• 제목/요약/키워드: 신뢰할 수 있는 인공지능

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인공신경망을 이용한 중소기업도산예측에 있어서의 비재무정보의 유용성 검증 (Usability Test of Non-Financial Information in Bankruptcy Prediction using Artificial Neural Network -The Case of Small and Medium-Sized Firms-)

  • 이재식;한재홍
    • 지능정보연구
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    • 제1권1호
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    • pp.123-134
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    • 1995
  • 인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

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인공지능 기반 음성비서 서비스의 지속이용 의도에 미치는 영향: 인공지능에 대한 신뢰와 프라이버시 염려의 상호작용을 중심으로 (Effects on the continuous use intention of AI-based voice assistant services: Focusing on the interaction between trust in AI and privacy concerns)

  • 장창기;허덕원;성욱준
    • 정보화정책
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    • 제30권2호
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    • pp.22-45
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    • 2023
  • AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.

음성결제 인터페이스의 신뢰도에 관한 연구 (A Study on the Reliability of Voice Payment Interface)

  • 권현정;이지연
    • 정보관리학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.101-140
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    • 2021
  • 인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 '음성결제(Voice Payments)'가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 '목소리'를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 '구체성', '친밀감', '자율성'을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.

자율주행 영상데이터의 신뢰도 향상을 위한 AI모델 기반 데이터 자동 정제 (AI Model-Based Automated Data Cleaning for Reliable Autonomous Driving Image Datasets)

  • 김가나;김학일
    • 방송공학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.302-313
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    • 2023
  • 본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.

포인트 클라우드를 이용한 블록체인 기반 설명 가능한 인공지능 연구 (Explanable Artificial Intelligence Study based on Blockchain Using Point Cloud)

  • 홍성혁
    • 융합정보논문지
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    • 제11권8호
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    • pp.36-41
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    • 2021
  • 인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

무인자율항체를 위한 지능제어 아키텍처에 관한 연구 (A Study on the Intelligent Control Architecture for Unmanned Autonomous Vehicles)

  • 김창민;김용기
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.249-255
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    • 2001
  • 무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.

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저속무인자율항체 지증제어 아키넥처에 관한 고찰 (The Study on Intelligent Control Architecture of Unmanned Autonomous Vehicle)

  • 김창민;김용기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.172-175
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    • 2000
  • 무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.

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인공신경망 모형을 활용한 강우 앙상블 생성 및 조합 (Generation and Combination of Rainfall Ensemble using Artificial Neural Network Model)

  • 김태림;신주영;주경원;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.497-497
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    • 2018
  • 복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

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자율운항선박 원격제어기술의 신뢰성 확보를 위한 위기관리개념의 정립

  • 임정빈;예병덕;이춘기;채양범;설동일
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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    • pp.95-97
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    • 2023
  • 자율운항선박(MASS)의 원격제어기술은 원격지에서 MASS를 원격제어자에 의해서 제어하기 위한 기술이다. 2023년도 현재 원격제어시스템의 통합구성이 완료되었고, 하반기부터는 해상실험을 통한 시스템 검증작업을 진행할 예정이다. 이러한 시스템 검증 이후에는 원격제어 시 발생할 수 있는 다양한 문제에 적극 대응할 수 있는 위기관리 기술의 개발이 필요하다. 현재 식별된 위기는 통신 두절에 따른 제어 불능, 간헐적 통신 불능에 따른 데이터 손실, 대용량 데이터 전송에 따른 제어명령과 제어응답 사이의 지연에 의한 선박조종의 어려움, 원격제어자의 인적오류에 의한 예상하지 못한 해양사고발생 가능성 등이다. 본 연구의 목적은 4가지 주요 요소(선박, 통신, 제어시스템, 원격 제어자)로 구성된 원격제어 시스템에서 발생 가능한 다양한 위기를 적극 억제할 수 있는 기법개발을 고찰하여 향후 원격제어기술 연구에 적용하기 위한 것이다. 특히, 통신 두절로 인한 암흑시간(blind time) 동안 원격제어 불능을 해결할 수 있는 위기대응 방법, 과도한 데이터 전송지연에 따른 위험수준 평가와 가시화 방법 등을 논의한다. 본 연구는 자율운항선박의 원격제어를 안전하게 지속가능한 상태에서 운영할 수 있는 기법의 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

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초·중·고등학생의 인공지능 윤리의식의 성차 분석 (An Analysis of Gender Differences in Primary, Middle and High School Students' Artificial Intelligence Ethics Awareness)

  • 김귀식;신영준
    • 과학교육연구지
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    • 제45권1호
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    • pp.105-117
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    • 2021
  • 이 연구의 목적은 인공지능 윤리의식에 대한 초등학교, 중학교, 고등학교 학생들의 성차를 분석하는 것이다. 과연 인공지능 윤리의식에 성차가 존재하는지, 존재한다면 언제부터 성차가 발생하는지를 알아보기 위한 연구이다. 본 연구는 I 광역시 초등학생 198명(여학생 98명, 남학생 100명), 중학생 265명(여학생 166명, 남학생 99명), 고등학생 114명(여학생 58명, 남학생 56명)을 대상으로 실시하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 남학생과 여학생 사이의 인공지능 윤리의식의 성차가 확인되었다. 둘째, 인공지능 윤리의식의 성차는 초등학교에서 중학교, 고등학교로 학령이 높아질수록 확고해지는 경향이 있었다. 셋째, 초등학생, 중학생, 고등학생 모든 단계에서 여학생은 아직 인공지능에 대한 신뢰성이 그리 높지 않고, 차별 금지에 대한 우려가 남학생에 비해 크며, 예술 등의 분야에서 인공지능의 인간 영역에의 진입 허용에 대해 부정적인 입장을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 넷째, 학령과 성별의 상호 작용 효과는 안정성 및 신뢰성, 그리고 허용과 한계 범주에서 확인되었다. 이러한 결과들을 종합해 볼 때, 인공지능 교육 활동시 인공지능 윤리의식에 성차가 생기지 않도록 교육 프로그램을 양성 평등적으로 접근하는 교육적 방안이 필요하다고 할 수 있다.