최근 발생하는 테러공격들 중 4차 산업혁명을 통해 새롭게 떠오르는 신 흥기술인 드론, 3D 프린팅 건, 인공지능 등을 이용한 테러공격과 사이버 테러가 증가하면서 이로 인한 테러공격의 충격과 공포의 파급효과가 더 크게 나타나고 있다. 문제는 이러한 기술이 비싸지 않고 쉽게 구입할 수 있는 일상적인 도구들이어서 악의적인 의도를 가진 일반인들과 극단주의 자들, 그리고 테러리스트들이 쉽게 테러이용수단으로 활용할 수 있다는 점이다. 더 우려스러운 점은 이 같은 신흥기술을 이용한 테러이용수단들 은 폭탄, 총포류 등의 전통적인 테러이용수단을 사용한 테러에 대한 대응 방안을 갖추고 있는 현재의 중요기반시설들과 다중이용시설 등의 보안을 위한 테러 대응전략과 방안들을 무력화시킨다는 것이다. 신흥기술을 이용 한 테러위협에 대한 대응은 특히 과학적 측면에서 연구되고 개발되어야 할 부분이기 때문에 이러한 위협에 대한 실효적인 테러대응방안을 수립하 려면 테러대응기관들과 안보기관들, 관련 신흥기술의 전문가들로부터 과 학적 연구, 실험, 개발 등의 지원을 받아야만 한다. 그러나 국내의 경우는 아직까지 신흥기술을 이용한 테러 공격에 대한 적절한 테러 방어기술이나 전략이 미흡하다. 이런 문제의 근본 이유는 국내의 주요 테러대응기관이 나 안보관련 기관들이 신흥기술에 대한 대비를 할 수 있도록 지원하는 과 학과 증거에 기반 한 연구, 실험, 그리고 개발을 위한 체계·권한·예산·인 력 등이 현재의 국내 법률상의 한계로 인해 제대로 구축되거나, 지원되거 나, 혹은 운용되지 못하기 때문이다. 이에 따라 이 연구는 신흥기술을 이용한 테러공격에 대비하고 있는 선 도적인 모범사례에 해당하는 미국 국토안보부(DHS)의 Science and Technology Decorate(S&T)와 Emerging Technologies Subcommittee of the Homeland Security Advisory Council (이하 HSAC)의 활동, 역할, 임무를 소개한다. 미국의 S&T는 현존하는 그리고 3년에서 10년의 단기, 그리고 더 먼 미래에 신흥기술을 포함한 모든 부분에서 미국 국가 의 안보를 헤치고 국민의 생명과 재산 그리고 민주주의의 절차에 도전이 되는 다양한 위협들을 파악하고 이에 대한 대응방안을 각 분야의 최고 전문가와 전문연구센터들과 함께 연구하고 있다. 이와 함께, 이 연구는 이러한 S&T의 활동을 가능하게 하는 관련 법령인 신흥위협예방법 2018 (The Preventing Emerging Threats Act of 2018)(S.2836)에 대해 소 개한다. 그리고 마지막으로 이 연구에서 소개하는 미국 사례에 대한 정책 적ㆍ법적 시사점과 국내의 적용가능성에 대해 논의하였다.

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행 하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법 이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석 방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점 을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계 학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였 다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개 발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변 화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층 6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연 구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예 측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이 터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아 가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단 계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

환경개선에 대한 국제법적인 의무가 우리 정부에도 부과되어 있는데, 환경개선에 대한 한계의 원인과 진상을 규명하면서 이에 대한 효과적인 수단으로서 인공지능기술 등 4차산업혁명기술을 활용하는 것의 가능성과 효과성에 대하여 그동안 미진하였던 새로운 기초연구를 진행하였다. 그동 안 입법정책에 대한 기초적인 연구를 하는 것은 환경법분야에서도 쉽지 않았고 미진한 점들이 많았다. 입법정책에 대한 기초적인 연구를 통하여 앞으로 전개될 세부적이고 구체적인 환경법정책에 분석적이며 조화로운 나침반을 제공해 줄 실익이 있을 것으로 기대한다. 인공지능 등 4차산업혁명기술이 사회를 변화시켜가고 있다. 이는 인류가 그동안 환경개선을 위한 노력이 효과를 크게 보지 못한 한계를 극복하는 데 새로운 희망을 줄 수 있을 것이라는 새로운 학문과 정책상의 관점이 최근에 전 세계적으로 제기되고 있다. 인류는 기후변화에 대응하기 위하여 유엔기후변화협약(United Nations Framework Convention on Climate Change), 교토의정서(Kyoto Protocol) 등은 물론이고 최근의 파리협정 (Paris Agreement) 등 국제적인 노력을 많이 기울여 왔다. 그러나 환경 정책을 강화하는 것은 화석연료를 사용한 경제개발에 역행하는 것이라는 모순된 전제를 극복할 수 없었기에 우리 정부는 선뜻 국제법적인 환경정 책을 본격적으로 실시하지 못하였다. 또한 부족한 인간의 힘으로 일일이 기후변화의 원인들을 24시간 모니터링하고 장소에 구애받지 않는 분석과 조치를 취하기에는 한계가 많았다. 본 연구에서는 환경개선의 새로운 패러 다임으로서 인공지능 등 4차산업혁명기술과 환경을 연결하는 학제간의 융 합법적인 기초작업을 그린뉴딜정책을 위하여 진행하고자 한다. 이를 위하여 첫 번째, 그린뉴딜이 4차산업혁명기술과 환경정책을 연결 하고 접목할 수 있는 가능성과 허용성이 있음을 확인하였다. 두 번째, 그린뉴딜이 기존의 환경정책들의 단순한 집합이나 나열에 지나지 않고, 새로운 내용과 성질의 진테제로서의 환경법 정책으로 평가할 수 있음을 유럽과 미국 등의 그린딜을 비교하면서 확인하였다. 세 번째, 그린뉴딜이 4차산업혁명기술과 기존의 환경법정책을 결합하여 새로운 진테제로서의 법정책적 내용으로서 그린뉴딜이라는 목표가 분명하게 드러날 수 있도록 법령의 목적을 조정하고 수정하는 작업이 필요함을 개별법을 통해 고찰하 였다. 네 번째, 특히 한국의 그린뉴딜이 실패하지 않고 기존의 환경정책 과 달리 의도한 성과를 확보하고 공정하고 정의로운 사회로 이행할 수 있 기 위해서는 다양한 기존의 법령에 그린뉴딜의 정책을 반영한 입법정책적 인 제언을 함으로써 법정책적인 함의를 밝혔다. 이는 한국형 그린뉴딜에 대한 입법적 과제와 입법 현황 평가를 다양한 분야들에 걸쳐서 실시해 본 결론이다. 구체적으로는 탄소감축에 대한 직접적인 감축을 위한 대응성 과제, 탄소감축을 위해 생산과 소비 및 에너지의 구조변화를 위한 적응성 과제, 4차산업혁명을 통한 기후변화정책에의 직업과 참여 확대, 한국형 그린뉴딜에서 장애조항들의 제거 및 규제완화, 4차산업혁명기술을 통한 기후변화정책이 가능하도록 교육의 확대 강화, 4차산업혁명을 통한 기후 변화정책에의 성과의 배분과 포용 등의 분야들이다. 결론적으로 한국형 그린뉴딜에 대한 제언으로서 한국형 그린뉴딜의 목 적 규정 수정과 교육목표ㆍ원칙 추가, 한국형 그린뉴딜을 촉진할 대응성 규정의 마련과 보완, 한국형 그린뉴딜을 촉진할 적응성 규정의 마련과 보 완, 한국형 그린뉴딜에서 정의로운 대전환을 위한 구체적 입법의 마련 등 이 요구된다.

Recently, not only traditional statistical techniques but also machine learning algorithms have been used to make more accurate bankruptcy predictions. But the insolvency rate of companies dealing with financial institutions is very low, resulting in a data imbalance problem. In particular, since data imbalance negatively affects the performance of artificial intelligence models, it is necessary to first perform the data imbalance process. In additional, as artificial intelligence algorithms are advanced for precise decision-making, regulatory pressure related to securing transparency of Artificial Intelligence models is gradually increasing, such as mandating the installation of explanation functions for Artificial Intelligence models. Therefore, this study aims to present guidelines for eXplainable Artificial Intelligence-based corporate bankruptcy prediction methodology applying SMOTE techniques and LIME algorithms to solve a data imbalance problem and model transparency problem in predicting corporate bankruptcy. The implications of this study are as follows. First, it was confirmed that SMOTE can effectively solve the data imbalance issue, a problem that can be easily overlooked in predicting corporate bankruptcy. Second, through the LIME algorithm, the basis for predicting bankruptcy of the machine learning model was visualized, and derive improvement priorities of financial variables that increase the possibility of bankruptcy of companies. Third, the scope of application of the algorithm in future research was expanded by confirming the possibility of using SMOTE and LIME through case application.

Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm( ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.

기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇 도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순 찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리 즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데 이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용 하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까 지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료 된다.

범밀도이론함수(Density Functional Theory, DFT) 기반의 제일원리전산모사는 기저상태의 DFT 에너지를 구하는데 많은 시간소요 및 전산자원을 소모하였다. 이러한 막대한 전산자원의 소모는 DFT 계산에서 고려할 원자수를 수 백개 이 하로 제한되게 되었으며, 이를 해결하기 위해서는 전자구조 계산이 아닌 원자의 환경 내에 원자간 상호작용을 정의 (Force Field, 힘장)하고 이를 통해 주어진 조성 혹은 구조에 따른 에너지를 빠르게 예측 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 는 Behler-Parrinello가 제시한 인공신경망 모델을 활용해 인공지능 다원계 힘장을 개발하고 코발트-구리 산화물의 조성에 따른 에너지를 예측하고 안정한 구조를 탐색하는 연구를 수행하였다. 인공신경망 기술로 부터 구리-코발트 산화물에 대 해 15.7 meV/atom의 에너지 오차와 단위거리당 힘 103.6 meV/Å의 정확도를 가지는 인공신경망 포텐셜을 개발하였다. 이 방법으로 빠르고 정확하게 CuCoO 표면구조의 산소 결함률에 따른 생성에너지를 계산할 수 있었고, 에너지 컨벡스 홀을 도시 조성에 따른 안정한 구조를 예측하였다.

빅 데이터, 알고리즘, 인공지능, 블록체인, 메타버스 및 스마트계약과 같이 21세기의 기술혁신은 기존의 주주총회 개최방법의 효율성과 공정성 에 의문을 제기하게 만들었고, 경영진에게 새로운 역량이나 기술을 습득 하거나 보유할 것을 요구하고 있으며, 기업 내에서 기존에 의사결정을 내리던 자들에게 보다 효율적인 방식으로 기업을 운영할 수 있는 도구를 제공하고, 기업 내에서 누가 실질적인 의사결정권을 가져야 하는지를 결 정하는 균형추를 바꾸어 놓고 있으며, Corona-19 팬데믹은 가상주주총 회 도입 시기를 우리가 예상했던 것보다 훨씬 더 빠르게 앞당겨 놓았다. 기업지배구조의 기본 테마 중 하나는 기업의 경영진에게 부여되는 광 범위한 재량권과 주주들이 경영진에 대해 책임을 추궁할 수 있는 권한 간에 균형을 맞추는 일이다. 따라서 이글은 새로운 기술들이 어떻게 주 주총회를 주주민주주의의 시금석으로 부활시키고, 어떻게 주주들이 기업 경영에 관여할 수 있는 새로운 길을 열 수 있는지, 기업 내 구성원들의 역할 및 권한과 책임분배에서 어떤 역할을 수행할 수 있는지, 공동의사 결정 비용을 감소시키고 보다 효율적인 의결권 행사절차를 가능케 함으 로써 주주총회의 역할을 강화시킬 수 있는지 등에 대한 것들이다. 그런 데 가상주주총회에 대해 비판적 견해도 많지만 가상주주총회는 주주참여 와 접근성을 높이고, 주주와 이사 및 경영진 간의 상호작용을 활발하게 하며, 탄소 발자국을 줄일 수 있고, 비용을 절감할 수 있는 등 많은 장점 을 가지고 있다, 특히 개인투자자들이 적극적으로 주주총회에 참석하여 건설적인 의견을 제시할 경우, 효율적인 의사결정이 이루어질 수 있고, 이는 회사의 실적향상으로 이어질 수도 있으므로 형해화 되었다는 비판 을 받던 주주총회가 본연의 기능을 회복할 수 있을 것이라는 기대는 가 상주주총회가 갖는 최고의 장점이 아닐까 하는 생각이 든다. 그러나 이 제도가 우리나라에 온전하게 도입되기 위해서는 학계의 비 판적 견해와 갈라져 있는 견해들을 수렴하여 바람직한 해결책을 찾고, 특히 우리보다 앞서 많은 논의가 이루어지고 실무경험이 풍부한 외국의 사례들을 심도 있게 연구하여 바람직한 기업지배구조 개선을 위한 입법 방향을 제시할 수 있어야 할 것이다. 그리고 주식회사 구성원들 간에 보 다 활발한 상호작용이 이루어질 수 있는 메타버스 기술과 의결권 행사 데이터에 대한 위조와 변조가 현실적으로 어려워 보안성이 높기 때문에 의결권 행사의 신뢰성을 확보할 수 있는 블록체인 기술도 아울러 도입할 것을 제안한다.

최근 빅데이터, 인공지능 등 눈부신 기술 발전으로 인해 자율운항선박이 현 실화되고 있으며, 산업계를 중심으로 육상에서 선박을 조종하기 위한 기술 개 발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율운항선박 도입을 위한 관련 법적 검토 를 통해 국제해사협약의 필요한 개정 및 명확화 작업이 이루어질 수 있도록 함 으로써 향후 자율운항선박이 원활하게 운항될 수 있는 여건 조성에 기여할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 11개의 법률위원회 소관협약에 한정하여 연구를 진행하였다. 우선 협약내용별 해당 조항이 자율운항선박 운용에 아무 문제없이 적용되는지, 아니면 적용되려면 개정 및 명확화 등이 필요한지 여부를 검토하 였다. LEG 협약에 대한 규정검토작업 결과, 별도의 작업이 필요하지 않거나, 일부 규정의 경우 통일해석 및 협약의 개정을 통해 자율운항선박의 운용이 가 능한 것으로 판단되었다. LEG 협약 상 도출된 주요 쟁점 사항은 정의 및 용어, 선장의 역할과 책임, 원격운항자의 역할과 책임, 법적책임, 증서, 기타사항으로 정리할 수 있다. 자율화 등급 1단계 및 2단계에서는 선박에 선원이 탑승하기 때문에, 대부분 통일해석의 개발을 통해 자율운항선박에 적용이 가능할 것으로 보인다. 선원이 승선하지 않는 자율화 등급 3단계 및 4단계에서는 현재 협약을 개정하거나 자 율운항선박에 관한 새로운 협약의 제정이 필요할 것이다. 아울러 아직 정립되 지 않은 자율운항선박, 자율화 등급 등에 대한 용어의 정의가 공통적으로 필요 하다. 그리고 선장 등에 대한 명확한 개념 및 역할도 검토가 필요하다. 일반적 으로 선장은 선박소유자를 대신하여, 선박운항 책임자로 그 역할이 상당히 중 요하다고 할 수 있다. 그러나, 자율화 등급 1단계를 제외하고 2단계, 3단계 및 4 단계에서는 선박에 선장이 승선하지 않기에 이러한 전통적인 선장의 역할 및 책임을 명확히 하는 것이 필요할 것이다. 또한, 자율운항선박 도입으로 인해 새 롭게 등장하는 원격운항자의 역할과 책임에 대한 명확화가 필요하다. LEG 협 약의 법적 검토를 통해 원격운항자 관련 부분이 상당 부분 식별되었으며, 원격 운항자의 정의, 개념, 역할 및 책임 등에 대한 부분을 명확하게 할 필요가 있다. 아울러 새로운 자율운항선박의 자율시스템 및 원격조종시스템 등이 출현하게 됨에 따라 제조업자, 시스템 개발자 등에 대한 책임 여부에 대해 명확화가 필 요하다. 그리고 항만국통제 수검을 위해 선내 비치해야 하는 보험증서를 선원 이 승선하지 않는 자율운항선박에 어떻게 처리해야하는 지에 대해 추가적인 통 일해석이나 개정이 필요할 수 있다.

디지털 전환(digital transformation)은 디짓화(digitisation)와 디지털화(digitalisation) 의 경제적 및 사회적 효과를 의미한다. 디지털 전환은 경제/사회 발전 및 삶의 편의성을 향상 시키는 유용한 도구로 작용하지만 부정적 영향(개인정보 오남용, 윤리문제 야기, 사회적 격 차 심화 등)을 미칠 수도 있는 양면성을 보유하고 있다. 한편 정부는 산업 경쟁력 및 기술 패 권 확보 등을 위하여 디지털 전환 촉진정책은 적극적으로 추진하고 있는 반면, 디지털 전환 관련 위험이슈에 대한 이해와 이를 방지할 수 있는 정책 추진에는 상대적으로 소극적인 상황 이다. 이에 본 연구는 디지털 전환이 초래할 수 있는 미래사회 위험이슈를 Embedded Topic Modeling 방법론 기반의 언론기사 빅데이터 정량분석으로 체계화 및 구체화하고, 정책적 대 응 방향을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 주요국의 디지털 전환 역기능 세부 이슈들을 규명 하였다. 다음으로 디지털 전환의 핵심 기술인 인공지능을 중심으로 주요국과 한국의 디지털 전환 역기능 세부이슈를 구체화하고, 비교분석하였다. 아울러 분석결과들을 종합하여 향후 정부의 디지털 전환 역기능 대응 정책 수립 방향을 제시하였다. 분석 결과에 근거한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전환의 역기능은 기술 분야에만 한정되어 나타나지 않고 국가안보 및 사회 전반에 영향을 미치기 때문에 정부는 디지털 전환의 순기능 촉진뿐만 아니 라 역기능 대응을 위한 정책도 마련해야 한다. 둘째, 디지털 전환의 미래사회 위험 세부이슈 들은 국가에 따라 상이하게 나타나므로 정부는 국가적/사회적 맥락을 고려하여 디지털 전환 역기능 대응 정책을 수립해야 한다. 마지막으로 정부는 이해관계자들의 혼선을 최소화할 수 있도록 디지털 전환 역기능 대응 정책의 큰 방향을 설정하고, 실효성 있는 정책 수단을 마련 해야 한다.

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이 다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데 이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의 하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이 진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.

With the rapid development of artificial intelligence, the use of artificial intelligence in the field of employment, especially in recruitment, is gradually increasing. Artificial intelligence judges applications for employment of applicants and analyzes interview videos to determine emotional intelligence, communication skills, cognitive ability, and problem-solving ability. However, there is a risk of discrimination in evaluating humans in hiring by these automated decisions made by artificial intelligence. Discrimination in hiring according to gender, race, or disability is prohibited by various laws such as the Constitution, Labor Standards Act, Framework Act On Employment Policy, and Employment Security Act in Korea. In particular, the Act On The Prohibition Of Discrimination Against Persons With Disabilities, Remedy Against Infringement Of Their Rights and the Act On The Employment Promotion And Vocational Rehabilitation Of Persons With Disabilities require special protection for people with disabilities. Discrimination against persons with disabilities can be divided into direct discrimination against persons with disabilities without justifiable grounds, and indirect discrimination that results in disadvantageous consequences for persons with disabilities by applying standards that do not take disabilities into account even though they are not formally treated unfavorable. When hiring according to automated decision-making, (i) intentional discrimination that intentionally sets applicants with elements of the disablity to be excluded from recruitment, (ii) making an automated decision not to hire the disabled through the existing data which prejudice against the disabled is already reflected, and (iii) if the existing data lacks or does not have information on the disabled, the data itself lacks representativeness, leading to distorted decisions, there is a risk that will be judged as discrimination for the disabled. In Korea, the Credit Information Use And Protection Act has proposed the definition of automated evaluation for owner of credit information and protection standards, but it is limited to the protection of credit information, and a recent amendment of the Personal Information Protection Act suggests protection measures from decisions made by automated systems, but it is criticized for the scope of protection being reduced than that of the GDPR. In addition, special protection measures for workers, such as the ILO’s Code of Practice for Protection of Workers’ Personal Data, are not mentioned separately, so it is necessary to devise legal protection measures in the hiring process according to automated decision-making of disabled workers.

본 연구는 기독교선교를 활성화하기 위한 목적으로 이미 우리는 4차 산업혁명시대에 살고 있고 이와 관련한 다양한 IT기술을 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 인터넷 세상, 사물인터넷 세상 그리고 인공지능과 빅데이터의 IT기술이 여러 산업군에도 적용되어 사용되고 있는 현재의 이러한 환경적인 상황에서 선교활동이나 선교와 관련되어 필요한 여러 활동들 또한 이러한 IT를 고려해야 할 필요성이 있다. 특히 코로나-19 의 영향으로 더더욱 IT기술을 고려해야 하는 이유이다. 코로나-19 환경을 극복하고 4차산업혁명 시대의 IT기술을 활용하여 선교를 활성 화하기 위한 방안을 파악해보고, 선교 활동에서 어떤 영향이 있는지를 살펴본다. 본 연구에서는 IT기술을 활용하여 기독교 선교에 영향을 줄 수 있는 부분을 다양한 시각으로 알아보고 선교와 관련하여 적용가능 한 기술적 측면과 실제 메타버스 적용사례와 이와 관련한 연관성을 찾아보기 위한 방안을 모색한다. 우리는 현재 비대면, 온라인 시대에서 삶을 살아가고 있다. 이러한 환경에서 기독교 선교를 활성화하기 위한 방안을 생각해 보고, 이를 메타버스라는 하나의 가상공간에서 실현할 가능성을 파악해야 한다.

본 연구는 코로나 시대이후로 가속화된 뷰티분야의 4차 산업들과 융합으로 산업에서 요구되는 실무능력을 교육하기 위한 교육과정 개발을 목적으로 진행되었다. 여러 문헌의 탐색적 조사와 전문가의견 을 수렴한 결과 뷰티산업은 앞으로 단일 아이템 또는 서비스 제공이 아닌 의료, 바이오, ICT, 인공지능 기 술 등이 결합된 개인맞춤형 서비스 제공 산업으로 분야가 확장될 것으로 분석되었다. 분석 내용을 바탕으 로 전통적인 뷰티산업에서 요구하는 기본 직무 능력 외에 갖추어야 할 디지털 활용능력을 추가하여 교육과 정을 구성하고 과목을 도출하였다. 코로나 이후의 시대는 4차 산업혁명을 기반으로 다양한 산업의 변화를 가져올 것이며 이러한 변화에 대응하여 뷰티산업의 발전과 지속가능성을 위한 인재 개발을 위해 대학에서 는 산업의 변화에 항상 주목해야 할 것이다.

예이츠와 조지 하이드-리즈의 자동기술은 예이츠의 시학에 커다란 전환 점을 제공한다. 자동기술 이전에 예이츠의 시는 아일랜드의 문화와 역사, 모드 곤과의 사랑 등과 같은 아일랜드와 연인에 대한 사랑이 주요한 소재이었다. 그러나 자동기술 이후에 예이츠의 시학은 전 세계의 역사와 문화, 우주 등으로 확장된다. 더욱이 예이 츠와 아내의 자동기술은 인공지능의 초지능 상태와 유사하다. 그래서 이 연구는 예이 츠와 아내의 자동기술과 강인공지능의 초지능의 상태와의 유사점을 비교 분석하면서 예이츠가 그의 시에서 추구한 사상을 추적해 보는 것이다.

본 논문은 AI와 시각, 컴퓨터비전과 이미지의 관계를 비평적 관점에서 논하고 있다. 초대형 IT기업들은 빠짐없이 AI의 기계학습을 위한 컴퓨터비전의 개발에 앞장서면서 이미지의 입력을 통해 세상의 정보를 데이터베이스의 형태로 집적하고 있다. 컴퓨터비전의 분야는 ‘비전’이라는 단어가 가리키듯 인간의 시각과 컴퓨터의 시각데이터집적과정을 비유하지만, 실제로는 기계적이고 알고리즘화된 인간의 시각과는 전혀 별개의 성질을 갖는다. 기계에 정보를 제공하는 기계학 습을 위한 이미지의 모음인 이미지 데이터셋은 AI의 성능개발에 핵심적인데, 온라인상의 이미지가 무작위로 사용되거나 학습과정에서 사회적 차별이나 편견이 그대로 반영될 가능성이 높은 것 으로 경계가 필요하다. AI와 예술의 접목에서는 주로 생성적 적대 신경망을 사용하여 기존의 미술품을 학습한 후 이와 유사하지만 다른 이미지를 만들어내는 방식이 다용되고 있다. 컴퓨터비전 이 시각과 차이가 있듯, AI 미술이 기존 예술의 일부로 흡수되기 위해서는 새로운 기준들이 필요할 것이다.

AI가 시장의 패러다임을 바꾸는 새로운 혁신 기술로 주목받고 있다. 기업은 AI 의 기술적 이점이 잘 반영되면서 동시에 시장의 수요를 충족하는 방법을 적용하여 신제품을 개발해야 한다. 하지만 업계에는 이러한 요건을 충족하는 방법론이 부재하다 보니 기업들은 기존 제품개발 방법론을 이용해 AI 기반 제품개발을 추진하고 있다. 이로 인해 AI의 기술적 이점이 충분히 반영되지 못하거나 AI의 기술적 잠재성이 시장 가치로 연결되지 못하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이 연구는 AI 기반의 신제품을 개발하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. AI 혁신이 기존 방식과 다른 차별적 속성을 확인하고, 이러한 속성이 반영된 제품 설계 프로세스와 방법론을 제시한다. 이 연구는 AI 제품개발이 양손잡이 접근(Ambidexterity approach)을 지향해야 함을 강조하며, 테크놀로지 푸시(Technology push) 기반의 아이디어 생성, 마켓 풀(Market pull) 기반의 소비자 요구조건 분석, 제품 설계 구체화 등을 포함하는 AI 기반 제품의 설계(Design) 프로세스 및 구체적인 개발 방법을 제안했다. 이 방법론의 현 실 적용 가능성을 검증하기 위해 사례연구를 실시, AI 기반의 차량용 인포테인먼트 시스템 개발 전략을 도출한다. 기술적 가능성에 기반하여 13개의 혁신 아이디어를 생성했고, 카노 (KANO) 분석과 TOPSIS의 결합에 의한 소비자 요구조건 분석을 통해 총 6개의 신제품 개 발 전략을 도출했다. 이 연구제서 제안하는 방법론은 기업이 AI 기반의 혁신제품을 통해 신 시장을 개척하거나 기존 제품의 고도화를 통해 시장 확장을 펼치는 데 유용하게 활용될 수 있다.

요즘은 4차산업혁명으로 교과별 AI(인공지능) 교육이 점점 강화되는 추세이다. 이런 관점에서 연구자는 2021학년도 1학기에 S중학교 한문 AI(인공지능)동아리 학생을 대상으로 AI(인공지능) 활용 한문교육으로 지식정보처리역량을 길러주는 사례를 찾아 제시하고자 하였다. 연구자는 먼저 엠블럭 프로그램의 인공지능 기능 곧, 음성변환, 번역, 인식서비스, 기계학습을 활 용하여 한문 교육을 하였다. 번역에서는 한국어와 한문 사이의 번역에 활용하였고, 인식서비스에서 는 언어소리인식은 한국어 또는 한문을 인식하는데 활용하였고, 언어문자인식은 한자 자형을 인식 하는데 활용하였고, 이미지 인식은 한자 자형을 인식하는데 활용하였고, 이미지 묘사는 한문 관련 이미지 묘사를 설명하는데 활용하였고, 기계학습에서는 한자 자형을 기계학습하는데 활용하였다. 다음으로 머신러닝포키즈 프로그램을 활용하여 인성을 인공지능으로 만드는 한문교육을 하였다. 다시 말하면 텍스트를 활용하여 선행, 악행, 효도, 불효, 신뢰, 불신이라는 인공지능을 만드는 한문교 육을 하였다. 이와 같은 한문교육으로 학생들은 스스로 AI(인공지능) 활용 한문교육으로 지식정보처리역량을 기르는 사례를 다소나마 익히게 되었다. 한편으로 지식정보처리역량 개발에서 실험집단이 작아서 그 결과를 일반화하기 어렵지만, 어느 정도 변화는 감지할 수 있었다. 앞으로 해당 학년 학생 모두 를 대상으로 하는 연구가 이루어지면 소기의 결과를 얻을 수 있으리라 생각된다.