본 연구는 인공지능(AI) 기술의 발전이 음원 제작 시스템에 미치는 영향을 중심으로, 작곡, 편 곡, 믹싱, 마스터링의 핵심 제작 단계에서 인공지능 기술이 어떻게 적용되고 있는지를 체계적으로 분석하였다. 특히 뮤즈넷(MuseNet), 마젠타(Magenta), 수노(SUNO), 아이바(AIVA) 등 대표적인 인 공지능 작곡 도구의 기술 구조와 기능을 시대별로 비교함으로써, 음악 창작의 자동화 수준과 기술 적 한계를 실증적으로 조명하였다. 또한 하이브(HYBE), 에스엠(SM), 와이지(YG) 등 국내 주요 엔 터테인먼트 기업의 인공지능 기술 수용 사례를 통해, 산업 현장에서의 실제 활용 방식과 그로 인 한 제작 및 유통 시스템의 변화 양상을 분석하였다. 연구 결과, 인공지능은 음원 제작의 효율성과 확장성을 획기적으로 높이는 동시에, 콘텐츠 생산 방식과 산업 구조의 재편을 촉진하는 주요 요인 으로 작용하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 이러한 변화를 바탕으로 향후 음악 산업이 나아가야 할 기술 통합 전략과 대응 방향에 대해 제언하고자 한다.

본 연구는 생성형 AI 시대에 AI에 의한 관광산업의 미래 전망과 시사 점에 따른 대응방안을 제시하는 것을 주 목적으로 하였다. 이를 위해 관 광산업 분야 중 어떤 분야의 일자리가 대체되고, AI로 인해 관광산업의 노동시장이 어떻게 변하는지에 관한 시사점을 도출하여 대응방안을 문헌 고찰하였다. 연구결과, 생성형 AI 시대의 관광산업의 미래 전망과 시사점 을 요약하면서 AI로 인한 관광산업 일자리 대체 가능성에 대응하기 위한 정책적 방안을 직업 전환 지원, 창의적 업무 개발, 산업-교육 연계 강화, 사회 안전망 강화, AI 윤리 및 규제 도입, 재정적·기술적 중소기업 지원 등으로 제안하였다. 이론적으로는 AI 기술이 관광산업의 고용 구조와 산 업 생산성에 미치는 영향을 분석하여 노동시장 변화 모델을 발전시킬 수 있는 시사점을 제공했다. 또한, 실무적으로는 AI 기술 도입에 따른 직업 훈련, 재교육 프로그램 및 산업 변화에 맞는 규제와 지원 정책을 마련해 노동시장의 균형을 유지해야 한다는 정책 대응방안과 관광기업은 AI 활 용의 장점을 극대화하면서도 고용 감소에 따른 사회적 책임을 고려해야 한다는 시사점을 제시하였다.

지금 우리의 시대를 지칭하는 용어로 얼마 전까지 사용하던 4차산업혁명시 대보다 ‘AI 시대’가 더 적합한 것으로 보인다. 4차산업혁명의 기술적 변화 가 운데 가장 직접적이고 가시적으로 그 변화를 체감하게 하기 때문이다. 이전에 도 기존의 기보(棋譜)를 암기, 학습하던 수준에서 스스로의 수(手)를 찾아낸 AlphaGo처럼, 특정 분야에서의 활용 위주로 설계된 AI들도 상당한 능력을 보여준 바 있다. 하지만 이렇게 특정 분야에 특화된 것이 아니라, 다양한 목 적에 적용될 수 있는 범용인공지능이 그 학습속도와 역량이 역시 비약적으로 발전되어 스스로 질문하고 답하는 단계에 이른다면 그 영향력은 무엇을 상상 하든 그 이상이 될 것이다. 물론 GPT, 라마(LLaMA) 등 범용인공지능의 능 력이 개발사 혹은 그 추종자들이 홍보, 찬양하고 있는 것만큼 발전되어 있는 가에 대한 의문도 있다. 또한 기술적 진보를 중시하고 그에 의한 부작용 역시 기술적으로 극복가능할 것이라고 보는 낙관론자와 달리 기술적 진보가 가져 올 부작용을 두려워하는 비관론자 혹은 그 과도기적 상황에서 나타날 문제를 더 크게 보는 사람도 있다. 그리고 부인하기 힘든 것은 우리가 가진 미래에 대한 인상은 앞선 시대에 예술적 천재들이 미리 엿보고 와서 그려낸 기술적 dystopia가 그려진 영화, 드라마, 소설의 영향에서 자유롭지 못하다는 점이 다. 지금의 기술적 진보수준을 정확하게 평가하기 어렵고, 그 미래는 더더욱 예측하기 힘든 나의 입장에서 더 크게 보이는 것은 기술적 진보가 해결해줄 문제들보다 기술적 진보가 초래하는 새로운 문제들이다. AI와 관련된 문제는 앞으로도 오랫동안 우리 시대의 화두가 될 것으로 보 인다. 그러나 적어도 지금의 단계에서 AI는 막연한 두려움이나 기대의 후광 으로 인해 그 정확한 실체를 알아보기 힘들다. 또한 하루가 다르게 발전하는 관련 기술의 진보에 따라 오늘의 논의는 내일의 문제를 해결하기 위해서 무 용(無用)해지기 십상이다. 지나친 공포로 인해 관련기술의 발전을 억제하는 것도, 막연한 낙관으로 인해 우리가 통제할 수 없는 괴물을 우리 손으로 창조하 는 것도 경계할 필요가 있을 것이다. 다만 지금의 수준에서는 AI의 도구적 성격에 주목하여 그 유용성을 활용하면서도 부작용 혹은 그 가능성을 억제, 감시할 수 있어야 하고, 이러한 노력은 국가 단위를 넘어서 범지구적으로도 협력할 필요가 있을 것으로 보인다.

급변하는 디지털 미디어 환경은 넷플릭스(Netflix)와 디즈니 플러스 (Disney+)와 같은 OTT 스트리밍 플랫폼의 확산과 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 발전으로 인해 전 세계 미디어 산업을 재편하며 공 영방송의 위기를 가속화하고 있다. 이에 본 연구는 한국 공영방송의 지 속 가능성을 확보하기 위한 전략을 모색하고자, 다채널 및 멀티플랫폼 환경에서 영국 BBC와 대표적인 한국 KBS가 공영방송의 핵심 가치를 어 떻게 정의하고 규정하고 있는지 비교분석했다. 이를 통해 두 방송사가 OTT 및 AI 시대에 공영방송의 책무를 어떻게 재해석하고 실천하고 있는 지를 탐구했다. 연구 결과, BBC는 글로벌 청중을 타켓으로 고품질 뉴스 와 AI 기반 교육 콘텐츠 제공에 주력하는 반면, KBS는 국내 청중의 다 양한 요구를 반영한 포괄적이고 세대 간 차별 없는 콘텐츠 제작을 강조 하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로 본 연구는 KBS가 경쟁력 있는 콘텐츠를 개발하고 OTT 및 AI 중심의 미디어 환경에서 국 제적 경쟁력을 강화하기 위한 실질적인 방안을 제시했다.

As new AI techniques are developed and various types of big data accumulated, new approaches for pest management are also being attempted. Various spatio-temporal scale big data are being accumulated, and attempts are being made to utilize them to classify target objects and analyze their characteristics. Remote sensing data is widely used across various fields, and is being measured, stored, and shared in diverse formats. Hyperspectral imaging and satellite data are ecologically relevant big data, with distinct formats and potential applications. We will introduce real-world AI examples of utilizing hyperspectral image analysis, as well as estimating pest population density using satellite data.

본 연구는 AI시대의 미래교육에 대해 배움학 기반으로 논의하고 있다. AI(인공지능) 기반은 기업이나 사회전반에 걸쳐 광범위하게 영향을 미칠 것으로 예상되고 있으며 그중 교육 분야는 가장 큰 변화가 요구 되어지는 분야 중 하나라고 평가되고 있다. AI시대를 살아가야 할 인간들은 그 어느 때보다도 수동적인 학습이 아닌 능동적인 평생배움의 실천이 강조되고 있는 것이다. 이런 변화하는 시대에 맞춰 교육 또한 새로운 패러다임의 정립이 시급한 때이다. 이에 본 연구에서는 배움 기반의 새로운 패러다임으로 미래교육에 대해 논하고자 하였다. 변화하는 시대를 맞이하는 인간은 각자력을 키워야 한다. 각자력은 자신을 바로 아는 능력, 창의성, 문제해결력, 비판적 사고를 아우르는 능력이다. 각자력이 자신과의 소통에의 변화라고 한다면, 더불어 함께 사는 미래사회에는 외부와의 소통도 중요한 시대라 할 수 있다. 나와 더불어 함께 살아갈 사람들과의 공감능력, 협업과 소통능력이 앞으로는 더욱 더 중요시 될 것이다. 즉 의식소통능력을 향상시켜야 한다. 또한 개인과 공동체 차원을 아우르는 개조력이 중요시 되어야 할 것이다.

혁신 채찍(Innovation stick)은 혁신을 위한 특정 의무를 부과하고 그 의무를 달성하지 못하였을 경우 벌금 등의 불이익을 부과하는 방식이다. 특허와 같은 당근뿐만 아니라 불이익을 부과하는 채찍으로도 혁신을 달성할 수 있다. 필요한 혁신이지만 이에 대한 시장의 수요가 적은 경우, 시장 경쟁에만 두면 외부효과가 만연한 경우, 또는 채찍 적용 대상이 시장에서 탈출할 위험이 적은 경우에는 혁신 채찍이 유용하다. 혁신 채찍은 사회 전체 이익을 위한 효과적인 수단을 추구하도록 하고 당근과 달리 추가적인 비용을 발생시키지 않는다. 단, 이러한 이점을 누리기 위해서는 정부가 혁신 채찍을 설정하는 주체로서 정보 부담을 지어야 한다. 대표적인 혁신 채찍으로는 기업평균연비제도와 포괄수가제를 들 수 있는데, 모두 미국, 유럽, 우리나라 등 여러 국가에서 활용되고 있다. 앞으로 다가올 인공지능⋅빅데이터 시대에도 혁신 채찍은 중요한 역할을 할 수 있다. 인공지능 ⋅빅데이터가 발전할 수 있는 환경을 구축하거나 우려되는 외부효과를 방지하는 데 혁신 채찍이 좋은 도구가 될 수 있다. 공공 영역에서는 고품질 공공데이터 확보를 위한 혁신 채찍이, 시장 영역에서는 인공지능⋅빅데이터 시스템의 블랙박스화와 차별을 방지하기 위한 혁신 채찍이 필요하다. 이를 위해서 정부는 많은 정보 부담을 감수하고 준비하여야 한다. 준비 없이 만들어진 채찍은 사람들을 시장에서 탈출하게 하여 오히려 혁신을 저해할 수 있다. 미국, 유럽 등 주요국은 이미 인공지능⋅빅데이터 시대의 혁신 채찍을 수립하기 위한 연구를 시작하였다. 우리도 국제사회와 함께 필요한 혁신 채찍이 무엇인지, 적용 기준은 무엇인지, 어떻게 평가할지 논의를 진행하여야 한다.