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Hyun J.H.,Yu H.S.,Woo I.K.,Lee G.W.,Lee N.K.,Paik H.D.
2023 / Food Science and Biotechnology
최환석, 이우섭
2020 / International Journal of Contents
김효진, 조현, 삭다 통차이, 임옥택
2017 / 한국수소및신에너지학회논문집
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본 연구는 재판 예측 인공지능 기술을 유형화하고, 활용 수준을 설명, 진단, 예측, 처방 단계로 구분하여 검토한다. 최근 20년간의 연구는 통계 자료, 판결문 텍스트, 판단 요소를 활용한 예측 시도로 나뉘며, 현재 기술 수준과 법률 분야의 현실을 고려할 때 설명 및 진단 단계의 활용이 유용하며 권장된다.
인공지능시대 : 법관의 미래는?
AI로봇과 범죄
4차 산업혁명 시대의 인공지능 알고리즘에 의한 법 분야 위험 예측
인공지능과 법률 서비스 분야의 혁신
프레디쿠스 : 인공지능을 이해하기 위한 최소한의 이야기
Computer applications for handling legal evidence, police investigation, and case argumentation
인공지능 법정에서의 하루 : AI 판사에게 재판을 받을 것인가
Causation, prediction, and legal analysis
Statistics in criminal justice
Artificial Intelligence and Judicial Modernization
사법절차 및 사법서비스에서 인공지능 기술의 도입 및 수용을 위한 정책 연구
Justice frustrated : the systemic impact of delays in Indian courts
When machines can be judge, jury, and executioner : justice in the age of artificial intelligence
인공지능과 불법행위책임
Sentencing and artificial intelligence
법률검토의 방법
Artificial intelligence and legal analytics : new tools for law practice in the digital age
Predictive policing and artificial intelligence
AI 경제학 : 경제 시스템의 판도 변화
민사집행법
Applied Intelligence: The International Journal of Research on Intelligent Systems for Real Life Complex Problems
Guo, Xiaoding; Zhang, Hongli; Ye, Lin; Li, ShangComputational intelligence and neuroscience
Zheng M; Liu B; Sun LArtificial Intelligence and Law
Medvedeva M.,Wieling M.,Vols M.제도와 경제
손지영Applied Sciences (Switzerland)
Ouyang L.,Huang R.,Chen Y.,Qin Y.Les Cahiers de la Justice
Buat-Ménard, ÉloiERA Forum
G’sell F.Archives de philosophie du droit
International Journal of Procedural Law
Álvaro-Javier Pérez Ragone저스티스
박가림上海师范大学学报(哲学社会科学版) / Journal of Shanghai Normal University (Philosophy & Social Sciences)
米夏埃尔·黑格曼斯; 王德政; Michael HeghmannsProcedia Computer Science
Yassine, S.; Esghir, M.; Ibrihich, O.AI and Ethics
Falletti, Elena형사정책
장진환IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Knowl. Data Eng.
Yue, L.; Liu, Q.; Jin, B.; Wu, H.; An, Y.Neurocomputing
Yao F.,Sun X.,Yu H.,Yang Y.,Zhang W.,Fu K.Archives de philosophie du droit
European Journal of Crime, Criminal Law and Criminal Justice
Michele, CaianielloComputer Law and Security Review
Wang R.Artificial Intelligence and Law
Bertalan V.G.F.,Ruiz E.E.S.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
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
" 대부분의 형사사건에서 사실인정은 결정적인 요소이다. 아무리 법리에 정통하더라도 사실인정을 제대로 하지 못한다면 훌륭한 법률가가 될 수 없다. 한편 특히 형사사건에서의 사실인정은 엄격한 증거법에 따라야 하는 제한을 받는다. 이 강좌는 사실인정의 법리와 기술을 다룬다. 또한 실제사건을 소재로 훈련함으로써 사실인정의 기술을 증진시칼 수 있는 기회가 제공된다. "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 / 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 과목에서는 기술예측에 대한 이론과 사례를 소개한다. 이를 위해 국가, 산업, 조직 차원에서 전문가 기반 예측(예. 델파이, 로드맵핑, 시나리오 기획)과 데이터 기반 예측(예, 동향분석, 상호영향분석, 시뮬레이션, 텍스트마이닝)의 접근법을 강의한다. 또한 기술 정보를 추출하여 기술예측 관련 의사 결정을 지원하는 기술 인텔리전스 모델과 도구들을 소개한다. 이를 통해 수강생들은 기술 기회와 위협을 발굴하여 미래를 준비하는데 필요한 기초지식을 습득하고 체화할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 정보보호법제의 전반을 학습하는 것을 목표로 한다. 검토 범위는 개인정보 보호법, 신용정보법, 위치정보법 등 주요 정보보호 법제상 개인정보의 보호와 활용, 가명처리 등 적법근거, 프라이버시 향상 기술, 개인정보주체의 권리, 데이터 이동권, 자동화 평가, 사법협조, 정보보안, 침해사고의 대응, 국외이전을 포괄한다.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.전선 / 대학원
개인정보보호 법제도에 대해 개관하는 과목. 개인정보보호 법제 발전의 국내외 연혁, 개인정보보호법, 정보통신망법, 위치정보법, 신용정보법 등 관련 법률의 주요 내용에 대한 개관, 주요 판례 논의, 국외 개인정보 이전과 관련된 쟁점, 법집행 관련 이슈, 빅테이터 등 신기술과 관련된 이슈 등에 관해 논의전선 / 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.전필 / 대학원
이 강좌는 학생들로 하여금 모의재판과정을 실제로 실습해보도록 함으로써 법조실무가로서의 기본적인 재판수행능력을 갖추는 것을 목표로 한다.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
본 과목은 디지털 정부의 도래로 제기되는 공공의사결정에서의 변화를 이해하고 이에 대응할 수 있는 다양한 지식과 기술을 습득하여 보다 합리적이고 바람직한 의사결정 역량을 배양하는 데 목적이 있다. 특히 공공의사결정에서 요구되는 근거의 개념과 활용법, 합리성과 윤리성의 충돌, 정보화 기술의 활용과 제약 등을 공공데이터 어낼릭틱스(public data analytics) 차원에서 학습하고, 이를 실제 정책문제에 적용해 증거기반 의사결정 보고서(Critically Appraised Topic report)를 작성하면서 디지털 정부가 지향하고 담당해야 할 공공의사결정의 의미에 대한 이해를 제고하고자 한다.전선 / 대학원
기술개발의 성공여부는 최종적으로 시장에서의 성과에 달려있다. 최근 정보통신기술의 빠른 발달과 함께 기술혁신이 가속화됨에 따라 많은 신기술 혹은 융합기술이 출현하고 있어 기술적 가능성은 확대된 반면 시장에서의 불확실성(혹은 위험)이 증가되고 있다. 따라서 기술개발단계 이전에 시장에서의 성공가능성을 평가하고 수요를 예측하는 것은 기술경영의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 교과는 신기술 혹은 신제품이 시장에 출시되기 이전에, 더 나아가 기술개발단계 이전에 시장에서의 성공가능성을 평가할 수 있는 신기술에 대한 소비자 선호분석 방법론을 교육한다.전선 / 대학원
이 과목의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 재무 연구에 활용하도록 하는 데 있다. 세부적으로는 의사결정나무, 인공신경망 등의 여러 기계학습 개념을 이해하는 것으로 시작하여 재무 연구의 실제 활용 사례들을 살펴본다.전선 / 학사
이 과목의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 재무 연구에 활용하도록 하는 데 있다. 세부적으로는 의사결정나무, 인공신경망 등의 여러 기계학습 개념을 이해하는 것으로 시작하여 재무 연구의 실제 활용 사례들을 살펴본다.전선 / 대학원
본 강의는 법에 제도화된 ‘여성’의 지위를 규명하고 젠더간 정의(正義)를 법제화할 수 있는 논리와 기준을 계발한다는 목적을 가진다. 이를 위해, 첫째, 여성의 불평등, 차이 인식을 다룰 수 있는 법여성학적 이론과 방법론을 다룰 것이다. 둘째, 법여성학적 관점으로 본 판례 분석을 수행할 것이며, 이를 통해 여성관련 판례를 체계화하고자 한다. 셋째, 여성정책과 관련법을 중심으로 하여 법제도가 현실의 여성에 가지는 실효성을 다룰 것이다. 이상과 같이 여성주의 관점에서 실정법, 법에 내재한 철학을 분석함으로써, 양성평등한 사회변화의 견인차가 될 전문가 육성을 도모한다.전선 / 대학원
중재, 조정, 화해 등 법원의 재판을 통하지 않은 분쟁해결방법들을 이해하고 그들의 유용성, 장단점, 개선방안 등을 연구, 검토하는 것을 목표로 함. 각 분쟁해결절차에 관한 강독 또는 세미나 형식의 강의임.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 / 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.