본 연구에서는 Porter의 다이아몬드 모형에 입각하여 관련 분야 전문가들의 의견 수렴을 통해 우리나라 인공지능 산업의 국가 경쟁력에 영향을 미치는 요인들에 대한 중요도를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 산업의 국가 경쟁력에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 연구개발, 자본, ICT 기술 경쟁력 순으로 나타났다. 인공지능 산업은 자본집약적 특성이 강한 하이테크놀로지 산업이므로 국가경쟁력 확보를 위해 무엇보다 인공지능 기술과 그 기반인 정보통신 기술에 대한 국가 R&D 역량의 결집과 인프라 구축을 위한 공격적인 투자가 중요할 것으로 판단된다. 인공지능 기술의 근간을 이루는 ICT 인프라 및 활용역량 등을 고려할 때 국내 소비자의 높은 요구수준은 인공지능 산업의 국가 경쟁력 확보에 긍정적 촉매요인으로 작용할 것으로 예상된다. 또한, 인공지능 기술은 빠른 확산속도와 강한 파급력을 지닐것으로 전망되므로 적시 대응을 위한 기업의 선제적 역량확보가 필수적일 것으로 사료된다.
인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.
인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.
본고는 인공지능 산업의 발전이 우리나라 경제성장에 미치는 효과를 추정하여 최근의 4차 산업혁명 관련 기술혁신에 대한 경제적 시사점과 함께 관련 경제정책에 대한 함의를 얻고자 하였다. 인공지능 산업 발전 정도에 대한 대용변수로는 2018년~2020년 기간 소프트웨어 정책연구소가 조사한 '인공지능산업실태조사' 중 산업별 AI 관련업체의 매출액 및 특허출원 건수를 사용하였으며 경제성장 변수로는 산업별 총요소생산성과 산업별 GDP를 사용하였다. 추정 결과 AI 산업의 발전은 1년 정도의 시차를 두고 성장에 긍정적 영향을 끼치는 것으로 평가되었다. 특히 매출액 변수를 사용하였을 때 대정부 AI 매출이 GDP 성장에 미치는 효과가 민간 기업이나 소비자 대상 AI 매출에 비해 더 큰 큰 것으로 나타나 AI 산업 확산을 위한 정부의 정책적 노력이 다소 유의한 성과를 가져온 것으로 평가되었다. 다만 인공지능산업실태조사 자료의 기간이 다소 짧고 제조업에 대해서는 중분류 자료가 부재하다는 한계가 있어 관련 자료의 개선과 자료 축적이 진행될 경우 보다 강건한 결과를 도출할 것으로 기대된다.
Google Deepmind Challenge match에서, Alphago가 바둑 대결에서 4승1패로 한국의 이세돌(인간)에 승리하였다. 드디어, 인공지능은 인간 지능의 활용을 넘어서고 있는 것이다. 한국 정부의 디지털뉴딜의 사업예산은 2022년 9조원이며, 인공지능 학습용 data 구축사업은 301종을 추가로 확보한다. 2023년부터는 산업의 전 분야에서 인공지능의 학습의 활용과 적용으로 산업 패러다임이 변화될 것이다. 본 논문은 인공지능 알고리즘을 활용하기 위한 연구를 한다. 인공지능 학습에서 data의 분석과 판단을 중심으로, 인공지능 머신러닝과 딥러닝 학습에서의 알고리즘의 적절한 활용 대상과 활용 범위에 대한 연구를 한다. 본 연구는 4차산업혁명기술의 인공지능과 5차산업혁명기술의 인공지능로봇 활용의 기초자료를 제공할 것이다.
본 논문에서는 산업제어시스템(Industrial Control System, ICS)을 위한 보안기술의 동향과 인공지능 활용을 설명한다. 산업제어시스템은 대규모의 국가적 주요기반 및 산업분야에 적용되어 사용되기 때문에 사이버 공격에 의한 사소한 문제라도 막대한 경제적 비용을 발생 시킬 수 있다. 산업제어시스템은 기존의 IT (Information Technology) 시스템과는 다른 특성을 가지고 있기 때문에 최신 보안기술 개발을 위해서는 산업제어시스템에 맞는 보안위험요소를 고려해야한다. 산업제어시스템에서 최근에 발생되었던 사이버 공격의 방법, 기술을 분석한 프레임워크를 설명한다. 또한, 산업제어시스템의 보안을 위한 대표적인 기술인 침입탐지시스템의 동향을 알아보고 침입탐지시스템에 활용된 인공지능 기술을 분석한다. 구체적으로 침입탐지를 위한 인공지능 기술 적용을 위해 필요한 데이터 수집 및 분석, 인공지능 모델, 인공지능 모델 성능평가를 위한 기법을 설명한다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
기술의 발전으로 인공지능은 계속해서 그 모습을 달리하며 금융, 제조, 의료, 서비스, 예술과 같은 다양한 산업 분야에 새롭게 적용되고 있다. 항상 발전하는 분야인 만큼 인공지능이 현대의 인간사회에 어떠한 변화를 가져오고 있는지 알 필요가 있다. 본 논문에서는 인공지능의 개념과 인공지능 기술이 현대의 산업분야에 구현된 방식에 대한 분석을 통해 사회에 미치는 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 연구하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능이 우리의 삶에 얼마나 가까이 다가왔는지를 알고 이에 대응하기 위한 초석을 마련하고자 한다.
4차 산업혁명 시대가 빠르게 다가오고 있다. 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI), 자율주행 자동차, 로봇, 드론, 스마트 홈 등이 그것. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나는 지능형 첨단센서다. 이 '똑똑한' 센서들 없이는 인공지능도 사물인터넷도 불가능했을 것이다. 첨단 센서 기술이 4차 산업혁명의 기폭제 역할을 하는 셈이다.
인공지능 기술로 인한 사회·윤리적 문제 사례가 발생하면서 인공지능의 위험과 부작용에 대한 사회적 관심과 함께 인공지능 윤리가 주목받고 있다. 인공지능 윤리는 알고, 느끼는 것에 그치는 것이 아니라 행동과 실천으로 이루어져야 한다. 이에 본 논문은 인공지능 윤리의 실천력을 강화하기 위한 인공지능 윤리 교육 모델을 제안하고자 한다. 인공지능 윤리교육 모델은 선행 연구 분석을 통해 교육목표와 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 도출하고, 실천력 강화를 위한 교수학습방법을 적용하였으며 기존에 제안된 인공지능 교육 모델과 비교 분석하여 그 차이를 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 윤리 교육 모델은 컴퓨팅 사고력 함양과 인공지능 윤리의 실천력 강화를 목표로 한다. 이를 위해 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 6단계로 제안하고, 인공지능 특성을 반영한 인공지능 윤리요소를 도출하여 문제해결 프로세스에 적용하였다. 또한, 인공지능 윤리 의식에 대한 사전·사후 평가와 과정 평가를 통해 인공지능 윤리 기준을 무의식적으로 확인하게 하고, 학습자 중심의 교수학습방법을 적용하여 학습자의 윤리 실천을 습관화하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공지능 윤리 교육 모델이 컴퓨팅 사고력을 함양하고, 인공지능 윤리가 실천으로 이어지는 인공지능 교육이 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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