본 논문은 레이 커즈와일의 󰡔특이점이 온다󰡕와 아이작 아시모프의 󰡔아이, 로봇󰡕이 제공하는 통찰력을 바탕으로 인공지능의 비약적 발전이 인간사회에 초래하는 변화와 그 의의를 연구한다. 커즈와일은 인공지능이 인간의 지능을 초월하는 특이점의 도래를 예견하며 인공지능의 발전이 인류의 삶을 근본적으로 변화시킬 것이라고 주장한다. 이러한 관점에서 볼 때 아시모프의 단편소설 ｢바이어리: 대도시 시장이 된 로봇｣과 ｢피할 수 있는 갈등｣은 특이점 이후의 사회를 상상하며 인간과 로봇의 관계를 탐구한다. 특히, 이 작품들에 등장하는 로봇들은 단순한 도구가 아니라 인간 혹은 심지어 신적 존재에 속하는 미덕을 구현할 수 있는 도덕적 행위자로 제시된다. 커즈와일과 아시모프의 고찰을 통해 본 논문은 인공지능이 인간사회에 미칠 잠재적 영향을 평가하며, 이러한 변화에 대한 대비의 필요성을 강조함으로써 인류가 인공지능과 공존하는 미래사회에서 기술이 인류의 복지를 증진시키는 방향으로 발전할 수 있도록 사회적 논의와 준비가 필요함을 제안한다.

해사 데이터는 항만을 입출항하는 선박 정보, 해상에서 운송되는 화물 정보, 이를 모니터링하고 관리하는 해상교통관제 정보 등 해상에서 생성되는 모든 데이터로 정의할 수 있다. 이러한 해사 데이터는 그 종류만큼이나 다양한 형식으로 송수신되고 있으며, 각각 의 데이터가 서로 밀접하게 연관되어 있는 멀티모달의 특징을 가지고 있기 때문에 데이터의 통합 관리가 어려운 실정이다. 더욱이 해사 데이터를 인공지능 시스템에 활용하기 위해서는 데이터 도메인에 대한 지식이 필요하기 때문에 비전문가의 경우 데이터를 활용하는 데 제약이 많았다. 이에 본 논문에서는 데이터의 연관 관계를 이용하여 멀티 모달 해사 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 데이터 체계를 제안하였다. 제안하는 관리 체계는 멀티 모달 데이터의 전처리 작업 절차와 연관 관계 기반의 그래프 데이터베이스, 비정형 데이터를 위 한 객체 저장 공간을 포함하고 있으며, 이를 통해 수집된 데이터로부터 연관 관계를 자동으로 추출하여 저장할 수 있도록 설계하였다. 또 한, VHF 데이터의 데이터베이스 구축 예시를 통해 제안하는 데이터 관리 체계의 활용 가능성을 검토하였으며, 기존의 데이터 관리 체계 에 비해 데이터의 이해도를 높이고, 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구는 상선과 어선의 충돌사고를 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 충돌 회피 시스템의 도입을 위하여 해외 사례를 조사하 고 도입에 필요한 기술적 요소 고찰을 통해 구체적인 도입 방안을 제안하였다. 최근 10년간 발생한 상선의 해양사고 통계를 분석한 결과, 약 87%가 인적 과실에 기인함을 확인하였다. 기존의 충돌 예방 대책은 주로 선원 교육과 항해 규칙 준수에 초점을 맞추었으나, 인적 오류 를 완전히 배제하는 데에는 한계가 있었다. 이에 따라 AI 기반 충돌 회피 시스템의 도입이 해상 안전을 위한 효과적인 해결책으로 주목받 고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 충돌 회피 시스템의 기술적 개념과 핵심 요소를 고찰하고, 해외 사례를 통해 시스템의 실효성을 검증하 였다. 또한 우리나라 해운업계의 현황을 분석하여 도입을 위한 절차와 방법을 제시하였으며, 기술 도입이 미치는 긍정적인 영향을 평가하 였다. 연구 결과, AI 기반 충돌 회피 시스템은 실시간 데이터 분석과 자율적 회피 기능을 통해 충돌 위험을 효과적으로 줄일 수 있음을 해외 사례 연구를 통해 확인하였다. 그러나 기술 개발, 법적 규제 정비, 산학연 협력 강화 등 도입을 위한 다양한 과제가 존재하며, 이를 해결하기 위한 정책적 지원이 필요함을 강조하였다. 본 연구는 선박 충돌사고 예방 등 해상 안전에 기여할 수 있는 실질적인 방안을 제시 함으로써 관련 분야의 학술적 및 실무적 발전에 이바지하고자 한다.

본 연구는 만학도의 학습참여동기, 사회적지지, 자기효능감이 생성형 AI의 인식에 미치는 영향을 확인하는 데 목적을 두었다. 연구의 대상자 는 서울 소재의 B대학교에 재학 중인 만학도로, 기간은 2024년 6월 5일 부터 6월 20일까지 설문 조사를 실시하여 최종 설문지 191부를 SPSS 25.0을 활용하여 분석하였다. 본 연구는 첫째, 만학도의 생성형 AI에 대 한 사전경험을 살펴보고 학습참여동기, 사회적지지, 자기효능감, 생성형 AI에 대한 인식을 알아보았으며, 학습참여동기와 사회적지지, 자기효능감 이 생성형 AI 인식에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 첫째, 본 연구 참여자인 만학도의 인구사회학적 변인의 빈도분석에서 조사대상자의 84.75%가 60대 이상의 고령학습자였고 참여자가 스스로 생각하는 생성 형 AI에 대한 이해도는 매우 낮음에서 보통까지의 이해도가 전체 86.2% 를 차지하였다. 또한 생성형 AI를 사용하지 못하는 이유로 사용 의지는 있으나 접근방법이나 정보가 부족하다고 생각하였다. 둘째, 만학도의 학 습참여동기 중 활동지향적 동기가 생성형 AI의 교육적 인식에 정적으로 유의한 영향을 미쳤으나, 자기효능감은 부적으로 영향을 미쳐, 인공지능 에 대한 다양하고 충분한 수행 경험이 선행되어야 할 것으로 사료되었 고, 후속연구에서는 고령 만학도 특성에 기반한 다양한 AI 수업 적용 연 구가 이루어져야 할 것을 제안하였다.

이 연구는 인공지능(AI)이 문화콘텐츠와 미디어 산업에 미치는 영향을 다각적으로 분석하고, AI의 창의 적 생산, 미디어 소비 변화, 윤리적·사회적 쟁점에 대해 논의하였다. 그리고 AI가 콘텐츠 제작에서 창의성과 효율성을 높이며, 창작자와의 협력을 통해 새로운 형태의 콘텐츠 창출을 가능하게 한다는 점을 확인하였다. 또한 AI 기반 추천 시스템을 통해 개인화된 미디어 소비 경험이 제공됨으로써 사용자 만족도와 소비 지속 성이 강화된다는 사실을 밝혔다. 그러나 AI 도입은 저작권 문제, 알고리즘 편향성, 문화적 다양성 보존, 사회적 고용 변화 등 다양한 윤리적·사회적 과제도 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해 법적, 기술적, 정책 적 접근이 필요하며, AI의 투명성과 공정성을 확보하는 것이 필수적임을 강조하였다. AI와 인간이 협력하 여 공정하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠 제작을 지향할 때, AI는 문화콘텐츠와 미디어 산업의 발전에 이바지할 수 있을 것이다. 본 연구는 AI와 문화산업의 융합을 둘러싼 다양한 이슈를 종합적으로 검토함으로써 향후 지속 가능한 발전을 위한 방향성을 제시하고자 한다.

자기공명영상은 인체 내부 구조와 병변을 비침습적으로 시각화하는 핵심 의료 영상 기법으로 자리 잡고 있으며, 특히 신경계 및 심혈관계 질환과 같은 복잡한 질병의 진단에서 필수적인 도구로 활용되고 있다. 기존의 자기공명영상 시스 템은 영상의 해상도와 신호대잡음비에서 한계가 있었으나, 최근의 기술 발전은 이러한 한계를 극복하고 진단 정확성 을 높이는 방향으로 나아가고 있다. 고자기장 자기공명영상 시스템의 도입은 해상도와 신호대잡음비를 개선하는 데 기여하고 있으며, 병렬 영상 기법은 촬영 속도를 향상시키면서도 영상 품질의 손실을 최소화한다. 또한, 압축 센싱 (compressed sensing) 기술은 데이터 획득 시간을 줄여 촬영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로, 자기공명영상 데이터에서 초해상도 복원(super-resolution) 및 노이즈 제거와 같은 영상 후처리 기술이 획기적으로 향상되었다. 인공지능 기반의 영상 향상 기술은 저해상도 데이터를 고해상도로 변환하고, 촬영 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 노이즈를 효과적으로 제거하여, 더 정확하고 명확한 진단 영상을 제공한다. 이러한 발전은 단순히 영상의 품질을 높이는 것을 넘어, 임상 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, 특히 제한된 촬영 시간을 요구하는 응급 상황에서 유용성이 두드러진다. 본 논문에서는 자기공명영상 촬영 기법의 최신 발전과 인공지능 기반 영상 향상 기술의 동향을 여러모로 분석하고, 이들의 임상적 유용성을 조명함으로써 고해 상도 자기공명영상이 의료 분야에서 가지는 의미와 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.

본 연구는 케이트 크로포드와 블라단 욜러의 협업 프로젝트인 <AI 시스템의 해부>를 중심으로 인간, 사회, 지구를 관통하는 인공지능 시스템의 작동에 대한 그들의 비판적 담론을 읽어내는 데에 목적이 있다. <AI 시스템의 해부>는 인공지능 음성인식 스피커인 아마존 에코를 사례로 삼아 인공지능 기술세계의 물질적, 사회적 조건을 가시화한 ‘데이터 시각화’로서, 인공지능 시스템의 이면에 감추어진 노동, 데이터, 자원의 무자비한 추출 구조를 드러낸 해부학적 지도이다. 크로포드와 욜러는 인공지능 기술이 작동하는 기술세계의 지형을 탐구하고 시각화하 기 위해 ‘비판적 지도제작’을 중요한 인식적, 실천적 방법으로 사용해 왔다. 이에 본고는 <AI 시스템의 해부>에 대한 ‘지도 읽기’를 수행하되, 철학자 레비 브라이언트가 ‘존재지도학’에서 제시하는 지형학의 네 가지 요소를 범주로 삼아 거대 기술세계 지형도의 구조와 의미를 분석하였 다. 이를 통해 본고는 크로포트와 욜러의 지형도가 인공지능 기술세계의 광범위한 추출주의를 비판적으로 가시화하고 있음을 강조하였다.

본 연구는 국악곡 밑도드리, 웃도드리, 평조회상 타령의 인공 지능 기반 위상수학적 분석 결과에서 사이클 및 사이클 중첩의 음악적 의미를 해석하였다. 세 악곡의 위상학적 분석에서 가장 흥미로웠던 점은 밑도드리, 웃도드리, 타령에서 사이클 중첩률 이 각각 36%, 32%, 타령 0%로 나타났다는 점이다. 본 연구 결 과, 이는 악곡의 선율적 반복 구조와의 관련성보다 음들의 조 합 방식 즉, 선율적 다양성과 직접적으로 연관되는 것으로 해 석되었다. 또한 동일 계열 악곡인 밑도드리와 웃도드리가 위상 공간의 사이클 양상에서 뚜렷이 변별되었는데, 이를 선율적인 작은 변화도 위상공간에서는 큰 차이를 일으킬 수 있는 것으로 해석했다. AI를 활용한 음악 연구에 있어, 음악학자들은 AI에 의한 음 악 결과물들의 의미를 추론하고, 그러한 일련의 시도들이 그 자체의 학문적 호기심을 넘어 인간 사회와 예술 문화를 더 깊 이 있게 사유하고 해석하는 데 바람직한 방향으로 작용할 수 있도록 관심을 기울여야 할 것이다. 앞으로 AI를 활용한 국악 연구 및 창작이 더욱 의미를 지니기 위해서는 다양한 국악 음 원들을 정교하게 분석하고, 국악적 특수성을 적합하게 데이터 화할 수 있는 방법론들이 심화 연구되어야 할 것이다.

인공지능(AI)의 발전은 법적 제도와 계약법의 영역에서 새로운 도전과 기 회를 제공하고 있다. 특히, 인공지능이 계약의 당사자로 참여할 가능성이 제기되면서 전통적인 계약자유의 원칙이 위협받을 수 있다는 우려가 제기 된다. 계약자유의 원칙은 사적자치의 근간으로 계약의 체결 여부, 내용, 상 대방 선택, 방식 등을 당사자가 자율적으로 결정할 수 있는 자유를 보장한 다. 하지만 인공지능이 계약체결 과정에 도입되면 계약조건의 제시, 협상의 자동화, 계약서 작성 등에서 효율성을 증진시키는 동시에 의사결정의 불투 명성, 데이터 편향성, 개인정보 침해 등의 문제를 초래할 수 있다. 인공지 능이 계약의 당사자로 인정될 경우, 인공지능의 권리능력과 행위능력 부여 및 그 범위에 대한 법적·사회적 합의가 필요하다. 특히, 계약위반 시 책임 귀속 주체를 명확히 하는 것이 중요한 쟁점으로 대두된다. 이를 해결하기 위해 기존 계약법의 재검토와 함께 인공지능의 특성을 반영한 새로운 법리 의 정립이 요구된다. 인공지능의 활용은 계약체결 과정에서 인간의 자율성 을 제한할 가능성이 있지만, 동시에 인공지능의 활용으로 인한 사적자치의 확대를 통해 계약자유의 원칙을 보완하고 확장하여 효율적인 계약 형성을 지원할 수 있다. 인공지능계약은 효율성과 편의성을 제공하지만 신뢰성, 공정성, 책임성 확보라는 과제를 동반한다. 이를 해결하기 위해 인공지능 거버넌스와 알고 리즘 감사가 중요한 역할을 할 수 있다. 제한적 규제, 자율규제 활성화, 이 해관계자 참여를 기반으로 한 인공지능 거버넌스는 인공지능계약의 혁 신성과 계약자유 원칙 간의 균형적 발전을 도모할 수 있다. 또한, 인공 지능 알고리즘 감사는 시스템의 편향, 오류, 비윤리적 의사결정을 방지 하고, 공정하고 비편향적인 시스템 작동을 입증함으로써 계약자유 원칙 의 훼손을 예방할 수 있다. 인공지능계약에서 인간의 자율성을 보호하고 계약자유의 원칙을 실현하기 위해서는 공정하고 신뢰할 수 있는 인공지능시스템을 구축하는 것이 필 수적이다. 이를 통해 계약 당사자 간 신뢰를 증진하고 자유로운 계약체결을 촉진할 수 있을 것이다. 인공지능의 발전과 활용은 계약자유의 원칙을 포함 하는 계약법 영역에 새로운 도전과 기회를 제시하고 있으며, 공정성과 효율 성을 동시에 담보할 수 있는 법적·사회적 합의 도출을 위한 지속적인 논의 가 필요하다. 따라서 인공지능계약 과정에서 제기되는 계약자유 원칙의 제 한 요소를 체계적으로 분석하고, 이를 토대로 인공지능 환경에 부합하는 계 약자유의 원칙을 효과적으로 구현할 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다.

This paper explores a convergent approach that combines advanced informatics and computational science to develop road-paving materials. It also analyzes research trends that apply artificial-intelligence technologies to propose research directions for developing new materials and optimizing them for road pavements. This paper reviews various research trends in material design and development, including studies on materials and substances, quantitative structure–activity/property relationship (QSAR/QSPR) research, molecular data, and descriptors, and their applications in the fields of biomedicine, composite materials, and road-construction materials. Data representation is crucial for applying deep learning to construction-material data. Moreover, selecting significant variables for training is important, and the importance of these variables can be evaluated using Pearson’s correlation coefficients or ensemble techniques. In selecting training data and applying appropriate prediction models, the author intends to conduct future research on property prediction and apply string-based representations and generative adversarial networks (GANs). The convergence of artificial intelligence and computational science has enabled transformative changes in the field of material development, contributing significantly to enhancing the performance of road-paving materials. The future impacts of discovering new materials and optimizing research outcomes are highly anticipated.

Semiconductors, optimized for artificial intelligence (AI) applications, are efficiently handling large-scale data processing and complex computations with high speed and low power consumption. They accelerate AI model training and inference in data centers, cloud services, autonomous vehicles, and mobile devices. As demand for high-speed data transmission and extensive data processing grows, global companies are developing proprietary AI semiconductors, and subsequently, high-density packaging technologies are needed to interconnect multiple processor chips. To achieve this, an interposer is required. An interposer is a layer used in packaging technology for combining multiple chips, which includes wiring that is inserted to electrically connect a semiconductor chip with a substrate that has a significant pitch difference. Among the materials employed as substrates or interposers, organic, silicon and glass are being considered. While silicon interposers are usually used to connect the main substrate and multiple chips, producing very thin silicon wafers and controlling warpage is challenging, and so they suffer from poor yield and integration. Also, organic substrates have difficulty achieving fine pitch because of their uneven surface and warpage. On the other hand, glass substrates and interposers have good electrical and thermal properties. For this reason, this study investigated AI semiconductor packaging trends and through glass via (TGV) technology, emphasizing the importance of suitable glass material selection, reliable glass-metal bonding and application to solder bumping on TGV. Advances in AI and TGV technologies are expected to drive next-generation AI semiconductor packaging development.

In the case of Korean coastal fishing vessels primarily, it satisfies the fishing capacity and shifts in pace with trends. At the moment, speedy vessels with large load capacity and competitive hull forms are preferred since catch has decreased. However, in the design of Korean coastal fishing vessels, performance verification designers and related commercial programs are not utilized in various fields such as large vessels. Moreover, alleviated standards are applied, making securing and verifying the performance of fishermen’s preferred hull a must. To meet such demands, this research suggests a design system that the modules can be brought together as a fishing vessel model by AI; this would be a turnaround of coastal fishing vessel designing.

자율운항선박의 기술혁신과 상용화는 해운산업의 패러다임을 근본적으로 변 화시키고 있으며, 그 과정에서 인공지능의 발전이 중요한 역할을 담당하고 있 다. 그러나 디지털 융복합에 기반한 기술적 혁신에도 불구하고, 선원의 인권 보호와 프라이버시 침해 등과 같은 문제는 여전히 법적 사각지대로 남아있는 실정이다. 따라서 이 연구는「자율운항선박 개발 및 상용화 촉진에 관한 법 률」 제19조에 인권영향평가 조항을 신설함으로써 자율운항선박의 운항 과정 에서 발생할 수 있는 선원 인권 침해 요소를 사전에 식별하고 방지할 수 있는 규제적 장치를 마련하고자 한다. 특히 이 연구에서 제안하는 신설 조항은 자율 운항선박법 제19조의 개정을 통해 선원의 인권 보호와 해사데이터 보안을 담 보할 수 있는 의무 조항을 포함하도록 하고, 해양수산부장관이 자율운항선박의 시범운항 및 실증 과정에서 선원의 인권 보호를 위한 인권영향평가를 의무적으 로 시행할 수 있는 법적 근거를 명확히 하는 데 목적을 둔다. 더불어 이 연구는 2024년 기준 국회에서 논의 중인 「인공지능 기본법」 등의 관련 법령과의 연 계를 통해 자율운항선박과 연계된 이해관계자들의 프라이버시 및 데이터 보안 문제를 국내외 다중사례분석 방법에 기반하여 층위별로 분석하였으며, 국제해 사기구의 MASS Code 등 국제 규범과의 조화를 통한 제도 개선 방안을 포함하 고 있다. 따라서 이 연구는 향후 선원인권영향평가 기준의 실효성을 검증하여 자율운항선박의 상용화에 대비하여 사전예방의 관점에서 선원인권 침해를 최 소화하면서 신뢰성과 안전성을 갖춘 선박운항이 가능하도록 하는 법적·제도적 기초를 확립하는 데 기여할 것이다.

2013년 7월부터 후견제도가 도입됨에 따라 정신적 제약으로 사무를 처리 할 능력이 지속적으로 결여된 사람들의 인권과 복지가 강화될 수 있는 제도 적 기반이 조성되었다. 그러나 우리의 경우 법률적 전문성이 부족한 친족 이 후견인으로 선임되는 경우가 많고 후견감독인 선임 또한 미흡하여 후견 인 지원·감독 업무가 가정법원에 집중되고 있다. 가정법원의 노력에도 불구 하고 담당 인력 및 예산 부족으로 인하여, 급속한 고령화에 따라 향후 증가 할 것으로 예상되는 후견수요에 적절히 대응하기 어려울 것이라는 우려가 크다. 공공부문 인력·예산 확보의 어려움, 후견을 가족 내에서 해결하려는 문화, 후견 전문가 이용에 따른 수수료 지불 거부감 등이 존재하는 현실에 서 우리의 발전된 정보화 기반·기술과 인공지능이 융합된다면 후견제도에 있어 변화와 성과를 만들 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능을 “인간이 가 진 지적 능력을 기계적인 방법으로 구현한 것”이라 한다면, 정신적 제약으 로 사무를 처리할 능력이 결여된 피후견인을 인공지능이 효과적·효율적으로 보조·지원할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능이 후견제도에 도입되었을 경우 법적 지위, 기능 과 효과 및 관련된 법률적 쟁점을 다루었다. 첫째, 인공지능 자체가 후견인 등의 역할을 하는 것과 후견인 등이 인공 지능을 수단으로 이용하는 것에 대해 후견제도의 특성을 고려하여 검토하였 다. 인공지능의 법적지위에 따라 기능, 작동 방식, 후견감독인·법원의 역할 등이 달라지기 때문이다. 둘째, 피후견인의 재산관리와 신상보호를 위해 인공지능을 활용하는 방안 을 관련 법령 및 제도와 함께 검토하였다. 셋째, 피후견인의 의사를 검증·확인하기 위하여 인공지능을 활용하는 방안 을 검토하였다. 관련하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술발전을 살펴보았다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

본 논문에서는 15차 bézier 곡선을 사용하여 기존의 연구보다 더 유연한 빔 형상을 설계하고, 더 넓은 설계 공간에서 최적 설계를 수 행하여 최적의 열전도도를 갖는 빔 형상을 설계한다. 설계 공간이 넓어지면 그 만큼 계산양이 증가하게 되는데, 고차원 변수 공간에서 효율적으로 작동하는 인공신경망을 사용하여 최적 설계를 가속화하여 계산 한계를 극복하였다. 더 나아가 최적의 탄성계수를 갖는 빔의 형상과 비교하였으며 열전도와 탄성학 사이의 수학적 유사성을 이용하여 빔 형상을 설명한다. 본 연구에서는 인공지능을 활용 한 형상 최적설계를 통해 기존의 한계를 뛰어넘는 격자구조의 빔 형상을 제안한다. 먼저, SC(Simple Cubic), BC(Body Centered Cubic) 격자 구조 빔 형상을 bézier 곡선으로 모델링하고 bézier 곡선의 제어점 좌표를 무작위로 설정하여 학습데이터를 확보하였다. NN(Neural Network) 및 GA(Genetic Algorithm)를 통해 우수한 유효 열전도도를 가진 빔 형상을 생성하여 최적의 빔 형상을 설계하였 다. 본 연구를 통해 추후 다양한 열 조건에서 격자구조의 적절한 구조적 해답을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

딥페이크란 인공지능 기술에 의해 합성된 이미지, 비디오, 오디오 등의 미디어로서 실제 존재하지 않거나 발생하지 않은 사건 등을 묘사한 것을 뜻하며, 창의적인 콘텐츠 문화를 만들어 낼 수 있다는 긍정적인 측면과 함 께, 여론조작을 통한 민주주의에 대한 위협, 범죄에의 활용 등 여러 사회적 위험성 또한 내포하고 있다. 이 글에서는 딥페이크 기술의 악의적 활용의 위험성에 기초하여 딥페이크 기술 이용에 대한 규제방안을 검토함으로써, 우리 사회에서 이 인공지능 기술을 안전하게 이용할 수 있는 방법을 모색 해 본다. 이를 위하여 딥페이크 기술을 악용하는 행위의 위험에 대하여 살 펴보고, 이에 관련된 국내외 입법동향 및 딥페이크 기술 일반에 관련된 전 반적인 대응 방향성을 검토하였다. 딥페이크의 일반 규제를 위해서는 딥페이크에 대한 규제내용을 담은 기 본법이 필요하며, 딥페이크의 특징인 허위성, 미디어의 파급력, 디지털 형 식의 빠른 유포를 고려한 고려한 규제방식이 필요하다. 이를 위하여 딥페이 크 생성물에 대한 표시강제제도 도입, 악의적 딥페이크의 유통 금지, 그 외 온라인 서비스 제공자의 의무로서 사전 모니터링 및 자율규제, 피해자 지원 을 위한 신속 삭제 등이 요구된다. 이에 대한 입법 및 개발자와 온라인 플 랫폼 업체의 적극적인 대응이 동시에 요구되고 있다.