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방춘봉, 이돈곤, 한경석
2015 / 한국게임학회 논문지
김은희
2019 / International Journal of Clinical Preventive Dentistry
최익원, 서동철, 강세원, 이상규, 서영진, 임병진, 박종환, 김갑순, 허종수, 조주식
2012 / 한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
노영희
2022 / International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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This paper discusses the legal debate on whether artificial intelligence can be granted legal personhood. Through the property-based and relationship-based approaches, it argues that current AI does not meet the requirements for legal personhood and that legal convenience is also lacking. Therefore, it concludes that granting legal personhood to AI is premature at this time.
인공지능과 포스트휴먼
법정에 출석한 인공지능
인공지능과 리걸 프레임, 10가지 이슈
4차 산업혁명의 사회적 수용성 확보를 위한 국가전략 연구.
인공지능법 입문
인공지능법 입문
AI 2045 인공지능 미래보고서 : AI와 인간이 공존하는 세상의 시작
인공지능 윤리하다
인공지능과 지식재산권
A legal theory for autonomous artificial agents
디지털 권리장전 : 디지털제국에 보내는 32가지 항소이유서 =
(50문 50답으로 풀어 쓴) 궁금한 AI와 법 : 법무법인 원 인공지능대응팀 진단
인간과 인공지능 그리고 규범
人工智能法学简论
Robot rules : regulating artificial intelligence
New approaches to the personhood in law : essays in legal philosophy
인공지능과 법 =
로봇 법규 : 인공지능 규제
생성형 AI와 법 =
AI로봇과 범죄
이해원 · 2021
법조
김경석 · 2018
법학논총
김성호 · 2020
법학논총
김진우 · 2019
저스티스
오지용 · 2023
과학기술과 법
김혜정 · 2022
경희법학
강지현 · 2022
한국부패학회보
김도훈 · 2023
법학논총
이홍민 · 2016
법과정책
이경규 · 2018
법학연구
李俊丰; 姚志伟; LI Jun-feng; YAO Zhi-wei · 2018
华侨大学学报(哲学社会科学版) / Journal of Huaqiao University (Philosophy & Social Sciences)
김영두 · 2020
법학연구
신동일, 김두환 · 2019
강원법학
전지연 · 2019
비교형사법연구
고인석 · 2021
지급결제학회지
이성진 · 2020
민사법의 이론과 실무
김관식 · 2021
산업재산권
尹国金; 梅娟 · 2019
法制与经济 / FaZhi Yu JingJi
이원상 · 2018
형사법의 신동향
윤현식 · 2021
민주법학
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
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.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 / 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
인간은 사회적 연관 한 복판에 있는 그 자체가 사회의 산물이다. 따라서 학문적 대상으로서 사회를 연구하기가 곤란한 것은 연구자가 연구대상과 일정한 거리를 두고 떨어져 있는 것이 아니라 대상과 바로 연관되어 있기 때문이다. 모든 사회 이론이 곧 사회적 실천의 한 부분이 되는 까닭도 여기에 있다. 이 과목은 제반 사회이론의 타당성을 엄밀한 방법론에 입각해 철학적으로 검토하는 작업을 세미나 형식으로 진행한다.전선 / 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 / 대학원
초기의 인공지능(Artificial Intelligence)은 소프트웨어가 작업을 수행하는데 필요한 규칙을 시스템화하는 것으로 시작되었으나, 빅데이터의 등장과 컴퓨팅 능력의 증가로 인간이 사전적으로 정한 규칙에 메이지 않고 정확도가 높은 알고리즘을 체득하는 방향으로 발전해왔다. 경제학계의 많은 연구에서는 AI를 생산활동에서 인간의 개입이 필요하지 않거나, 적게 필요로 하는 자동화(automation)를 가능하게 하는 방법 중 하나로 간주한다. 따라서 AI의 발전은 일국의 일자리 지형을 변화시킬 뿐만 아니라, 국제적인 분업 생산 체인 역시 변화시킬 것으로 예상된다. 본 과목은 인공지능의 개발 및 실용화 현황을 연구하고, 일자리와 국제 분업/글로벌 벨류 체인에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 이를 위해서 case study를 이용한 현황 파악과 동시에, 지금까지 기술발전에 따른 자동화가 일자리와 국제분업체계에 미친 영향을 분석한 연구들을 공부한다.전선 / 대학원
최근 인공지능은 사회의 다양한 영역으로 확산되면서 많은 인문사회과학적 문제들을 제기하고 있다. 이에 본 과목은 사회 각 영역에서 전개되고 있는 AI 기술의 양상들을 살펴보고, 이것을 둘러싼 이슈와 함의를 미디어 이론, 기술 철학, 문화 이론 등 다양한 관점에서 논의한다. 이를 통해 AI와 현대 기술문화에 대한 보다 심층적인 이해를 제공하고자 한다.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
기계학습 알고리즘의 하나로서 인공 지능 기술의 발전 과정과 최근의 딥러닝 알고리즘의 원리와 특징을 이해한다. 인공지능 알고리즘에 기반한 의료기기 개발 동향과 특히 소프트웨어 의료기기(Software as medical device, SaMD)에 대한 이해를 증진한다. 우수한 성능의 인공지능 기반 모델을 개발하기 위해서 필수로 요구되는 양질의 빅데이터 확보 방안과 바른 주석(well annotated)을 포함하는 빅데이터의 중요성을 이해한다. 인공지능 모델 개발 과정에서 필요한 구체적인 실기 능력 향상을 위해서 Python language의 기초적인 사용법을 습득하고 대표적인 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 이용한 의료영상처리 및 생체신호 처리 실습을 통해 현장 전문가로서의 인공지능 기술 적용 역량을 강화한다.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
인공지능과 데이터 과학이 급속히 발전하면서 인류와 사회에 커다란 영향을 끼치고 있다. 빅데이터를 기반으로 학습된 인공지능 알고리듬이 다양한 선택과 의사결정에 폭넓게 사용되기 시작하고, 인간의 개입과 통제가 감소하면서 공정성, 책임, 신뢰성, 투명성, 프라이버시 등의 문제가 제기되고 있다. 이 강의는 인공지능과 데이터 과학이 작동하는 방식에 대한 개념적인 수준의 이해에서 출발하여, 데이터의 수집, 생성, 분석, 유통 과정에서 제기될 수 있는 여러 윤리적 문제들과 어느 정도의 자율성을 가지는 인공지능 알고리듬의 책임성 있는 설계 및 사용과 관련된 여러 윤리적 쟁점들을 살펴본다. 이를 통해, 이 수업은 인공지능과 빅데이터의 시대를 살아가야할 지성인에게 비판적인 디지털 문해력을 제공할 것이다.공통 / 대학원
21세기에 들어와 기계학습과 딥러닝 등의 AI 기술의 급격한 발전이 빅데이터와 고성능 컴퓨터와 결합되며 이전과는 다른 차원의 활용 가능성을 보여주면서 급속도로 산업과 생활에 보급되고 있다. 그러나, 현재의 빅데이터 기반 기계학습 위주 AI의 한계는 분명하며 AI 개념의 창시자와 개발자들이 꿈꾸던 기술에 못 미친다는 것이 전문가들의 한결같은 견해이다. 차세대 AI 기술의 핵심 중 하나는 뇌의 자연지능을 닮은 AI(Brain-like AI)의 구현이다. 본 교과목은 뇌의 인지기능에 기반을 둔 자연지능과 컴퓨터 기반 인공지능의 공통점과 차이점에 대한 체계적 고찰을 통해 학생들이 인공지능과 자연지능 연구 및 기술 개발을 위한 미래지향적 안목을 기를 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 인간의 인지 및 행동에 관심이 있는 다양한 분야의 학생은 인공지능과 자연지능의 비교를 통해 인간의 고유성에 대한 통찰 및 인공지능 기술의 활용에 대해 배울 수 있으며, 반대로 인공지능에 관심이 있는 학생은 진정한 인공지능을 구현하기 위해 필요한 뇌인지과학적 배경을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
본 교과목은 현대사회를 구성하는 중요한 두 축, 즉 진리를 추구하는 과학과 정의를 구현하는 법 사이의 상호작용을 살펴보는 것을 주 목적으로 한다. 생명공학과 두뇌과학, 정보기술과 인공지능(AI) 같은 새로운 과학기술의 발전은 지적재산권과 특허, 개인의 프라이버시와 정보통신 관련 법과 규제, 그리고 생명과 죽음에 대한 법적 결정권과 같은 영역에서 새로운 법적, 공공정책적 문제들을 제기하고 있다. 또한 과학기술과 법, 규제의 상호작용에 대한 이해는 공해와 대기 오염과 같은 환경문제, 그리고 여러 유해물질이나 게임 중독과 같이 공중보건적, 공공정책적 문제들을 이해하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 수업에서는 최근 들어 급속하게 발전, 변화해오고 있는 생명공학과 의학, 두뇌과학, 그리고 정보기술과 인공지능과 같은 다양한 과학기술이 어떻게 법적, 윤리적, 공공정책적 문제들을 가져오고 있는지를 살펴볼 것이다. 이와 동시에 과학의 발전과 신기술 혁신들로 나타난 환경과 공중보건, 프라이버시와 같은 문제들을 해결하는데 과학기술과 법, 규제의 상호작용에 대한 이해가 어떠한 도움을 줄 수 있는지 논의해 볼 것이다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
인공지능 기술이 빠르게 진화하고 우리 사회에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 따라서, 기존의 인공지능 관련 과목에서는 다루기 힘든 최신 주제에 관하여 특강 형태의 강의를 개설함으로써 인공지능 연구 및 사회적 영향력에 관한 최진 연구 경향을 파악할 수 있는 수업을 제공하고자 한다. 이 교과목에서는 기계학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스, 컴퓨터 통신, 컴퓨터 시스템 등과 같은 컴퓨터 과학 분야뿐만 아니라, 공학, 자연과학, 사회과학 등과 같은 다양한 분야를 다루는 수업을 개설할 수 있다.교양 / 학사
이 교과목은 인공지능의 발전 역사와 철학적 기반(계산주의, 연결주의, 예측처리이론 등)을 검토하고, 인간의 지각·감정·감각·자율신경계 등 체화된 인지(embodied cognition)를 심층 탐구한다. 하이데거(Heidegger), 위노그라드(Winograd) 등의 기술철학적 사유를 통해 기술의 본질과 한계를 비판적으로 고찰하고, 인공지능이 모방할 수 없는 인간 고유의 창의성·직관·메타인지의 의미를 탐색한다. 강의는 이론적 이해와 더불어 표현예술 기반의 실습 및 토론을 결합한 체화 및 경험 기반의 학습 방식을 도입하여, 학생들이 사고와 감각, 몸의 경험을 통합적으로 활용하는 능동적 학습자로 성장하도록 설계되었다. 이를 통해 인간과 기술의 공진화(co-evolution)를 통찰하고, AI 시대에 인간다움의 의미를 재정의하며, 복잡한 미래 사회에서 책임 있는 기술 활용과 창의적 사고를 함양하는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
지능은 고대로부터 인간을 이해하기 위한 필수적 사유의 대상으로 여겨져 왔으며 특히 21세기 뇌인지과학의 급속한 발전과 인공지능(AI) 기술의 혁신적 진보가 동반되면서 사람들에게 '인공지능에 대비되는 생명체의 지능이란 무엇인가'라는 근본적인 질문을 던지게 만들었다. 앞으로 모든 학문 분야와 직업군에서 이 질문에 대한 탐구가 지속될 전망이다. 본 교과목은 학생들이 뇌의 지능의 핵심 원리와 그 장단점을 과학적으로 이해함으로써 자아실현과 사회공헌을 할 수 있는 것을 목적으로 한다. 진화라는 생존 과정에서 자연스럽게 학습한 생명체의 적응적 인지 능력이 어떻게 현재 인간 뇌의 지능으로 발달해 왔는지 살펴보고, 이를 현재 AI의 인지 능력과 대비하여 공통점과 근본적 차이점을 분석함으로써 둘 사이의 경계를 정의하는 작업을 진행한다. 학생들은 이 과정을 통해 뇌의 적응 능력을 '자연지능'이라는 관점에서 재해석하는 시각을 갖추게 되고, 모호하고 정답이 없는 문제에 스스로 도전하며 성찰하는 훈련을 할 수 있을 것이다. 본 교과목은 학생들에게 미래 사회에서 인간과 기계가 상호 시너지를 발휘하며 공생하기 위한 다양한 지능 형태의 협력 방식을 통찰적으로 탐구할 기회를 제공한다. 강의는 교수 주도의 강의와 학생 간 토론으로 구성되며, 뇌인지과학에서 밝혀진 지각 및 인지 기능의 핵심 원리를 소개한 후 이를 AI와 비교하는 방식으로 진행된다. 평가 체계는 과제 제출, 토론 참여도, 그리고 한 학기 동안 'Toward Brain-like AI'라는 주제로 진행되는 프로젝트 발표와 보고서를 통해 기존 지식을 바탕으로 미지의 토픽에 구조적으로 접근하는 능력을 중점적으로 점검한다.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.