2030년 무렵 인공지능(AI) 분야에서 세계의 리더가 되고자 하는 목표의 일환으로, 중국 국무원은 2017년에 ‘차세대 인공지능 개발 계획’을 발표하였다. 본 논문은 AI 연구 및 개발과 관련한 중국의 현재 위치를 조명하고, 중국의 AI 거버넌스 및 윤리 원칙들에 대한 맥락적인 이해를 시도하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 2장은 중국 이 꿈꾸는 ‘AI굴기’라는 야망을 실현하기 위해 현재 중국이 AI 분야에서 도달해 있 는 지점을 살펴본다. 연구자는 비록 중국이 AI 연구와 개발에서 국가적 차원의 노력 을 통해 상당한 기술적 수준에 도달해 있지만, 아직 가야할 길이 남아 있음을 주장 한다. 3장은 AI를 위해 중국 정부와 기업 그리고 학계가 제시하고 있는 AI 관련 윤 리 원칙들과 규범들의 특징을 조명한다. 이를 위해 연구자는 EU의 AI 윤리 원칙을 상호 비교하면서 중국의 AI 윤리 원칙의 성격과 특징을 드러낸다. 이 과정에서 본 논문은 중국 정부는 AI가 가져다 줄 잠재적 이익들과 AI로 인한 위험들과 이에 대 한 도전들을 인지하고 있지만, 이러한 요인들의 상호작용에서 정부의 이익과 공공의 보안을 그 중심에 두고 있음을 주장한다. 자연스럽게 4장에서 연구자는 이러한 중국 정부의 이익을 위한 AI의 활용이 초래할 우려들과 현재 목격되는 부작용들을 ‘감시 국가를 위한 AI의 기술적 활용’으로 규정하고, 그 실태를 살펴본다. 연구자는 중국의 AI 거버넌스가 전 세계적인 신뢰를 얻고, 다른 나라들과의 바람직한 협력을 구축할 수 있는 방향으로 나아갈 때, 진정한 AI 리더 국가로서 그 보편성을 획득할 수 있음 을 결론을 통해 주장하며 본 연구를 마무리 한다.

본 연구는 정서와 인지를 조율을 위해 개발된 자아초월 프로그램(Non-Dual Therapy: NDT)을 청소년 발달 특성에 맞게 구성하고, 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 본 연구를 위해 G도 U시에 위치한 청소년 교육기관에 재원 중인 중학생 28명이 참여하였다. 연구 대상은 실험집단 14명, 통제집단 14명으로 구성하고 동질성을 검증하였다. 프로그램 실시 전후에 마음챙김 주의 자각과 정서지능 검사를 실시하고, 양적 분석과 내용 분석으로 나누어서 효과를 검증하였다. 양적 분석은 SPSS 22.0 통계프로그램을 이용하였으며, 내용 분석은 집단 및 개인의 회기별 활동지와 면담 그리고 프로그램 활동 내용을 바탕으로 분석한 자료를 통해 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년을 위한 참나만나기 명상프로그램은 전문가의 지도를 거쳐 체계적으로 청소년에게 적합한 명상프로그램을 구성하였으며 신뢰성과 타당성을 확보하였다. 둘째, 통제집단과 비교했을 때 실험집단의 정서지능과 마음챙김 주의 자각에 유의미한 차이가 있었다. 셋째, 청소년을 위한 참나만나기 명상프로그램이 청소년들의 정서조율과 인지조율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 NDT를 청소년 발달 및 실정에 맞게 구성하고, 그 효과를 검증하였으며 프로그램의 유용성까지 제시하였다. 앞으로 참나만나기 명상프로그램이 청소년을 위한 심리치유의 방법으로 학교 교육과정이나 재량학습 또는 방과 후 활동으로 편성되어 다양하게 활용될 수 있기를 기대해 본다.

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

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.

최근 인공지능을 활용한 채용이 일반화됨에 따라 구직자들은 더 이상 AI면접 이 낯설지 않다. 사용자들은 인공지능에 의한 데이터 분석을 활용하여 직무에 가장 적합한 사람을 선택하고 근로계약을 체결한다. 사용자들은 빠르고 정확 하며 좀 더 진보된 방법이라고 여겨지는 인공지능의 활용을 적극적으로 도입 하고 있다. 채용이 절실한 구직자들에게는 선택권은 없어 보인다. 구직자의 포 괄적이고 추상적인 동의만을 얻은 채 구직자들의 개인정보는 보호받지 못하고 있다. 구직자에게 채용 절차 상의 여러 정보에 대한 접근권, 정정권 및 처리제 한권 등을 부여함에 있어서 개인인 구직자가 기업을 상대로 자신의 권리를 피 력하는 것에 한계가 있을 수 있다. 유럽의 경우 인공지능을 활용한 데이터 분 석에 대한 규제가 활발하게 도입되고 있고, 미국은 주별로 규제가 만들어지고 있는 바, 이러한 사례를 살펴보고자 한다. 인공지능을 활용한 기술을 도입하면 서 강력한 규제가 수반되는 것은 자칫 기술의 발전을 저해하는 요소가 될 수 있다는 지적이 있을 수 있다. 그러나 새로운 기술의 발전은 적절한 규제를 통 해 컨트롤 될 때 그 활용이 극대화될 수 있을 것이다.

In order to monitor the long-term condition of structures in nuclear waste disposal system and evaluate the degree of damage, it is necessary to secure quantitative monitoring, diagnosis, and prediction technology. However, at present, only simple monitoring or deterioration evaluation of the structure is being performed. Recently, there is a trend to develop monitoring systems using artificial intelligence algorithms, such as to introduce artificial intelligence-based failure diagnosis technology in nuclear power plant facilities. An artificial intelligence algorithm was applied to distinguish the noise signal and the destructive signal collected in the field. This can minimize false alarms in the monitoring system. However, it is difficult to apply artificial intelligence to industrial sites only by learning through laboratory data. Therefore, a database of noise signals and destructive signals was constructed through laboratory data, and signals effective for quantitative soundness determination of structures were separated and learned. In addition, an adaptive artificial intelligence algorithm was developed to enable additional learning and adaptive learning using field data, and its performance was verified through experiments.

본 연구는 간호대학생이 지각한 부모의 양육태도, 감성지능, 문제해결능력의 변수 간 관계를 파 악하고 간호대학생이 지각한 부모의 양육태도가 감성지능, 문제해결능력에 미치는 영향을 조사하기 위한 서술연구이다. 연구대상자는 C도 J대학교에 재학 중인 간호대학생을 대상으로 2021년 11월 29일~12월 13일까지 총 2주 동안 총 134부를 회수하여 그 중 126부의 자료를 SPSS/WIN 22.0 program을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 부모의 양육 태도 중 애정적 양육태도가 감성지능(β=.349, p=.001), 문제해결능력 (β=.255, p=.018)에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 각각 25.1%, 22.3%의 설명력을 보였다. 따라서 부 모를 대상으로 교육할 때 부모의 양육태도 중 애정적 양육태도가 미래 간호사인 자녀의 감성지능과 문제해 결능력을 향상시키는데 중요한 요소임을 알리고 바람직한 부모 역할 수행을 위한 부모교육의 기초 자료로 활용할 수 있겠다.

Carbon fiber and its composites are increasingly used in many fields including defence, military, and allied industries. Also, surface quality is given due importance, as mating parts are used in machineries for their functioning. In this work, the turning process is considered for Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) composites by varying three important cutting variables: cutting speed, feed, and depth of cut. Correspondingly, the surface roughness is measured after the completion of turning operation. As well, a prediction model is created using different fuzzy logic membership function and Levenberg–Marquardt algorithm (LMA) in artificial intelligence. Later, the surface roughness values from the developed models are compared against the experimental values for its correlation and effectiveness in using different membership functions of fuzzy logic and ANN. Thus, the experimental results are analyzed using the effect graphs and it is presented in detail.

This study attempted to reinterpret the meaning of the Roh MooHyun Jeju-Declaration in accordance with the age of artificial intelligence based on the liberal theory. In the era of artificial intelligence, a new aspect of the U.S.-China hegemonic competition was considered. The Roh MooHyun Declaration, which declared Jeju Island a peaceful island, was reinterpreted from three points of view of liberal theory. This study presented the necessity and orientation of the World Peace Island Network International Organization.

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.

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.

This study investigated the arsenide removal by using mesoporous CoFe2O4/ graphene oxide nanocomposites based on batch experiments optimized by artificial intelligence tools. These nanocomposites were prepared by immobilizing cobalt ferrite on graphene oxide and then characterized using various techniques, including small angle X-ray diffraction, high-resolution transmission electron microscopy and energy-dispersive X-ray spectroscopy. Artificial intelligence tools associated with response surface methodology were employed to optimize the conditions of the arsenide removal process. The results showed that back propagation neural network combined with genetic algorithm was suitable for the arsenide removal from aqueous solutions by the nanocomposites based on the minimum average values of absolute errors and the value of R2. The optimal values of the four variables (operating temperature, initial pH, initial arsenide concentration, and contact time) were found to be 25.66 °C, 7.58, 10.78 mg/L and 46.41 min, and the predicted arsenide removal percentage was 84.78%. The verification experiment showed that the arsenide removal percentage was 86.62%, which was close to the predicted value. Three evaluation methods (gradient boosted regression trees, Garson method and analysis of variance) all demonstrated that the temperature was the most important explanatory variable for the arsenide removal. In addition, the arsenide removal process can be depicted with pseudo-second-order kinetics model and Langmuir isotherm, respectively. The thermodynamics investigation disclosed that the adsorption process was of a spontaneously endothermic nature. In summary, this study showed that ANN-GA was an efficient and feasible method in determining the optimum conditions for arsenic removal by CoFe2O4/ graphene oxide nanocomposites.

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.

기능성 게임은 현재 치료, 의학 관련 검사, 인지발달, 특수훈련 및 교육콘텐츠로서 많은 분야에 적용되고 있 다. 아동을 위해서도 주의, 작업기억, 공간인지 및 협응 능력 등 다양한 인지 및 인지 신경검사와 이런 인지 기능들의 증진을 위해 개발되고 있다. 하지만 놀이의 중요한 기능 중 정서적인 부분이 차지하는 것에 비해 기능성 게임이 보여준 역할은 매우 부족하며 아직 기초적 연구 단계에 머물러 있다. 컴퓨터 게임을 통한 정 서적 상호작용의 학습에 대한 연구와 도전이 시급하다. 본 연구에서는 아동의 정서 지능 측정을 위한 기능성 게임 개발을 목표에 두고 정서지능의 요소 중 하나인 타인의 정서 인식능력을 측정하는 게임을 개발하고자 하였다. 정서적 지능의 기초 요소인 정서인식이 기능성 게임으로 측정되고 나아가 향상될 수 있다면 아동의 정서지능을 위한 기능성 게임에 대한 새로운 가능성들을 여는 계기가 될 것이다. 실험 결과 개발된 정서지능 측정용 기능성 게임의 점수는 정서지능의 하위 요소인 정서인식, 감정이입, 정서활용과 통계적으로 유의미한 정적 상관관계를 나타내었으며, 인지적 처리와 비교적 관련이 많은 사고촉진과 정서통제 요인과는 상관을 보 이지 않았다. 이는 얼굴의 표정을 이용하여 긍정적인 자극에 대한 초등학생들의 정서적 반응을 이끌어내고 이를 게임의 점수로 환산하는 것으로서의 가능성을 잘 보여준다고 볼 수 있다.

This paper introduces the current status of artificial intelligence-based recognition of Chinese characters and machine translation of Chinese characters (Classical Chinese texts), which is currently underway in Korea, and suggests future tasks. For the recognition of Chinese characters, this paper discusses the Chinese character segmentation using the Mask R-CNN algorithm and the Chinese character classification method using the Inception- Resnet-V2 algorithm, and explores the significance and limitations of the construction of Chinese character forms database. Regarding machine translation, this paper looks at the development of machine translation technology from Rule-Based Machine Translation (RBMT) to Neural Machine Translation (NMT); then, introduces the principles of neural network machine translation and techniques applied to improve performance. There are two types of machine translation for Classical Chinese texts: the machine translator provided by Baidu and the translator developed by the Institute for the Translation of Korean Classics (ITKC). Although the Baidu machine translator has various errors, the overall translation performance is somewhat higher than that of ITKC's machine translator. The ITKC's translator performs better than the Baidu translator in certain areas, but falls short of the Baidu translator in translating various types of Classical Chinese texts. In order to improve the performance of the machine translation of Classical Chinese texts, it is necessary tobuild a cloud-based translation platform, expand a high-quality parallel corpus, develop an additional system to improve machine translation performance, and develop a highly reliable translation evaluation method.

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.