본 연구에는 가뭄의 유발 요인으로 강수량, 기온, 상대습도 등의 기상현상을 활용하고 가뭄 피해로 인한 대응 요소로서 대체수원, 제한급수, 운반급수 등의 비상급수를 적용하여 AI기반 가뭄 대응 정보 구축 방안을 구성하였다. AI 머신 러닝 기법 중 널리 사용되는 의사결정나무 모형을 통하여 예측 기법을 수립하였다. 연구 대상 지역은 비상급수 활용 빈도가 높고 종관기상관측소가 존재하는 충주시, 안동시, 의성군을 선정하였다. 자료 기간은 2014년부터 2019년까지의 자료를 이용하였으며, 가뭄 유발 기상요인으로 ASOS의 강수량 및 기온, 습도를 이용하고 가뭄 피해 요소로 국가 가뭄정보 포털의 비상급수 현황 자료를 활용하였다. 모형 학습 결과 정확도가 약 0.97, F1-Score가 약 0.5로 나왔으며, 이는 비상급수가 필요한 상황과 그렇지 않은 상황을 97%의 확률로 예측할 수 있음을 의미하며, 비상급수가 필요했던 표본만을 대상으로 했을 경우 약 50%의 확률로 예측이 가능한 것을 의미한다. 따라서 의사결정나무 모형을 적용하여 예측 정확도를 분석한 결과 가뭄 대응 비상급수 준비지역 예측을 위한 적용성이 높은 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구에서는 기상 조건만을 가뭄 유발 요인으로 반영하였기 때문에, 공급수량 부족 등의 요인을 추가적으로 검토할 필요가 있으므로 가뭄과 연관된 요소인 저수지 용량 등을 추가하고 비상급수 이외의 피해 요소 역시 확장하여 연구를 개선하고자 한다.

현재 교량과 같은 토목구조물의 설계프로세스는 1차 설계 후 구조 검토를 수행하여 기준에 부적합할 경우 재설계하는 과정을 반복 하여 최종적인 성과품을 만드는 것이 일반적이다. 이러한 반복 과정은 설계에 소요되는 기간을 연장시키는 원인이 되며, 보다 수준 높 은 설계를 위해 투입되어야 할 고급 엔지니어링 인력을 기계적인 단순 반복 작업에 소모하고 있다. 이러한 문제는 설계 과정 자동화를 통하여 해결할 수 있으나, 설계 과정에서 사용되는 해석프로그램은 이러한 자동화에 가장 큰 장애요인이 되어 왔다. 본 연구에서는 기 존 설계 과정 중 반복작업을 대체하고자 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램을 함께 제어할 수 있는 인터페이스를 포함한 교량 설계 프로세스에 대한 AI기반 자동화 시스템을 구축하였다. 이 연구를 통하여 구축된 시스템의 프로토타입은 2경간 RC라멘교를 대 상으로 제작하였다. 개발된 인터페이스 체계는 향후 최신 AI 및 타 형식의 교량설계 간 연계를 위한 기초기술로써 활용될 수 있을 것 으로 판단된다..

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.

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.

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.

Artificial intelligence (AI) has been applied to most industries by enhancing automation and contributing greatly to efficient processes and high-quality production. This research analyzes the applications of AI-based automobile accident prevention systems. It deals with AI-based collision prevention systems that learn information from various sensors attached to cars and AI-based accident detection systems that automatically report accidents to the control center in the event of a collision. Based on the literature review, technological and institutional changes are taking place at the national levels, which recognize the effectiveness of the systems. In addition, start-ups at home and abroad as well as major car manufacturers are in the process of commercializing auto parts equipped with AI-based collision prevention technology.

선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충 돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.

최근, 여러 분야에서의 AI가 빠르게 성장하였고 게임에서도 큰 발전이 있었다. 게임 AI에 대한 접근 방법은 여러 가지가 있다. 먼저 지도 학습 기반 접근 방법은 게임 플레이 데이터에서 학습하고, 플레이 행동을 흉내 낸다. 그러나, 지도 학습 기반 접근 방법은 입력 자질을 선형 조합하므로, 복잡한 문제에는 성능 향상에 한계가 있다. 선형 조합에 따른 성능 한계를 개선하기 위해, 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 지역적 특성 및 전역적 특성을 개별적으로 각각 표현하기 위해 둘 이상의 뉴럴 네트워크를 사용한다. 그러나 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 충분한 학습 집합이 필요하다. 학습 집합을 준비해야 하는 부담을 줄이기 위해서, 강화 학습 기반 접근 방식은 Agent가 먼저 Action을 하고 이에 따른 보상을 분석하여 학습한다. 즉, 이 접근방법은 Agent가 최대 보상을 받도록 학습한다. 본 논문에서는 강화 학습을 통해 여러 게임에서 학습하는 AI를 제안한다. 제안하는 AI 모델은 개별 게임에서 Local Agent가 플레이하고, 여러 Local Agent에서 Global Agent를 학습한다. 실험 결과, 한 게임에서 학습한 Agent는 학습했던 게임에서는 우수한 성능을 보여주었지만, 새로운 게임에서는 성능이 떨어졌다. 반면에, 두 게임에서 학습한 제안하는 Agent는 학습한 게임과 새로운 게임 모두에서 잘 적응했다.