본 연구는 국내 조선산업이 디지털 전환을 넘어 인공지능(AI) 기반의 전환(AX) 시대를 맞이함에 따라, AI를 활용한 생산성 향상과 글로벌 경쟁력 강화 방안을 제시한다. 과거 노동 집약적인 산업이었던 조선업은 자동화와 디지털화를 거쳐 현재 AI 기반의 스마트 조선소로 진화하고 있으며, 친환경 규제와 친환경 연료의 중요성이 증가하고 있다. 특히, 암모니아, 액화수소 등와 같은 대체 연료의 도입이 시급한 상황이다. 그러나 글로벌 경쟁 심화와 기술 변화 속에서 새로운 도전에 직면하고 있다. 본 연구는 국내외 조선기업의 AI 전환 및 친환경 연료 채택 사례를 분석하고, AI 거버넌스를 구축하여 리스크를 관리하고 지속 가능한 성장을 위한 방안을 제시하였다. 특히, 백캐스팅 기법을 활용하여 친환경 규제를 준수하면서 단기, 중기, 장기 목표를 설정하고, 단계별 전략을 도출하여 국내 조선산업의 AI 전환을 위한 정책 수립 및 기업 전략 수립에 중요한 시사점과 의의가 있다.
Li Liu;Zhiqi Li;Sujuan Deng;Yilei Zhao;Yuening Wang
Journal of Information Processing Systems
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제19권3호
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pp.302-309
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2023
Artificial intelligence (AI) plays a crucial role in the intelligent development of China's power system. It is also an important part of the digital development of the power grid. The development of AI determines whether the digital transformation of China's power system can be successfully implemented. Therefore, this paper discusses the digital transformation of the power grid based on AI technologies. The author has established a digital evaluation index system to reflect the development of the power grid in one province. Both qualitative and quantitative methods have been adopted in the analysis, which delves into the economic effectiveness, quality, and coordination of power grid development in the province in a comprehensive way. Results show that, to meet the needs of the power grid's digital transformation, the correlation coefficient between the power grid's development and the province's overall coordination has been increasing in recent years.
AI is recognized to be a key technology for digital transformation (DT) and the value of AI is considered to determine the future of the company. However, in reality, although managers acknowledge the future value of AI and have plans to introduce it, most are not sure what to expect from AI or how to apply it to their business. This study compares two company cases to demonstrate how an organization has successfully achieved AI led organizational change while another failed. Specifically, by taking institutionalist's view, this study examines how the legitimacy enables and constrains AI led organizational changes in organization's practices, processes, and infrastructure. The results of this study indicate that for the success of AI led organizational changes, the legitimacy plays an important role by reducing the challenges from stakeholders and increasing the institutional momentum to move through the phases of the change.
Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
The purpose of this study is to effectively implement the artificial intelligence education required in the digital transformation era. As we enter the era of the 4th industrial revolution, the demand for a great digital transformation in industry is essential, and the nurturing of manpower is presented as an indispensable relationship in the industrial field based on it. The integration of various new technologies that have emerged from the era of the 4th industrial revolution has the greatest purpose in realizing artificial intelligence technology. As the importance of digital competency in the top curriculum reorganization has been highlighted, artificial intelligence education is necessary even in the curriculum reorganization in 2022, and there is a demand in the educational field that it should be converted into a mandatory education in middle and high schools. Artificial intelligence education according to the demands of the times is to develop an artificial intelligence curriculum in universities by reestablishing systematic artificial intelligence education in universities, setting educational goals, and presenting the goals of artificial intelligence education by major. The main direction of this study is to present the relationship between artificial intelligence and each major in university education, develop a curriculum based on artificial intelligence for each major, and link artificial intelligence software for AI education customized for each major. We would like to present a process that can measure the learning outcomes of AI education.
인공지능(AI), 클라우드, 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 모바일 등 다양한 신기술들이 유기적으로 연동되어 디지털 전환 시대를 만들어가면서, 그에 대한 역기능으로 사이버보안에 대한 문제도 함께 대두되었다. 기술의 발전으로 인하여 물리적 환경이 그대로 사이버공간으로 옮겨가면서 새로운 현안으로 떠오른 것이다. 사이버공간은 물리적 공간과 달리 경계가 명확하지 않기 때문에, 물리적 공간보다 더 많은 부작용과 위협이 발생한다. 이렇듯 국방에도 디지털 전환을 추진하면서 사이버안보 측면에서의 접근은 이러한 시대적 흐름과 기술의 속성을 이해하고 준비해야 함에도 기존의 전통적 관습과 행동 방식으로 인하여 전환에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 국방 디지털 전환에 따른 기술 적용 방향을 살펴보고, 사이버안보 관점에서 어떻게 대응해야 할지를 분석해보고자 한다.
Purpose: This study investigates whether adoption of AI-based systems and technologies improve operational efficiency in healthcare organizations through a systematic review of the literature and real-world examples. Methods: In this study, we divided the AI application cases into care services and administrative functions, then we explored opportunities and challenges in each area. Results: The analysis results indicate that the care service field primarily uses AI-based systems and technologies for quick disease diagnosis and treatment, surgery and disease prediction, and the provision of personalized healthcare services. In the administrative field, AI-based systems and technologies are used to streamline processes and automate tasks for the following functions: patient monitoring through virtual care support systems; automating patient management systems for appointment times, reservations, changes, and no-shows; facilitating patient-medical staff interaction and feedback through interaction support systems; and managing admission and discharge procedures. Conclusion: The results of this study provide valuable insights and significant implications about the application of AI-based systems or technologies for various innovation opportunities in healthcare organizations. As digital transformation accelerates across all industries, these findings provide valuable information to managers of hospitals that are interested in AI adoption, as well as for policymakers involved in the formulation of medical regulations and laws.
4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.
In an era where everything is digitalized using AI(Artificial Intelligence), such as the ChatGPT craze, the evacuation guidance system still uses an analog and fixed method, so there is a limit to quick response in case of fire. In order to overcome this, we introduce a digitally transformed evacuation guidance system using AI and discuss its effectiveness.
Il Seo;Hak Kyun Yang;Min Joon Seo;Sung Hyun Kim;Jin Tae Hong
Asian Journal of Innovation and Policy
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제12권1호
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pp.054-074
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2023
With the advent of the '4th Industrial Revolution', digitalization using AI (Artificial Intelligence), big data, IoT (Internet of Things), cloud computing and mobile is accelerating across all industries and global companies have fundamentally reorganized customer experiences, business models, and operations centering on digital transformation. Business innovation drives productivity improvement, process simplification, price, competitiveness and sustainable expansion. Whether digital transformation will be necessary for the current industrial environment is no longer important, and how quickly companies achieve digitalization has emerged as the utmost crucial element in industrial continuity. As non-face-to-face and remote technologies have begun in earnest, and accelerated in the pharmaceutical industry. They are looking for ways to provide value, generate profits, improve efficiency, and sustain the future. Compared to other industries, the pharmaceutical-related sectors have shown high interest in digital transformation especially to reduce costs and meet the challenge of delivering products during the pandemic environment.
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