본 연구의 목적은 코칭리더십이 혁신행동과 이직의도에 미치는 영향을 분석 하고 아울러 이들 사이에 리더의 감성지능이 조절역할을 하는 가를 검증하는데 있다. 이러한 연구문제를 검증하기 위해 본 연구의 조사대상은 ICT연구개발분 야의 조직에서 근무하는 직장인들을 대상으로 사전에 80명의 파일럿을 통하여 측정도구의 신뢰도 분석을 실시하고 총 310부의 설문지를 배부하여 유효한 285부를 SPSS 22.0 프로그램과 AMOS를 이용하여 분석에 사용했는데, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 코칭리더십이 ICT 연구개발직에서 혁신행동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 코칭리더십이 조직 구성원들의 혁신행동에 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있다. 둘째, 코칭리더십은 조직 구성원들의 이직의도와 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 리더의 코칭행동이 구성원들의 이직 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 코칭리더십은 혁신행동 및 이직 의도간의 관계에서 리더의 감성지능이 조절역할을 하는 것으로 나타나 리더의 감성지능이 영향력이 있음을 증명하였다. 이러한 연구결과를 토대로 본 연구의 이론적, 실무적 시사점과 향후 연구에 대한 방향을 제시하였다.

Artificial intelligence, has been applied in interpreting osteoporosis on dental panoramic radiograph with high accuracy. The purpose of this study was to investigate the sensitive area of convolutional neural network(CNN), one of artificial intelligence, in interpreting osteoporosis on dental panoramic radiograph. Dental panoramic radiographs taken from 1,170 female (49.19 ±21.91 average age, 21 minimum age, and 84 maximum age) were selected for this study. Two oral maxillofacial radiologists agreed upon interpreting osteoporosis by interpreting mandibular inferior cortical changes. The region of interest included upper and lower jaws for training and testing CNN in interpreting osteoporosis. A filter which was set to look for image characteristics moved through the entire panoramic radiography to identify sensitive areas that distinguish normal groups and osteoporosis patients. In interpreting osteoporosis on panoramic radiograph, CNN responded sensitively at the cancellous bone of the upper and lower jaws while oral maxillofacial radiologists interpreted mandibular inferior cortical change.

제4차 산업혁명이 시작되면서 주목받기 시작한 인공지능은 선박에도 적용되 어 자율운항선박 개발이 진행되고 있다. 자율운항선박은 선원의 승선유무와 원 격조종자의 조종여부에 따라 총 4단계로 구분되며, 완전자율운항선박은 인간의 개입 없이 설계자가 설계한 알고리즘에 따라 최적의 결정을 내리게 된다. 그러 나 인공지능의 자율성과 예측곤란성이라는 특징으로 인하여 완전자율운항선박 의 결정이 예측하기 어려우며 이러한 결정이 항상 윤리적이라고 기대하기 어렵 다. 그러나 인공지능의 예측불가능성을 인공지능의 자율성에 의존해서는 안되므로 인간의 가치가 반영된 인공지능의 알고리즘이 설계되어야 한다. 특히, 충 돌의 위험을 피할 수 없는 상황에서 인공지능이 어떠한 원칙과 기준에 따라 결 정을 내리는 것인지 이러한 과정을 결정하는 사고 알고리즘에 대해 설명가능하 고 이러한 결정이 사회 구성원들에게 합리적으로 받아들여져야 한다. 이와 같은 인공지능의 윤리문제에 대한 논의는 자율주행자동차 분야에서 가 장 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 인간의 가치가 일관성과 보편성을 가지 기 어렵다는 한계가 있다. 특히, 윤리적 딜레마 상황에서는 ‘실천이성의 이중성’ 으로 인하여 이성적이며 윤리적인 판단과는 다른 결정을 내리게 되며, 윤리적 이라는 행동에 대한 기준 역시 지역·문화·경제 상황에 따라 다르게 인식하고 있다. 그 결과 인공지능의 윤리적 가이드라인의 필요성에 대해 인식하면서도 사고 알고리즘에 대한 구체적인 기준을 정립하는 것에 대해서는 회의적이다. 자율주행자동차의 윤리적 딜레마 상황을 예견하여 사용과정에서 발생하게 될 현실적인 문제를 완벽하게 대응할 수 없다는 것이다. 그러나 문제가 발생한 이 후 대응책을 마련한다는 것은 현실적으로 발생한 피해를 구제하기 위한 조치일 뿐 근본적인 문제를 해결하는 방법이 아니다. 특히, 전 세계 해역을 운항하는 자율운항선박은 전 세계 구성원들에게 합리적으로 받아들여지는 결정을 내려 야 한다. 따라서 국제해사기구를 중심으로 자율운항선박과 관계된 사고 알고리 즘을 포함한 윤리적 가이드라인을 마련하고 이를 개별국가에서 정책적으로 반 영함으로써 자율운항선박 개발 단계부터 사용단계에 이르는 전 과정에서 프로 그램 개발자와 이해관계자가 윤리규범을 준수하고, 축적된 정보를 기초로 보완 작업을 통해 자율운항선박의 윤리문제에 대응해 나가야 할 것이다.

In 2019, two court rulings in China on the issue of copyrightability of AI creations received international attention. It was reported that in Feilin v. Baidu, known as the first AI case, the Beijing Internet Court denied copyright of AI creations, whereas the Shenzhen Nanshan District People’s Court acknowledged copyright of AI creations in the Tencent Dreamwriter case. The two cases, however, were quite similar, as they acknowledged copyright of AIassisted, not AI-generated, written works and recognized these works as a work of a legal entity. The difference between the two judgments is that the Beijing Internet Court regarded originality as an independent requirement and judged it according to the objective standard, whereas the Shenzhen Nanshan District People’s Court regarded human creation as part of the requirement of originality. In this sense, it was the Beijing Internet Court that actually made the more favorable judgment on an AI-generated work.

Traditionally, pathologists examine tissue slides under a microscope to find pathological lesions, and have the burden of finding the lesions among so many histopathology slides. Furthermore, inconsistency of diagnoses results differ corresponding to training among researchers. Therefore, accumulated research experience has led to the use of novel tools for increasing accuracy and consistency of diagnoses. With rapid transition from analog to digital methods and new developments in digital pathology, it is possible to use whole slide imaging (WSI) by scanning glass slides. Artificial intelligence (AI), including machine learning and deep learning using WSI, is starting to be applied to automatically classify and count microscope images, and this method has been expanded to include the field of medical image analysis. This review aims to define current trends toward AI application in the biomedical area, especially in the field of toxicopathology, outline current future business trends, and discuss multiple issues of diagnosis, quantification, three-dimensional reconstruction, molecular pathological research, and the future direction of AI in toxicopathology. Big data systems including a large amount of welldefined toxicopathological information will be highly useful for accuracy and corrections of diagnoses. In addition, the need for critical peer review is profound in the continuing educational process. Taken together, it is highly promising that AI model based on big data in the toxicopathological field could classify, detect, and segment pathological lesions in numerous organs of experimental animals and could help explain various biological mechanisms. This promising approach will provide an accurate and fast analysis of tissue structure and biological pathways using AI algorithms and big data.

우리는 인공지능, 사물 인터넷, 빅데이터 등의 첨단 정보통신기술이 기존 산업과 서비스에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 제4차 산업혁명 시대를 살아가고 있다. 오늘날 인공지능은 제4차 산업혁명의 핵심 요소로서 이제 우리 삶의 일부분이자 미래의 최대 성장 동력이 되었다. 그런데 인공지능의 개발과 상용화로 우리의 삶이 더욱 풍요롭고 편리하게 되었지만 그와 관련된 문제점도 나타나고 있다. 그 중 하나가 바로 인공지능 시스템의 편향성이다. 인공지능 시스템이 편향되는 원인 중 하나로 저작권법상 저작권이 있는 저작물 이용에 대한 제한을 생각해볼 수 있다. 이에 이 글에서는 인공 지능의 편향성 완화를 위한 저작권법의 역할을 살펴보고자 한다. 즉, 인공지능 개발자들이 머신 러닝과 같은 인공지능 학습 과정에서 양질의 저작물을 저작권 침해 위험 없이 자유로이 이용할 수 있도록 이러한 이용행위에 저작권법 규정 중 제28조 또는 제35조의5가 적용될 수 있는지 살 펴본다. 인공지능이 특정 서비스를 제공하기 위해서 관련 어문 저작물, 음악 저작물, 영상 저작물 등 다량의 저작물을 복제하여 분석하고 학습하는 경우, 인공지능 시스템에 의한 저작물 이용은 그 저작물의 본래의 가치인 문학적⋅예술적 가치를 감상하거나 이용하는 것이 아니라 그 속에 내재된 문자, 음성, 영상 데이터의 패턴을 인식하는 등 새로운 가치를 찾아내서 이용하는 변형적 이용인 점, 저작물의 표현 그 자체를 이용하기 위한 것이 아니라 그 속에 내재된 데이터나 정보 등 비표현적 가치를 이용하는 것인 점, 그 저작물에 대한 수요를 대체하지 못할 가능성이 높은 점 등에 비추어 볼 때 허용되어야 할 것이다.

태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에 서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 불확실성과 위험이 증가하는 상황에서 회복탄력성에 대한 연구가 일선 실무진이나 학계에서 관심 의 대상이 되고 있다. 회복탄력성은 청년층, 특히 대학생과 같은 사회초년생 집단의 감정적 격동과 그로 인한 부정적 효과를 완화시켜 주고, 심리적 자원을 구축하는 데에도 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 회복탄력성에 영향을 주는 선행변수를 찾아보고, 이에 대한 현상을 파악하는 데에 있다. 이를 위해 설문조사 기법을 통해 자료를 수집하고 변수 간 관계를 살펴보았다. 위계적 회귀분석을 실시한 결과, 사회적 지지, 감성지능, 그리고 학업 스트레스가 각각 회복탄력성에 유의한 영향을 미치고 있음이 밝혀졌다. 특히 학업 스트레스는 회복탄력성에 부정적인 영향을 미치고 있었으며, 각 선행변수들은 회복탄력성에 서로 다른 영향을 미치고 있었다. 이는 회복탄력성이 가지는 특성 중 부정적인 사건발생시의 적응력 강화와 연관성이 깊다. 향후 연구에서는 다른 선행변수 및 변수 관계를 살펴 볼 필 요가 있을 것이다.

PURPOSES : The purpose of this study is to enhance the reliability of artificial intelligence for a noise-based pavement condition rating system (to a target performance of 95 %). METHODS : By comparing four types of pattern recognition artificial intelligence, this work acquires high-quality learning data and optimizes data learning through analysis of error characteristics. RESULTS : The system reliability improved up to 97 % (82 % in a prior study). In addition, 100 % was achieved for the E(F) condition grade, which has a direct impact on maintenance decision making. CONCLUSIONS : KNN-DTW (K-nearest neighbor dynamic time warping) is judged to be the most suitable type of artificial intelligence for a noise-based pavement condition rating system; a 4-grade system is the most suitable for classifying pavement condition.

본 연구의 목적은 반려견을 활용한 프로그램이 최근 현대사회에서 중요시 여겨지는 유 아기 아동의 정서지능 발달에 미치는 영향에 관련된 연구 결과들을 다시 정리하고, 동물 매개치료프로그램의 효과를 알아보고자 한다. 연구 방법은 학술검색 홈페이지에서 2000년부터 2020년까지 발표된 논문들을 대상으로 문헌조사를 실시하였고, 이때 검색 키워드는 반려동물, 유아기 아동, 정서발달 등이었다. 주요 연구 결과를 살펴보면 반려견을 활용한 매개프로그램들이 유아기 아동들에게 언 어표현 능력, 또래관계, 친사회적 행동, 정서지능에 긍정적인 영향을 미쳤고 수준을 향상 시켰다. 또 유기동물 돌보기 활동이 아동들의 생명존중인식 하위영역인 생명존중지식, 생 명존중행동, 생명존중태도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

본 연구는 반도체 제품과 설비기술을 대상으로 제품-공정기술 공진화를 교차영향분석(cross impact analysis)을 통해 구체화하고, 공진화 관계를 기술 인텔리전스의 대표적 도구 중 하나인 기술레이더에 통합하는 방법을 제시한다. 교차영향분석을 통해 공정기술 발전과 제품특성 개선이 반복되는 공진화 경로와 축이 되는 세부기술들을 파악했다. 또한 공진화 관계를 기술레이더의 기술가치평가 프로세스에 반영 해 가치평가와 연구개발 포트폴리오의 신뢰성을 제고했다. 학술적 측면에서 기술간 공진화를 세부기술 단위에서 구체화했으며, 기술 공진화 이론과 기술 인텔리전스의 접점을 제시했다는 의미가 있다. 실무적 측면에서는 반도체 관통전극-하이브리드 패키지 제품과 주요 후공정 기술간 공진화 및 기술레이더 분석 실례를 제시하고, 이를 통해 기술간 공진화 관계를 기존 기술전략 및 기획도구에 반영 해 기업의 미래준비역량과 전략기획의 신뢰성을 제고하는 방법을 구체화했다는 점에서 가치가 있다.

본고는 인공지능 시대 실질적 문맹률의 증가 현상이 학습자의 공감·소통 능력의 저하와 연관성을 지닌다 고 보고, 이를 개선하기 위한 교양교육의 방향성을 고민하는 데 목적을 두었다. 평균적인 교육 복지와 수준 개선에도 불구하고 공감 소통 능력이 저하되는 현상의 인과관계를 분석하고, 그 기저에 인공지능 시대 교양교육의 근본적인 문제가 있다는 점을 제시하고자 했다. 또한 인공지능인문학의 가능성을 진단하여 인공지능 시대 인문학 기반 교육콘텐츠를 확대할 필요성을 강조하고자 했다. 인공지능인문학의 핵심 내용 은 바로 대체 불가능한 인간의 자질이 무엇인지를 확인하고 이를 확대 강화하는 것이어야 한다. 이를 위해 인문학 기반 교육콘텐츠의 개발과 확대가 필요하다. 실질 문맹률의 확산을 막고 공감 소통 능력을 강화하기 위한 방안으로서 인문학적 콘텐츠를 확대하는 것은 선택이 아닌 필수가 되었다. 그것만이 인공지능 시대 교양교육의 유일한 대안이다. 인간을 인간답게 만드는 것, 기계와 다른 인간만의 자질을 강화하는 것, 인간 의 존재 가치와 존엄성을 지키는 방법 등 본질적인 차원을 상기하면 결국 가장 인간다운 상태를 회복하는 것이 무엇보다 중요함을 알 수 있다. 인문학의 본질이 자아와 세계에 대한 성찰에 있음을 기억하면서 인공 지능 시대의 교양교육의 역할에 대해 적극적으로 고민해야 한다. 인공지능과의 바람직한 공존 방식에 대해 적극적으로 개입하고 상상함으로써 인간과 인공지능이 공존 가능한 세계에 대비해야 한다. 인공지능과 평화롭게 공존하는 타자 존중의 사회를 만들기 위해서는 교육 주체들 간의 이해와 합의가 중요하다. 인간이 인공지능의 지식 습득 능력과 속도를 따라가는 것은 현실적으로 불가능에 가까우므로 인간 고유의 능력인 창의성, 자율성, 비판적 감수성 등을 강화하는 방향으로 교양교육의 전환이 이루어져야 한다.

현대조직에서 협력과 변화는 조직관리 측면에서 지속적인 주요 이슈로 평가되는데, 본 연구에서는 관 리자의 사회지능에서 그 역할의 시발점을 두고 있다. 구체적으로, 관리자의 사회지능이 추종자 욕구(친애, 성취)와 협력 및 변화와 관련된 행동(주도적 행동, 동료지향 도움행동)에 미치는 영향과 이들 관계에서 추종자의 친애와 성취 욕구의 매개효과를 구명하는데 그 목적이다. 연구대상은 서울과 제주지역에 소재 하고 있는 대규모 호텔 종사자를 대상으로 하였으며, 부서장(팀장)과 팀원을 쌍으로 설정하여 응답원천 분리방법으로 자료를 수집하였다. 실증분석에는 총 246쌍으로부터 획득된 자료가 이용되었으며, SPSS Macro 프로그램을 분석에 활용하였다. 가설검증 결과, 관리자의 사회지능은 추종자의 친애와 성취 욕구에 각각 긍정적인 영향을 미치고, 추종자의 주도적 행동과 동료지향 도움행동에도 긍정적 역할을 하는 것으로 확인되었다. 추종자의 친애와 성취 욕구를 고려한 매개효과에서 사회지능과 동료지향 도움행동의 경로에서 친애욕구의 매개효과만이 지지되었고, 그 외의 매개 경로에서 가설은 기각되었다. 본 연구의 주 요 결과는 관리자의 사회지능이 추종자의 욕구(친애, 성취)와 행동(주도적, 동료지향 도움행동)을 예측하 는 주요 원인이 됨을 보여주고 있으나, 관리자의 사회지능이 추종자 행동에 이르는 과정은 추종자 행동 유형에 따라 차이가 있음을 보여주고 있다. 본 연구는 조직맥락에서 사회지능의 적용대상을 지능의 주체 에서 상사로 지각대상을 확대하고 있으며, 관리자의 주요 특성으로서 사회지능의 역할과 효과성에 관한 의미 있는 결과를 제공하고 있다.

This research was conducted to examine the antecedents of perceived service quality (PSQ) factors in Airbnb by using Big Data and Artificial Intelligence. The findings include that the SERVQUAL model requires adjustment in this context, and it is well-enhanced by cognitive and attitudinal factors, including intimacy, authenticity, privacy, and security.

Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming customer service. This paper aims to paint a state-of-the-art of AI and its impact in customer service organizations by conducting a literature review as well as exploring current AI solutions used by practitioners. We will also identify gaps in the research that need to be addressed to better understand the impact of AI in customer service