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.
수많은 공간지각 연구 결과, Euclidean 3-D 구조는 양안 입체시, 움직임, 입체시와 움직임의 결합, 또는 여러 광학 정보의 결합으로도 복구될 수 없다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 인간은 이러한 부정확한 공간지각에도 불구하고 특정 과제를 수행하는 데는 어려움이 전혀 없다. 우리는 인공지능과 컴퓨터 비전에 인간의 기술과 능력을 적용해 왔지만 이러한 기계들은 여전히 인간의 능력보다 훨씬 뒤떨어져 있다. 따라서 우리는 인간이 공간의 깊이를 어떻게 지각하는지, 과제를 수행하기 위해 어떠한 정보들을 사용하여 3차원 공간을 정확하게 지각하는지 이해해야 한다. 이 논문의 목적은 미래에 더욱 발전된 인공지능 로봇에 인간의 능력을 적용하기 위해 공간지각 문헌을 검토하는 것이다.
연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.
이 논문은 인공지능으로 인한 인류의 위험에 대한 최근의 논의를 다룰 것이다. 인공지능을 협의의 인공지능(ANI), 인공 일반지능(AGI), 인공 초지능(ASI)으로 구분하여 살펴볼 것이다. 먼저, ANI 즉 약한 인공지능 시스템이 불러올 수 있는 위험에 대해 살펴본다. 인간이 효율성의 극대화를 위해 자율형 인공지능에게 작업의 권한을 상당 부분 이양하고 인간의 개입 없이 판단하고 행동하게 함으로써 발생할 수 있는 위험을 예상해 볼 수 있다. 아무리 정교한 시스템이라고 하더라도 인간이 만든 인공지능 시스템은 불완전하기 마련이며, 바이러스 감염이나 버그 등으로 오류가 발생할 수도 있다. 그래서 인공지능에게 맡기는 일에 한계가 있어야 한다고 본다. 대표적으로 살상용 자율무기는 허용되지 않아야 한다고 생각한다. 강한 인공지능 연구자들은 인공 일반지능과 초지능의 출현을 낙관한다. 초지능은 모든 면에서 인간의 능력을 월등하게 능가하는 인공지능 시스템이므로 인간의 이익에 반하는 행동을 하거나 인간에게 해를 입힐 수도 있다. 그래서 초지능을 통제하는 문제가 심각하게 거론되고 있다. 이 논문에서는 초지능을 통제할 수 있을지를 현재까지 제안된 통제 방안들을 중심으로 개략적으로 살펴보았다. 만일 초지능이 출현한다면, 인간이 초지능을 완벽하게 통제할 방안이 현재로서는 없다고 판단된다. 하지만 초지능의 출현이 허구적인 가정일 수도 있다. 이럴 경우에도 통제 문제에 대한 연구는 인공지능 연구의 방향을 설정하는 데 있어 실용적인 가치가 있다.
자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.
인공지능의 미래 산업화 가능성을 인공지능 예술과 영화를 통해서 연구하였다. 인공지능 분야는 과거와 현재를 통해 인간을 모방하여 발전하고 있으므로 영화와 인공지능 예술에서 제시하는 미래상을 파악하는 것이 중요하다고 유추할 수 있을 것이다. 인간의 가치는 인공지능 영화와 예술에서 다르게 표현된다. 인공지능 영화와 예술은 각각 인간 가치의 외적인 면과 내적인 면에 관심을 가진다. 대체로 영화는 인간과 인공지능의 형체와 기능 등에서 서로 유사한 외형적인 측면을 바라보지만, 인공지능 예술은 인공지능 기술 발전에 기인한 인간의 소외와 소통의 부재에 대해 다룬다. 영화에서의 인공지능은 인공지능 기술에 대한 상상을 시각화하는 방향으로, 인공지능 예술에서는 기술을 활용하여 작품을 제작하여 구현하는 방식으로 발현된다. 오늘날 영화에서 상상력으로 보여준 인공지능의 미래는 기술적으로 실현되고 있다. 인공지능 예술은 주로 현재 기술을 통해 나타날 수 있는 인공지능 기술의 문제와 인공지능 기술발전에서 야기될 수 있는 인간적인 문제를 반영하고 있다. 영화와 인공지능 예술은 전반적으로 현재의 문제를 반영하고 있어 그것들을 통해 인공지능의 미래를 조망할 수 있을 것이다. 영화에서 살펴본 인공지능의 미래상은 인간의 편의를 제공하는 인공지능 서비스형태, 사이보그 인공지능 산업, 외골격 로봇과 외골격 슈트를 활용한 산업, 인공지능 비서 등의 산업이다. 인공지능 예술을 통해 인공지능 기술의 문제점과 인간의 가치문제의 관점으로 인공지능의 미래상을 고찰하면, 실수를 통해 생각하는 인공지능, 라이프로깅의 활용을 통해 자신과 소통하고, 반성적 사고를 통하여 소통의 실패를 만회하며, 인간적인 우연성을 통해 인공지능 예술가의 영역을 확장하는 형태 등이 있을 수 있다. 따라서 영화와 인공지능 예술을 통해 연구한 인공지능의 미래 산업화 가능성은 인간의 오감영역을 확장하는 산업, 인간의 부족한 신체 능력을 향상하는 산업, 인간의 신체적 능력을 향상하는 산업, 인간의 심리적 정신적 영역을 치유하는 산업이다.
본 연구는 인공지능 시대 사회에서 요구하는 인재 양성을 위해 초등교육 때부터 디자인 교육을 통한 공감능력 함양의 필요성을 제시하는 데 목적이 있다. 문헌조사를 통해 디자인 교육의 정의, 필요성 그리고 국내 디자인 교육 현황을 알아보고, 공감능력의 구성요소, 인공지능 시대에서의 그 필요성 그리고 어린이들이 공감능력을 키울 수 있는 방법을 고찰하였다. 마지막으로 해외 디자인 및 공감능력 교육 사례를 조사하였다. 결론적으로 사례 분석을 통해 북유럽 국가들은 디자인으로 사회 혁신을 이루고 높은 수준의 공감능력을 갖게 되었음을 알 수 있었다. 또한, 놀이의 형태로 소통, 토론, 협동하는 과정의 디자인 교육이 초등교육을 받는 어린이들이 공감능력을 함양하는데 중요하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 빠르게 변화하고 있는 시대의 인재 양성을 위해 해외 사례처럼 공감능력을 키울 수 있는 다양한 디자인 교육 프로그램이 개발되길 기대한다.
본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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