법적 윤리적 측면의 5가지 기준을 제시하였다. 분석결과 이러한 내용들을 모두 포함하고 있는 데이터정책은 존재하지 않았지만 다수의 기관들이 분석기준으로 제시된 내용들을 정책에서 공통적으로 다루고 있음을 확인할 수 있었다. 분석결과를 바탕으로 제시된 데이터 정책 개발을 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 연구비를 지원하는 학문 분야의 데이터 생성에 대한 이해를 바탕으로 데이터의 정의와 유형을 제시하여 관리대상을 명확히 한다. 둘째, 국내 연구데이터 관리에 적용할 수 있는 데이터관리 원칙을 수립하고 이를 정책에 제시한다. 셋째, 연구자들의 데이터관리에 대한 책임을 강화할 수 있는 데이터관리계획 도입을 검토한다. 넷째, 연구자들의 데이터 공유를 촉진하고 지원할 수 있는 데이터관리 실행 내용을 정책에 명시한다. 다섯째, 데이터 공유의 근거가 되는 법제도의 적용 및 개선방안을 검토하여 데이터 공유와 관련된 법적 윤리적 문제를 최소화하는 정책을 마련한다.

• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.3-31
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• 2024

본 연구는 ChatGPT로부터 촉박된 생성형 인공지능에 대해 국내의 특수성을 고려한 대중의 우려를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 102개의 윤리 관련 뉴스 영상에 포함된 댓글을 파이썬 스크래퍼를 개발하여 수집하였으며, 텍스톰을 통해 형태소 분석 및 전처리를 통해 15,735개 댓글을 대상으로 상관토픽모델(CTM)을 통해 분석하였다. 분석 결과, 뉴스 영상에 포함된 댓글의 주요 토픽은 '법적 및 윤리적 고려 사항', '지적 재산권 및 기술', '기술 발전과 인류 미래, 정보 처리에서 인공지능의 잠재력', 'AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제', '인간모방' 등 6개로 확인되었다. 또한 6개의 토픽을 10% 이상의 상관계수 값을 보이는 관계로 구조화한 결과 '법적 및 윤리적 고려 사항', 'ChatGPT의 데이터 생성 관련 이슈(지적 재산권 및 기술, 정보 처리에서의 인공지능의 잠재력, 인간모방', '인류 미래에 대한 두려움(기술 발전과 인류 미래, AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제)' 등 3개로 구조화할 수 있었다. 이를 바탕으로 ChatGPT로 인해 촉발된 생성형 인공지능에 관한 관심과 더불어 다양한 우려가 공존하고 있는 것을 확인하였고, 국내의 역사적 및 사회적 맥락을 반영한 특수성을 가진 우려도 존재하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 데이터 공정성에 대한 국가 주도의 노력이 필요함을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.261-270
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• 2017

본 연구는 보건계열 대학생을 대상으로 인터넷 중독성향, 인터넷 윤리의식 및 자기 통제력의 정도를 파악하고 자기 통제력의 매개효과를 검증하였다. 서술적 조사 연구로써 D시에 소재한 5개 대학교의 보건계열 재학생으로서, 인터넷 채팅으로 하루 평균 1시간 이상을 소요하고 있는 대학생 236명을 대상으로 2016년 3월 5일 부터 4월 30일 까지 설문지를 이용하여 자료 수집하였고, SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율평균과 표준 편차 등의 기술 통계, 피어슨 상관계수 (Pearson's correlation coefficient), Baron과 Kenny (1986)의 매개 효과 검증 절차 및 소벨 검정(Sobel test)로 통계 처리하였다. 연구 결과, 보건계열 대학생의 인터넷 중독성향과 인터넷 윤리의식 관계에서 자기 통제력이 매개효과를 가지고 있음을 확인하였다. 이에 보건계열 대학생의 인터넷 중독성향으로 인해 낮아진 인터넷 윤리의식을 높이기 위해서는 인터넷 중독성향을 감소시키거나 예방하는 것이 필요하며, 인터넷 중독성향과 인터넷 윤리의식의 관계에서 매개효과를 보이는 자기 통제력이 인터넷 윤리의식을 높이기 위한 중요한 예측요인으로 다루어져야 함을 시사하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.355-378
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• 2015

최근 미국, 영국, 호주 등의 국가에서는 국가 연구비 지원사업을 통해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 체계적인 관리와 공유를 시행하기 위한 다양한 정책이 실시되고 있다. 하지만 우리나라에서는 아직 구체적인 관련 정책이 부재하다. 또한 연구데이터의 공유 및 보존을 지원하는 관련 인프라가 구축되지 않아 막대한 국가 R&D 예산이 투입되어 생산된 연구데이터가 관리되지 않고 유실되고 있는 상황이다. 연구데이터의 수집, 관리 및 공유는 전통적인 성과관리상의 필요를 넘어 연구성과의 확산 및 경제발전의 견인 요인으로 작용한다. 또한 데이터의 공개는 연구수행에 있어서 연구윤리가 당연히 지켜져야 하는 것과 같으며 데이터 공개를 통해 보다 윤리적이고 효과적인 연구 환경을 만들 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 개별 정책 차원에서 연구데이터의 공유 현황이 조사되었던 것에 반해 국가적인 차원에서 어떤 정책이나 도구를 통해 연구데이터가 수집되고 공유되고 있는지를 사례조사의 방법을 통해 연구하였다. 영국의 경우 연구데이터의 공유에 대한 국가적인 차원의 공통 원칙과 더불어 학문분야별로 다양한 정책 및 시행 방법을 운영하고 있다는 점에서 비교적 넓은 폭의 정책수단에 대한 장단점 분석이 가능하다. 구체적으로 영국의 연구데이터 공개와 관련된 법률적 기반을 살펴보고 국가연구비 지원기관인 RCUK(Research Councils UK) 산하 7개 연구비 지원기관과 산하 데이터센터, 그리고 관련 지원 기관의 기능을 중심으로 정책과 현황을 조사하였다. 조사 결과를 바탕으로 향후 우리나라의 국가 차원에서의 연구데이터 관리 및 공유체계 구축을 위한 로드맵을 제시하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제11권2호
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• pp.161-176
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• 2010

본 논문은 학위논문에 사용된 여론조사 자료의 품질을 평가하였으며, 또한 학위논문에 사용되는 데이터의 품질평가 모형을 제시하였다. 데이터의 품질평가와 평가모형에 사용한 평가지표는 한국조사연구학회에서 제시한 조사윤리강령 제3조의 16가지 항목을 사용하였다. 연구결과 학위논문에 사용된 여론조사 데이터의 품질은 낮은 수준임을 확인할 수 있었다. 16개 항목별로 석 박사학위에 따른 유의적인 차이가 있는지를 확인하기 위하여 두 집단 간 비율 차이 검정을 실시한 결과 표집오차와 분석방법의 수에서만 차이가 있을 뿐 다른 지표에서는 차이가 나타나지 않았다. 끝으로 학위논문에 사용된 여론조사 자료의 질을 평가하기 위한 품질평가를 위해 9가지 주요 평가지표에 가중치를 부여하는 모형을 제시하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.279-286
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• 2021

본 연구에서는 코로나19 이후 교육현장에 본격적으로 투입되고 있는 에듀테크의 모습을 4차산업혁명의 도래와 더불어 살펴보았다. 4차산업혁명 시대에 ICT를 적극적으로 활용한 스마트 스티의 인프라, 데이터, 서비스는 스마트교육을 구현하는 주축이 되었다. 특히 스마트교육은 이러닝, 스마트러닝, 에듀테크를 통해 구현되고 있으며, 이러한 기저에는 인터넷과 컴퓨터의 확대 및 활용, 스마트 기기의 보급, 빅데이터를 활용한 소프트웨어 기반을 통해 가능하게 되었다. 이를 토대로 에듀테크는 인공지능을 기반으로 학습자 개별 맞춤형, 안전한 생활을 위한 방역안전망, 학습안전망, 돌봄안전망을 구축을 통해 구현되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이와 같은 빅데이터를 활용한 에듀테크 교육이 모두를 위한 담론이 되기 위해서는 에듀테크의 활용과 적용에 있어 인공지능과 윤리에 대한 숙고가 필요하다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.215-219
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• 2022

디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.291-299
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• 2022

본 연구는 K-뷰티 브랜드의 사회적 책임활동이 가치를 통해 구매의도에 주는 영향을 한·중 소비자 데이터를 이용해 비교연구를 진행하고자 하였다. 가정한 관계를 검증하기 위해, 한·중 소비자를 대상으로 총 480부를 수집하고 SPSS 27과 LISREL 8.8을 이용해 분석하였다. 연구 결과, 경제적 책임활동이 효율적 가치에 주는 영향, 윤리적 책임활동이 사회·윤리적 가치가 주는 영향이 한·중 소비자 모두에서 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 효율적 가치와 사회·윤리적 가치가 구매의도에 주는 영향 역시 한·중 소비자 모두에서 강한 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 경로계수의 차이를 검증한 결과, 사회·윤리적 가치가 구매의도에 주는 영향이 한국보다 중국 소비자에서 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 K-뷰티 브랜드의 사회적 책임활동에 대한 이론을 확장하고 있으며, 중국에서 활동하고 있는 K-뷰티 브랜드에 대한 실무적 활용점을 제공하고 있다. 차후 다른 사회적 책임활동의 영향에 대한 비교 연구가 진행된다면 더 나은 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.193-196
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• 2010

정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.