마르크스 이후 인간 노동을 둘러싼 담론들의 대부분은 자본과 생산수단으로부터 노동소외와 정의로운 분배였다. 4차 산업혁명과 인공지능 발달은 인간 노동이 원초적으로 필요치 않고 인간(성)과 배타적이고 독립된 생산·경제 시스템의 가능성을 열어 놓았다. 로봇·인공지능 활용이 일반화되며 지능과 의식이 분리가 빠르게 현실화 되면 생명을 가진 것, 그렇지 않은 것의 차이와 경계는 분명해 질 것이다. 포스트 휴먼 시대 전 단계인 지금, 생명과 그 가능성 그리고 새로운 사회관계, 공동체에 대한 관심과 탐구는 증대되리라 예상할 수 있다. 최근 문화적 현상으로 소집단, 자급자족, 일상성과 몸과 음식에 대한 관심이 늘어나고 있는 현상도 이러한 맥락에서 이해될 수 있다. 이런 현상을 나타내는 대표적인 것이 미니멀 라이프(minimal life)를 지향하는 킨포크(Kinfolk) 문화다. 국내외에서 워라벨(work-life balance)이나 오캄(au calme), 휘게(hygge), 소확행(일상에서 작지만 진정한 행복)이라는 문화 키워드도 나타나고 있다. 이어령이 주장한 '생명자본주의'는 계급투쟁과 갈등에서 역사발전의 동력을 찾는 것이 아니라 생명이 가진 기본적 특성 토포필리아(topophilia), 네오필리아(neophilia), 바이오필리아(biophilia)에 주목해야 한다는 것이다. 그는 생명가치에 대한 담론 또한 추상적, 윤리적 관점에서 포스트휴먼 시대 이후 생산과 사회관계를 규명하는 새로운 방법론으로 간주해야 한다고 주장한다. 들뢰즈(G. Deleuze)는"예술은 존재론적 철학의 또 다른 표현방식이며 철학에 생기를 부여하고 추상적 개념을 구체적 이미지로 재현하는 역할을 한다"고 주장했다. 문화예술의 상상력이 과학적 예측의 한계를 극복하는 예는 흔히 볼 수 있다. 이 논문에서는 최근 주목을 반도 있는 '생명자본주의'의 개념과 이슈를 정리하고 '미니멀 라이프'를 지향하는 영화 <리틀 포레스트(Little Forest)>에서 생명자본주의의 맹아적 개념들이 어떻게 영상을 통해 표현되었는지 탐색한다.
4차 산업혁명과 관련하여 대두되는 핵심기술로 인공지능, 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR)과 증강현실(AR), 자율주행자동차, 드론, 3D 프린팅, 블록체인 등을 들고 있다. 과거와 현재는 생산자가 최적의 비용으로 고성능 고품질 상품과 서비스를 제공했으나 4차 산업 혁명 시대는 소비자가 제품의 종류 및 특성, 생산 시점 등 전 과정에 관여하고 상품 자체보다 상품이 제공하는 가치를 중시하게 될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 생산자 중심에서 소비자 중심으로 소비 트렌드가 변한 것은 AI, IoT, VR, 3D 프린팅 등 4차 산업혁명의 기술혁명이 지대한 기여를 했기 때문으로 볼 수 있다. 이처럼 다양한 제품과 서비스에서 새로운 유형의 소비자문제도 발생하고 기존의 소비자문제도 발생할 수 있으므로 이에 대한 체계적인 검토로 사전 예방적인 소비자정책과 사후구제의 소비자정책 모두 새롭게 정립해 두어야 한다. 사전예방적인 소비자정책으로는 (1) 위해방지, (2) 규격의 적정화, (3) 거래의 적정화, (4) 표시광고의 적정화, (5)소비자정보제공의 충실화 및 소비자능력의 향상을 위한 소비자교육의 강화, (6) 개인정보보호의 강화가 필요하다. 사후구제의 소비자정책으로는 (1) 소비자분쟁해결기준의 정비, (2) 피해구제 관련 법률의 제정이나 개정 등이 필요하다.
부산광역시는 지역사회기반 마을건강센터를 운영하고 있는데 이는 경제적 취약계층을 중심으로 제공되는 보건의료서비스와는 달리, 개인이 아닌 마을 공동체를 중심으로 건강증진 서비스 제공하는 목적을 갖고 있다. 2021년 기준 부산 지역 내 71개소 센터가 설치되어 운영 중이고 본 논문에서는 마을건강센터를 디지털 전환하는 방법을 모색하고자 한다. 마을건강센터에서 활용가능한 디지털 기술은 첫째, 스마트 기기를 활용한 건강지표 구축으로 각종 질환의 관리체계를 고도화하는 것, 둘째, 사물인터넷으로 모바일 기술과 함께 로그 라이프 등 각종 건강지표관리 관리하는 것, 셋째, 지능형 로봇으로 독거노인의 말벗과 위급상황 알리미로 활용하는 것이다.
본 연구에서 얼굴형 인공지능 스피커에 대한 선호도와 신뢰도가 나이에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 인공지능 스피커의 외형은 성별(남녀)과 나이(20/60대) 네 가지 범주에서 로봇 얼굴과 사람 얼굴이 7단계로 혼합되어 제시되었다. 참여자들 역시 이 네 가지 범주에 맞춰 모집되었고, 각 범주의 얼굴 자극에 대한 호감도와 신뢰도를 7점 척도로 평가하였다. 연구 결과, 인공지능 스피커의 외형이 사람 얼굴을 닮을수록 노인들은 호감도와 신뢰도를 높게 평가했지만, 청년들은 로봇 얼굴과 사람 얼굴이 중간 정도 섞인 형태를 가장 선호하고 신뢰하여 전체적으로 뒤집힌 U자 형태의 평가를 보였다. 네 가지 얼굴 범주에서 선호도를 평가했을 때, 참여자들은 나이와 성별과 관계없이 젊은 얼굴이 가장 높은 점수를 받았다. 그런데, 이모티콘 얼굴과 얼굴이 없이 비어있는 조건을 추가하여 물었을 때, 여전히 노인들은 사람 얼굴을 가장 선호했지만, 청년들은 상대적으로 이모티콘 얼굴과 비어있는 조건을 더 선호하였다. 종합하면, 인공지능 스피커 맥락에서, 노인들은 청년들보다 로봇 얼굴이 아닌 사람 얼굴에 높은 수용적 태도를 보였다. 홀로 사는 노인 인구가 증가하는 미래에 인공지능 스피커의 역할이 중요해짐에 따라, 노인들을 위한 인공지능 스피커의 디자인과 개발에서 본 연구 결과가 좋은 참고가 될 것으로 기대된다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
인공지능의 미래 산업화 가능성을 인공지능 예술과 영화를 통해서 연구하였다. 인공지능 분야는 과거와 현재를 통해 인간을 모방하여 발전하고 있으므로 영화와 인공지능 예술에서 제시하는 미래상을 파악하는 것이 중요하다고 유추할 수 있을 것이다. 인간의 가치는 인공지능 영화와 예술에서 다르게 표현된다. 인공지능 영화와 예술은 각각 인간 가치의 외적인 면과 내적인 면에 관심을 가진다. 대체로 영화는 인간과 인공지능의 형체와 기능 등에서 서로 유사한 외형적인 측면을 바라보지만, 인공지능 예술은 인공지능 기술 발전에 기인한 인간의 소외와 소통의 부재에 대해 다룬다. 영화에서의 인공지능은 인공지능 기술에 대한 상상을 시각화하는 방향으로, 인공지능 예술에서는 기술을 활용하여 작품을 제작하여 구현하는 방식으로 발현된다. 오늘날 영화에서 상상력으로 보여준 인공지능의 미래는 기술적으로 실현되고 있다. 인공지능 예술은 주로 현재 기술을 통해 나타날 수 있는 인공지능 기술의 문제와 인공지능 기술발전에서 야기될 수 있는 인간적인 문제를 반영하고 있다. 영화와 인공지능 예술은 전반적으로 현재의 문제를 반영하고 있어 그것들을 통해 인공지능의 미래를 조망할 수 있을 것이다. 영화에서 살펴본 인공지능의 미래상은 인간의 편의를 제공하는 인공지능 서비스형태, 사이보그 인공지능 산업, 외골격 로봇과 외골격 슈트를 활용한 산업, 인공지능 비서 등의 산업이다. 인공지능 예술을 통해 인공지능 기술의 문제점과 인간의 가치문제의 관점으로 인공지능의 미래상을 고찰하면, 실수를 통해 생각하는 인공지능, 라이프로깅의 활용을 통해 자신과 소통하고, 반성적 사고를 통하여 소통의 실패를 만회하며, 인간적인 우연성을 통해 인공지능 예술가의 영역을 확장하는 형태 등이 있을 수 있다. 따라서 영화와 인공지능 예술을 통해 연구한 인공지능의 미래 산업화 가능성은 인간의 오감영역을 확장하는 산업, 인간의 부족한 신체 능력을 향상하는 산업, 인간의 신체적 능력을 향상하는 산업, 인간의 심리적 정신적 영역을 치유하는 산업이다.
최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 각 언론, 기업계, 정부 유관기관 및 학계 등 많은 분야에서 4차 산업에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 특히 우리가 피부로 느낄 수 있는 분야인 인공지능이 인간능력을 이미 크게 앞서고 있다는 것을 깨닫고 나서 많은 사람들은 4차산업혁명이 실제로 우리 코 앞에 와있다는 것을 실감할 수 있었다. 이렇게 대부분 사람들의 생각보다 빠르게 다가온 4차산업을 어떻게 효율적으로 대응해야 할까? 특히 최근의 인공지능, 빅데이터, 무인자동차 및 유전자가위 등에 대한 상반된 견해들을 비교분석하는 방식으로 연구를 진행해 본다. 이러한 분석과 연구를 통하여 교육적, 정치적, 사회적, 윤리적 그리고 과학적 영향들을 파악해 본 결과, 현재까지 뚜렷하게 정립되어 있는 개념이나 체계, 시스템이 존재하지 않는다는 것을 이해할 수 있었고 오히려 4차산업혁명의 개념, 체계를 앞서서 정의하고 정립하는 국가나 기업, 개인들이 산업의 주도권을 확보할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 한국사회와 대학은 오히려 현재 2차산업혁명의 체계와 문화에서 머물러있는 듯한 모습을 보이고 있는데, 이러한 현실인식 위에서 새로운 산업혁명의 트렌드를 맞추어 따라갈 수 있는 방안들을 찾아 보고자 한다.
최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러한 추세에 따라 문재인 정부도 '과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명'이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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