• 농업과학연구
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• 제50권2호
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• pp.207-218
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• 2023

Duck farming restriction refers to a program in which duck farms suspend their operations for a certain period at times when the risk of avian influenza (AI) is high and receive compensation from the Korean government. This study analyzed the effect of this duck farming restriction on the incidence of AI using data on regional AI incidence rates, the program participation rate, and characteristics of poultry farming in 2016 (before the implementation of the restriction), as well as data from 2020 and 2021 (when new AI outbreaks occurred). In this study, the treatment group was divided into five subgroups according to the policy participation rate and a difference-in-difference (DID) estimation was conducted using certain covariates, in this case the average number of ducks raised, the land area, the number of high-susceptibility farms, the number of low-susceptibility farms, the average number of farms within a 3 km radius, the average distance to the nearest farm, and a year dummy. The results showed that when more than 30% of all duck farms in a region participated in the farming restriction, it had a statistically significant effect on the incidence of AI. Specifically, when more than 30, 40, 50, and 60% of all duck farms participated in the farming restriction, the AI incidence rate decreased by 0.7184, 1.0025, 1.5844, and 1.5843%p, respectively.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권2호
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• pp.199-208
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• 2017

제4차 산업혁명의 주축으로 불리우고 있는 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI, 3D print 등의 기술들이 군에 접목되었을 경우 큰 변화가 생길것으로 예측할 수 있다. 특히, 전투라는 목적을 생각하였을 경우 그 중 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI 이 5가지 기술이 많은 역할을 할 것으로 생각된다. 따라서, 본 논문에서는 이 5가지 기술이 접목된 미래 군의 모습을 Smart Military라고 정의하고, 이에 따른 아키텍처를 정립하고, 적합한 정보보안 모델에 대해서 연구하였다. 이를 위해 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI와 관련된 기존 문헌들을 연구하여, 공통적인 요소를 도출하였으며, 이에 따른 아키텍처를 제시하였다. 제시된 아키텍처를 중심으로 Smart Military 환경에서의 정보보안을 전략적 정보보안과 전술적 정보보안으로 구분하고, 상기 구분된 정보보안 형태에 따라 취약성이 존재하더라도 감내할만한 수준의 경우를 고려하여 전략적 측면을 중심으로 정보보호체계를 구축한다면 효율적인 예산범위 내에서 최적의 정보보호 구축이 가능할 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.397-406
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• 2022

본 연구에서는 2020년 정부에서 발표한 "인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제"에서 제시한 3대 정책 추진 방향을 확인하고, '20-'22년 발표된 인공지능 교육 관련 정부 정책 자료들로부터 키워드를 추출해 방향과 핵심과제가 정책으로 어떻게 반영되고 있는지 분석하였다. 텍스트 마이닝 빈도 분석 결과 정부가 추진하는 다양한 정책 방향을 확인하였고, 매트릭스 데이터에서 핵심 추진과제로 설정된 교육의 방향을 분석하였다. 토픽 분석 결과 인공지능 분야의 인재 양성을 위한 다양한 형태의 교육활동을 확인하였고, 개정 교육과정이 적용되기 전 다양한 콘텐츠가 개발되고 있는 것도 확인하였다. 최종적으로 정부의 정책 방향은 '25년 개정 교육과정을 본격적으로 적용하는 동시에 인공지능 교육 정책을 고도화, 활성화하고 현장에 자연스럽게 안착하도록 하는 쪽으로 움직일 것이며 교육과정이 적용되는 시기가 점점 다가올수록 현장 안착과 관련된 정책과 과제들이 점점 더 많이 등장할 것으로 예측할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.1022-1034
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• 2023

Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.99-110
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• 2021

Governments around the world are actively establishing strategies and initiatives to spread the use of artificial intelligence (AI), for AI is not a mere new technology, but is an innovative technology that brings about extensive changes in industrial and social structures and is a core engine that will lead the 4th Industrial Revolution. The South Korean government has also been paying attention to AI as a technology and tool for innovative growth, but its application to the industries is still rather sluggish. The government has prepared multifarious AI-related policies with the aim of constructing South Korea as an AI powerhouse, but there is no clear strategy on which detailed policies to implement first and which industries to apply AI preferentially. With these limitations of South Korea's AI policies in mind, this paper analyzed the priorities of industries in AI adoption and the priorities of AI-related national policies, using Delphi-AHP method for 30 top-level AI experts in South Korea. The results of analysis show that AI application is urgent and necessary in the fields of medical/healthcare, public and safety, and manufacturing, which seems to reflect the peak of the COVID-19 crisis in the second half of 2020 at the time of the investigation. And it turns out that policies related to AI talent cultivation, data, and R&D investment are important and urgent above all in order for organizations to apply AI. This suggests that strategies are required to focus limited national resources on these industries and policies first.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.217-224
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• 2020

본 연구는 인공지능 수용의도를 증가시킬 수 있는 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 인공지능에 대한 지식수준과 감정적 요인이 인공지능 수용의도에 미치는 영향을 확인하였고, 이에 대한 영향을 정부신뢰가 조절하는지 검증하고자 위계적 회귀분석을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 지식수준이 높을수록 수용의도가 증가하였고, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 인공지능의 수용의도가 감소하였다. 그리고 수용의도에 미치는 영향은 인공지능에 대한 감정, 정부신뢰, 지식 순으로 나타났다. 둘째, 규제에 대한 정부신뢰가 높을수록 수용의도가 증가하였으며, 규제에 대한 정부신뢰가 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 감정이 수용의도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 한편, 인구통계학적 요인 중 종교가 인공지능 수용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나 후속연구에 대한 필요성을 제안하였다. 이 연구는 전반적인 인공지능에 대한 지식과 감정, 그리고 규제에 대한 정부신뢰라는 변인을 통해 인공지능에 대한 인식과 판단을 실증 분석하여 인공지능 연구를 위한 기초자료를 제공하는데 의의가 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권3호
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• pp.238-255
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• 2023

본 연구는 클러스터의 특성요인을 측정할 수 있는 변수로 도출하여, 창신동, 독산동, 장위동 의류봉제 집적지의 특성을 밝히고자 하였다. 이 결과를 토대로 각 집적지별로 정부의 지원정책에 대한 수요가 어떻게 다른지를 비교분석하였다. 자료는 세 지역의 입주업체를 대상으로 한 대면 설문조사와 심층인터뷰를 통해 수집하였다. 분석결과, 창신동은 '혁신성장 지향형', 독산동은 '네트워킹 지향형', 그리고 장위동은 '전문집적 지향형', 클러스터로 판별되었다. 정책수요에 대한 조사 결과 세 지역의 정책수요가 다르게 나타났는데, 창신동은 역량형성, 독산동은 정보제공, 장위동은 혜택의 정책수단을 선호하였다. 동일한 의류봉제 업종의 집적지 간에도 형성과정과 특성이 다르고, 그로 인해 정책수단에 대한 수요도 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 정책적 제언으로는 주기적인 실태조사를 통한 집적지별 특성과 정책수요의 파악, 집적지의 특성에 부합하는 차별화된 지원정책의 수립과 집행을 제언한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.193-204
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• 2021

정부가 '전산업 AI 활용, 전국민 AI 교육'을 국가적 과제로 추진하고 있는 가운데, 본 연구는 설문 자료 분석을 통해 국민의 AI 정책에 대한 지지에 영향을 끼치는 요인들을 파악하고자 하였다. 구체적으로 위험-혜택 이론과 이중처리 이론에 기반해 사람들이 지각하는 AI의 상반된 특성들이 어떻게 혜택 및 위험성 인식으로 연결되며 AI에 대한 전반적 태도와 AI 산업 육성 및 교육 정책의 지지로 이어지는지 구조방정식 모형을 통해 탐색하고, 그 과정에서 혜택/위험성 인식 및 태도가 매개 변인으로서 기능하는지 살펴보았다. 분석 결과, AI의 알려진 특성들 가운데 인지된 유용성이 AI의 혜택 인식을 구성하는 주요소였으며 이 혜택 인식이 AI에 대한 태도를 거쳐 AI 정책 지지로 유의하게 이어진다는 점이 드러났다. 또한 혜택 인식과 AI에 대한 태도가 지각된 유용성을 AI 정책 지지로 잇는 매개 역할을 유의하게 수행하는 것을 알 수 있었다. 인지된 오락성은 AI에 대한 긍정적 태도로 유의하게 이어졌지만 AI의 혜택으로 인식되지는 않았다. 인지된 사생활 침해는 AI의 위험성 인식을 예측하는 주된 요인이었지만 위험성 인식은 AI에 대한 태도나 AI 정책 지지와 유의한 관계를 보이지 않았다. 결론적으로 AI 개발 지지 여부를 결정짓는 가장 강력한 요인은 혜택에 대한 인식이며, 혜택 인식을 유의하게 예측한다는 점에서 유용성 지각의 중요성을 알 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제39권4호
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• pp.21-31
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• 2024

Major global powers are investing heavily in artificial intelligence (AI) and hyper-connected networks, demonstrating their crucial role in future warfare. To advance and utilize AI in national defense, it is essential to have policy support at the governmental or national level. This includes establishing a research and development infrastructure, creating a common development environment, and fostering AI expertise through education and training programs. To achieve advancements in hyper-connected networks, it is essential to establish a foundation for a robust and resilient infrastructure by comprehensively building integrated satellite, aerial, and ground networks, along with developing 5G & edge computing and low-orbit satellite communication technologies. This multi-faceted approach will ensure the successful integration of AI and hyper-connected networks, strengthening national defense and positioning nations at the forefront of technological advancements in warfare.