인공지능은 우리의 삶에 점차 많은 부분을 차지하고 있으며, 발전하는 속도도 빨라지고 있다. 학생들의 컴퓨팅 사고력을 인공지능이 학습하는 방법대로 길러주는 것을 ACT(AI based Computational Thinking)라고 한다. ACT 중 패턴 인식은 문제를 효율적으로 해결하기 위해 필수적인 요소이다. 패턴 분석은 패턴 인식 과정의 일부로 볼 수 있다. 실제로 넷플릭스의 개인 맞춤 영화 추천, 반복된 증상을 분석하여 코로나 바이러스로 명명하는 것 등이 모두 패턴 분석의 결과이다. 패턴인식을 포함한 ACT의 중요성이 부각되는 것에 반면, 유치원과 초등학교 저학년을 대상으로 한 소프트웨어 교육은 국외에 비해 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유치원 학생들을 대상으로 하여 패턴 분석을 통한 인공지능 기반 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하고 개발하였다.
2011년부터 2021년까지 10년 동안 항만 작업 중 숨지거나 다친 사람이 무려 2,800명에 달한다. 그중에서도 항만하역사업장에서 발생하는 빈도수가 높다. 컨테이너 터미널 사업자는 법령에 따라 위험성평가를 실시하고 합리적인 안전대책을 수립하여야 한다. 연구방법으로는 문헌분석을 통하여 산업안전보건법, 중대재해처벌법, 항만안전특별법에서 제시하는 위험성평가에 대한 내용을 제시한다. 본 연구에서는 기존 선행연구를 분석하여 컨테이너터미널의 위험성평가방법 및 유해위험요인을 살펴본다. 이러한 안전사고 위험을 개선할 수 있는 '산업안전 AI 챗봇기술'을 제시하는데 목적이 있다.
최근 챗 GPT 인공지능(AI)은 전 세계 모든 정부 및 기업, 군 분야까지 초미의 관심사이다. 기존의 읽고 쓰는 AI시대에서 말과 글과 그림을 만들어 내는 생성형 AI로 인간과의 소통까지도 가능한 시대에 진입했다. 최근 우리나라 국가 위기시 발령하는 국가기관의 현행 법·령의 복잡성과 전·평시 법률적용 시기의 모호성으로 인해 상황조치의 골든타임을 놓치는 경우가 많았다. 이러한 이유들로 대형 참사 및 북한과의 군사적 충돌 때마다 제대로 된 대응을 하지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 상황을 극복하기 위한 제언으로 국가 위기시 컨트럴타워 역할을 수행 할 수 있는 "국가위기 관리 기본모법" 과 이를 활용하는 "인공지능 관련법" 개정과 현재 인공지능 기술을 민·관·군·경과 상호 연동하는 "인공지능 거버넌스 활성화 방안" 및 전국 지자체 통합방위 종합상황실내 "MIDS 인공지능반"을 신설하여 인공지능을 활용한 미래의 통합방위체계 발전방안을 제시하였다.
이미지 생성형 AI의 등장으로 미술, 디자인 전문가가 아니어도 텍스트 입력을 통해 완성도 높은 그림 작품을 만들 수 있게 되었다. 생성 이미지의 활용 가능성과 예술 산업에 미치는 영향력이 높아짐에 따라 사용자가 AI와 공동 창작하는 과정을 어떻게 인식하는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반 사용자들을 대상으로 이미지 생성형 AI 창작에 대한 예상 과정과 체감 과정을 알아보고 어떤 과정이 사용자의 창작 주체감에 영향을 미치는지 알아보는 실험 연구를 진행하였다. 연구 결과 사용자들이 기대한 창작 과정과 체감한 창작 과정 간 격차가 있는 것으로 나타났으며 창작 주체감은 낮게 인식하는 경향을 보였다. 이에 AI가 사용자의 창작 의도를 지원하는 조력자의 역할로 작용하여 사용자가 높은 창작 주체감을 경험할 수 있도록 8가지 방법을 제언한다. 본 연구를 통해 사용자 중심적인 창작 경험을 고려하여 향후 이미지 생성형 AI의 발전에 기여할 수 있다.
This study discusses the conceptual meanings of 'healthy families' by examining four popular misunderstandings regarding the concept. These misunderstandings are based partly on the lack of consensus on the use of the concepts of 'health' and 'families' and partly on the intentional misreading of the 'Healthy Fanulies Act' To correspond to the Concerns related to the Act, we need to clarify various meanings of the concept of family and to confirm the theoretical pounds of 'healthy families' based on the multidisciplinary consensus. To build consensus, it might be necessary to review some of the articles of the Act that have been misinterpreted.
최근 국내·외 적으로 AI 기반의 MUM-T 복합전투체계 고도화와 이를 통한 산업의 활성화가 글로벌 이슈로 급부상하고 있다. 그러나 우리의 국방부 방위사업법은 무기체계 자체기기 중심으로 MUM-T 실증이 이루어져 무기체계의 운용 부분에 대한 고도화에 NATO 선도국 대비 다소 미흡한 것으로 판단된다. 우리의 미래 글로벌 UGV, UAV, UMS 등 MUM-T 복합전투체계의 국제경쟁력 강화를 위해서는 자율화 MUM-T 개념 정립, 자율화·상호운용성·데이터 표준화 기반의 국방 AI MUM-T 최상위 플랫폼 구축과 운용, 국가과학기술자문회의와 같은 대통령소속의 국방혁신위원회의 신설과 심의·자문 기능 강화·추가가 요구된다.
이 연구의 목적은 코리네형 균주(Corynebacterium glutamicum)에 존재하는 acyltransferase 유전인자의 발현에 관여하는 autoinducer에 대한 정보를 얻기 위해 다양한 종류의 균주에서 얻은 세포배양액(cell-free culture fluids)을 처리하여 발현에 미치는 효과를 조사하는 것이다. 다양한 배양시간동안 얻은 Agrobacterium tumefaciens의 세포배양액은 acyltransferase의 발현을 전혀 증가시키지 못하는 것으로 관찰되었다. 반면 AI-1과 AI-2를 분비하는 것으로 알려진 Vibrio harveyi BB120($AI-1^+$, $AI-2^+$)을 지수성장기까지 배양시켜 얻은 세포배양액은 acyltransferase의 발현을 증가시키는 것으로 관찰되었다. 이들 autoinducer가 미치는 효과를 조사하기 위하여 돌연변이 균주인 MM77 ($AI-1^-$, $AI-2^-$)과 BB152 ($AI-1^-$, $AI-2^+$)를 사용하여 조사한 결과, 이들 균주에서 얻은 세포배양액은 BB120와는 달리 acyltransferase의 발현을 증가시키지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 보아 acyltransferase의 발현은 AI-1에 의한 효과로 보이며, 이를 확인하기 위해 V. harveyi BB152와 같이 AI-2만을 분비하는 것으로 알려진 Escherichia coli ($AI-1^-$, $AI-2^+$)를 사용하였다. 하지만 E. coli 세포배양액은 acyltransferase의 발현을 증가시키는 것으로 관찰되었다. 이들 결과는 코리네형 균주에 존재하는 autoinducer는 기존에 알려진 형태의 신호분자와 차이가 있을 것이며, 코리네형 균주외에 V. harveyi와 E. coli에도 존재하여 종간 상호작용(interspecies communication)에 관여할 것으로 보인다.
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.
제조물책임 범위 확장이 필요한 것은 제조물책임법 제정 시 산업 환경이 변했기 때문이다. 사람이 코딩한 알고리즘과 다르게, 인공지능은 기계학습에 따라 블랙박스화 되면서 개발자도 결과를 설명하지 못한다. 특히, 인공지능으로 인하여 발생하는 문제의 원인을 알 수 없기 때문에 책임소재도 불분명할뿐더러 피해자 배상도 쉽지 않다. 동산 등으로 한정된 제조물책임법에 따라 소프트웨어(SW)나 인공지능은 무체물로 제조물성이 인정되지 않기 때문이다. 고육지책으로 매체에 저장되거나 내장된 경우에는 제조물성이 인정될 수 있다고 한다. 그러나 매체에 따라 달리 적용되는 것은 타당하지 않다. EU는 인공지능이 포함된 경우, 제조물책임을 인정하는 제조물책임지침 개정을 추진 중이다. 피해자에 대한 보상이 제조물책임법이 추구하는 가치임에도 제조물성에 치중하여 본질을 간과해왔다. 다만, 인공지능이 채택된 서비스를 이용하여 발생한 사고라도 무조건적으로 제조물책임을 지우는 것이 아닌 실질적인 위험성에 따른 기준이 제시되는 것이 바람직하다.
데이터, AI 등 정보기술 기반의 초연결 사회인 4차 산업혁명 시대의 데이터 중요성이 증가하고 있으며 이에 발맞추어 정부도 데이터경제 활성화를 위한 법률 제정 및 개정이 활발히 진행되고 있으나 규제 법률인 개인정보보법과 데이터 활성화 법률(데이터기반행정 활성화에 관한 법률, 데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법, 산업디지털 전환 촉진법) 간 충돌 가능성, 결합전문기관 유형별 입장차, 데이터전문기관과 결합전문기관의 수행 범위 등 데이터산업 활성화의 발목을 잡거나 잘못된 방향 설정 등의 문제를 예방하고 개선할 필요가 있다. 이에 결합전문기관의 역할 및 현황, 활용 사례를 분석하고 현장의견을 청취하여 데이터경제 활성화를 위한 결합전문기관 역할 확대 방안과 개선방안을 도출하여 소개하고자 합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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