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본 연구는 인공지능 기술 및 관련 산업 발전을 위한 생태계 구조를 조사하고, 인공지능 비즈니스 생태계 활성화 방안을 고찰한다. 인공지능 생태계는 생산자, 소비자, 분해자로 구성되며, 국내에서는 정부가 가장 영향력 있는 이해관계자로 작용한다. 활성화 정책으로는 생산자 증대, 소비자 인식 확산, 데이터 교류 인프라 확보, 관련 제도 마련 등이 제시된다.
블랙박스를 열기 위한 인공지능법
Artificial intelligence for a better future : an ecosystem perspective on the ethics of AI and emerging digital technologies
AI 코리아의 미래 전략 =
생성 AI와 데이터, 돈, 사람
Artificial Intelligence for Business : An Implementation Guide Containing Practical and Industry-Specific Case Studies
비즈니스 모델과 AI
챗GPT 빅 웨이브 : 챗GPT 빅 웨이브
글로벌 AI 거버넌스와 한국
AI 지도책 세계의 부와 권력을 재편하는 인공지능의 실체
AI 지도책 : 세계의 부와 권력을 재편하는 인공지능의 실체
(150가지 사례와 함께 쉽게 활용하는) 인공지능 비즈니스
Power and prediction : the disruptive economics of artificial intelligence
사물지능 혁명 : 명사의 시대에서 동사의 시대로
명사연구(2).
인공지능 산업
AI Impacts in DigitalConsumer Behavior :
AI 에이전트 시대 경제의 주인이 바뀐다
Artificial intelligence in finance : challenges, opportunities and regulatory developments
AI는 회사에서 어떻게 쓰이는가
Multiple approaches to intelligent systems : 12th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, IEAAIE-99, Cairo, Egypt, May 31-June 3, 1999 : proceedings
IEEE Transactions on Engineering Management
Shi, Q.; Shen, L.Journal of Evolutionary Economics
Borsato, Andrea; Lorentz, AndréIEEE Engineering Management Review
Xiaohong Iris Quan; Jihong SandersonIEEE Engineering Management Review, Engineering Management Review, IEEE, IEEE Eng. Manag. Rev.
Quan, X.I.; Sanderson, J.지역산업연구
박종필SUSTAINABILITY
Di Vaio, Assunta; Boccia, Flavio; Landriani, Loris; Palladino, Rosa홍익법학
윤상필; 권헌영; 김동욱경영정보학연구
황윤민, 홍성원연세법학
선지원STRATEGY SCIENCE
Jacobides, Michael G.; Brusoni, Stefano; Candelon, Francois기술혁신학회지
원종서, 한규보, 이승하, 이정훈Industrial Marketing Management
Petrescu M.,Krishen A.S.,Kachen S.,Gironda J.T.The Service Industries Journal
Ahmed Tlili; Mouna Denden; Mourad Abed; Ronghuai HuangGAIA-ECOLOGICAL PERSPECTIVES FOR SCIENCE AND SOCIETY
Kunkel, Stefanie; Schmelzle, Frieder; Niehoff, Silke; Beier, GrischaJournal of Research in Interactive Marketing
Manser Payne E.H.,Dahl A.J.,Peltier J.Current Issues in Tourism
Bulchand-Gidumal J.,William Secin E.,O’Connor P.,Buhalis D.Communications of the ACM
Gröger C.상품학연구
윤종욱The Journal of Applied Behavioral Science
Devika Narayan; Benjamin ShestakofskyEngineering / Chinese Academy of Engineering
Xu, Jimin; Hong, Nuanxin; Xu, Zhening; Zhao, Zhou; Wu, Chao; Kuang, Kun; Wang, Jiaping; Zhu, Mingjie; Zhou, Jingren; Ren, Kui; Yang, Xiaohu; Lu, Cewu; Pei, Jian; Shum, Harry전선 / 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 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.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
본 강좌는 인공지능이 정치ㆍ교육ㆍ산업ㆍ커뮤니티ㆍ정부에 미칠 영향과 관련된 주요 공공정책 들을 소개하고자 한다. 인공지능이 인간의 삶 전반을 지배하면서, 여기서 파생된 각종 불확실성에 대한 근본적 성찰을 우리에게 요구하고 있다. 본 수업은 인공지능이 앞으로 어떤 방향으로 발전해 나갈 것이며, 어떤 사회경제적 가치를 만들어 낼 수 있는지 학생들에게 고민할 수 있는 기회를 제공하고자 한다. 또한 본 강좌는 인공지능이 일자리의 직업의 생태계를 어떻게 변화시킬 것인지 논의할 수 있는 기회를 제공하고자 한다. 나아가 본 강좌는 인공지능이 초래할 낙관적 또는 비관적 전망을 둘러싼 논쟁들에 관해서도 학생들에게 숙의할 기회를 제공하고자 한다.전선 / 대학원
생명 과학 산업의 부가가치가 생성되는 과정에서 각 단계에서 관리자, 투자자 및 과학자들이 직면 한 주요 전략 결정 사항을 조사합니다. 이러한 전략적 과제를 이해하고 효과적으로 평가할 수있는 학생들의 능력을 개발하는 것을 목표로 합니다. 제약 및 의료 기기 부문의 추가 사례를 통해 생명 공학 부문에 중점을 둡니다. 사례 연구, 분석 모델 및 자세한 정량 분석이 포함됩니다. 생명 과학 회사를 창업하거나 생명과학 분야에서 관리자, 컨설턴트, 분석가 또는 투자자로 일하는 데 관심이 있는 학생들을위한 과정입니다. 생명 과학의 상업적 역학 또는 연구의 상업적 잠재력을 이해하는 데 관심이 있는 생물학 및 생의학 과학자, 엔지니어 및 의사를 위해 업계에 분석적 배경을 제공합니다.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
본 강좌에서는 경영 활동에 전반적으로 활용되는 정보 기술, 시스템의 개념과 요소를 소개한다. 조직에서 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 위해 활용하는 정보 기술, 시스템의 이론과 실제를 학습할 수 있는 다양한 이슈가 다뤄질 것이다. 학생들은 정보 기술의 최근 동향을 이해하고, 조직의 성과를 향상시키기 위해 이를 활용할 수 있는 방안에 대해 토의할 것이다. 이는 정보 기술을 사용과 관련하여 주요한 관리적 이슈가 무엇인지 이해할 수 있도록 도울 것이다.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
신뢰성(trustworthiness)은 AI 시스템 개발과 산업적 활용 및 사회적 수용에 이르는 전 과정에서 확보되어야 할 전제 조건이며, 영향평가는 AI 윤리 영역에서의 신뢰성을 구축하는데 중요한 역할을 담당한다. 이 수업은 "신뢰할 수 있는(trustworthy)” AI 원칙을 중심으로 AI 윤리에 관한 다양한 논의를 학습하고, 나아가 AI 윤리의 주요 세부원칙들이 실제 사례에서 어떻게 적용되는지 이해 · 평가하고자 한다. 이 과정에서 AI 시스템을 개발하고, 사용 및 운영하는 것은 기술적 행위일 뿐만 아니라 윤리적 함의를 가진 정치·경제·사회·문화적 행위 역시 될 수 있음을 확인하고, 이와 같은 가치관의 토대 위에 공학도로서, 개발자로서 또는 AI 시대를 살아가는 우리 공동체 구성원의 하나로서 나아가길 목표한다.전선 / 학사
구매에서 소비자정보의 역할이 보다 더 강조되고 있다. 소비자들의 정보 사용 행동을 분석하고, 광고매체 등 정보제공환경을 파악함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 모색한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.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 / 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
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 대학원
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 핵심기술의 적용 가능 분야 또한 대단히 빠른 속도로 넓어지고 있다. 본 강의의 학습목표는 일반적 창업 지식의 학습이 아니라, 빠르게 변하는 AI 분야의 기술기반 창업 동향 전반에 대한 이해를 높이는 것이다. 이는 AI 분야 창업 뿐 아니라 AI를 전공하는 연구자들에게 어떠한 연구 문제들이 미래에 중요할지 판단하는데 도움이 될 수도 있다. 따라서, 수강 대상은 AI를 전공하거나 AI 기술을 사용할 수 있는 학생들로 한다. 강의는 최근 인공지능기술의 변화에 대한 이해를 바탕으로 새로운 AI 기술이 출현할 때마다 어떤 창업 트랜드가 생겼는지, 어떤 분야가 영향을 받았는지, 관련 스타트업들은 현재 어떻게 되었는지등에 대해 학생 참여 방식으로 학습한다.전선 / 대학원
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 핵심기술의 적용 가능 분야 또한 대단히 빠른 속도로 넓어지고 있다. 본 강의의 학습목표는 일반적 창업 지식의 학습이 아니라, 빠르게 변하는 AI 분야의 기술기반 창업 동향 전반에 대한 이해를 높이는 것이다. 이는 AI 분야 창업 뿐 아니라 AI를 전공하는 연구자들에게 어떠한 연구 문제들이 미래에 중요할지 판단하는데 도움이 될 수도 있다. 따라서, 수강 대상은 AI를 전공하거나 AI 기술을 사용할 수 있는 학생들로 한다. 강의는 최근 인공지능기술의 변화에 대한 이해를 바탕으로 새로운 AI 기술이 출현할 때마다 어떤 창업 트랜드가 생겼는지, 어떤 분야가 영향을 받았는지, 관련 스타트업들은 현재 어떻게 되었는지, 등에 대해 학생 참여 방식으로 학습한다.