4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
본 연구는 AI챗봇 서비스를 이용한 사용자의 경험이 관계품질과 행동의도에 미치는 영향에 대해서 살펴보고자 하였다. 연구를 위하여 AI챗봇 서비스를 경험한 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 최종 299부의 유효한 데이터를 분석하여 연구가설을 검증하였다. 분석결과 AI챗봇 서비스의 인지적 경험, 감성적 경험 및 관계적 경험을 통하여 사용자에게 AI챗봇 서비스에 대한 관계품질 차원인 만족과 신뢰가 형성됨을 확인하였으며, 특히 인지적 경험에서 AI챗봇 만족과 신뢰로의 경로계수가 감성적 경험 및 관계적 경험의 경로계수보다 크게 높았다. 또 만족과 신뢰는 각각 AI챗봇 서비스에 대해 소비자의 행동의도 차원에 해당하는 지속사용의도와 추천의도에 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 또 관계품질에서 행동의도로의 모든 경로에서 유의함을 보였지만, 만족에서 AI챗봇 지속사용의도와 추천의도로의 경로계수가 신뢰에서의 경로계수보다 크게 높았다. 본 연구를 통하여 행동의도에 영향을 미치는 관계품질과의 영향 관계가 온라인 환경의 AI챗봇 서비스에서도 영향을 미친다는 이론적 토대를 마련할 수 있었으며, 관계품질이 AI챗봇 서비스 제공자 즉, 기업과 AI챗봇 서비스 사용자의 지속사용의도와 추천의도 등 소비자와의 장기적인 관계를 맺어가는데 있어서 중요한 매개요인임을 시사한다는 점에서 연구의 의의가 있다.
광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
본 연구의 목적은 일반적인 서비스 뿐만 아니라 공공정책 등에 인공지능 서비스를 도입할 때, 어떤 단계를 통해 진행하고 점검할 수 있는지 방안에 대해 제안을 하고 있다. 이를 위해 인공지능 서비스 관리와 거버넌스 툴킷에 대해 제시하고 공공정책에 인공지능 서비스를 제공할 때, 어떻게 해야 하는지에 대한 내용을 연구하였다. 첫째, 인공지능 서비스의 개발 방향과 개발하지 말아야 할 내용에 대한 지침을 제공하고 있다. 둘째, 개발을 하는 경우 인공지능 거버넌스툴킷에서 제공하고 있는 설계, 개발, 배포단계별로 검토해야 하는 체크 리스트를 통해 내용을 점검 후 진행하는 것을 권장하고 있다. 셋쨰, 인공지능 서비스를 운영할 시 1) 기획설계, 수명주기, 3) 모델 구축 및 검증, 4) 배포 및 모니터링, 5) 책임에 대한 각각 원칙과 관련 내용을 명확히 제시하고 이에 충족하고 있는지에 대해 점검을 해야 한다. 인공지능서비스의 거버넌스 측면은 궁극적으로 제공되는 서비스에 대한 위험 측면을 완화하려는 노력으의 일환이므로 등장할 수 있는 위험관리 측면에서도 연구가 이루어져야 한다. 우리는 인공지능에 제공하는 장점을 수용하면서 한계 및 위험요소에 대한 적극적인 대응 방안으로 마련해야 한다. 인공지능 기술을 적극적 활용하여 효율적으로 정책 수립하여 고부가가치를 생성하고 사회에 의미 있는 영향을 제공할 수 있도록 노력해야 한다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
본 연구의 목적은 영향평가에 대한 정의부터 국내외 인공지능 서비스 영향평가 사례에 대한 분석을 바탕으로 인공지능 서비스 영향평가 추진에 대한 정책적 제언을 수립하는 것이다. 이를 위해서 국내외 타 분야에서 추진된 영향평가 사례, 인공지능 서비스 국내외 영향평가 사례를 바탕으로 추진 방향을 분석하였다. 국내 인공지능 서비스 영향평가는 다소 광범위하고 포괄적이며, 시점도 사전적 예방 수단에 그치지 않고 상시적·사후적 위험성 관리를 예정하고 있다. 단계별 추진 방안으로 1단계에는 AI 수준 조사 기반의 경제적 효과 등의 정량적 지표를 개발한 후, 2단계에서는 지능정보화 기본법에 기술된 안전성 및 신뢰성, 인공지능 윤리 등 정보문화, 고용·노동 등 사회·경제, 정보보호, 국민의 일상생활에 미치는 영향에 미치는 분야별 평가체계를 마련한다. 3단계에서는 세부 측정지표나 방식 등의 논의를 확대하고 영향평가 결과가 인공지능 정책에 반영하는 환류 체계 포함된다면 국내의 인공지능 경쟁력 강화에 도움이 되는 정책 수단이 될 수 있다는 것을 제시하였다. 본 연구는 향후 정책 설계자, 인공지능 서비스 개발자, 시민단체 등 다양한 참여자를 통한 분석이 요구된다.
In the era of artificial intelligence, the use of 'artificial intelligence-based services' has been diversified by combining various smart devices, big data, and voice recognition technology with artificial intelligence. From the perspective of IT services, these services are important technology that cause a paradigm shift from display-centered to voice-centered, and from passive to active IT-based services. This study seeks to find a solution to the current situation where AI assistant service is still in its beginning stage, despite having been ten years since its release and having a growing number of consumer touch points. Accordingly, we categorized the functions of AI assistant services and identified the degree of importance and satisfaction of services recognized by actual users. In order to define the 'ideal' services of AI assistant, seven experts from AI assistant-related industry have participated in the interview. Based on this result, we investigated the importance and satisfaction of services perceived by actual users of AI assistant services. As a result of IPA (Importance Performance Analysis). we find out which services are potentially 'keep', 'concentrate', 'low priority', or 'overkill' and provide various implications from the findings.
본 연구는 'AI를 활용한 스마트 홈 서비스' 개발에 관한 것이다. 기존의 다양한 정보를 수집하고 제어하는 홈 IoT서비스에서 본 논문은 더 나아가, AI 기술을 바탕으로 사용자가 자신에게 맞는 형태로 스마트 디바이스들을 제어하여 홈 (Home)을 편리하게 제어할 수 있게 함과 동시에 사용자의 관여없이도 AI를 활용해 자동으로 홈의 상황을 인지하고 동작할 수 있는 P2M + M2M 기술 기반 홈 IoT 서비스를 구현하고자 하였다. 특히 사용자의 동작을 인식해 IoT 기반 기기들을 통합적으로 제어할 수 있도록 모션인식, 영상인식 기술 등 사용자를 인식하고 주변 환경 상태를 실시간으로 측정해 최적의 제어 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하였다.
쿠버네티스는 컨테이너를 사용하는 분산 클라우드에서 컨테이너화를 쉽고 빠르게 배포/확장할 수 있어 유용한 플랫폼이다. 쿠버네티스에서 다양한 애플리케이션들이 동작하며 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 원활한 제공을 위하여 고객과 서비스수준에 대한 약속인 SLA와 SLA의 기준이 되는 SLO에 필요한 지표를 확인하는 것은 중요하다. 본 논문은 쿠버네티스 클러스터로 구성된 분산 클라우드 DECENTER를 소개하고 DECENTER에서 분산 AI 애플리케이션의 효율적인 SLO를 지원하는 모니터링 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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