본 연구는 최근 대부분의 기업은 국내·외적 환경변화(유가, 달러, 예측 불가능한 위험), 인공지능시스템(AI)의 급속한 발달 속에서 기업이 생존하기 위한 전략을 수립하여 대응하고 있으며 특히 보험사고조사기업의 경우 인 적채용관리의 중요성을 인식하고 있다. 보험사고조사기업의 조직구성원들을 아유르베다의 성격유형으로 분류하고 어떤 성격유형이 업무성과에 영향을 미치는지를 규명하며, 그 결과를 근거로 조직구성원의 인적채용관리 측면에서 우수한 신입사원 인력채용 및 인력의 적재적소 배치, 만족도, 이직율을 제고하고자 하였다. 아유르베다 성격유형 표본간 이원분산분석, 교차분석결과, p값이 < 0.001이하로 “성격유형이 성적에 영향을 미친다”는 결과를 얻었다.

빅 데이터, 인공지능 등 발전된 정보통신기술 시대를 대비하기 위하여 개인정보의 활용이 절실한 지금, 엄격한 사전 동의 방식을 채택하고 있는 우리의 「개인정보 보호법」이 처리자의 활용 재량을 확대하는 방향으로 개정되어야 한다는 논의가 활발하다. 이런 맥락에서 등장한 것이 「개인정보 보호법」을 개정하여 유럽과 같이 개인정보 처리에 있어서 양립 가능성 개념을 도입하자는 논의이다. 최근의 「개인정보 보호법」의 개정안 중에는 개인정보의 수집·이용(제15조), 제3자 제공(제17조) 및 목적 외 이용·제공(제18조)에 양립가능성 개념을 도입하고 정보주체의 동의 없이도 처리가 가능하도록 예외를 인정하는 법안들이 등장하였다. 그 취지는 개인정보의 보호와 활용의 균형점을 찾는다는 의미에서 의의가 있다고 볼 수 있다. 그러나 양립 가능성을 도입하고 있는 「개인정보 보호법」 개정안들도 법 기술방식과 인정 범위에는 차이가 있다. 또한 ‘정당한 이익’의 개념과 혼재되어 사용되고 있기도 하다. 이는 「개인정보 보호법」과 GDPR에서의 개인정보 ‘처리’(processing)를 규정하는 방식이 서로 다르고, 양립 가능성을 우리의 언어로 법문화 하는 과정에서 기인한 차이라고 보인다. 이러한 차이점을 최대한 수렴하여 아래와 같이 개정 방안을 제안하고자 한다. ‘양립 가능성’은 개인정보의 최초 수집이 있고, 그 수집 목적과 다른 새로운 목적이 생겼을 때 양립 가능한지를 판단하는 제도이다. 따라서 「개인정보 보호법」에서의 처리 단계 중에서 ‘목적 외 이용·제공’을 규정하는 제18조에 개념을 도입하고, 양립 가능성 여부를 판단하는 기준도 같은 조문에서 규정하는 것이 바람직할 것으로 보인다. ‘양립 가능한’의 개념은 개정안에 ‘수집 목적과 관련성이 있다고 합리적으로 인정되는’으로 법문화 되었는데 이는 정당한 이익의 개념과 혼동을 줄 수 있으므로, ‘양립 가능한’으로 기술하되 개념의 유동성은 그 판단 기준을 제공함으로써 완화할 수 있을 것이다. 현행 「개인정보 보호법」에서도 통계작성 등 목적으로 ‘특정 개인을 알아볼 수 없는 형태’로 제공하는 것은 동의없이 목적 외로 이용 또는 제공이 가능하다. 그러나 특정 개인을 알아볼 수 없는 형태에 대하여 규정하고 있는 별도의 조항이 없다. 따라서 ‘특정 개인을 알아볼 수 없는 형태’를 ‘가명처리’ 개념으로 대체하고, 통계작성 등 목적 외 처리가 인정되는 경우라 하더라도 가명처리 등 안전조치를 의무화하는 병행 개정이 이루어져야 할 것이다.

오늘 날 4 차 산업혁명으로 명명되는 기술적 융합과 디지털 신기술의 태동으로 인간의 노동을 대체할 수 있는 인공지능의 등장은 인간의 가치가 창의적인 사고에 있음을 다시금 깨닫게 하고 있다. 이와 같은 환경의 병화에서 많은 조직과 기업들은 창의적인 사고, 지식 공유 등을 통하여 고유한 가치를 개발하고 발전시키기 위해 노력하고 있다. 조직 내 창의성은 단순히 창의적인 개인으로 인하여 만들어 질 수 있는 것이 아니라, 구성원이 창의적일 수 있는 조직문화가 중요하다. 많은 연구에서는 리더의 역할이 조직문화 조성에 중요한 기반으로 보고 있다. 본 연구에서는 변혁적 리더십과 거래적 리더십의 개념 및 구성요소에 대한 명확한 설명을 토대로 팔로어의 창의성과 리더십의 관계를 검증하고자 한다. 기존에 연구된 리더십과 창의성의 관계에 팔로어의 정체성을 매개변수로, 지각된 조직지원인식을 조절변수로 하여 보다 포괄적인 관계를 알 수 있을 것으로 생각한다. 연구를 위해 중국 북경과 상하이의 기업을 대상으로 설문을 실시하여 242 부의 설문지를 통계에 사용하였다. 가설검증 결과 변혁적 리더십과 거래적 리더십은 오두 팔로어의 창의성에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 또한 팔로어의 정체성이 리더십과 팔로어의 창의성의 관계를 매개하고 있으며, 리더십과 팔로어의 관계적 정체성은 지각된 조직지원인식에 의해 조절되고 있었다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점, 한계점 및 향후의 연구 방향이 제시되었다.

본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만든다는 선행연구에 기초하여 사회적 배제가 감성적 따뜻함을 추구하게 만들고, 감성적 차가움을 회피하게 만들 것이라는 예측을 향 감성을 사용하여 검증하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 차가운 감성으로 지각되는 향과 따뜻한 감성으로 지각되는 향을 선정하기 위한 사전조사를 실시한 후, 사회적 배제를 지각한 집단과 통제 집단의 향 선호도에 차이가 있는지 확인하기 위한 두 가지 실험을 진행하였다. 결과적으로 사회적 배제를 경험한 사람은 그렇지 않은 사람보다 따뜻한 향에 대한 선호가 강한 반면, 차가운 향에 대한 선호는 약했다. 본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만드는 현상을 감성적 차원으로 확장했다는 측면과 선행연구에서 간과해 왔던 차가움을 회피하게 하는 현상까지 관찰했다는 측면에서 이론적으로 중요하다. 또한 컴포트 푸드, 인물 감성, 공간 감성 디자인, 인공지능 채팅봇의 감성 등에도 실용적 시사점을 가진다.

서론 : 본 연구에서는 문헌고찰을 통해 4차 산업혁명의 주요 이슈 중 장애인의 독립생활을 지원하고 능동적으로 활동에 참여하는데 필수적인 기회요인을 도출하고, 그에 따른 작업치료사의 역할을 제시하고자 한다. 본론 : 4차 산업혁명의 혁신 기술 중 재활분야와 관련된 빅데이터, 인공지능, 3D 프린팅 기술, 가상현실, 로봇공학 분야 연구를 살펴보았다. 관련 연구들을 통해 장애인에게 기회가 될 요인으로 첫째, 스마트 보조공학기기, 둘째, 스마트워크와 새로운 일자리, 셋째, 장애인식의 변화를 제시하였다. 작업치료사로서 이러한 기회요인을 기반으로 한 보조공학전문가, 직업재활전문가, 장애인식개선 전문가로서의 역할을 수행해야 할 것이다. 결론 : 사회 여러 분야에서 4차 산업혁명으로 변화하는 환경과 요구에 적극적으로 대응해 가고 있다. 작업치료사도 급변 하는 환경 안에서 보조공학, 직업재활, 장애인식개선 분야에서 변화를 주도적으로 이끄는 재활치료 분야의 전문인력이 되어야 할 것이다.

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.

바둑게임은 중국에서 적어도 2,500년 전에 창안되었으며, 게임을 이기기 위해 상대방보다 더 많은 영역을 둘러싸는 것을 목표로 한다. 간단한 규칙에도 불구하고 바둑은 인공지능(AI) 분야에서 아주 복잡한 전략적인 보드게임이다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 국면 평가의 어려움을 극복하고 게임트리 내의 엄청난 분기수를 줄여주는 최상우선탐색 알고리즘이다. 컴퓨터바둑 게임에서 MCTS는 수많은 플레이아웃을 수행한 후, 게임트리 내에 있는 현재노드로부터 단말노드까지의 임의의 수순을 표본 추출하여 다음 후보 착수에 대한 승률을 근사적으로 계산해낸다. AlphaGo를 포함한 모든 강력한 컴퓨터바둑 프로그램은 컴퓨터바둑 게임 진행에 있어 MCTS를 이용하여 가장 유망한 착수를 구해왔다. 본 연구는 소형바둑 컴퓨터게임에 있어 순수 MCTS를 이용하여 가장 유망한 일련의 수순을 찾고자 했다. 실험결과에 의하면 순수 MCTS는 소형바둑에서 19줄바둑게임에서 벌어지는 포석, 중반전, 끝내기라는 3단계가 아닌 중반전과 끝내기라는 단지 2단계를 진행하였으며, 아울러 순수 MCTS는 맥과 연단수와 같은 하위개념의 지식을 이해 못하는 것을 보였다.

시간과 지리, 문화, 제도, 언어의 장벽을 넘어 초월적 선교가 가능한 오늘날 그 기회와 방법은 너무도 많지만, 그에 적합한 선교의 혁신이 절실히 필요하다. 새로운 선교 패러다임을 받아들여 첨단 과학 기술의 발달과 그에 따라 급변하는 시대적 상황을 올바로 이해하고 그에 적합한 선교사 교육 훈련으로 대처해야 한다. 이 연구의 목적은 스마트 선교훈련 시스템의 중요성과 특성들을 알아 볼 뿐만 아니라, 이 방법이 선교 현장에서 스마트하게 활용 될 수 있는 지 알아보는 것이다. 이 연구는 새로운 선교사 교육 패러다임으로서의 스마트 선교사 훈련이 어떻게 세계 선교의 효과를 높일 수 있는지 검토하고, 혁신적 IT 방법을 활용한 스마트 선교전략들을 소개하면서 Semi-O2O 미션 퍼스펙티브의 유의미한 훈련 효과 및 그 이점을 검토하였다. 인공지능이 아닌 인간 선교 사역자의 노력을 중심으로, 아날로그와 디지털을 균형 있게 조화시켜 온-오프라인 등의 여러 채널들을 오가며 그 장점을 극대화 하여 이 모든 것을 선교지에 적용하는 훈련이다. 이 연구를 통해 온라인과 오프라인 세계 사이의 차이점을 인식 하고 상호 통신 및 상호작용을 활성화하기 위해 두 세계를 자유롭게 통합하거나 각각을 개별적으로 구분하여 탄력적으로 활용 하면 글로벌 선교에 도움이 됨을 발견하였다. 또한 첨단 과학기술과 관련하여 그에 적합한 퍼스펙티브 쉬프트를 통한 지성, 감성, 진정성을 담은 혁신적 IT 선교사 훈련이 선교 사역의 효율성을 높여 줌을 알게 되었다. 이 접근법은 앞으로도 파송 전 선교사 훈련에 큰 도움이 되어 시대적으로 더욱 스마트한 선교가 가능하게 할 것이다.

최근 들어 인터넷 기술 과 이동 통신을 보편적으로 응용하면서 신흥 사이버 문화는 사람들의 전통 생활, 생산 및 사유 방식에 대한 끊임없이 영향을 미치고 있다. 실제로 과학기술과 생활방식 간의 용합을 실 현 했 다. 또한, 인공지능(AI), 생체공학(BT), 가상현실(VR)등 정보기술을 발전하면서 사이버 문화의 발전과정을 추진하여, 중국 문화산업의 발전에 대한도 거대하게 촉진한 역할을 가지고 있다. 이와 동시에 사이버 문화산업의 핵심기술 미흡, 지원 법률제도 불건전, 하이테크 인재와 육성 정책 부족 등 문제를 있어서 사이버 문화산업을 활성화 발전한 장애요인이다. 그러므로 본 연구는 중국 사이버 문화의 의미, 산업 안전, 현황 등을 서술하여, 사이버 문화 발전관정의 장애요인들을 분석하고자 한다. 마지막으로 핵심 기술의 개발, 인재 육성, 법률재도의 개선, 공공 플랫폼 의 건설, 육성정책의 개신 등 중국 사이버 문화산업에 대한 지속전인 활 성화 발전할 수 있는 건의를 도출하고자 한다.

고등학교 한문 수업 시간에 학생들이 학습한 한문 단문의 주제를 활용하여 동화, 소설, 에세이 등의 책 쓰기를 통한 전통적 가치관 교육을 시도하고자 한다. 그리고 대부분의 학습자들은 손 글씨 보다 컴퓨터 자판을 이용하여 글 쓰는 것을 선호한다. 손으로 쓰는 것보다 쓰는 속도가 빠르고, 틀린 것을 수정하거나 새로운 문장을 삽입하는 작업이 편하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 정보검색, 퇴고 및 상호 교차 검토가 용이한 Google Docs를 활용한 책 쓰기 수업을 한문과에서 활용할 수 있는 전통적 가치관 수업 방법으로 제안하는 것을 목적으로 한다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해 ⅰ) 전통적 가치관의 의미를 이해시키고 삶의 맥락과 관련한 전통적 가치관 수업 방안을 모색하기 위해 관련 선행 연구를 고찰하고, 4차 산업혁명 시대를 맞이한 학생들에게 컴퓨터와 디지털 테크놀로지를 활용해 다양한 계통을 융합할 수 있는 능력을 배양하게 하는 수업 방법을 탐색하여 ⅱ) Google Docs 활용 책 쓰기를 통한 전통적 가치관 수업을 구안·적용하여 인간 중심의 가치를 생각하고, 앞으로의 한문과 전통적 가치관 교육이 나아가야할 방향을 모색해보는 것을 연구 문제로 상정한다. 전통적 가치관 교육이 단순히 과거의 전통적 규범과 가치를 배우는데 그칠 것이 아니라, 급변하는 미래 사회가 인간 중심 사회로서 유지될 수 있도록 하는 밑바탕을 만들어주는 교육이 되어야 한다고 생각한다. 사물인터넷과 인공지능, 머신러닝(MACHINE LEARNING), 가상･증강현실, 3D 프린팅, 생명공학과 바이오 등의 기술이 우리 삶 속에 깊이 자리 잡게 된 4차 산업혁명 시대는 언뜻 보기에는 과학이 인간의 삶을 관여하는 ‘기술 중심적 사회’로 보인다. 하지만 잘 들여다보면 오히려 사람과 기술이 조화를 이루고 비판적 사고와 창의력으로 문제를 해결해 나가야 하는 ‘인간 중심적 사회’라 할 수 있다. 따라서 이 시대에 걸맞은 능력을 가진 인재는 융･복합적 문제해결능력 뿐만 아니라 인간의 가치를 소중히 여길 줄 아는 건전한 가치관과 바른 인성을 갖추고 있어야 함을 기억해야 한다.

최근 홈로봇에 대한 관심이 인공지능의 발전과 함께 급증하고 있다. 단순히 대화가 가능한 로봇이 아니라 소니의 아이보와 같은 펫로봇 형태를 비롯해 교육, 엔터테인먼트, 안내, 청소와 같은 각기의 세부적인 기능에 특화되어 있는 로봇들이 속속들이 우리 앞에 나타나고 있다. 한편, 클라우드기반의 인공지능 알고리즘과 음성인식을 이용한 AI스피커가 단순히 소리를 전달하는 기능을 뛰어넘어 명령을 알아 듣고 이를 실행하거나 이에 대한 답을 제공하는 기기로 진화하고 있다. 이러한 기능의 변화는 텍스트에서 그래픽유저인터페이스로 진화된 MMI(Man-Machine Interface)의 새로운 세대를 예고하고 있다. 본 연구에서는 홈로봇의 현황과 홈로봇에 적용될 ABI(Audio Base Interface, 음성기반인터페이스)로서 AI스피커에 대해서 고찰하고 있다.

최근 4차 산업혁명이라는 기치아래, 인공 지능, 사물 인터넷, 스마트 공장, 협업 로봇, 3D 프린트, 무인 자동차 등에 이어 최근에는 블록체인이라는 기술과 함께 비트코인이라는 광풍이 한바탕 광풍처럼 지났지만 아직도 여운이 가시지 않은 상태이다. 4차 산업혁명으로 우리 이상의 모든 것을 송두리째 바뀌는 현상이 다가온다. 그럼 우리의 화두인 Project Management는 현재 어디쯤 와 있으며, 세상의 변화 흐름에 따라 어떻게 대처하여야 하는가에 대하여 생각을 해보기로 하자. 세상은 변화를 시도하고 있고 생존을 위하여 살아있는 모든 것들은 이러한 변화에 동참해야 한다. 당면한 변화의 흐름에 따라 Project Management도 새로운 패러다임의 형태 변화가 필요한 시점이 되었다. 여기에는 Project Success에 대한 정의부터 달라져야 할지도 모른다. 새로운 변화의 시대를 맞이하여 Project와 Project Management가 어떻게 달라져야 하는지에 대하여 알아보도록 하자.

최근 몇 년 사이에 가장 화두가 되는 단어는 단연 4차 산업혁명일 것이다. 인공지능, 가상/증강현실 구현, 모바일, 빅데이터 등 최신 ICT 기술은 인류 삶의 패러다임을 완전하게 바꾸어 놓았다. 이런 ICT기술의 진보는 국방분야에도 많은 영향을 미쳤고 이에 가장 민감하게 반응하고 변화하고 있는 분야가 국방 M&S분야일 것이다. 기술의 진보에 따라 사회환경이 변하듯 전장환경도 빠르게 변하고 있는 상황에서 본 주제발표에서는 미래를 예측하고 준비하는 국방 M&S분야의 현 주소와 발전방향을 제시하고자 한다.

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.

요약; 최근에는 기계 학습, 특히 심층 학습에 많은 연구가 진행되고 있다. 구글, 페이스 북과 같은 대기업이 인공 지능과 기계 학습에 관심을 가지고 있기 때문에, 이러한 연구는 날마다 발전하고있다. 기계 학습은 의학, 번역 및 IT와 같은 다양한 산업에서 사용될 것으로 기대됩니다. 게임 부문은 기계학습 기술적용의 효과가 예상되는 영역 중 하나라고 간주됩니다. 본 논문에서는 MMORPG-Tera의 게임 콘텐츠에서 몬스터의 승패를 예측하는 신경망을 Tensorflow를 통해 설계하였다. 이 모델은 1 개의 입력 레이어, 2 개의 숨겨진 레이어 및 1 개의 출력 레이어를 가지고 있다. 입력 레이어에는 8 개의 노드가 있고 각 숨겨진 레이어에는 16 개의 노드가 있으며 출력 레이어에는 1 개의 노드가 있다. 더 나은 결과를 위해 우리는 그라디언트 디센트, 시그 모이드 (Sigmoid) 함수 및 Relu 함수 (Activate 함수)에 Adam을 사용한다. 준비된 데이터 세트의 마지막 부분은 테스 트 데이터 용으로 사용되고 나머지는 학습 모델 용으로 사용되었다. 이 모델은 5 ~ 10 % 오차 이내의 확률을 예측할 수 있다. 데이터 세트의 부족은 만족스럽지 않은 점으로 남아 있으며, 충분한 데이터가 수집되고 더 개선 된 모델이 준비되면 오류를 더 줄일 수 있다. 그리고 제안된 모델은 앞으로 다른 게임이나 스포츠 게임에도 적용될 것이다.