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.

범밀도이론함수(Density Functional Theory, DFT) 기반의 제일원리전산모사는 기저상태의 DFT 에너지를 구하는데 많은 시간소요 및 전산자원을 소모하였다. 이러한 막대한 전산자원의 소모는 DFT 계산에서 고려할 원자수를 수 백개 이 하로 제한되게 되었으며, 이를 해결하기 위해서는 전자구조 계산이 아닌 원자의 환경 내에 원자간 상호작용을 정의 (Force Field, 힘장)하고 이를 통해 주어진 조성 혹은 구조에 따른 에너지를 빠르게 예측 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 는 Behler-Parrinello가 제시한 인공신경망 모델을 활용해 인공지능 다원계 힘장을 개발하고 코발트-구리 산화물의 조성에 따른 에너지를 예측하고 안정한 구조를 탐색하는 연구를 수행하였다. 인공신경망 기술로 부터 구리-코발트 산화물에 대 해 15.7 meV/atom의 에너지 오차와 단위거리당 힘 103.6 meV/Å의 정확도를 가지는 인공신경망 포텐셜을 개발하였다. 이 방법으로 빠르고 정확하게 CuCoO 표면구조의 산소 결함률에 따른 생성에너지를 계산할 수 있었고, 에너지 컨벡스 홀을 도시 조성에 따른 안정한 구조를 예측하였다.

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.

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.

요즘은 4차산업혁명으로 교과별 AI(인공지능) 교육이 점점 강화되는 추세이다. 이런 관점에서 연구자는 2021학년도 1학기에 S중학교 한문 AI(인공지능)동아리 학생을 대상으로 AI(인공지능) 활용 한문교육으로 지식정보처리역량을 길러주는 사례를 찾아 제시하고자 하였다. 연구자는 먼저 엠블럭 프로그램의 인공지능 기능 곧, 음성변환, 번역, 인식서비스, 기계학습을 활 용하여 한문 교육을 하였다. 번역에서는 한국어와 한문 사이의 번역에 활용하였고, 인식서비스에서 는 언어소리인식은 한국어 또는 한문을 인식하는데 활용하였고, 언어문자인식은 한자 자형을 인식 하는데 활용하였고, 이미지 인식은 한자 자형을 인식하는데 활용하였고, 이미지 묘사는 한문 관련 이미지 묘사를 설명하는데 활용하였고, 기계학습에서는 한자 자형을 기계학습하는데 활용하였다. 다음으로 머신러닝포키즈 프로그램을 활용하여 인성을 인공지능으로 만드는 한문교육을 하였다. 다시 말하면 텍스트를 활용하여 선행, 악행, 효도, 불효, 신뢰, 불신이라는 인공지능을 만드는 한문교 육을 하였다. 이와 같은 한문교육으로 학생들은 스스로 AI(인공지능) 활용 한문교육으로 지식정보처리역량을 기르는 사례를 다소나마 익히게 되었다. 한편으로 지식정보처리역량 개발에서 실험집단이 작아서 그 결과를 일반화하기 어렵지만, 어느 정도 변화는 감지할 수 있었다. 앞으로 해당 학년 학생 모두 를 대상으로 하는 연구가 이루어지면 소기의 결과를 얻을 수 있으리라 생각된다.

본 연구는 인공지능 연구개발과정에 많은 인적자원이 필요함을 인지하고 현 개발방식 고려할 사항에 대해 논의한다. 결론적으로 인공지능 개발의 효율성 향상을 위해서는 소수의 관리자와 많은 일반작업자들의 분업화가 이루어져야 가능하며, 이는 마치 일종의 경공업의 형태와 유사하다고 생각된다. 따라서 본 연구진은 컴퓨터라는 기계장치로 데이터라는 디지털 자원을 다루어 생산의 효율성 을 높이는 인공지능 개발과정을 4차산업시대의 디지털 경공업이라고 명명한다. 이전 산업혁명시대에서 경험한 것과 마찬가지로 인 적자원을 효율적으로 배분화하고 활용한다면 디지털 경공업은 2차산업혁명 못 지 않는 발전을 기대할 수 있을 것이며, 이를 위한 인 력양성이 시급하다고 판단된다.

As Europe is a weaker actor mainly due to her digital underdevelopment, the EU is settling on the regulatory side of digital sovereignty. The article is to comparatively analyze the European and Chinese AI ethical guidelines considering the strategic and normative scope of the guidelines as well as their implications on the legal frameworks of AI both in Europe and China. In this field, the most important initiative in the EU was carried on by the High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, which, in 2019, released the “Ethics Guidelines for Trustworthy AI,” a catalogue of principles as well as operative measures to achieve Trustworthy AI. In China, instead, the most important initiative was the “Beijing AI Principles” released in 2019 by the Beijing Academy of Artificial Intelligence, and the “Principles to Develop Responsible AI for the New Generation Artificial Intelligence: Developing Responsible Artificial Intelligence” released in 2019 by the New Generation AI Governance Expert Committee.