4차 산업혁명의 핵심 원동력은 인공지능이다. 국가 간 AI 기술력 경쟁에서 뒤쳐지지 않기 위해 서는 특허권 확보가 중요하다. 이에 대해 미국은 Alice 판결 이후 컴퓨터구현발명에 대한 특허적 격문턱이 높아지고 이에 대한 판결은 일관성이 없다는 비판이 있었는바, 2019년 개정가이드라 인을 발표하였다. 금번 개정가이드라인은 특허권 자친화적인 입장에서 특허적격성의 문턱을 낮췄 다는 평가가 있다. 우리나라 또한 2019년 4차 산 업혁명 혁신기술 보호를 위해 SW 분야 특실 심사기준을 개정하였다. 그러나 인공지능은 컴퓨터구현발명으로서 종종 그 광범위성이 문제된다. 이는 발명자의 청구항의 권리범위는 기술 진보에 대한 발명자의 기여에 비례해야 한다는 특허법 기본 목적에 반할 수 있다. 따라서 인공지능이 활용되는 미래에 대비하기 위해서 컴퓨터구현발명의 성립성 기준을 낮추면서도 광범위한 특허들을 억제할 방법이 필요하다. 이때, AI 기술분야에서 광범위성 억제 방법으로 청구항 해석단계에서의 명세서 기재요건의 중요성이 강조된다. 또한, 기능식 청구항들의 광범위성을 억제하기 위해 권리범위 전부를 무효로 하는 대신, 기능식 청구항의 권리범위를 상세한 설명에 기재된 구조(알고리즘, 컴퓨터)로 한정하여 제한적으로 해석하는, ‘컴퓨터 구현 기능식 청구항 한정들에 대한 미국의 35 U.S.C. §112(f) 규정의 해석방법’을 우리나라 실정에 맞게 도입할 필요성이 있다.

인공지능 기술이 발전함에 따라, 과거의 범죄 관련 데이터를 광범위하게 수집ㆍ분석하여 미래의 범죄발생 시간ㆍ장소나 범죄자, 피해자를 예측 하고 특정인의 재범위험성을 예측하는 인공지능 알고리즘이 개발되어 형사절차에 실제로 활용되는 단계에 이르렀다. 이러한 알고리즘의 활용은 수사기관이나 재판기관의 자의적 판단을 방지하고 판단의 객관성과 합리성을 제고하는 방법이 될 수도 있는 반면, 데이터의 오류로 인해 왜곡된 판단이 도출될 가능성, 기존의 편견을 강화ㆍ재생 산할 위험성, 예측의 부정확성, 알고리즘의 작동 방식 비공개로 인한 검증 불가능성, 법관을 비롯한 의사결정주체들이 알고리즘의 판단결과에 지나친 영향을 받을 위험성 등이 문제점으로 지적 된다. 형사절차에서 인공지능 알고리즘의 활용가능성과 한계는 구체적인 형사절차상의 국면에 따라 달리 판단되어야 한다. 인공지능 알고리즘의 예측 결과는 경찰관이 불심검문 대상자 여부를 판단할 때나 법원이 피의자의 인신구속 여부를 판단할 때 근거자료로 활용될 수 있을 것이나, 개별적ㆍ 구체적인 정황 없이 오로지 알고리즘의 예측결과만을 근거로 불심검문을 시행하거나 인신구속을 할 수는 없다고 보아야 한다. 공판절차에서의 유무죄 판단의 경우에는 엄격한 증명의 법리가 적용되는데, 현재 개발ㆍ활용되고 있는 인공지능 예측기술들은 아직 그 이론적 근거나 정확성이 충분히 검증되어 일반적으로 승인되는 수준에 이르렀다고 할 수 없으므로 증거능력을 인정할 수 없다고 보아야 한다. 엄격한 증명의 법리가 적용되지 않는 양형 판단의 경우에는 인공지능 알고리즘에 의한 재범위험성 평가결과를 판단의 근거자 료로 참작할 수 있을 것이나, 이 경우 헌법상 피고인에게 보장되는 법관에 의한 공정한 재판을 받을 권리에 의한 제한을 받는다. 따라서 알고리즘에 의한 자료를 제출할 때는 반드시 알고리즘의 정확성에 대한 검증결과를 함께 제출하게 하여야 하고, 알고리즘의 작동원리를 공개하고 이를 법관과 당사자들이 이해할 수 있는 방식으로 설명하도록 하여야 하며, 알고리즘의 판단결과에 대해 피고인이 실질적으로 반박할 수 있는 기회를 보장하여야 할 것이다. 입법론으로는 인공지능 알고리즘의 형사절차에서의 활용에 관한 기준과 한계를 법령으로 명확하게 정하는 것이 바람직하다.

감성지능(EQ)은 현대 심리학에서 매우 중요한 주제이다. 전문 분야와 학교에서 이루어진 기존 연구들은 모든 사람을 대상으로 하면서 학교생활에서 학생들의 전반적인 성공을 다루고 있다. 최근 직장과 대학 캠퍼스의 감성지능에 관한 여러 연구들은 감성지능이 한국 교육 연구에 있어 그만큼 중요한 관심사가 되고 있음을 입증한다. 본 연구는 한국에서의 교육 연구와 감성지능에 대한 새로운 통찰을 마련하기 위해 한국 대학교에서 100여명 대학생을 상대로 설문조사 및 데이터분석을 통해 연구하였다. 연구결과로 첫째, 남학생의 감성지능이 여학생보다 더 높았고, 둘째, 다른 초등 및 중학생을 대상으로 한 테스트와 비교해 볼 때, 101명의 대학생 1학년의 감성지능이 초등학생과 매우 유사한 수준으로 나타났다. 그러나 정서조절능력에서는 대학생 1학년이 더 높게 나타난 반면, 정서표현 측면에서는 더 낮은 수준을 보여주었다. 본 연구의 결론은 학생들을 격려, 지지하면서 그들의 긍정적이고 의미있는 경험을 할 수 있도록 하고 정서적 학습을 향상시키는 교육적 실천의 필요성을 보여 줌으로써 한국의 교육 현장에 중요한 영향을 끼친다.

인공지능은 학습, 추론, 판단, 이해, 행동 등 인간의 지적 능력의 일부 또는 전체가 컴퓨터 프로그램을 통하여 구현된 것을 말한다. 따라서 소프트웨어가 매우 중요하다고 할 것이다. 그럼에도 불구하고 인공지능의 소프트웨어와 관련하여서는 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 지원이 종료된 운영체제가 적용된 인공지능을 사용하다가 사고가 나는 것을 방지하기 위하여 운영체제의 지원이 종료되기 전 최신 운영체제로 업데이트해주는 것이 필요하다. 이러한 자동업데이트가 가능하도록 하기 위해서는 사전에 소비자에게 자동업데이트에 관한 동의를 얻어야 한다. 이러한 동의는 자유롭게 이루어져야하며, 구체적이고, 충분한 정보를 제공받았어야 하며, 명백한 표시여야 한다. 또한 이러한 자동 업데이트를 위한 동의는 사전에 포괄적으로 이루어질 수밖에 없을 것으로 보이고, 이러한 방식으로 동의를 얻는 것은 ‘약관’에 해당한다고 할 수 있다. 따라서 약관법의 적용을 받는다. 뿐만 아니라 소프트웨어의 안전을 위하여 지속적인 업데이트는 필요하기 때문에 자동업데이트에 반대한 경우라도 업데이트가 있을 때마다 개별적인 동의를 받는 등의 해결방법이 필요할 것으로 보인다. 만약 개별적인 동의를 얻는 과정에서 업데이트를 거부하여 업그레이드되지 않은 소프트웨어의 오류로 인하여 인공지능 등이 손해를 발생시키는 경우 그 손해에 대한 배상책임은 소유자가 지도록 하는 것이 타당하다. 제조자가 업데이트를 하지 않는 경우 소비자가 매도인에게 하자담보책임에 기하여 업데이트를 청구할 수는 있다. 그러나 단순 매매만을 한 매도인에게 업데이트를 청구하는 것은 바람직하지 않고, 소프트웨어에 관하여 가장 잘 알고 있는 것이 제조업자이기 때문에 제조업자에게 업데이트를 청구하는 것이 가장 바람직할 것이다. 그러나 인공지능의 소프트웨어는 이제 막 발전하고 있는 단계로 제조업자가 제조물을 공급한 당시의 과학·기술 수준으로는 결함의 존재를 발견할 수 없었다는 이른바 ‘개발위험의 항변’을 주장할 가능성이 크다. 이러한 점에서 더욱이 제조물관찰의무의 필요성이 대두된다. 그러나 우리나라의 제조물책임법은 제조물관찰의무 위반의 효과에 관해서만 규정하고 있을 뿐 의무의 이행방법에 관하여는 규정하고 있지 않다. 따라서 이러한 부분의 구체화가 필요할 것으로 보인다. 따라서 적극적 제조물관찰의무의 구체적인 이행방법에 관한 규정이 필요할 것으로 보이고, 이러한 적극적 제조물관찰의무의 이행 방법으로 설계의 변경과 회수의무의 법제화가 필요할 것으로 보인다. 또한 제조물책임법은 무과실책임을 그 원칙으로 하고 있어 제조자에게 큰 부담을 지우고 있다. 게다가 전술한 바와 같이 제조물관찰의무의 이행방법 중 하나인 회수의무와 설계의 변경을 의무화하는 경우 그 부담은 더욱 커질 것으로 보인다. 이러한 부담은 결국 제조물 즉, 인공지능의 가격을 높이게 만들 것이며 이는 소비자의 부담으로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제조물배상책임보험의 의무화가 필요하다.

Lately, there have been tremendous shifts in the business technology landscape. Advances in cloud technology and mobile applications have enabled businesses and IT users to interact in entirely new ways. One of the most rapidly growing technologies in this sphere is business intelligence, and associated concepts such as big data and data mining. BI is the collection of systems and products that have been implemented in various business practices, but not the information derived from the systems and products. On the other hand, big data has come to mean various things to different people. When comparing big data vs business intelligence, some people use the term big data when referring to the size of data, while others use the term in reference to specific approaches to analytics. As the volume of data grows, businesses will also ask more questions to better understand the data analytics process. As a result, the analysis team will have to keep up with the rising demands on the infrastructure that supports analytics applications brought by these additional requirements. It’s also a good way to ascertain if we have built a valuable analysis system. Thus, Business Intelligence and Big Data technology can be adapted to the business’ changing requirements, if they prove to be highly valuable to business environment.

과학영재교육 관점에서 성공지능 이론은 영재교육과정이 과학영재의 특성에 맞게 제시되고 있는지를 파악할 수 있는 수단이 된다. 이 연구의 목적은 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 특성을 Sternberg의 성공지능 관점을 적용 하여 분석하기 위한 것이다. 이를 위하여 교육청 영재교육원 2곳과 대학부설 영재교육원 1곳의 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 각각 143개와 134개를 추출한 후, 이렇게 추출된 발문들의 구조적 특성에 차이가 있는지를 비교하기 위해 언어네트워크분석 방법을 활용하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 분석적 능력, 창의적 능력, 실행적 능력 등과 같은 성공지능을 균형 있게 반영하지 못하고 있었다. 둘째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 학생들에게 ‘문제 확인하기’, ‘정보 표상하고 조직하기’, ‘분석적 사고 촉진하기’ 등 분석적 능력 영역을 집중적으로 요구하고 있었다. 셋째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 성공지능의 각 프레임 요소를 서로 유기적으로 연결되지 못한 채 제시되고 있다는 한계를 보였다. 과학영재들은 일반학생과 달리 학습속도 가 빠르고 보다 복합적인 사고를 선호하는 특성을 보이기 때문에, 앞으로 과학영재교육 교재를 개발할 때에는 과학영재의 수준에 맞게 다양한 영역의 능력을 경험하고 통합적 사고를 촉진할 수 있도록 개발할 필요가 있을 것이다. 이런 측면에서 이 연구는 과학영재들의 맞춤형 교육지원을 위한 교재 개발을 위해 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.

AI가 활용되는 사례 중 하나가 금융 분야에서 등장하고 있는 로보어드 바이저(Robo-Adviser)인데, AI 로봇은 사람 못지않은 자산관리 조언자로서의 기능을 하고 있으며, 이처럼 AI를 활용하는 사례는 금융서비스 분야에서 급속히 늘어나고 있다. 그리하여 우리나라의 금융업계도 AI 도입에 본격적으로 경쟁에 돌입하고 있다. 금융 분야는 반드시 수리적인 분석과 연결되어 있고, AI를 이용한 기술 혁신의 영향을 받기 쉬운 분야이기 때문에 AI가 활용될 수 있는 최적의 분야 중 하나가 금융 분이다. 따라서 우리나라의 은행을 비롯한 금융업계 AI 를 활용한 각종 서비스를 제공하고 있고 보다 나은 AI를 개발하기 위해 노력하고 있다. 그런데 AI를 둘러싼 각종 법적 문제 또한 많은 것도 사실이다. 그리하여 이 논문은 우리나라의 금융 분야에서의 AI의 활용상황, AI와 금융규제, AI에 의한 서비스와 고객보호 등에 대해 살펴 본 후, AI와 현행법의 과제, 그리고 미래의 법제도 등에 대하여 살펴보았다. 무엇보다도 AI에게 법인격을 인정해야 하는지에 대해서는 책임귀속기능이나 법체계의 안정화 가능에 크게 기여하는 바가 없을 것으로 보이고 AI에게 법인격을 인정할 경우, 현존하는 기술적 능력 범위에서 AI를 통 제할 수 없음을 증명한 사업자는 사용자책임에서 벗어날 수 있게 되는 문제점이 존재한다. 이는 결국 사업자로 하여금 통제가 불가능한 AI를 활용하도록 조장하는 결과를 초래할 것이기에 현재로서는 AI에게 법인격을 인정하는 것에 찬동하지 않는다. 이 이외에도 AI에 의한 시장안정성의 위협을 어떻게 해결할 것인지의 문제와 AI가 딥 러닝의 방법에 의한 학습을 통해 얻은 지식을 가지고 의 사결정을 한 경우 그 의사결정이 어떤 과정에 의해 이루진 것인지가 명확하지 않고 블랙박스(black box)화 되는 문제 때문에 규제당국이 문제의 소재를 찾아내는 데 어려움을 겪게 되고, AI를 이용한 의사결정이 금융시스템 전체에 손해를 야기한 때, 책임소재를 밝히기가 쉽지 않은 문제점이 존재한다. 또한 소비자보호에 있어서 로보어드바이저와 관련하여 이해상충 방지체계를 어떻게 구축할 것인지 등에 대해 심도 있는 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

2018 보육통계를 살펴보면 정부의 국공립어린이집의 지속적 확충 및 우수 민간어린이집 지원 등 다양한 정책을 통한 보육서비스의 질적 수준 향상 도모를 위하여 꾸준하게 노력한 결과, 영유아 대상의 국․공립 및 직장 어립이집은 지속적으로 증가하고 있는 추세이다 어린이집 교사의 정서지능은 애착 형성과 신뢰감이 형성되는 중요한 시기에 영유아들에게 끼칠 영향을 고려할 때 그 중요성이 크고, 교사의 수업이 창의적으로 구성되어 질 때 영유아의 창의성도 높아지며, 교사-영 유아 상호작용은 교사 자신에게도 성숙한 인간으로 성장할 수 있는 계기 가 되고 교육의 질을 높이는 중요한 요인이 된다.

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터 랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답 하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이 때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

우리나라 특허법은 “자연법칙의 이용성”을 기준으로 발명의 성립성을 판단하고 있다. 또한 법원은 발명의 성립성을 판단할 때 발명에 기술적 특성이 있는지, 발명이 구체적이고 실용적인 효과를 가져다주는지, 혹은 그러한 효과를 가져다주는 기술적 수단이 있는지에 초점을 맞추었다. 하드웨어 내부 또는 외부에서 물리적 변환을 야기하는 경우에 자연법칙의 이용성을 인정한 판례가 있었다. 또한 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어 또는 컴퓨터상에 구체적으로 구현되고 있는지를 발명의 성립성 기준으로 삼은 바 있다. 이러한 우리나라의 발명의 성립성은 일본, 미국 및 유럽의 발명의 성립성과 어느 정도 유사한 점을 공유하는 것으로 보인다. 인공지능기술이 발전함에 따라 인공지능기술이 우리나라 특허법 하의 발명의 성립성과 다음과 같은 면에서 충돌할 가능성이 있다. 첫 번째, 인공지능의 메커니즘은 설명하기가 어려워, 명세서에 발명에 대한 구체적인 설명을 요구하는 발명의 성립성 법리를 만족하기 어려울 수 있다. 두번째, 인공지능이 과학, 공학, 컴퓨터 등 기술적 분야뿐만 아니라 언어학, 문학, 경제학 등의 비기술적 분야에 적용됨에 따라 기술적 특성이 있어야 발명으로 인정하는 발명의 성립성 법리와 부딪칠 수 있다. 세 번째, 인공지능이 약한 인공지능에서 강한 인공지능으로 발전함에 따라 추상적 아이디어 또는 인간의 정신적 프로세스를 범용 컴퓨터에 단순히 적용한 것에 불과하다는 이유로 인공지능 발명의 성립성을 부정할 가능성이 있다. 하지만 이러한 잠재적 갈등은 우리나라 특허법의 발명의 폭넓고 유연한 정의에 의해 자연스럽게 해결될 수 있을 것으로 보인다. 입법부에 의해서 주도되는 특허법의 대대적인 개정 없이도, 사법부 또는 특허청이 특허법의 “자연법칙의 이용성” 문구를 유연하게 해석, 발명의 외연을 넓힘으로써 인공지능기술을 포섭할 수 있도록 하는 것이 좋을 것으로 사료된다.

4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지·음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

본 연구는 진정성리더십이 조직구성원 스스로가 조직을 위해서 직무기술서에 열거된 이상의 과업을 자발적으로 수행하는 조직시민행동과 수행하고 있는 업무에서 문제를 인식하고, 아이디어를 창출하고, 이를 실천해 나가는 행동인 혁신행동에 미치는 영향과 함께, 진정성리더십과 조직시민행동 및 혁신행동 간의 관계에 있어서, 자신과 타인의 감정을 파악하고 감정을 조절하며 활용할 수 있는 능력인 감성지능의 매개효과를 실증분석하기 위한 것이다. 이를 검증하기 위해 부산․경남지역의 자동차부품제조사에 근무 하는 사무직직원 184명을 대상으로 설문조사를 실시하여 실증 분석하였다. 분석결과 진정성리더십은 조직시민행동과 혁신행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 진정성리더십은 감성지 능에 정(+)의 유의한 영향을 미치고, 감성지능은 다시 조직시민행동과 혁신행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고, 감성지능은 진정성리더십이 조직시민행동과 혁신행동에 영향을 미치는 관계에 있어서 매개효과를 가지는 것으로 나타났다.

This study analyzed to what degree artificial intelligence conversation systems can recognize and respond to human’s emotion language, and it aimed to suggest areas that need to be supplemented for emotional exchange conversations. For this purpose, the study conducted experiments on three kinds of speakers with artificial intelligence conversation system. As a result, the following points have to be solved for the emotional exchange in the artificial intelligence conversation system. First, from the viewpoint of recognition, it is necessary to strengthen the learning of various phrases and expressions related to the emotion, since only the emotion language composed of one word can be grasped at this time. Second, from the viewpoint of the reaction, it is necessary to construct effective dialogue and content by learning the proper dialogue principles as a communication partner for humans that can empathize and communicate, rather than as a machine that evokes instrumental purpose. The significance of the study is what an artificial intelligence conversation system needs for emotional exchange with humans to establish a foundation for a more accurate and efficient development of technology.