• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-13
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• 2023

본 연구의 목적은 인공지능 서비스 영향성 평가를 위한 분석 기준에 대해 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 다음과 같이 조사 되었다. 인공지능 평가 대상은 인공지능 서비스와 인공지능 기술인 2가지 영역으로 분류하였다. 인공지능 서비스 평가는 영향력, 지속가능성, 효율성, 효과성, 적절성 등을 도입하여 평가할 수 있다. 인공지능 서비스의 시간적 측면평가는 사전평가와 사후 평가로 나누어 정리 할 수 있다. 사전평가는 사전 서비스를 위해 개발하고 설계할 때 검토해야 하는 사항에 대해 제시하고 있다. 인공지능 서비스 영역 평가는 공공서비스와 민간서비스 및 혼합형태로 분류 될 수 있다. 인공지능 서비스 영향성 평가 분류 기준으로 수직적 또는 수평적 구조 형태로 분류가 가능하다. 인공지능 서비스 적용(활용) 기준은 규범적 측면과 규제적 측면으로 나누어 볼 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 영향평가 또는 과정 평가로 분류될 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 바라보면, 주제별 평가와 분야별 평가를 들 수 있다. 본 연구는 인공지능 서비스 영향성 정책 및 대응 방안 마련하는데 도움이 되며. 향후 연구는 인공지능 서비스 영향성 분석 기준을 바탕으로 구체적인 지표를 발굴하는게 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.21-27
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• 2020

본 연구의 목적은 인공지능 기술 발달과 관련 산업 발달의 기반이 되는 생태계 구조에 대해 조사하는 것이다. 또한, 인공지능 기술을 기반한 인공지능 비즈니스 생태계에 대해 연구하고 활성화 방안에 대하여 고찰하였다. 생태계는 생산자, 소비자, 분해자들이 유기적으로 연관되어 역할을 수행한다. 인공지능 생태계에서 생산자인 인공지능 서비스 생산자, 생산된 서비스를 이용하는 인공지능 서비스 소비자, 인공지능 서비스의 기반이 되는 데이터 및 관련 인프라 서비스를 분해자로 분류하였다. 또한 인공지능 비즈니스 생태계에 등장하는 이해관계자는 인공지능 서비스 생산, 소비, 운영에 직간접적으로 영향을 주는 요인이 이해관계자로서 정부 및 각종 관련 민간단체 들이 있다. 특히 국내의 경우 정부가 가장 영향력 있는 이해관계자로서 역할을 수행하고 있다. 대표적인 사례로 관련 인력양성 지원인 생산자 증가에 기여하고, R&D 자금 지원으로 생산되는 서비스의 증가에 촉매제 역할을 담당하고 있다. 본 연구에서 인공지능 비즈니스 생태계의 활성화를 위한 정책은 (1) 생산자 증대 환경 확보, (2) 소비자의 인공지능 인식 확산, (3) 데이터 교류 및 공급 인프라 확보, (4) 관련 서비스 지원 법 및 관련 제도 확보이다. 본 연구는 국내의 인공지능 기반 환경 구축 및 관련 연구에 기여 및 활용되는 것에 의의를 가진다.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.167-177
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• 2022

본 연구는 인공지능 챗봇 서비스의 만족과 불만족에 영향을 미치는 요인을 파악하여 인공지능 챗봇을 활용하여 시장 점유율을 높이고자 하는 기업이 활용할 수 있는 시사점을 제시하고자, ICT서비스의 14개 선호요인을 KANO모델을 통해 분류한 후 어떠한 요인이 인공지능 챗봇의 재사용과 이탈에 미치는지 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 인공지능 챗봇의 선호요인은 매력적 품질, 필수적 품질, 일원적 품질로 구분되고, (2) 인공지능 챗봇은 각 선호요인의 품질특성에 따라 이용자의 만족과 불만족을 모두 고려한 서비스 전략이 필요하며, (3) 인공지능 챗봇 이용자는 상호작용성을 필수적 품질로 인식하고, 서비스에 대해 불만족하는 경우 적극적인 의견 개진보다는 이탈을 선택한다는 점을 확인하였다. 이 연구결과는 인공지능 챗봇을 활용하여 시장 점유율을 높여가기 원하는 벤처기업은 인공지능 챗봇을 통한 고객과의 소통이 가장 중요하며, 서비스 개선을 위해 고객의 참여를 적극적으로 유도하여야만 한다는 점을 시사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.115-123
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능과 위험관리라는 2가지 키워드를 통해 어떻게 인공지능 서비스의 장점 활용과 한계요인을 동시에 극복하는데 기여 하고자 한다. 이를 위해 2가지 사례인 (1) 인공지능을 활용한 위험 모니터링 프로세스 제시와 (2) 인공지능 서비스의 개발 및 운영에서 등장하는 한계요인을 최소화하기 위한 운영 툴킷에 대해 소개 하였다. 이 사례 분석을 통해 다음과 같은 시사점이 제안하고자 한다. 첫째, 인공지능 서비스는 우리 삶에 깊숙이 관여하고 있으며 이로 인해 등장하는 한계 요인을 최소화하는 장치가 필요하다. 둘째, 인공지능을 활용한 위험관리 모니터링은 적합하고 신뢰성이 있는 데이터 확보가 우선적으로 고려되어야 한다. 셋째, 인공지능 서비스의 개발과 운영시 등장하는 한계를 극복하기 위해서는 업무 단계별로 위험관리 프로세스를 적용하여 상시 모니터링이 요구된다 라는 것이다. 본 연구는 발전하고 있는 인공지능이 제공하고 한계요인을 최소화 할 수 있는 방안에 대한 연구이며 향후 관련 시장의 성장과 발달에서 위험관리에 대한 연구에 기여 할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구의 목적은 영향평가에 대한 정의부터 국내외 인공지능 서비스 영향평가 사례에 대한 분석을 바탕으로 인공지능 서비스 영향평가 추진에 대한 정책적 제언을 수립하는 것이다. 이를 위해서 국내외 타 분야에서 추진된 영향평가 사례, 인공지능 서비스 국내외 영향평가 사례를 바탕으로 추진 방향을 분석하였다. 국내 인공지능 서비스 영향평가는 다소 광범위하고 포괄적이며, 시점도 사전적 예방 수단에 그치지 않고 상시적·사후적 위험성 관리를 예정하고 있다. 단계별 추진 방안으로 1단계에는 AI 수준 조사 기반의 경제적 효과 등의 정량적 지표를 개발한 후, 2단계에서는 지능정보화 기본법에 기술된 안전성 및 신뢰성, 인공지능 윤리 등 정보문화, 고용·노동 등 사회·경제, 정보보호, 국민의 일상생활에 미치는 영향에 미치는 분야별 평가체계를 마련한다. 3단계에서는 세부 측정지표나 방식 등의 논의를 확대하고 영향평가 결과가 인공지능 정책에 반영하는 환류 체계 포함된다면 국내의 인공지능 경쟁력 강화에 도움이 되는 정책 수단이 될 수 있다는 것을 제시하였다. 본 연구는 향후 정책 설계자, 인공지능 서비스 개발자, 시민단체 등 다양한 참여자를 통한 분석이 요구된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.274-276
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• 2021

인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.

• 감성과학
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• 제22권2호
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• pp.49-58
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• 2019

4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.15-21
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• 2024

본 연구의 목적은 일반적인 서비스 뿐만 아니라 공공정책 등에 인공지능 서비스를 도입할 때, 어떤 단계를 통해 진행하고 점검할 수 있는지 방안에 대해 제안을 하고 있다. 이를 위해 인공지능 서비스 관리와 거버넌스 툴킷에 대해 제시하고 공공정책에 인공지능 서비스를 제공할 때, 어떻게 해야 하는지에 대한 내용을 연구하였다. 첫째, 인공지능 서비스의 개발 방향과 개발하지 말아야 할 내용에 대한 지침을 제공하고 있다. 둘째, 개발을 하는 경우 인공지능 거버넌스툴킷에서 제공하고 있는 설계, 개발, 배포단계별로 검토해야 하는 체크 리스트를 통해 내용을 점검 후 진행하는 것을 권장하고 있다. 셋쨰, 인공지능 서비스를 운영할 시 1) 기획설계, 수명주기, 3) 모델 구축 및 검증, 4) 배포 및 모니터링, 5) 책임에 대한 각각 원칙과 관련 내용을 명확히 제시하고 이에 충족하고 있는지에 대해 점검을 해야 한다. 인공지능서비스의 거버넌스 측면은 궁극적으로 제공되는 서비스에 대한 위험 측면을 완화하려는 노력으의 일환이므로 등장할 수 있는 위험관리 측면에서도 연구가 이루어져야 한다. 우리는 인공지능에 제공하는 장점을 수용하면서 한계 및 위험요소에 대한 적극적인 대응 방안으로 마련해야 한다. 인공지능 기술을 적극적 활용하여 효율적으로 정책 수립하여 고부가가치를 생성하고 사회에 의미 있는 영향을 제공할 수 있도록 노력해야 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.20-33
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• 2021

본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.