최근 전세계 각 연구기관에서 CPS, 클라우드 컴퓨팅, 5G, 빅데이터, IIOT, Milk-run AI 알고리즘 등을 활용한 CIPs(Connected Industrial parks) 아키텍쳐가 다양하게 제안되고 있다. 평균적으로 한국의 중소기업은 기술력과 가격 경쟁력 문제로 많은 어려움을 겪고 있다. 미국, 일본, 유럽 등의 해외 선진국들에 비하여 기술력이 확실한 우위를 보이지 못하고 있으며, 중국, 베트남 등의 국가에 비하여는 제조 가격 경쟁력을 보이지 못하고 있다. 이러한 상황에서 한국의 중소 기업들은 지속 가능한 성장 방안을 찾기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 향상시키기 위해서는 매출을 증대시키는 것 보다 비용을 절감하는 것이 효과적이다. 이러한 문제 의식 속에서 한국 CIPs에 위치한 중소 기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 중소 기업의 최소 물류 비용 달성을 위한 방법으로 CIPs 결제 한국형 시스템을 연구하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "데이터(Data)", "업무(Business)", "자금(Finance)", "기술(Technique)"로 구분하여 정리하였다.
다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.
코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.
산업의 발달과 더불어 초소형, 고정밀 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 이를 가공할 수 있는 마이크로 가공기술 및 초정밀 공작기계를 구현할 수 있는 설계기술이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 기술로 인식되기에 이르렀다. 공작기계의 성능은 주축계 설계 및 제작기술, 이송계 설계 및 제작기술, 오차 보상기술, 베드 구조물 설계 및 방진기술, 시스템 종합기술 등에 의해 결정되며, 이중에서도 주축계의 설계 및 제작 기술은 가공정밀도 및 생산기술을 주도하는 핵심기술이라 할 수 있다.(중략)
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.
4차 산업혁명은 인공지능, IoT 등 지능정보기술로 촉발되는 초연결 기반의 지능화 혁명으로, 혁신적 변화에 따른 산업구조의 급진적 변화가 전망됨에 따라 선진 주요국은 4차 산업혁명을 선도하기 위한 산업 경쟁력 강화전략 마련해 대응하고 있으나 우리나라의 범국가적 준비는 세계 25위에 불과해 대응수준이 미흡한 것으로 평가되고 있다. 이에 정부는 4차 산업혁명 위원회를 출범하는 등 관련 정책과 전략을 마련함에 따라 이를 고려한 정보통신공사업계의 대응 방안(추진과제)을 마련함으로써 산업내 경쟁력을 확보하고 시장을 선도하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
미상무성이 2021년에 발표한 미국의 전체 무역량 중 한국의 비중은 3.4%로 미국의 수입국중 7위를 기록하고 있다. 그중 전자부품이 차지하는 비율은 26.7%로 미국 내에서도 주요 수입품목으로 분류된다. KOTRA는 미국의 디지털화에 따른 5G, 6G, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI) 등의 산업 시장 확대와 더불어 소재부품의 수요도 증가할 것으로 전망하고 있다[1]. 한국의 부품산업이 미국 시장에 보다 효과적으로 진출하기 위한 전략 수립을 위해 마이클 포터의 5 Forces Model을 미국의 산업 환경에 적용하였다. 한국의 부품기업들이 미국시장진출을위해서는 국가 내부적으로는 원천 기술력을 최대한 확보하고, 원자재 공급망을 안정화시켜 외부의 위협을 견제함과 동시에, 미국 시장에서는 한국 전자부품의 차별성을 인증받아 소비재 개발의 초기단계에 파트너사로 진입 산업 내 경쟁우위를 선점하는 것이 중요하다.
본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능 기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리 기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반 작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만 해당 기술 개발과 관련하여 여전한 한계점들이 분명히 존재하는 바, 대중의 인식 문제, 데이터베이스화되지 않은 가치 있는 사료들의 누락, 관련 법규의 미비, 음악적인 부분보다는 기술적 관점에서 해당 산업이 주도되는 점 등을 개선할 필요가 있겠다. 이 같은 점이 보완된다면, 인공지능 기반 기술은 국가 경쟁력 확보와 유지에 있어 중요한 역할을 해낼 것으로 보인다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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