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이연주, 문상욱, 박재홍, 서승현
2018 / 고신대학교 의과대학 학술지
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본 연구는 자율적으로 의사표시를 하는 지능형 에이전트의 의사표시를 누구에게 귀속시킬 것인가를 다룬다. 자율시스템은 기존 법률상 권리주체로 인정되지 않으므로, 그 의사표시는 배후의 자연인이나 법인에게 귀속될 수밖에 없지만, 그 법적 근거에 대한 검토가 필요하다. 자동시스템과 자율시스템을 구분하고, 지능형 에이전트의 자율성을 고려하여 기존의 법리(대리법리 등)를 유추 적용하는 것에 대한 어려움을 제시하며, 궁극적으로 지능형 에이전트에 법인격을 부여하는 방안을 고려해야 함을 제안한다.
4차 산업혁명의 사회적 수용성 확보를 위한 국가전략 연구.
A legal theory for autonomous artificial agents
인공지능과 리걸 프레임, 10가지 이슈
Rechtliche Risiken autonomer und vernetzter Systeme : eine Herausforderung
Agent technology : foundations, applications, and markets
u-Service design
인공지능 윤리하다
(당장 써먹는) AI 프롬프트 사전
인간과 인공지능 그리고 규범
AX 100배의 법칙 : 나와 조직의 능력을 100배 높이는 AI 경영의 실제
법과학을 적용한 형사사법의 선진화 방안.
(若天丁海昌先生古稀紀念論文集)刑事法과 刑事政策의 現代的課題
Three liability regimes for artificial intelligence : algorithmic actants, hybrids, crowds
Co-ordination in artificial agent societies : social structures and its implications for autonomous problem-solving agents
AI 에이전트와 자동화
AI 에이전트와 사회 변화
Intelligent agents III : agent theories, architectures, and languages : ICAI'96 Workshop (ATAL), Budapest, Hungary, August 12-13, 1996 : proceedings
인공지능과 지식재산권
Agency : law and principles
Software agents
문화미디어엔터테인먼트법
이충훈비교사법
정진명비교사법
이상용문화미디어엔터테인먼트법
이충훈중앙법학
김진우저스티스
장보은경영법률
이병준법학연구
이충훈외법논집
김세준Artificial Intelligence and Law
Dahiyat E.A.R.민사법학
신유철저스티스
김진우Journal of Artificial Intelligence and Consciousness
Mark HadleyKorean Journal of Philosophy
Insok Ko철학
고인석German Yearbook of International Law
Helmut Philipp Aust연세법학
오병철IT와 법연구
김진우Artificial Intelligence and Law
Brożek, B.; Jakubiec, M.La Revue des Sciences de Gestion
Brigui-Chtioui, Imene전선 / 대학원
자연 지능의 특징인 자율성, 목적성, 반응성, 적응성, 학습능력, 추론능력 등에 대한 계산학적 모델을 고찰하고, 이러한 특성을 지닌 지능형 에이전트를 컴퓨터상에 시뮬레이션함으로써 인간의 인지과정 및 지능에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 대학원
본 강좌는 인공지능 시스템과 관련된 법적 쟁점들, 즉 로보틱스 등 자율시스템으로부터의 위해의 통제, 분류모델의 공정성·투명성, 공정 기계학습, 설명 가능 인공지능, 프라이버시 보존 데이터 마이닝 및 분석, 가격결정 에이전트와 시장질서, 자율살상무기, 디지털서비스 법체계와의 관계, 기타 규범적 쟁점, 인공지능을 통한 법체계의 고도화, 법학방법론으로서의 인공지능 등을 탐구한다.전선 / 학사
본 과목의 목적은 [창의융합세미나]를 성공적으로 수강한 학생들에게, 다시 한 번 공동으로 연구계획을 디자인하고 협동 연구를 수행하는 기회를 부여하는 동시에, 한층 진전된 수준의 탐구를 실행함으로써 실제적인 공동 결과물들을 창출할 수 있도록 하려는 것이다. 학생들은 [창의융합세미나]에서 수행한 공동 연구를 더욱 발전시킬 수도 있으며, 다른 구성원들과 다른 창의적 주제를 발굴하여 더 깊이 있는 융합적 연구 성과물을 낼 수도 있다. 이런 과정을 통해 학생들은 집단 창의성과 융합적 문제 해결 능력의 실제를 깊이 있게 경험하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 수업은 인간-AI 상호작용에 관한 이론적 기초와 최신 연구를 실제 적용 사례와 함께 균형 있게 다룬다. 학생들은 AI의 윤리, 편향과 공정성, 투명성 등 AI가 사회에 미치는 영향을 깊이 있게 학습하며, 인간 중심 AI 디자인의 중요성을 이해한다. 또한, 투명하고 신뢰할 수 있으며 공정한 AI 시스템을 설계하는 방법을 배운다. 실습 프로젝트를 통해 이를 통해 인간-AI 협업 및 의사결정 지원 시스템을 개발하고, AI 시스템의 사회적 영향에 대해 비판적으로 분석하며, 인간 중심의 가치를 고려한 AI 솔루션 설계 능력을 키울 수 있도록 한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 학사
인터넷과 월드와이드웹은 사람과 응용프로그램 사이에 정보를 교환하기 위한 기술적인 환경을 제공하고 있으며 이러한 기술의 발전은 대용량의 데이터 자원이 인터넷 상에 존재하게 만들었다. 그러나 사람과 응용프로그램 사이에 정보를 교환하기 위한 효과적이고 잘 정의된 규칙이나 표현법의 부족으로 이러한 저장된 정보를 효율적으로 사용하는데에는 많은 문제점이 있다. 네이버나 엠파스 등의 지식 검색 서비스에서 볼 수 있듯이 사람들의 지식 서비스에 대한 요구는 높아가지만 전통적인 키워드 검색으로는 이를 지원하기가 부족하다. W3C의 주도하에 개발 중인 시맨틱웹(Semantic Web) 기술은 웹 상에서 정보를 표현하고 교환하기 위한 규칙을 정의하는데 필요한 요소 기술들을 말한다. 시맨틱웹은 사람과 응용프로그램(에이전트) 사이에 의미에 기반한 정보교환을 함으로써 자동화된 서비스를 제공하는 환경을 말하는 것으로 이를 위해서는 정보를 형식화하는 과정 및 개념화 과정을 통하여 온톨로지를 생성할 필요가 있다. 온톨로지는 지식 도메인의 개념 및 그들 사이의 의미적 연관성을 형식적으로 정의함으로써 지식 검색 등의 서비스를 가능하게 한다. 본 과정에서는 웹 상에서 정보를 의미적으로 표현하고 의사교환하기 위해 시맨틱웹 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 이해를 유도한다. 세부적으로 다루는 토픽은 시맨틱웹 구조, 메타데이터, XML, 온톨로지 모델링, 온톨로지 언어 및 온톨로지 구축이다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 대학원
스마트시스템은 감지, 구동, 제어 기능을 갖추어, 주어진 상황을 지각·분석하고 이를 토대로 예측적·적응적 의사결정 및 지능적 행동을 수행한다. 본 과목은 인간 작업자와 스마트시스템 간의 상호작용을 다룬 인간공학 분야의 최신 연구들을 다루는 과목으로, 적응형 인터페이스, 인간-자동화 상호작용, 기계학습 기반 인간공학 설계, 스마트시스템 사용자경험 등의 주제에 대한 최신 연구 내용들을 학습한다.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 학사
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.전선 / 대학원
소비자들의 ‘안전할 권리’는 당연히 보호되어야 하지만, 이를 위해 채택된 각종 규제장치에 대해서는 여러 가지 반론이 공존하고 있다. 예를 들면 소비자선택권을 제한한다는 반론에서부터 적절한 시장영향평가도 없이 규범적으로 도입되고 있다는 반론까지 다양한 비판이 있다. 이에 본 과목에서는 소비자안전보호에 대한 필요성과 정당성의 여러 가지 근거를 소개하며, 현재 많은 국가에서 채택하고 있는 각종 소비자안전기제들에 대해 다루며, 정책평가를 통해 각 정책기제들의 영향력과 효과에 대해 분석한다.전선 / 대학원
자율로봇은 사람의 개입이 없이 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 파악하고 계획을 세워 실행하는 시스템이다. 이를 위해 자율로봇은 사람과 같이 감각기, 지능, 구동기를 갖추고 있다. 특히 지능은 감각기로부터 받은 외부 신호와 내부 상태를 목표를 달성할 수 있는 최적의 계획 수립과 실행으로 이어주는 자율로봇의 핵심 요소이다. 본 강의에서는 자율로봇지능에 필요한 요소기술인 공간지, 인지, 판단, 계획 알고리즘에 대해 소개하고 과제와 프로젝트를 통해 실습해 보게 된다. 대표적인 자율로봇인 자율주행자동차의 사례와 관련 지능 알고리즘을 중점적으로 다루게 된다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정한 기계학습, 설명 가능한 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정기계학습, 설명가능 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 대학원
이 강의는 사회 심리학의 고전 및 가장 최근의 연구들을 다룬다. 학생들은 적극적으로 토론에 임해야하며 기말에는 자신들의 연구 계획서를 제출하여야 한다