인공지능 시대가 점점 다가오고 있다. 각국 정 부와 기업이 앞다투어 투자하고 다양한 인공지능 제품 및 서비스를 선보이면서, 인공지능 알고리즘의 오작동, 데이터로 인한 차별행위 발생 등으로 인한 사고가 등장하기 시작하였다. 이런 사고는 앞으로 더 많이, 더 자주 일어날 것이다. 문제는 인공지능 사고에 대한 손해배상책임을 묻기 쉽지 않다는 것이다. 인공지능 사고는 데이터를 활용하여 스스로 수많은 학습 과정을 통해 결과를 도출하는 기계학습 및 딥러닝의 특성상 피해자가 사고 원인을 파악하여 가해 행위를 특정하고 그 손해를 입증하기 쉽지 않다. 기업의 알고리즘 비공개 및 분산된 소프트웨어 개발 방식 은 손해 원인의 입증을 한층 더 어렵게 만든다. 또한 피해자가 손해의 원인을 밝힌다고 하더라도 데이터로부터 정보를 추출하고 확률적인 판단을 내리는 인공지능 기술의 특성상 정확한 결과 예측이 어려워 개발자의 과실 및 과실과 손해 사이의 인과관계가 부정될 가능성이 높다. 이와 같은 이유로 인공지능 사고의 피해자가 그에 대한 보상을 받기 어렵다면, 이는 결국 기술에 대한 불신으로 이어져 인공지능 기술의 확산이 저해될 것이다. 지속 가능한 인공지능 시대를 위해서 는 개발자 등 관련자가 인공지능 동작에 대한 설명 가능성 및 투명성을 제고하도록 그들에게 일정한 의무와 책임을 부과하여야 한다. 일반적으로 인공 지능의 예측 정확도와 설명가능성은 반비례하기 때문에, 성능뿐만 아니라 설명가능성을 위한 연구개발 역량을 배분하도록 제도를 마련할 필요가 있다. 따라서 GDPR과 같이 개발자등에게 인공지능 동작을 설명할 행정 의무를 부과하거나 인공지능 사고에 대해서 손해배상 청구 시 증명책임을 전환하는 방안을 고민할 시점이다. 이와 같은 법제 방향은 개별적 사고에서 손해를 공평하고 타당하 게 분담하게 할 뿐 아니라, 제조자등이 본인에게 부과된 입증을 다하기 위해 인공지능의 판단 과정 및 근거를 설명하기 위한 기술을 모색하게 함으로써 결과적으로 인공지능의 불투명성을 완화 하고 설명가능성을 높일 것이다. 실제로 GDPR에서 인공지능 동작에 대한 설명요구권이 논의되기 시작하면서 설명가능 인공지능에 대한 연구가 활 발히 진행되기 시작하였다. 인공지능 사고에 대한 책임을 어떻게 분담하여야 혁신은 장려하면서 위험을 방지할 수 있을지, 인공지능이 사회에서 신뢰를 쌓을 수 있으려면 어떠한 기준을 설정해야 할지 앞으로 계속 찾아가야 할 것이다.

4차 산업혁명시대의 상징, 사이보그라고도 일컫는 인공지능이 거의 모든 영역에서 직업의 지도를 새롭게 바꾸고 있다. 이러한 현상은 법조영 역에서도 예외가 되지 않은바, 실제로 해외 사례를 보면 일부 제한된 영역이기는 하나 로펌에서 인공지능이 계약서 검토 및 작성 등 변호사의 업무를 수행하고 나아가 인간 법관의 법률적 판단을 보조하는 등 그 영역을 점차 넓혀가고 있다. 즉 가장 보수적이라고 하는 법조영역에까지 최첨단 과학기술의 집약체인 인공지능이 도입되고 있는 상황에서 유독 법조계만 인공지능의 출현을 회의적인 시각으로 바라보는 이유는 무엇일까? 이제는 인공지능의 출현을 단지 부정적 내지는 회의적인 시각으로만 바라볼 것이 아니라, 신속⋅ 정확하게 재판받을 권리라는 관점에서 국민적⋅ 사회적 합의를 바탕으로 보다 적극적이고 유연하게 대응할 필요가 있다. 따라서 본 소고에서는 인공지능이 인간 법관의 법률적 판단을 어느 범위까지 보조할 수 있는지에 관하여, 영업비밀 판례를 전수조사하고 분석한 데이터를 토대로 영업비밀 유출 사건으로 범위를 한정하여 그 가능성을 연구해 보았다. 한편 인공지능이 법조영역에 도입되어 언젠가 인간 법관의 역할을 대신할 가능성도 배제할 수 는 없을 것이다. 하지만 법조영역에 인공지능을 도입하기 위해서는 선결과제로 개인정보보호법 등 현행 법제도에 대한 정비와 더불어 현재 극히 제한적으로만 공개되고 있는 판결문 등 법률정보 빅데이터의 공개 문제가 해결되어야만 한다. 따라서 본 소고에서는 누구를 위한 인공지능이 되어 야 하는지에 대한 관심과 논의를 시작으로 법조 영역에의 인공지능 도입에 관한 제언을 하고자 한다.

인공지능 시대의 도전에 종교학적으로 답하기 위해 폴 리쾨르(Paul Ricoeur)의 미메시스(mimèsis) 이론을 그의 종교적 해석학에 접붙였다. 이 접붙임을 통해 드러나는 종교적 텍스트의 본유적인 기능은 개인과 공동체가 종교적 텍스트를 읽고 해석하면서 개인과 공동체가 자신들이 가지고 있는 한정적인 시간성(Zeitlichkeit)을 넘어선 영원성(eternity)이나 공(空)과 같은 근원적인 시간성과 새로운 존재의 가능성을 보면서 일어나는 영혼의 변형과 서사적 정체성이다. 약한 인공지능(weak AI)의 경우, 인공지능이 지식적이고 교리적인 측면의 기능을 감당하게 되어 영혼의 변형이라는 종교적 텍스트의 본유적 기능이 강화될 것이다. 강한 인공지능(strong AI)의 경우, 인공지능이 앞으로 인간과 함께 살아가는 동반자가 될 수 있다는 점에서 강한 인공지능이 등장하기 전에 지금까지 종교적 텍스트가 형성해 온 다양한 종교적인 서사적 정체성을 인공지능 프로그램 안에 적극적으로 포함하는 컴퓨터 공학과의 협업이 강력하게 요청된다.

Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Leben des Menschen. Bildung und Erziehung müssen sich entsprechend auf die durch den Einsatz der KI bewirkten Veränderungen einstellen. Das betrifft auch den schulischen Fremdsprachenunterricht, dessen ‘Charakter’ und ‘Ziele’ mit Blick auf das Zeitalter der KI herausgearbeitet werden. Zunächst werden die allgemeinen curricularen Vorgaben für den Fremdsprachenunterricht und die in den einzelnen Fremdsprachenfächern in Bezug auf ‘Charakter’ und ‘Ziele’ postulierten Inhalte analysiert. Anschließend wird herausgearbeitet, wie und inwieweit der Mensch in Bezug auf Fremdsprachen von der KI profitieren kann. Die KI kann jedoch den grundlegenden Sinn und Wert des Fremdsprachenlernens nicht ersetzen, nämlich neue Weltansichten kennenzulernen, sein Weltverständnis zu erweitern und auf dieser Basis zur friedlichen und gemeinsamen Entwicklung der Menschheit beizutragen. Daraus ergibt sich, dass im Zeitalter der KI dem humanistisch-pädagogischen Wert des Fremdsprachenunterrichts eine bedeutendere Rolle zukommt, während der pragmatische Wert der Verständigung durch KI ersetzt werden kann. Der Charakter der Fremdsprachenfächer wird sich daher in Zukunft v.a. über die pädagogisch-humanistischen Ziele ‘Persönlichkeitsentwicklung’ und ‘Völkerverständigung’ definieren. Dementsprechend sollten möglichst verschiedene Fremdsprachen angeboten werden, wobei einem tiefen Kulturverständnis mehr Gewicht beigemessen werden sollte als dem flüssigen Sprechen der Fremdsprache.

대의제는 익히 대화와 토론을 통한 공공의 이익 판단을 위하여 고안된 정치제도이다. 공공의 이익은 ‘결정’ 되거나 ‘발견’ 되어 진다. 결정되는 공익은 가치관의 차이에 의거 극단적인 대립 속에서 다수결의 원칙으로 정해지는 것이고 발견되는 공익은 숙의 없이 공익이 발견되는 경우와 숙의가 반드시 필요한 경우로 나뉜다. AI는 이 세 가지 유형 중에서 숙의가 필요한 경우에 가장 유용하게 사용될 수 있다. 현재에도 대의제의 핵심 요소인 선거를 통하여 선출된 대표자들이 공공의 이익을 판단을 돕기 위한 여러 가지 제도와 장치들이 구성되어 있다. 대통령의 직무를 돕기 위해 대통령의 인사권이 인정되는 ‘임명직’ 공직자나 국회의원의 공공의 이익 판단을 위해 국민 세금으로 운영되는 국회예산정책처, 국회입법조사처 등의 조사기관들이 그것이다. 이와 같이 최종 공익결정 권한이 없는 중간 판단자와 공익 결정의 권한이 있는 결정 주체 모두에게 AI는 유용할 수 있다. 물론, 대표를 선출하지 않는 (직접)민주주의 하에서도 AI는 기능할 수 있다. AI가 제공한 정보로 가부를 묻는 실시간 국민투표를 실시할 수 있는 기술의 발전을 기대할 수 있기 때문이다. 다만, 이와 같은 경우에는 가부를 묻는 의제의 선정을 사람이 아닌 AI가 맡기 때문에 실질적으로는 AI가 사람을 지배하는 상황으로 변질 될 수 있는 위험성도 매우 크다. 한 발 더 나아가 AI가 의제를 결정하고 중간 판단도 하며 최종 공익 결정도 AI가 할 경우 사람은 주권을 포기하거나 강탈당하거나 양자 중에 선택해야 한다. 물론 이와 같은 경우는 헌법적으로 용인되지 않는다. 그러나 이에 앞서 필수적으로 고려해야 하는 인공지능의 특징이 있다. 대부분의 사람들은 사람에 비하여 훨씬 AI가 ‘객관적’이라 믿는다. 하지만, AI는 어떤 알고리즘을 통하여 학습하는가에 따라서 완벽하게 다른 결론을 ‘객관적’으로 보이도록 할 수 있다. AI가 입법과정을 다룸에 있어서 사람만큼이나 편견이 생겨 그 편향성이 강화된다면 AI에게 객관성을 기대하기 어렵다. 편향성을 가진 인공지능이 의제를 결정하고 중간판단에도 개입하고 최종 공익 결정도 누군가에 의해 의도적인 알고리즘 조작을 통해 가능하다면 그것이 우리 인류가 대의제를 고안한 근본 원칙에 맞는 것인가에 대해 동의할 수 없음은 자명하다. 이것이 AI가 발전하면 서도 궁극적으로 공공의 이익의 최종 판단을 합의제 의사결정 기구인 국회에서 ‘사람’으로 구성된 국회의원이 해야만 하는 이유이다. 객관적일 것이라 기대하는 AI도 우리만큼 편향적일 수 있기에 우리가 마지막으로 기댈 수 있는 것은 ‘불완전한 인간’들의 숙의를 통한 공익 추구뿐이다.

인공지능의 형사책임에 대해서는 긍정설과 부정설이 대립하지만, 현재의 약한 인공지능 단계에서는 인공지능의 형사책임은 인정되지 않는다. 사용자가 인공지능에게 범죄를 지시한 경우에는 그 사용자가 고의범으로 책임을 져야 할 것이고, 인공지능의 오작동이나 예상치 못한 행동에 대해서는 인공지능 설계, 제조자가 과실범으로 책임을 져야 할 것이다. 이를 면하기 위해서는 인공지능 설계, 제조자는 그러한 해악을 회피하기 위한 제조물책임 법리에 따른 자신의 주의의무를 다하여야 한다. 그러나, 강한 인공지능이 범죄를 저지른 경우, 우리는 인공지능에게 형사책임을 지우는 것을 생각해 보아야 할 것이다. 이를 위해서는 인간의 의사자유를 전제로 하는 비난가능성이라는 전통적 책임개념의 수정을 고려하여야 한다. 인간으로 하여금 행위를 하게 하는 것은 인간의 의사가 아니라 뇌의 활동(준비전위)이라는 21세기 뇌과학 연구 성과는 인간 중심의 전통적 책임개념에 대한 수정을 제안하였는데, 인간의 의사자유라는 허구적 가정을 제거하고 뇌과학적 사후진단방법을 통해 행위자의 특성과 환경을 고려한 책임과 형벌을 정해야 한다는 것이다. 이는 인간이 아닌 인공지능의 책임과 관련하여 중요한 시사점을 줄 수 있다. 뇌과학에 기초한 새로운 책임이론 하에서, 의사자유가 인정되지 않는 인공지능에게도 책임을 물을 수 있고, 처벌, 응보가 아닌 치료, 개선에 목적을 둔 실효성 있는 형벌제도의 고안이 가능하다. 한편, 인간에 적용되는 기존의 형벌제도의 존엄성을 보존함으로써 인간과 인공지능이 형사사법 체계 하에서 상호 공존할 수 있게 한다.

법률적 문제를 해결하기 위한 컴퓨터의 활용은 단순한 문서 편집 수준에서 시작되어 현재는 자동화된 법률 데이터베이스 검색 등 변호사의 조력자 역할에 이르고 있다. 나아가 법적 문제를 스스로 해결할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 출현 가능성이 대두되는데, 컴퓨터는 구조상 인간의 뇌와 달리직렬 프로세서 및 선형적 처리라는 한계를 가지나 인공지능의 발전 특히 딥러닝 기술의 혁신으로 그 가능성은 커지고 있다. 다만 일반적인 논리학과 대비되는 법적 논증의 특징 즉, 어떠한 결론이든 분명하게 이것은 맞고 이것은 틀렸다는 양단간의 결정을 내리기 보다는 정도의 문제로 귀결된다는 점과 그러한 결론도 시간이 바뀌고 장소가 바뀜에 따라 달라질 수 있다는 점 즉 비단조논리적 특성이 인공지능에 반영되기 위해서는 컴퓨터 프로그래밍 시 논증도식에 의한 분석이 필요하다. 법률문제의 해결을 위한 인공지능 프로그램의 현황은 엄청난 분량의 문서를 정리하고 자료의 의미를 분석하는 능력을 가지는데 이르렀으나 그러한 자료를 가지고 새로운 법논리를 만들어내는 수준에는 이르지 못하였다. 그러나 딥러닝의 자가학습 기술은 주어진 지식을 분석에 적용하여 새로운 추론에 이르는 진정한 의미의 인공지능 법률 프로그램의 출현 가능성을 높이고 있다. 마지막으로 법에 관한 인공지능 프로그램의 연구를 통해 법학자들이 법학도를 위하여 법적 논리를 더 체계적으로 이해하고 적용할 수 있게 하는 방편을 찾게 되기를 기대한다

인공지능 기술의 발달과 함께 인공지능의 적용분야가 넓어짐에 따라, 창작 분야에까지 인공지능 기술이 적용되고 있고, 이는 음악 분야에도 예외가 아니다. 인공지능을 이용한 작곡은 크게 ① 이용자가 곡의 길이, 연주에 사용할 악기의 종류 등 기본적인 사항만 결정해 입력하는 것 이상의 개입은 하지 않는 자동화된 유형과 ② 인간이 인공지능을 이용한 작곡 전 과정에 지속적으로 개입하며 인공지능과 상호작용하는 유형의 두 가지로 나눌 수 있다. 인공지능을 이용해 작곡한 결과물도 단순한 아이디어가 아니라 ‘표현’에 해당하므로, 인공지능을 이용해 작곡한 결과물이 음악저작물로서 저작권법의 보호를 받을 수 있는가는 결국 ‘창작성’이 인정되는가의 문제이다. 이용된 인공지능이 상호작용 유형이든 자동화 유형이든, 인공지능을 이용해 작곡한 결과물인 음악은 ‘창작성 있는 표현’이므로, 음악저작물로서 저작권법의 보호를 받을 수 있다. 인공지능 기술이 발달할수록 인공지능을 이용한 작곡 방식이 다양해지고 보다 자동화됨에 따라 인공지능을 이용해 작곡한 또는 인공지능이 작곡한 음악을 저작권법이 보호해야 하는지, 또 인공지능 제작자, 이용자, 인공지능 중 누가 그 저작자이고 저작권자인지의 문제가 더욱 복잡해질 수 있는데, 저작자, 저작권자 문제는 대부분의 경우 인공지능 제작⋅공급자와 이용자 사이의 계약에 의하여 정해질 것으로 보인다.

IBM이 개발인 인공지능 기술인 Watson은 미국의 인기 텔레비전 퀴즈쇼인 “Jeopardy!”에서 우승을 차지하며 화려하게 데뷔하였다. 그 후 Watson은 의료 분야로 눈을 돌렸고, 의사가 환자의 정보를 입력하면 방대한 양의 의학 문헌 및 임상 자료 등을 약 7-8초 만에 검색한 뒤 의사에게 진단명 및 치료방법 등을 권고하여 주는 인공지능 시스템인 Watson for Oncology 등의 서비스를 제공하고 있다. 우리나라에서도 이미 Watson for Oncology(왓슨)를 도입하여 사용 중에 있는 다수의 병원이 있고, 현재까지의 활용 상황을 보면 환자들은 왓슨이 내어 놓은 결과를 매우 신뢰하는 것으로 보인다. 그러나 인공지능 시스템 또한 완전무결한 것은 아니고 오류의 가능성을 가지고 있는바, 실제로 당해 환자에게 맞지 않는 진단명이나 치료방법을 제시할 가능성을 배제할 수 없고 그로 인한 의료분쟁의 가능성 또한 충분하다. 이 글에서는 왓슨을 활용한 의료행위로 인하여 환자에게 손해가 발생할 경우 환자의 구제 수단에 관하여 개괄적으로 논의하였다. 우선 환자가 왓슨의 제조사인 IBM을 상대로 한 의료과실책임, 제조물책임, 계약상책임을 물을 수 있는지에 관하여 검토하였으나, 이는 불가능할 것으로 생각된다. 다음으로 환자의 의사에 대한 주의의무 위반, 설명의무 위반을 이유로 한 손해배상청구에 관하여 검토하였는데, 현재의 왓슨은 의사에게 치료방법 등에 관하여 조언을 하는 기능에 머무를 뿐이므로 왓슨을 활용하였다고 하여 주의의무, 설명의무를 가중할 것은 아니다.

2016년 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)교수가 다보스 포럼에서 주장한 4차 산업혁명은 전 세계적인 이슈가 되었다. 이는 45회인 2015년의 새로운 세계현황이라는 주제를 발전시켜 새로운 세계 성장 동력 발굴에 주안점과 4차 산업혁명의 시작을 알리며, 전 세계적으로 빠른 속도로 진행되고 있다. 세계적으로 인공지능에 대하여 관심이 커졌다. 인간과 인공지능간의 바둑경기를 통해 인공지능이 인간을 이길 수 있는 수준이라고 생각하는 사람들이 많아졌다. 이는 인공지능을 소재로 한 SF 소설과 영화를 통해 인공지능의 다양한 이야기와 한 번쯤은 생각해 볼 문제에 대한 것이 현실적으로 보이기 때문이다. 이에 본 연구에서는 인공지능의 이야기가 주가 되는 영화를 선정하였으며, 본 연구에서는 인 공지능을 3가지로 구분을 하였다. 공존의 존재, 대등한 존재, 공포의 존재로 구분하였으며, 문화 촉진성을 적용하였다. 인공지능을 소재로 제작된 영화를 문화의 촉진성을 바탕으로 변화하고 있는 시대에 문화와 기술의 동시발전에 관하여 인공지능과 같이 고찰하였다. 문화의 미래와 변화에 대하여 도덕적 규범과 사회적 합리성이 기술과 접목이 됨으로서 문화의 가속능력이 촉진됨을 알 수 있다. 이에 기술적 변화에 대하여 관대해 지는 것이 아니라 ‘인공지능’을 어떻게 바라보고 있는지?, ‘인공지능에 대하여 어떻게 다루고 있는지? 에 대한 고민과 연구가 필요하다. 문화의 정체성을 통하여 기술의 융합을 이루는 것이 아니라 다양한 시도를 통해 인문학적 소양과 글로벌 리더의 자질을 갖추어야 하며 문화 변화에 따른 시대의 변화에 대한 적응을 준비할 시기라는 것이다. 영화는 시대의 이야기를 하고 있다. 기술의 발전 시대에는 항상 존재에 대한 문제가 있었다. 인공지능에 의한 무서움이 사람들에게는 존재가 없는 것이기 때문이다. 하지만 시대가 변화하면서 무존재가 아니라 존재의 가능성을 보여주고 있다. 인공지능의 기술적 연구는 아주 많이 이루어지고 있다. 하지만 문화로서의 인공지능을 보고 있지는 않는다. 이제 기술의 확장을 사회학 등 다양한 인문학적 시선으로 바라봐야 할 때이다.

인공지능이 효율적으로 기능하기 위해서는 저 작물의 대량적인 복제가 필수 불가결하다. 현행 저작권법의 규정에서는 이러한 목적에 의한 저작 물의 대량 복제가 가능한지에 대한 뚜렷한 해답이 없다. 복제행위 자체는 특정 서비스를 제공하는 조직 내부적으로 진행되고 복제물의 전송이나 배 포가 수반되지 않는 방식을, 종래의 규범적 복제 에서 배포나 전송과 같은 후속 이용행위가 복제에 따르는 여느 경우와는 구별하여 저작권 침해 책임 을 다르게 보아야 할지가 문제이다. 외국의 일부 관련 사례에서는 복제물의 전체적인 목적이 원본 의 전체적인 목적과 다르다는 이유로 공정이용의 성립을 인정하는 경향도 보인다. 우리 저작권법상 으로는 공정이용 면책, 저작물 이용과정에서의 일 시적 복제 면책 등을 우선 검토할 수 있다. 그러나 법적 안정성의 측면이나 예측 가능성의 측면에서 일본 저작권법이 도입한 데이터 마이닝에 관한 독 자적인 면책 규정과 같은 제도를 도입할 필요가 있는지에 관한 심도 있는 검토가 필요한 때이다. 한편, 현재의 인공지능 결과물은 그 질적 수준에 있어서 인간이 창작한 저작물과 잘 구별되지 않는 경우가 있다. 이러한 상황에서 인공지능 결과물에 대하여 아무런 법적 보호를 부여하지 않는다면 우 려할 만한 수준의 무임승차 문제가 발생하여 인공 지능 결과물을 만들어낼 유인이 존재하지 않게 되 거나, 이용자의 수요가 사람이 작성한 저작물을 떠나 인공지능 결과물로 이동하게 될 가능성이 있 다. 따라서 저작권에 의한 법적 보호의 필요성이 검토될 필요가 있는데, 누구를 권리자로 할 것인 가, 어떤 수준의 권리를 부여할 것인가 하는 문제 가 제기된다. 만약 법적 보호의 필요성이 인정된 다면 결과물을 저작하는데 필요한 준비를 한 사람 에게 권리자의 지위를 인정하고, 그 법적 보호의 수준은 저작권 보호의 수준을 하회하는 저작인접 권이나 데이터베이스에 대한 독자적인 권리의 수 준에 준하는 것으로 검토될 필요가 있다.

Many undergraduate AI courses have the learning objective that students are able to precisely define different classes of AI problems and to apply core algorithmic techniques to them. Due to the great breadth of the field of AI, however, introductory AI courses typically include a heterogenous collection of topics and techniques. For this reason, AI courses risk appearing incoherent to students, who can find it challenging to understand how different AI topics relate to each other. We have found that assigning a tightly integrated series of programming projects using a computer game environment has lent unity to our AI course by providing students with a common platform for solving many different kinds of AI problems. In this paper, we introduce a set of useful computer games to use for introductory AI courses. And then we describe our experiences and lessons from utilizing some of them in our AI courses.

인공지능 캐릭터의 가장 초기 연구는 로보틱스(robotics) 분야에서 시작되었다. 로봇에 대한 연구는 실세계를 반영한 반면 게임이나 애니메이션과 같은 가상 환경을 인지하고 반응하게 하는 가상 캐릭터에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 가상의 공간에서 캐릭터가 인지한 정보들 중에서 시각적으로 가장 중요하다고 생각되는 정보를 가진 사물을 주목하여 인지한 후 메모리에 단계적으로 저장하는 인공지능 엔진에 관해 기술하고자 한다. 특히 상향적 주목방식과 메모리를 이용한 하향식 주목 방법을 혼합하여 통합된 주목알고리즘을 적용하고 구현하였다. 본 연구에서 제시한 쿼드트리를 이용한 메모리 모듈을 이용해 실험한 결과 인공지능캐릭터는 빠르고 정확한 환경의 인지와 작업수행을 하였다.

스타크래프트는 1998년도에 미국 ‘블리자드’ 사에서 제작한 실시간 전략 시뮬레이션 게임이다. 이 게임의 등장 이후로, 게임을 즐기는 사용자들의 수준은 본 게임이 등장한 이후로 월등히 향상되었으나, 본 게임의 컴퓨터 인공지능의 수준에는 변화가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해, 몇 가지 연구 노력이 진행되어왔다. 그러나 기존의 인공지능 성능 향상 기법들은 치트 (cheat) 등을 사용하거나, 상당히 획일화된 전략 전술로 인해, 컴퓨터 인공지능의 한계가 쉽게 드러나는 단점이 있었다. 본 논문에서는 보다 적응성 있고 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법을 제안한다. 제안한 기법은 상대적인 전략 전술의 차이를 바탕으로, 현 상황에서 발생할 수 있는 적의 공격에 대하여 비용 효율적인 대응 방안을 선택한다. 이를 사용하면 컴퓨터 인공지능의 질과 성능의 측면에서 향상을 이룰 수 있다. 제안한 기법과 기존 스타크래프트 인공지능의 상대적 성능 평가를 통해, 제안한 기법을 사용한 인공지능이 월등히 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.