본 연구는 인공지능 연구개발과정에 많은 인적자원이 필요함을 인지하고 현 개발방식 고려할 사항에 대해 논의한다. 결론적으로 인공지능 개발의 효율성 향상을 위해서는 소수의 관리자와 많은 일반작업자들의 분업화가 이루어져야 가능하며, 이는 마치 일종의 경공업의 형태와 유사하다고 생각된다. 따라서 본 연구진은 컴퓨터라는 기계장치로 데이터라는 디지털 자원을 다루어 생산의 효율성 을 높이는 인공지능 개발과정을 4차산업시대의 디지털 경공업이라고 명명한다. 이전 산업혁명시대에서 경험한 것과 마찬가지로 인 적자원을 효율적으로 배분화하고 활용한다면 디지털 경공업은 2차산업혁명 못 지 않는 발전을 기대할 수 있을 것이며, 이를 위한 인 력양성이 시급하다고 판단된다.

팬(fan)은 특정한 저작물이나 아이돌과 같은 스타 등을 열광적으로 좋아하면서 팬덤(fandom) 을 형성한다. 팬덤은 자율적이고 자치적인 불문율을 가지고 있으며, 성숙한 팬덤 문화가 점차 강조 되는 추세이다. 팬아트는 크게 두 가지 유형으로 창작된다. 첫째, 특정한 저작물을 원작으로 창작되는 경우로 팬아트는 원저작물의 2차적 저작물인 동시에 그 자체로 독립된 저작물에 해당한다. 이때 원작의 저작권 침해 문제는 팬아트의 목적과 비상업적 성격에 비추어, 공정이용 항변에 의해 방어될 수 있다. 한편 팬아트 작가가 다른 팬아트의 저작권을 침해하는 경우, 원작의 저작권자가 팬아트의 저작권을 침해하는 경우, 기타 팬아트의 저작권 침해가 문제 되는 경우에는 법적 책임뿐만 아니라 윤리적 비난가능성 또한 고려하여 판단해야 할 것이다. 둘째, 팬아트가 실존 인물을 대상으로 창작되는 경우로 그 대상 인물의 명예를 훼손하거나 인격권을 침해할 수 있다. 예를 들어 최근 논란이 된 알페스(Real Person Slash, RPS)에 의한 성적 대상화 문제나 딥페이크나 딥보이스 등의 인공지능 기술을 이용하여 특정 인물의 얼굴을 포르노 등 배우에게 덧입혀 만드는 음란물 이 바로 그것이다. 국내외적으로 심각한 문제로 지적되면서, 국내에서도 기존의 형사적 처벌과 민사적 손해배상책임뿐만 아니라 특별법을 제정함으로써 처벌을 강화해야 한다는 주장이 제기된다. 팬아트에 의한 권리가 침해되었다고 하여 법적으로 조치하는 것이 과연 실효성이 있을지 미지수이다. 형사적 처벌은 절차적으로나 실체적으로 한계가 있다. 오히려 콘텐츠/엔터테인먼트 기업이 팬덤 시장을 겨냥하여 사전에 성적 대상화를 기획하는 경우도 있다. 무엇보다 팬덤은 기본적으로 원작이나 대상 인물을 좋아하는 집단이므로 권리 침해가 발생하더라도 적극적으로 법적 조치를 할만한 실익이 없다는 지적도 분명 일리가 있다. 본고에서는 팬덤 문화 내에서 불문율처럼 존재 하는 팬아트 관련 자치규범을 파악하고, 이를 약관으로 성문화하여 플랫폼에 가입하는 팬들에게 적용할 수 있는 활용 방안을 모색한다. 이때, 팬아트의 저작권 침해, 명예훼손 내지 인격권 등 기타 권리침해 문제를 유형화하여 등급표시를 하는 방안으로 ‘팬아트 커먼즈 라이선스(Fan Art Commons License, FACL)’를 제안한다. 팬아트 창작 관련 약관을 마련하면 팬으로서는 무엇이 원작이나 대상 인물의 권리를 침해하는 것인지에 대해 예상 가능한 지침을 얻을 수 있다. 팬아트 약관이 저작권법상 온라인서비스제공자나 정보통신망법상 정보통신서비스 제공자에 의한 통지 및 게시중단 절차와 결합하는 것 또한 적절한 대응 방안이 된다. 팬아트 작가는 권리침 해의 가능성이 있는 창작활동에 대해 예상할 수 있고, 궁극적으로 원작 또는 실존 인물의 권리, 팬아트 작가의 권리 등을 아울러 판단함으로써 팬아트 문화의 법적 성숙도가 마련될 수 있을 것이다.

본 논문은 세계최초로 제정된 EU의 AI 규제안에 관하여 분석하였다. 27개 회원국으로 구성된 EU는 디지털 영역에서 국경 간 개인정보의 이동을 매우 중요하게 여기고 있다. 이에 EU는 진화하는 기술영역에 대한 선제적 규제 확보에 집중해 왔다. 유럽위원회는 AI 기술 위험에 대비하고, 유럽이 전 세계적으로 해당 규제 부문에서 주도적 역할을 할 수 있도록 관련 최초 법적 프레임워크를 제시하였다. EU의 최초 AI 규제안은 타 국가에 규제안 시사점을 제공할 것이다.

2011년 3월에 발생한 동일본 대지진 이후 일본은 제4차 산업혁명과 인공지능 기반 사회에 대한 전략을 재검토한다. 이러한 배경에는 인공지능 기술발전의 필요성뿐만 아니라 고령화와 같은 다양한 사회적 문제 해결에 대한 정책적 관심이 내재되어 있다. 또한 인공지능의 발전 속도와 인공지능 사회에 대비한 기반 구축 간의 간극을 줄일 수 있는 방안을 모색하고자 하는 정부의 의지도 작용하고 있다. 이러한 문제인식 하에 본 연구에서는 일본의 인공지능 가이드라인과 인간중심의 인공지능 사회원칙 속에서 보여지는 인공지능의 내용과 전략을 체계적으로 분석하고 있다.

정치적 측면에서 AI 기술은 패권 변화의 새로운 동력으로 작용한다. AI의 기술적 충격은 세계 경제를 넘어 국제정치도 흔들고 있다. 그 중심 에 미국과 중국이 있으며, 데이터 가치 사슬의 정점을 선점하고 있다. AI 기술 패권을 둘러싼 미국과 중국의 갈등 양상도 AI가 이끄는 데이터 가치 사슬의 경쟁으로 이어지고 있고, 새롭게 부상하고 있는 중국은 양적인 면과 질적인 면에서 자국의 색채를 분명히 드러내고 있다. 먼저 AI 기술과 정책을 선도하고 있는 미국의 정책분석은 매우 중요하다. 올해 출범한 바이든 행정부는 트럼프 행정부가 추진했던 인공지능 정책을 기반으로 ‘AI.gov’을 출범시키면서 국가 차원의 AI 정책 방향성을 제시하고 있다. 따라서, 본 논문은 미국의 AI정책 동향을 R&D 분야를 중심으로 분석하고, 향후 우리의 AI 정책에 대해 논의하고자 한다.

이 글은 인공지능(AI) 기반 사회에 대비한 우리나라의 현황과 국가전략을 분석한 것이다. 2016년 3월 이세돌과 알파고의 바둑 대결에서 딥러 닝의 기술이 승리하면서 인공지능은 21세기 4차산업혁명의 핵심 동력으 로 부상하였고, 이와 관련하여 최근 세계 주요국은 국가적 차원에서 인공지능 전략과 정책들을 내놓기 시작했다. 우리나라는 2016년 박근혜 정부가 인간중심의 인공지능을 육성하기 위한 기반을 마련하였다. 이어 2019년 말 문재인 정부가 "IT 강국을 넘어 AI 강국으로!"의 비전으로 2030년까지 3대 분야에 걸쳐 9가지 인공지능 국가전략을 제시하였으며, 현재 이를 본격적으로 실행하고 있다. 따라서 이 글은 우리나라의 인공 지능의 내용과 전략을 체계적으로 분석함으로써 이에 대한 시사점과 의의를 제공하고자 한다.

본 연구는 중국의 초·중등학교 인공지능 정책분석 및 시사점 도출을 목적으로 Coo per의 4차원 정책 분석모형을 채택하여 규범적, 구조적, 구성적, 기술적 차원으로 구 분하여 분석하였다. 초·중등학교의 인공지능 교육정책을 점진적으로 시행하고 있는 중국은 교육과정 개편, 지방정부와의 연계 시행방안 및 관련 프로그램 마련, 다방면/ 다각도의 긴밀한 협력관계 구축을 통해 인공지능 인재 양성을 위한 인공지능 교육 백년지대계를 세우고 있었다. 그러나 파편적인 교육과정 및 교재 내용, 교육 불균형, 미흡한 교사역량, 개인정보 누출 및 사생활 침해 등의 문제점도 찾아볼 수 있었다. 이를 바탕으로 우리나라 초·중등학교 인공지능 교육정책에 주는 시사점은 장기적인 정책 수립 및 다방면의 협력관계 구축, 종합적인 교육과정 마련 등의 노력이 필요하다.

Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.

자기공명영상은 고해상도의 연부조직에 대한 영상정보를 제공하며, 뇌종양 등 연부조직 진단에 활용된다. 본 연구는 합성곱신경망 인공지능을 통해 뇌종양 자기공명영상 분류성능을 확인해 보고자 한다. 4개 종류로 구분된 3264 장의 MRI 데이터 세트(data set)를 이용하였으며, 인공지능 학습을 위해 훈련용 데이터와 시험용 데이터를 9 : 1, 훈련용 데이터의 10%를 검증용 데이터로 구분하였다. 합성곱신경망은 기본 CNN과 VGG16으로 구성하였으며, 학습 평가는 정확도와 손실율로 확인하였으며, 생성된 모델을 통해 분류성능 정확도를 확인하였다. 실험 결과 과적합은 없었으며, 분류성능은 기본 CNN과 VGG16 각각 67%와 80%의 분류성능을 보였다. 도출된 뇌종양 자기공명영상 분류 결과를 통해 자기공명영상과 인공지능 접목에 관한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이라 사료된다.

21세기의 산업은 3차 산업혁명의 시대를 넘어 4차 산업혁명으로 트랜드가 변화되었으며, 인공지능, 빅데이터, 초연결과 같은 기술은 전통적인 IT 기술에서 바이오, 에너지, 지구공학 등 많은 산업분야에서 그 활용도가 높아지고 영향력도 증가하고 있다. 전통적인 제조, 유통 산업은 IT로 그 사업 모델의 전환을 고민하고 있으며, 전환을 시도하고 있다. ‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)’은 기존 산업에 IoT, 디지털 트윈, 로봇, 클라우드, 인공지능, 증강 현실 등의 기술을 도입해서 비즈니스 모델을 새롭게 구상하고 새로운 방안을 수용함으로써 신규 성장을 추구하는 기업 활동이자 새로운 비즈니스 모델 및 운 영 방향을 정립하는 과정이다. 현행 코로나 팬데믹 시대를 맞아 비대면, 재택근무, 키오스크 사용의 생활 화로 인하여 디지털 트랜스포메이션은 더욱 가속화되어가고 있으며, 발전된 기술이 사람과 기업을 연결 시키면서 진정한 디지털 전환의 시대를 맞이하고 있다. 농식품 산업은 전통적인 제조 산업으로 변화의 시대에서 그 역할을 찾기 위해 다양한 기술의 접목을 시도하고 있다. 농식품 산업에서 품질을 디지털화하기 위하여 전통적인 방법에서 비파괴적인 방법을 지 나 영상기술을 통한 연속식 측정 및 인공지능을 활용한 측정 방법으로 발전하고 있다. 또한, 유통 관리를 위하여 영상, 클라우드, AI 알고리즘 등을 접목하여 신선 식품의 유통 손실을 감소시키고, 소비자에게 최 적의 제품을 배송할 수 있도록 한 모델을 제시하고 있으며, 더 나아가 식료품 매장에 상품을 진열하는 것 이 아니라 소비자를 인식하여 상품 추천, 광고, 동영상, 가격 등을 실시간으로 변경하여 제시하여 줌으로 써 소비자에게 선택권을 부여해주는 시스템에 대한 도입도 이루어지고 있다. 커피 전문점에서 날씨, 위치 정보 및 개인화 서비스를 통해 제품을 추천하거나 제품의 출시 일정을 조절하는 것뿐만 아니라 커피의 품질을 위한 솔루션의 도입에도 활용됨으로써 소비자의 신뢰 확보에 긍정적으로 작용하고 있다. 앞서 제시한 사례는 소비자를 중심으로 한 비즈니스 모델의 개발과 기술 적용의 성공 사례로 볼 수 있으며, 이러한 변화는 생산자, 제조자뿐만 아니라 소비자에게도 다양한 만족도와 이익을 가져다 줄 수 있 음으로 미래에는 이 보다 더 발전된 비즈니스 모델이 농식품 분야에서 더욱더 많이 발생될 것이다. 디지털 트랜스포메이션은 농식품 산업에서 더 다양한 형태의 데이터 및 IoT 활용 서비스를 제시하고 소비자가 더욱 편리하고 신뢰할 수 있는 농식품 산업의 기반을 마련하는데 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.