이 논문은 중국의 드론산업에 대하여 연구한 결과를 제시하고 있다. 많은 사람들에게 ‘Made in China’라는 호칭은 오명이 덧씌워져 있는 호칭이지만 민수용 드론에서는 이러한 오명이 어울리 지 않는다. 중국의 민수용 드론은 전 세계의 시장을 크게 점유하고 있으며 중국 브랜드로 그 가치를 키워왔다. 중국 드론산업이 발전을 지속하기 위해서는 크게 세 가지의 문제를 해결해야 한다. 드론의 운항과 사용에 있어서의 법적인 문제, 기술적인 한계, 시장성숙도의 문제를 해결해야 한다. 드론산업의 발전과 전망은 드론에 대한 법적인 규제와 크게 연관되어있고 각국의 정부는 드론의 사용을 규제하는 법안을 마련하고 있다. 중국의 드론기술은 매우 발전하여 소비자들의 만족을 이끌어내고 있지만 세계시장에서 최고의 시장점유율을 기록하고 있는 만큼 소비자들을 완전히 만족시키지는 못하고 있다. 드론산업은 자율제어 센서, 로봇, 인공지능과 같은 다양한 첨단기술과의 융･복합을 통하여 변화하는 미래 환경에 대비함으로써 기술적인 한계점을 극복해 나갈 수 있다. 중국시장에서 유통되고 있는 드론의 낮은 기술수준과 높지 않은 가성비로 인하여 시장이 성숙되지 못하고 드론의 전면적인 보급이 늦추어지는 측면이 있다. 드론산업의 시장성 숙과 발전을 위하여 중국정부와 기업의 부단한 노력이 필요하다. 시장성숙도가 높은 항공 및 영상촬영 분아에의 적극적인 융･복합이 필요하다.

상법 제795조 제2항과 제796조는 운송인의 손해배상책임에 대한 다양한 면책 사유를 규정하고 있다. 상법상 위와 같은 운송인의 면책사유들은 그 법적 성질 과 요건이 각 상이하다는 차이점은 있으나, 그 논리적 전제로서 운송도구로서의 감항능력을 갖춘 선박과 함께 선박을 조종하는 인적요소로서의 선원 등을 구비할 것을 공통적으로 요구하고 있다. 그런데 최근의 정보공학기술 및 인공 지능 등의 발전에 따라 과거에 인간에 의해 이루어지던 운송수단의 조종이 무인화 되고 있고, 해상운송에 있어서도 무인선박의 건조 및 운항이 현실화되고 있다. 조만간 상용화될 것으로 예상되는 무인선박의 운항은 기존 해상운송 법 제와 전반적인 측면에서 법리적 문제를 발생시킬 것으로 예상되는데, 특히 무인선박의 운항이 상법 795조 제2항과 제796조가 규정하는 면책사유의 해석과 적용에 어떤 영향을 미칠 것인가 하는 점에 대한 고찰은 실천적 가치가 있다. 무인선박의 경우 운송인 등의 감항능력주의의무 위반사실이 인정되지 않는 한, 선내에 선원이 승선하지 않는다는 점에서 원칙적으로 선원 등의 항해과실을 이유로 한 면책이 적용될 소지는 없다고 볼 것이다. 또한 무인선박의 경우에는 선박의 운항을 위한 각종 정보통신 관련 기기 및 전자장비가 유인선박에 비해 상대적으로 더 많이 장치되어야 한다는 점에서 이들 운항 관련 장비들의 적절 한 유지 · 관리상 과실로 인해 발생한 손해에 대해서는 운송인 등이 면책될 소지도 있을 것이나, 상법 제796조에서 규정하는 법정면책사유 중 하나인 「선박 의 숨은 하자」와의 관계에 있어서는 해석상 어려운 문제를 제기한다. 나아가 상법 제796조가 규정하는 법정면책사유인「해적행위나 그 밖에 이에 준한 행위」·「해상에서의 인명이나 재산의 구조행위 또는 이로 인한 항로이탈이나 그 밖의 정당한 사유로 인한 항로이탈」·「선박의 숨은 하자」의 해석과 관련해서 도법적 문제가 제기될 수 있다. 특히「해적행위나 그 밖에 이에 준한 행위」 의 해석 · 적용과 관련해서는 외부의 제3자가 자율운항선박의 운항장비 등을 해킹하는 등 불법적으로 통제하는 방법으로 자율운항선박 및 운송물의 점유를 취득하는 경우에 현행 법제상 운송인이 면책될 수 있을 것인가 하는 문제가 있다. 입법론으로서, 향후 사이버 해킹 등을 통한 선박 등의 탈취행위의 경우에도 일정한 요건 하에서 운송인의 면책을 허용할 수 있도록 포괄적 면책규정을 상법 제796조에 신설할 필요가 있다.

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.

모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

4차 산업혁명은 인공지능으로 대처할 수 없는 인간의 창의성과 의사소통 능력 개발을 위한 교육 체계의 변화가 필요하다. 현재 교육 시스템은 사실과 절차에 기반을 둔 구조로써 지식을 창의적으로 활용하는 시스템으로의 변화를 요구한다. 로봇과 인공지능 기계들의 영역에서 벗 어난 창조성 개발은 4차 산업혁명 시대의 핵심요소이다. 본 연구는 토론학습과 영어 앱 읽기를 통하여 창조성 개발에 미치는 효과를 검증하고자 한다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 끊임없이 변화하는 4차 산업혁명 시대의 차세대교육을 위한 해결 방안은 오직 인간의 창의성 재능 개발에 달려있다. 이 시대의 교육 방향은 창의적인 능력을 함양할 수 있는 학습을 목표로 해야 한다. 둘째, 토론학습은 4차 산업 혁명 시대에 필수 요소인 의사소통 기술, 팀 워크 기술, 분석 기술, 윤리적 기술의 기초가 된다. 토론학습은 문제 해결 능력과 기획 및 비판적 사고 능력을 향상시켜 창의성 개발의 근원이 된다. 셋째, Lingbe, Memrise, HelloTalk 등과 같은 영어 앱을 통한 독서는 창의성 개발에 효과적이다. 읽기 학습 은 학습자의 생각과 상상력을 풍부하게 하여 사물을 새롭고 독창적인 방식으로 이해하게 한다. 즉 학습자 스스로 논리적 사고로 자신의 가치관을 형성하고 대상에 대해 새롭게 판단하며 문제 해결할 수 있는 능력을 함양하게 된다. 상상력은 창의성의 기초이며 토론과 영어 어플 읽기는 비판적 사고 논리와 논리를 사용하기 때문에 창의력 개발의 기본이 된다.

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.

감귤 주생산 지역인 제주도 서귀포시에 위치한 감귤연구소는 감귤의 품종, 재배, 병해충, 수확 후 가공 이용, 유통에 관해 연구를 수행하고 있다. 그 중 병해충연구실에서는 감귤 병해충 생태, 예찰 및 방제에 관해 연구하고 있으며 특히 해충 분야는 감귤 주요 및 돌발 해충의 예찰 및 방제에 초점을 맞춰 연구를 수행하고 있으며 이를 위해 감귤 해충 개체군 모형, 발생 시기 예찰 모형, 적기 방제 결정 모형 등을 개발하고 적정 방제 약제 선발 등을 통해 적용하고 있다. 감귤은 병해충 방제에 많은 노동력이 투입되므로 노동력 절감을 위한 무인 병해충방제시스템 개발하였으며 이를 고도화하기 위해 반자율주행 고속농약살포기 개발을 추진하고 있다. 미소곤충이며 가장 주요 해충인 볼록총채벌레를 예찰하기 위해 인공지능을 이용한 이미지 분석 장치 및 페로몬을 이용한 스마트트랩 개발을 추진하고 있다.

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.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.

필기 인식은 사람이 작성한 문서나 종이에 쓴 글자, 사진에 보이는 글자 등을 인식하는 기술이다. 대표적인 기술로는 OCR과 온라인 필기인식 기술이 있으며 OCR은 정자로 또박또박 쓴 글씨 인식률은 높지만 그렇지 않는 경우에는 인식률이 낮다. 온라인 필기인식 기술은 필기 입력순서와 사람의 필체의 차이에 따라 인식률이 확연하게 달랐다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 딥러닝을 이용하여 필기체 인식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 신경망 알고리즘 중 Convolutional Neural Network와 EMNIST 데이터 세트를 사용하여 학습 데이터를 설계하였고 Unity3D 게임엔진을 이용하여 전체적인 시스템을 구성하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU 성능이 학습 결과에 영향을 미치는지 알아보기 위해 성능을 비교분석을 하였고, loss 값과 accuracy 결과에 큰 차이는 없었지만 학습 속도에는 최대 30배 정도 속도 차이가 났다. 마지막으로 실험을 통해 시스템 인식결과를 분석하였고, 문자와 숫자가 유사한 O, q, l과 같은 알파벳이나, 실험자가 글자를 다른 알파벳과 유사하게 보이게 필기하면 인식률이 낮았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 게임엔진을 사용하여 인공지능 시스템을 개발했기 때문에 프로세스 절차가 간략해졌고 호환성도 좋아졌다.

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.

선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.

딥러닝에 기반 한 인공지능과 다양한 센서기술의 발전이 빠르게 진행 되면서 운전자 없이도 도로를 주행할 수 있는 자율주행 기술을 가능하게 하고 있다. 이러한 상황에서 미국을 비롯한 선진 각국은 자율주행자동차의 상용화를 촉진하기 위해 기존의 법규와 제도를 바르게 개선하고 있으며, 예상되는 자율주행자동차의 사고 가능성에 대비하여 관련 법 개정은 물론 현재 진행 중인 실험 자율주행 차량에 대해서도 책임 범위의 명확한 한계와 신속한 피해구제를 위해 다양한 노력을 펼치고 있다. 그러나 앞으로 자율주행자동차의 상용화가 이루어지면 보험사기 역시 더욱 복잡하고 지능화될 것으로 예상됨에 따라 보험사기에 대처하는 방향 역시 지금과는 다른 모습으로 바뀌어야 할 것이다. 우선, 보험 경영학 측면에서 보다 적극적인 홍보 및 교육이 요구된다. 매체 접촉률이 높은 동영상 위주의 홍보와 함께, 보험 계약 시의 법정 의무교육 등의 제도 도입이 요구된다. 한편으로 보험사기에 대처하기 위한 DB의 구축과 보험 사기범에 대한 운전면허의 중지나 금융 거래 및 해외 출국금지 등의 강도 높은 제재방안도 검토해야 할 것이다. 또한, 자율주행자동차 사고는 매우 복잡하고 난해한 사고가 많아지기 때문에 새로운 보험제도 도입의 필요성이 있는데, 이 새로운 보험제도는 피해자 보호에 너무 치중하는 나머지 보험사기에 쉽게 노출될 수 있다는 단점을 보완해야 한다. 이런 문제점들을 해결하기 위해서는 사이버 보안에 있어 전문 인력의 확충과 양성을 통한 조직적이고 전문적인 조사와 수사체계를 구축해야 할 것이다. 더불어서 자율주행자동차 사고 보험사기 조사 조직을 일원화하고 일선 수사기관에 전담조직을 설치 운영함으로써 보험사기를 미연에 방지하려는 노력이 필요하다. 이러한 노력이 결실을 이룬다면 보험사기로 인해 낭비되는 사회적 비용의 절감과 더불어 선량한 보험계약자의 피해를 최소화 할 수 있을 것이다.

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.