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수록정보
수록범위 : 2020권1호(2020)~2022권8호(2022) |수록논문 수 : 35
KISDI AI Outlook
2022권8호(2022년 03월) 수록논문
최근 권호 논문
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1글로벌 AI 경쟁과 디지털 통상규범의 의의

저자 : 유지영

발행기관 : 정보통신정책연구원 간행물 : KISDI AI Outlook 2022권 8호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1-15 (15 pages)

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최근 AI 역량이 글로벌 경쟁의 대상이 되면서 AI에 관한 정부 간 협력 및 견제를 위한 각종 대외 협상과 규범화 과정 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 고는 다양한 글로벌 규범화 과정 중에서 특히 디지털 통상규범의 발전이 AI 경쟁력과 관련된 글로벌 제도 구축에 어떤 영향을 주고 있는지 세부 쟁점들과 시사점을 살펴보고자 한다. 본 연구는 디지털 통상규범의 발전이 기술패권 경쟁의 역학 관계를 적나라하게 보여주는 점을 확인하고, 정부가 중장기적 관점에서 AI 경쟁력 강화를 위해 디지털 통상협상을 전략적으로 활용할 수 있는 여지를 설명한다.

2국내 물류 빅데이터 기반 해외 시장제공 시스템 분석 및 시사점

저자 : 한기준

발행기관 : 정보통신정책연구원 간행물 : KISDI AI Outlook 2022권 8호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 17-30 (14 pages)

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비대면 경제의 급격한 성장에도 불구하고 중소셀러를 위한 맞춤형 마케팅 정보 및 판매 전략 제공 서비스는 미흡한 실정이며, 중소기업의 해외시장 진출 계획을 돕기위한 수출입 데이터 등의 물류 데이터 기반 해외 시장정보 제공 시스템 구축을 위한 설계는 필수적인 상황이다. 이에 본 연구에서는 기존의 물류 데이터를 제공하는 국내 플랫폼들에 대한 분석을 통해 빅데이터 및 AI 기능을 활용하여 기존의 기능을 개선 하거나 새로운 기능을 추가할 수 있는 부분이 있는지에 대해 분석하였다. 국내의 여러 주요 서비스들 중 유료 회원 가입을 통한 추가적인 기능을 제공하는 서비스들을 제공하고 수출 중소 셀러가 활용할 수 있는 서비스 분석 대상으로 KOTRA의 무역투자빅데이터, 한국무역통계진흥원(TRASS)이 제공하는 한국무역통계정보포털, 중소벤처기업진흥공단(KOSME)에서 제공하는 고비즈 코리아, 한국무역협회(KITA)에서 제공하는 K-STAT을 선정하였다. 분석 결과, 전체 기능 중에서 내부 및 외부의 통계 데이터의 제공이 약 94%에 이르는 반면, AI나 빅데이터 기반의 기능을 제공하는 것은 6%에 그치고 있고 실제 기능 구현에 활용된 기술도 빈도수 세기 기반의 기초적인 활용에 그치고 있어 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용한 AI 및 빅데이터 기능을 통한 성능 개선에 대한 시도가 필요하다.

3의료 분야에서의 인공지능 및 데이터 활용 동향

저자 : 박진환

발행기관 : 정보통신정책연구원 간행물 : KISDI AI Outlook 2022권 8호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 31-43 (13 pages)

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의료 분야에서의 인공지능 적용은 갈수록 넓어지고 속도가 빨라지고 있다. 그 중 대표적으로 인공지능이 좋은 성과를 보여주는 곳이 개인의 질병 예측과 의료 비용 지출 예측이다. 질병 예측의 경우 각종 중증 질환 및 희귀병의 발병을 예측하고, 이는 인공지능의 발달과 함께 의료 전문가의 예측 정확도를 인공지능이 따라잡고 있다. 또한 개인의 의료 비용 지출을 인공지능이 예측하기도 한다. 실제로 이는 대한민국 사회의 고령화로 인해 중요도가 더해지고 있는 이슈이다. 본고에서는 개인의 일생 의료 비용 지출 중 상당한 비중을 차지하는 사망 전 지출 의료 비용을 심층 신경망을 활용하여 정확하게 예측하는 방법을 제안하기 위해 이전 연구들을 리뷰한다.

4스포츠 환경에서의 과학기술 융합의 역사, 그리고 다가올 인공지능 기술 활용의 방향성

저자 : 류석

발행기관 : 정보통신정책연구원 간행물 : KISDI AI Outlook 2022권 8호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 45-59 (15 pages)

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최근 스포츠 환경에서의 인공지능 활용은 초반의 도입단계에서 훨씬 나아가, 실질적인 프로스포츠에도 적용되면서 많은 사용자경험을 전달해주고 있다. 스포츠 환경에서의 인공지능 활용 현황을 좀 더 면밀하게 분석하고 사례를 소개함으로서, 알파고가 추상전략게임(바둑, 체스)에 적용된 것처럼, 반추상전략게임(E-sports)을 넘어, 실질적인 스포츠에 어떻게 적용되는지 대해 알아보고자 한다.
본 원고는 상대적으로 논리의 영역, 데이터에 기반한 해석 보다는 휴먼 에러, 경험에 기반한 해석이 필요한 분야로 남아있던 스포츠 영역에서 인공지능 기술 활용의 방향성을 고찰하고자 한다.

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