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.
데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.
디지털 전환이 급속도로 확산되고 있는 가운데, 인공지능(AI) 기술은 혁신과 생산성 향상을 견인할 핵심 동력으로 인식되고 있다. 그러나 현재 기업의 AI 도입에 영향을 미치는 요인에 대한 이해와 실증적 연구가 부족한 실정이다. 특히 대다수의 연구는 해외 연구자가 해외 기업 데이터를 분석한 것이며, 국내 연구는 객관성 및 시의성 측면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 계량경제학적 분석을 통해 기업 단위에서 AI 도입 영향요인을 규명한다. 이를 위해 신기술 도입 영향요인에 관한 대표적 이론인 TOE(Technology-Organization-Environment) 프레임워크 관점에서 기술적, 조직적, 환경적 맥락의 요인을 도출하고, 과학기술정보통신부·한국지능정보사회진흥원의 「2022년 정보화통계조사」를 활용하여 11,601개 국내 기업 데이터를 이용한 로지스틱 회귀분석을 실시한다. 본 연구는 국내 선행연구의 한계점을 보완함으로써 AI 및 신기술 도입 영향요인에 관한 연구 문헌을 확장하고, 실증분석을 통해 시의성있는 증거와 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
도시 기능이 복합적으로 발전함에 따라 스마트 시티에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 시티란 정보통신기술을 활용하여 교통, 안전, 복지, 생활 등 도시 문제를 효과적으로 해결하는 것을 말한다. 최근 세계 각국은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 기술을 스마트 시티에 도입하는 시도를 하고 있으나 종합적인 도시 서비스로는 발전하지 못하고 있다. 본 논문에서는 국내외 스마트 시티 추진 현황을 살펴보고 핵심 문제로 부각된, 데이터 공유문제, 서비스 호환성 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 딥러닝 기술을 스마트 시티 서비스에 접목한 "딥러닝 시티 프레임워크"를 제안하고 도시 여러 영역의 시공간 데이터를 안전하게 공유하고 여러 도시의 학습 데이터를 융합하는 새로운 스마트 시티 추진 전략을 제시하였다.
항공기 추진시스템 전동화, 분산추진기술, 자율지능기술의 발달로 전기추진 수직이착륙 항공기(eVTOL: Electric Vertical Take-off and Landing)를 활용한 도심항공교통서비스 구현 가능성이 높아짐에 따라 미국, 유럽 등 항공선진국들에서 전기추진 수직이착륙 항공기에 대한 인증제도 연구가 활발히 진행되고 있다. 2019년 유럽항공안전청이 수직이착륙 항공기를 위한 새로운 기술기준 SC-VTOL을 고시하는 등 근시일 내 인증제도 마련이 예상되나 국내 인증제도는 eVTOL 항공기의 개발과 시장 운용에 대비가 미비하다. 본 연구에서는 해외 eVTOL 개발과 인증제도 마련 동향을 조사하고, 미국/유럽의 제도개선 방향을 분석하여 국내에 관련 인증제도 마련을 위한 고려사항을 분석하였다. 이 후 SC-VTOL과 현행 국내 항공기기술기준을 비교분석하고 국내 eVTOL 항공기 형식증명/형식증명승인을 위한 방안을 제시하였다.
최근 국내산 고추의 생산 비용 상승과 수입산 고추의 도입으로 고춧가루 원산지 허위표기 등의 피해사례가 속출하고 있다. 이에 따라 원산지를 신속하고 정확하게 판별하는 문제가 대두되었다. 기존의 고춧가루 원산지 판별법의 경우 무기 및 유기성분을 실험적으로 대조 및 분석하여 비용과 시간이 많이 든다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해, 본 연구는 머신러닝을 도입하여 국내산, 수입산 고춧가루 분류를 제안한다. 고춧가루에 포함된 53가지 성분에 대하여 머신러닝 모델을 설계하고 검증하였다. 본 연구를 통해 어떠한 성분이 원산지 판별 시 중요하게 활용되는지 파악 할 수 있었다. 추후 고춧가루뿐만 아니라 다양한 식품으로 확장하여 원산지 판별에 드는 비용을 보다 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2005년 부산에서 개최된 APEC 행사의 안전활동 문제점을 도출하여 이를 토대로 향후 우리나라에서 개최될 다자간 국제회의 안전활동에 대한 제고방안을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 부산 APEC 행사에 직접 참여한 경찰, 소방, 군, 국정원 등 안전기관의 문제인식 차이를 통하여 제반적인 문제점을 도출해 보고자 한다. 이를 위해 APEC 행사에 차출되어 근접해서 근무한 4개 안전기관 직원을 대상으로 델파이방법에 의해 3차례에 걸쳐 의견을 수렴, 다자간 국제회의의 단계별 구성요소 및 문제점을 파악하고 구성요소별로 문제인식에 대한 통계처리를 실시하였다. 이와 함께 안전기관 전문가 4명과 1 : 1 면담결과를 통하여 다자간 국제회의 행사에 있어서 현장에서 주로 이루어지는 현장활동단계는 어떤 역할을 하며, 그 중요성이 무엇인지를 확인한 결과는 다음과 같다. 현장활동단계에서는 첫째, 인력운영 면에서는 안전기관의 유경험자를 데이터베이스화하여 관리함으로써 차제에 유사한 범국가적인 행사에 차출할 수 있는 시스템을 마련해야 한다. 둘째, 효과적인 폭발물 검측을 위해서는 첨단장비의 도입을 중기계획에 의거하여 차질 없이 수행하고 유관기관과 합동반을 구성하여 주요 취약시설에 대한 점검을 동시에 병행하여야 한다. 셋째, 안전장비의 첨단화를 위해서는 첨단장비 박람회를 통한 장비도입이 사전에 이루어져야 한다. 넷째, 국내 외 정보기관과 행사와 관련된 정보를 공유하고 협조체제를 강화하여 대테러활동에 최선의 대책을 강구해야 한다. 다섯째, 각 기관별로 홍보활동을 경쟁적으로 전개하는 것 보다 상호이해 증진차원에서 홍보기구를 설치하여 대국민 홍보대책을 강구해야 한다. 여섯째, 소방관련 기관과의 협력을 강화하기 위해서는 평시에 전기, 가스, 승강기 등 관련회사와 유기적인 협조체제를 강화하여 행사 시 유관기관과의 통합조정권이 확보될 수 있도록 정책적인 배려가 필요하다. 일곱째, 원활한 취재활동의 편의를 제공하면서도 안전 및 질서유지를 도모하기 위해서는 명확한 보도관리 지침수립이 필요하다.
자동으로 해킹을 수행하는 도구 및 기법의 발전으로 인해 최근 신규 보안 취약점들이 증가하고 있다. 대표적인 취약점 DB인 CVE를 기준으로 2010년부터 2015년까지 신규 취약점이 약 8만건이 등록되었고, 최근에도 점차 증가하는 추세이다. 그러나 이에 대응하는 방법은 많은 시간이 소요되는 전문가의 수동 분석에 의존하고 있다. 수동 분석의 경우 취약점을 발견하고, 패치를 생성하기까지 약 9개월의 시간이 소요된다. 제로데이와 같은 빠른 대응이 필요한 취약점에 대한 위험성이 더 부각되는 이유이다. 이와 같은 문제로 인해 최근 자동화된 SW보안 취약점 탐색 및 대응 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 2016년에는 바이너리를 대상으로 사람의 개입을 최소화하여 자동화된 취약점 분석 및 패치를 수행하는 최초의 대회인 CGC가 개최 되었다. 이 외에도 세계적으로 Darktrace, Cylance 등의 프로젝트를 통해 인공지능과 머신러닝을 활용하여 자동화된 대응 기술들을 발표하고 있다. 그러나 이러한 흐름과는 달리 국내에서는 자동화에 대한 기술 연구가 미비한 상황이다. 이에 본 논문에서는 자동화된 SW 보안 취약점 탐색 및 대응 기술을 개발하기 위한 선행 연구로서 취약점 탐색과 대응 기술에 대한 선행 연구 및 관련 도구들을 분석하고, 각 기술들을 비교하여 자동화에 용이한 기술 선정과 자동화를 위해 보완해야 할 요소를 제안한다.
In government procurement programs, cost estimation and analysis support funding decisions and are the basis for other major decisions, too. Such estimating and analyzing the cost of the weapon systems are crucial in execution of the defense budget. However, existing cost estimations and analyses have focused on domestic R&D projects, thus those are not valid in application to foreign weapon acquisitions. This study aims at foreign weapon systems that are acquired from Direct Commercial Sales. Because the data for price estimation of a foreign weapon is usually not available, we suggest a price estimation model based on performance factors of the weapon. In this study, the proper price of the weapon system is estimated using the parametric cost estimating model. Using the data of helicopter-launched anti-tank guided missiles worldwide, we analyze the effect of each performance factor on the weapon system price by regression analysis, and use step-wise and ridge regression analysis to remove multi-collinearity. This study hopefully contributes to more reasonable decision making on proper price of weapons.
체계적이고 적극적인 재난관리가 중요해지는 현 상황에서 국내 도서관은 독자적인 재난관리계획이나 지원체계 등이 부재한 것이 현실이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 해외사례를 살펴보았다. 그 중에서도 지정학적으로 다양한 재난에 노출되어 있어 관련 사례와 연구가 활발히 진행되고 있는 일본을 중심으로 살펴보았다. 특히, 동일본대지진 이후 구축된 민관 협력 사례들을 중심으로 살펴보았다. 일본도서관협회의 도서관재해대책위원회와 자발적으로 결집된 전문가 네트워크인 saveMALK을 중심으로 2개의 사례를 분석하였다. 그 결과, 일본도서관협회에서 조직한 도서관재해대책위원회는 기부와 자원봉사활동을 체계적으로 수행할 수 있도록 중심 역할을 수행하였으며, saveMALK는 관련 전문가들이 집단지성을 형성하여 정보를 수집·공유하는 역할을 수행한 것을 알 수 있었다. 이러한 일본 사례분석을 통해 협력형 재난관리 체계 구축에 긍정적 시사점을 발견할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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