This study is a study that examines the characteristics and ideology of AI Service Advertisement or AI ads for short. AI ads appear to have different characteristics than general products ads in terms of the dialogue structure, message, character and background. First, AI ads consist mostly of a dialogue structure of “call-order-execution.” The ideology being captured in this regard is that AI is perceived as being friendly to humans and free to human beings. Second, the message of an AI ads can be divided into directive content and situations. Directive content can be divided into six categories: control-home products, search-information, control-song/music, control-phone, conversation/joke, application/order, and the situations can be divided into four categories: leisure, process/progress, problem/ constraints, and others. These messages instill in us the illusion of ‘comfortable’ and give us a new value that ‘loose is reasonable’. Third, the fact that there are more unknown models compared to general product advertisements is also a characteristic of AI ads. This is social evidence that people like me are all using AI, which is a powerful mechanism that causes sympathy. Fourth, the background of AI ads is mainly “home.” This provides a powerful mechanism for the audience to build the perception that ‘many people already use AI at home.’

혁신 채찍(Innovation stick)은 혁신을 위한 특정 의무를 부과하고 그 의무를 달성하지 못하였을 경우 벌금 등의 불이익을 부과하는 방식이다. 특허와 같은 당근뿐만 아니라 불이익을 부과하는 채찍으로도 혁신을 달성할 수 있다. 필요한 혁신이지만 이에 대한 시장의 수요가 적은 경우, 시장 경쟁에만 두면 외부효과가 만연한 경우, 또는 채찍 적용 대상이 시장에서 탈출할 위험이 적은 경우에는 혁신 채찍이 유용하다. 혁신 채찍은 사회 전체 이익을 위한 효과적인 수단을 추구하도록 하고 당근과 달리 추가적인 비용을 발생시키지 않는다. 단, 이러한 이점을 누리기 위해서는 정부가 혁신 채찍을 설정하는 주체로서 정보 부담을 지어야 한다. 대표적인 혁신 채찍으로는 기업평균연비제도와 포괄수가제를 들 수 있는데, 모두 미국, 유럽, 우리나라 등 여러 국가에서 활용되고 있다. 앞으로 다가올 인공지능⋅빅데이터 시대에도 혁신 채찍은 중요한 역할을 할 수 있다. 인공지능 ⋅빅데이터가 발전할 수 있는 환경을 구축하거나 우려되는 외부효과를 방지하는 데 혁신 채찍이 좋은 도구가 될 수 있다. 공공 영역에서는 고품질 공공데이터 확보를 위한 혁신 채찍이, 시장 영역에서는 인공지능⋅빅데이터 시스템의 블랙박스화와 차별을 방지하기 위한 혁신 채찍이 필요하다. 이를 위해서 정부는 많은 정보 부담을 감수하고 준비하여야 한다. 준비 없이 만들어진 채찍은 사람들을 시장에서 탈출하게 하여 오히려 혁신을 저해할 수 있다. 미국, 유럽 등 주요국은 이미 인공지능⋅빅데이터 시대의 혁신 채찍을 수립하기 위한 연구를 시작하였다. 우리도 국제사회와 함께 필요한 혁신 채찍이 무엇인지, 적용 기준은 무엇인지, 어떻게 평가할지 논의를 진행하여야 한다.

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터 랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답 하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이 때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

이 글에서는 해외에서 이루어진 인공지능의 윤리적⋅법적 측면에 대한 논의를 검토하여 우리나라의 인공지능 관련 법제 구성 방안을 제시하였다. 인공지능 기반 의사결정 시스템은 형사재판이나 신용평가 등 여러 분야에서 도입될 수 있는데, 이로 인해 특정 개인이나 집단에 대한 차별 문제나 프라이버시 침해가 발생할 수 있고, 인공지능의 불투명성으로 인해 책임 소재가 불분명해지는 문제 가 있다. 이 문제를 방지하고 인공지능 기반 의사결정 시스템이 사람에게 도움이 될 수 있도록 해외에서는 인공지능을 별도의 법률 영역으로 규정하여 설계⋅개발 단계에서부터 준수할 사항을 정하는 방향으로 논의를 하고 있고, 연성법 중심의 논의에서 경성법 제정에 대한 논의로 발전하고 있다. 또한 인공지능의 차별과 불투명성 문제를 해결하기 위한 절차 거버넌스를 수립과 프라이버시 침해를 최소화하기 위한 데이터 법제 도입 및 인공지능의 책임 문제를 해결하기 위해 인공지능에 별도의 법인격을 부여하는 방안도 제시되고 있다. 우리나라에서는 이런 논의를 참고하여 인공지능을 일반 법률과 각 영역별 개별 법률 및 자율규제와 같은 여러 수단을 활용하여 다층적으로 규율할 필요가 있다. 인공지능의 일반 법률에 인공지능 영향평가 제도를 도입하고, 필요한 경우 사람이 개입할 수 있도록 보장하며, 인공지능 시스템의 운영자로 하여금 이용자에게 인공지능에 대한 중요 사항을 공개하고 설명할 의무를 규정하여야 한다. 또한, 우리나라 데이터 법제 전반을 정비하여 인공지능의 데이터 수집과 분석으로 인한 프라이버시 침해를 최소화하고, 인공지능으로 인해 발생하는 손해에 대한 입증책임 전환의 법리를 규정하여 책임의 소재를 명확히 할 필요가 있다. 인공지능 기반 의사 결정이 도입되는 각 영역별로 필요한 사항에 대해서는 개별법을 통해 규율하되 일반법과의 통일성을 유지하도록 하고, 법률로 규율하기 어려운 세부 사항이나 기술 표준은 자율규제와 공동규제를 활용해야 한다. 특히 인공지능 기술과 산업이 발전을 시작하고 있는 단계에 있는 우리나라에서는 인공지능 산업의 발전을 촉진함과 동시에 인공지능으로 인해 발생할 수 있는 문제를 방지하고 해결할 수 있는 균형 잡힌 법제를 구성해야 할 것이다.

우리나라 특허법은 “자연법칙의 이용성”을 기준으로 발명의 성립성을 판단하고 있다. 또한 법원은 발명의 성립성을 판단할 때 발명에 기술적 특성이 있는지, 발명이 구체적이고 실용적인 효과를 가져다주는지, 혹은 그러한 효과를 가져다주는 기술적 수단이 있는지에 초점을 맞추었다. 하드웨어 내부 또는 외부에서 물리적 변환을 야기하는 경우에 자연법칙의 이용성을 인정한 판례가 있었다. 또한 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어 또는 컴퓨터상에 구체적으로 구현되고 있는지를 발명의 성립성 기준으로 삼은 바 있다. 이러한 우리나라의 발명의 성립성은 일본, 미국 및 유럽의 발명의 성립성과 어느 정도 유사한 점을 공유하는 것으로 보인다. 인공지능기술이 발전함에 따라 인공지능기술이 우리나라 특허법 하의 발명의 성립성과 다음과 같은 면에서 충돌할 가능성이 있다. 첫 번째, 인공지능의 메커니즘은 설명하기가 어려워, 명세서에 발명에 대한 구체적인 설명을 요구하는 발명의 성립성 법리를 만족하기 어려울 수 있다. 두번째, 인공지능이 과학, 공학, 컴퓨터 등 기술적 분야뿐만 아니라 언어학, 문학, 경제학 등의 비기술적 분야에 적용됨에 따라 기술적 특성이 있어야 발명으로 인정하는 발명의 성립성 법리와 부딪칠 수 있다. 세 번째, 인공지능이 약한 인공지능에서 강한 인공지능으로 발전함에 따라 추상적 아이디어 또는 인간의 정신적 프로세스를 범용 컴퓨터에 단순히 적용한 것에 불과하다는 이유로 인공지능 발명의 성립성을 부정할 가능성이 있다. 하지만 이러한 잠재적 갈등은 우리나라 특허법의 발명의 폭넓고 유연한 정의에 의해 자연스럽게 해결될 수 있을 것으로 보인다. 입법부에 의해서 주도되는 특허법의 대대적인 개정 없이도, 사법부 또는 특허청이 특허법의 “자연법칙의 이용성” 문구를 유연하게 해석, 발명의 외연을 넓힘으로써 인공지능기술을 포섭할 수 있도록 하는 것이 좋을 것으로 사료된다.

인공지능은 다양한 분야에서 사람을 대신하여 성과를 보여준다. 게임 분야에서도 인공지능은 다양한 방면으로 사용된다. NPC(Non Player Character) 제작, 게임 난이도, 콘텐츠 생성 등의 분야에서 활용되고 있다. 그러나 게임에서 사용되는 인공지능은 우수한 성과를 보여주며 사람을 이기기 위해 연구된다. 우수한 인공지능 모델이 게임에 존재하여 게임의 난이도가 상승하게 되면 플레이어가 게임에 흥미를 잃는 경우도 있다. 따라서 본 논문의 목적은 사람과의 대결이 아닌 사람을 서포트 하는 인공지능의 개발이다. 현재 모바일 시장의 게임에는 자동 사냥 시스템이 존재한다. 게임에서 이 시스템은 난수 방식을 사용하기 때문에 효율이 떨어진다. 그러므로 본 논문에서는 병렬구조의 DNN 모델을 사용하여 효율적인 자동 사냥 시스템을 구축한다. 새로 구축한 모델과 기존에 사용하던 난수 방식의 모델을 게임을 통해 비교한다.

인공지능은 우리가 매일 들고 다니는 휴대폰을 비롯한 생활 전반뿐만 아니라 모든 사회 영역에까지 침투하고 있다. 특히 최근에 대두된 인공지능의 학습방법으로서의 머신러닝 기법의 발달로 이제 인공지능은 엄청난 양의 데이터를 학습하면서 성장해나가는 형태를 기본으로 하고 있다. 사법절차를 비롯한 분쟁해결영역도 인공지능이 넘보는 분야에서 더 이상 예외가 아니다. 언뜻 생각하면 법체계는 언어, 논리, 그리고 개념 간의 관련성이 지배하는 영역이어서, 전자적⋅기계적인 분석방법이 적극적으로 도입될 수 있는 분야로 비추어지나, 실제로 아직까지는 법 영역에서 자연어처리나 머신러닝 기법은 기대만큼의 성과를 내지는 못하고 있다. 최근 판결의 결과를 예측하는 시스템을 개발하는 연구들이 활발한데, 현재까지 공표된 대부분의 판결예측 연구들은 일단 사실관계는 확정을 해둔 채, 해당 사실관계의 특징적인 요소들이 담긴 기존 사례들을 분석하여 인간이 하는 것과 유사한 결론을 도출하는 과정으로 이루어진다. 그에 비하여 날 것 그대로의 증거들을 분석하여 허위의 주장이나 증거들을 걸러내고 진실한 사실관계를 재구성하는 정도에 이른 연구들은 찾아보기 힘들다. 특히 우리나라의 경우에는 인공지능이 학습에 필요한 충분한 판례 데이터를 확보하지 못하기가 어렵다는 점이 많이 지적되고 있는 현실이다. 다만 판결문을 훈련데이터로 활용하게 되더라도, 이 유기재가 생략된 판결문도 많다는 점이나 판사 개인이 판결 이유를 기재하는 방식이 훈련데이터의 분석에 영향을 끼칠 수도 있다는 점 등을 유념 해야 한다. 또한 판결문 등 기존 훈련데이터에 편향성이나 오류가 내재되어 있다면, 인공지능의 학습도 당연히 영향을 받을 수밖에 없다. 나아가 인공지능이 추상적인 불확정개념의 해석이나 적용 까지도 할 수 있을지는 아직 의문이다. 인공지능 판사의 출현은 적어도 단시일에 이루어지지는 않을 것이고, 단기적으로는 인공지능을 활용하여 판사의 업무를 보조하는 역할을 더 기대해볼 수 있겠다. 인공지능이 사법분야 내에서 활동할 수 있는 영역을 구체적ㆍ세부적으로 연구 하는 작업은, 인간 법관이 주도권을 잡은 채로 인공지능이 보조적인 역할을 하는 시대에서 인공지능을 활용할 수 있는 영역을 효과적으로 짚어내는 데에 도움이 될 수 있다. 다만 점차적으로 판사를 보조하는 지위에서 어느새 조금씩 인간 판사의 판단을 잠식할 위험성은 항시 경계해야 한다. 특히 인공지능 시스템이 개선될수록 판사가 인공지능이 작성한 보고서나 판결문 초안에 과도하게 의지하여 기계적, 통계적인 판단만을 내리게 될 위험을 조심해야 한다.

이 논문은 중국의 드론산업에 대하여 연구한 결과를 제시하고 있다. 많은 사람들에게 ‘Made in China’라는 호칭은 오명이 덧씌워져 있는 호칭이지만 민수용 드론에서는 이러한 오명이 어울리 지 않는다. 중국의 민수용 드론은 전 세계의 시장을 크게 점유하고 있으며 중국 브랜드로 그 가치를 키워왔다. 중국 드론산업이 발전을 지속하기 위해서는 크게 세 가지의 문제를 해결해야 한다. 드론의 운항과 사용에 있어서의 법적인 문제, 기술적인 한계, 시장성숙도의 문제를 해결해야 한다. 드론산업의 발전과 전망은 드론에 대한 법적인 규제와 크게 연관되어있고 각국의 정부는 드론의 사용을 규제하는 법안을 마련하고 있다. 중국의 드론기술은 매우 발전하여 소비자들의 만족을 이끌어내고 있지만 세계시장에서 최고의 시장점유율을 기록하고 있는 만큼 소비자들을 완전히 만족시키지는 못하고 있다. 드론산업은 자율제어 센서, 로봇, 인공지능과 같은 다양한 첨단기술과의 융･복합을 통하여 변화하는 미래 환경에 대비함으로써 기술적인 한계점을 극복해 나갈 수 있다. 중국시장에서 유통되고 있는 드론의 낮은 기술수준과 높지 않은 가성비로 인하여 시장이 성숙되지 못하고 드론의 전면적인 보급이 늦추어지는 측면이 있다. 드론산업의 시장성 숙과 발전을 위하여 중국정부와 기업의 부단한 노력이 필요하다. 시장성숙도가 높은 항공 및 영상촬영 분아에의 적극적인 융･복합이 필요하다.

상법 제795조 제2항과 제796조는 운송인의 손해배상책임에 대한 다양한 면책 사유를 규정하고 있다. 상법상 위와 같은 운송인의 면책사유들은 그 법적 성질 과 요건이 각 상이하다는 차이점은 있으나, 그 논리적 전제로서 운송도구로서의 감항능력을 갖춘 선박과 함께 선박을 조종하는 인적요소로서의 선원 등을 구비할 것을 공통적으로 요구하고 있다. 그런데 최근의 정보공학기술 및 인공 지능 등의 발전에 따라 과거에 인간에 의해 이루어지던 운송수단의 조종이 무인화 되고 있고, 해상운송에 있어서도 무인선박의 건조 및 운항이 현실화되고 있다. 조만간 상용화될 것으로 예상되는 무인선박의 운항은 기존 해상운송 법 제와 전반적인 측면에서 법리적 문제를 발생시킬 것으로 예상되는데, 특히 무인선박의 운항이 상법 795조 제2항과 제796조가 규정하는 면책사유의 해석과 적용에 어떤 영향을 미칠 것인가 하는 점에 대한 고찰은 실천적 가치가 있다. 무인선박의 경우 운송인 등의 감항능력주의의무 위반사실이 인정되지 않는 한, 선내에 선원이 승선하지 않는다는 점에서 원칙적으로 선원 등의 항해과실을 이유로 한 면책이 적용될 소지는 없다고 볼 것이다. 또한 무인선박의 경우에는 선박의 운항을 위한 각종 정보통신 관련 기기 및 전자장비가 유인선박에 비해 상대적으로 더 많이 장치되어야 한다는 점에서 이들 운항 관련 장비들의 적절 한 유지 · 관리상 과실로 인해 발생한 손해에 대해서는 운송인 등이 면책될 소지도 있을 것이나, 상법 제796조에서 규정하는 법정면책사유 중 하나인 「선박 의 숨은 하자」와의 관계에 있어서는 해석상 어려운 문제를 제기한다. 나아가 상법 제796조가 규정하는 법정면책사유인「해적행위나 그 밖에 이에 준한 행위」·「해상에서의 인명이나 재산의 구조행위 또는 이로 인한 항로이탈이나 그 밖의 정당한 사유로 인한 항로이탈」·「선박의 숨은 하자」의 해석과 관련해서 도법적 문제가 제기될 수 있다. 특히「해적행위나 그 밖에 이에 준한 행위」 의 해석 · 적용과 관련해서는 외부의 제3자가 자율운항선박의 운항장비 등을 해킹하는 등 불법적으로 통제하는 방법으로 자율운항선박 및 운송물의 점유를 취득하는 경우에 현행 법제상 운송인이 면책될 수 있을 것인가 하는 문제가 있다. 입법론으로서, 향후 사이버 해킹 등을 통한 선박 등의 탈취행위의 경우에도 일정한 요건 하에서 운송인의 면책을 허용할 수 있도록 포괄적 면책규정을 상법 제796조에 신설할 필요가 있다.

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.

모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

4차 산업혁명은 인공지능으로 대처할 수 없는 인간의 창의성과 의사소통 능력 개발을 위한 교육 체계의 변화가 필요하다. 현재 교육 시스템은 사실과 절차에 기반을 둔 구조로써 지식을 창의적으로 활용하는 시스템으로의 변화를 요구한다. 로봇과 인공지능 기계들의 영역에서 벗 어난 창조성 개발은 4차 산업혁명 시대의 핵심요소이다. 본 연구는 토론학습과 영어 앱 읽기를 통하여 창조성 개발에 미치는 효과를 검증하고자 한다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 끊임없이 변화하는 4차 산업혁명 시대의 차세대교육을 위한 해결 방안은 오직 인간의 창의성 재능 개발에 달려있다. 이 시대의 교육 방향은 창의적인 능력을 함양할 수 있는 학습을 목표로 해야 한다. 둘째, 토론학습은 4차 산업 혁명 시대에 필수 요소인 의사소통 기술, 팀 워크 기술, 분석 기술, 윤리적 기술의 기초가 된다. 토론학습은 문제 해결 능력과 기획 및 비판적 사고 능력을 향상시켜 창의성 개발의 근원이 된다. 셋째, Lingbe, Memrise, HelloTalk 등과 같은 영어 앱을 통한 독서는 창의성 개발에 효과적이다. 읽기 학습 은 학습자의 생각과 상상력을 풍부하게 하여 사물을 새롭고 독창적인 방식으로 이해하게 한다. 즉 학습자 스스로 논리적 사고로 자신의 가치관을 형성하고 대상에 대해 새롭게 판단하며 문제 해결할 수 있는 능력을 함양하게 된다. 상상력은 창의성의 기초이며 토론과 영어 어플 읽기는 비판적 사고 논리와 논리를 사용하기 때문에 창의력 개발의 기본이 된다.

인공지능 시대가 점점 다가오고 있다. 각국 정 부와 기업이 앞다투어 투자하고 다양한 인공지능 제품 및 서비스를 선보이면서, 인공지능 알고리즘의 오작동, 데이터로 인한 차별행위 발생 등으로 인한 사고가 등장하기 시작하였다. 이런 사고는 앞으로 더 많이, 더 자주 일어날 것이다. 문제는 인공지능 사고에 대한 손해배상책임을 묻기 쉽지 않다는 것이다. 인공지능 사고는 데이터를 활용하여 스스로 수많은 학습 과정을 통해 결과를 도출하는 기계학습 및 딥러닝의 특성상 피해자가 사고 원인을 파악하여 가해 행위를 특정하고 그 손해를 입증하기 쉽지 않다. 기업의 알고리즘 비공개 및 분산된 소프트웨어 개발 방식 은 손해 원인의 입증을 한층 더 어렵게 만든다. 또한 피해자가 손해의 원인을 밝힌다고 하더라도 데이터로부터 정보를 추출하고 확률적인 판단을 내리는 인공지능 기술의 특성상 정확한 결과 예측이 어려워 개발자의 과실 및 과실과 손해 사이의 인과관계가 부정될 가능성이 높다. 이와 같은 이유로 인공지능 사고의 피해자가 그에 대한 보상을 받기 어렵다면, 이는 결국 기술에 대한 불신으로 이어져 인공지능 기술의 확산이 저해될 것이다. 지속 가능한 인공지능 시대를 위해서 는 개발자 등 관련자가 인공지능 동작에 대한 설명 가능성 및 투명성을 제고하도록 그들에게 일정한 의무와 책임을 부과하여야 한다. 일반적으로 인공 지능의 예측 정확도와 설명가능성은 반비례하기 때문에, 성능뿐만 아니라 설명가능성을 위한 연구개발 역량을 배분하도록 제도를 마련할 필요가 있다. 따라서 GDPR과 같이 개발자등에게 인공지능 동작을 설명할 행정 의무를 부과하거나 인공지능 사고에 대해서 손해배상 청구 시 증명책임을 전환하는 방안을 고민할 시점이다. 이와 같은 법제 방향은 개별적 사고에서 손해를 공평하고 타당하 게 분담하게 할 뿐 아니라, 제조자등이 본인에게 부과된 입증을 다하기 위해 인공지능의 판단 과정 및 근거를 설명하기 위한 기술을 모색하게 함으로써 결과적으로 인공지능의 불투명성을 완화 하고 설명가능성을 높일 것이다. 실제로 GDPR에서 인공지능 동작에 대한 설명요구권이 논의되기 시작하면서 설명가능 인공지능에 대한 연구가 활 발히 진행되기 시작하였다. 인공지능 사고에 대한 책임을 어떻게 분담하여야 혁신은 장려하면서 위험을 방지할 수 있을지, 인공지능이 사회에서 신뢰를 쌓을 수 있으려면 어떠한 기준을 설정해야 할지 앞으로 계속 찾아가야 할 것이다.

감귤 주생산 지역인 제주도 서귀포시에 위치한 감귤연구소는 감귤의 품종, 재배, 병해충, 수확 후 가공 이용, 유통에 관해 연구를 수행하고 있다. 그 중 병해충연구실에서는 감귤 병해충 생태, 예찰 및 방제에 관해 연구하고 있으며 특히 해충 분야는 감귤 주요 및 돌발 해충의 예찰 및 방제에 초점을 맞춰 연구를 수행하고 있으며 이를 위해 감귤 해충 개체군 모형, 발생 시기 예찰 모형, 적기 방제 결정 모형 등을 개발하고 적정 방제 약제 선발 등을 통해 적용하고 있다. 감귤은 병해충 방제에 많은 노동력이 투입되므로 노동력 절감을 위한 무인 병해충방제시스템 개발하였으며 이를 고도화하기 위해 반자율주행 고속농약살포기 개발을 추진하고 있다. 미소곤충이며 가장 주요 해충인 볼록총채벌레를 예찰하기 위해 인공지능을 이용한 이미지 분석 장치 및 페로몬을 이용한 스마트트랩 개발을 추진하고 있다.

4차 산업혁명시대의 상징, 사이보그라고도 일컫는 인공지능이 거의 모든 영역에서 직업의 지도를 새롭게 바꾸고 있다. 이러한 현상은 법조영 역에서도 예외가 되지 않은바, 실제로 해외 사례를 보면 일부 제한된 영역이기는 하나 로펌에서 인공지능이 계약서 검토 및 작성 등 변호사의 업무를 수행하고 나아가 인간 법관의 법률적 판단을 보조하는 등 그 영역을 점차 넓혀가고 있다. 즉 가장 보수적이라고 하는 법조영역에까지 최첨단 과학기술의 집약체인 인공지능이 도입되고 있는 상황에서 유독 법조계만 인공지능의 출현을 회의적인 시각으로 바라보는 이유는 무엇일까? 이제는 인공지능의 출현을 단지 부정적 내지는 회의적인 시각으로만 바라볼 것이 아니라, 신속⋅ 정확하게 재판받을 권리라는 관점에서 국민적⋅ 사회적 합의를 바탕으로 보다 적극적이고 유연하게 대응할 필요가 있다. 따라서 본 소고에서는 인공지능이 인간 법관의 법률적 판단을 어느 범위까지 보조할 수 있는지에 관하여, 영업비밀 판례를 전수조사하고 분석한 데이터를 토대로 영업비밀 유출 사건으로 범위를 한정하여 그 가능성을 연구해 보았다. 한편 인공지능이 법조영역에 도입되어 언젠가 인간 법관의 역할을 대신할 가능성도 배제할 수 는 없을 것이다. 하지만 법조영역에 인공지능을 도입하기 위해서는 선결과제로 개인정보보호법 등 현행 법제도에 대한 정비와 더불어 현재 극히 제한적으로만 공개되고 있는 판결문 등 법률정보 빅데이터의 공개 문제가 해결되어야만 한다. 따라서 본 소고에서는 누구를 위한 인공지능이 되어 야 하는지에 대한 관심과 논의를 시작으로 법조 영역에의 인공지능 도입에 관한 제언을 하고자 한다.

인공지능 시대의 도전에 종교학적으로 답하기 위해 폴 리쾨르(Paul Ricoeur)의 미메시스(mimèsis) 이론을 그의 종교적 해석학에 접붙였다. 이 접붙임을 통해 드러나는 종교적 텍스트의 본유적인 기능은 개인과 공동체가 종교적 텍스트를 읽고 해석하면서 개인과 공동체가 자신들이 가지고 있는 한정적인 시간성(Zeitlichkeit)을 넘어선 영원성(eternity)이나 공(空)과 같은 근원적인 시간성과 새로운 존재의 가능성을 보면서 일어나는 영혼의 변형과 서사적 정체성이다. 약한 인공지능(weak AI)의 경우, 인공지능이 지식적이고 교리적인 측면의 기능을 감당하게 되어 영혼의 변형이라는 종교적 텍스트의 본유적 기능이 강화될 것이다. 강한 인공지능(strong AI)의 경우, 인공지능이 앞으로 인간과 함께 살아가는 동반자가 될 수 있다는 점에서 강한 인공지능이 등장하기 전에 지금까지 종교적 텍스트가 형성해 온 다양한 종교적인 서사적 정체성을 인공지능 프로그램 안에 적극적으로 포함하는 컴퓨터 공학과의 협업이 강력하게 요청된다.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.

필기 인식은 사람이 작성한 문서나 종이에 쓴 글자, 사진에 보이는 글자 등을 인식하는 기술이다. 대표적인 기술로는 OCR과 온라인 필기인식 기술이 있으며 OCR은 정자로 또박또박 쓴 글씨 인식률은 높지만 그렇지 않는 경우에는 인식률이 낮다. 온라인 필기인식 기술은 필기 입력순서와 사람의 필체의 차이에 따라 인식률이 확연하게 달랐다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 딥러닝을 이용하여 필기체 인식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 신경망 알고리즘 중 Convolutional Neural Network와 EMNIST 데이터 세트를 사용하여 학습 데이터를 설계하였고 Unity3D 게임엔진을 이용하여 전체적인 시스템을 구성하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU 성능이 학습 결과에 영향을 미치는지 알아보기 위해 성능을 비교분석을 하였고, loss 값과 accuracy 결과에 큰 차이는 없었지만 학습 속도에는 최대 30배 정도 속도 차이가 났다. 마지막으로 실험을 통해 시스템 인식결과를 분석하였고, 문자와 숫자가 유사한 O, q, l과 같은 알파벳이나, 실험자가 글자를 다른 알파벳과 유사하게 보이게 필기하면 인식률이 낮았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 게임엔진을 사용하여 인공지능 시스템을 개발했기 때문에 프로세스 절차가 간략해졌고 호환성도 좋아졌다.