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Kim, Tae-Joon; Kirn, Chunjoong; Son, Dongyeon; Choi, Myungsuk; Park, Byungwoo
2007 / Journal of Power Sources
Yuan D.,Hao Z.,You J.,Zhang P.,Yin B.,Li Q.,Xu Z.
2023 / Water (Switzerland)
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인공지능의 윤리학 =
The frontlines of artificial intelligence ethics : human-centric perspectives on technology's advance
알고리즘 윤리 : 안전한 인공지능 알고리즘 설계 기법
인공지능, 법·윤리·저널리즘의 이해
AI ethics and governance : black mirror and order
인공지능(AI) 윤리와 법
Ethical machines : your concise guide to totally unbiased, transparent, and respectful AI /
Rethinking moral status
Robo- and informationethics : some fundamentals
도덕적인 AI : 딥페이크부터 로봇 의사까지, 인공지능 윤리를 위한 일곱 가지 물음
Robotics, AI, and humanity : science, ethics, and policy
The Oxford handbook of AI governance
The machine question : critical perspectives on AI, robots, and ethics
인공지능 윤리개론
인공지능 윤리와 거버넌스
인공지능 윤리, 함께 생각하기
Ethics, Governance, and Policies in Artificial Intelligence
유네스코 인공지능(AI) 윤리 권고 해설서 : 인공지능 윤리 이해하기
Künstliche Intelligenz - Ethik und Recht
Moral AI : and how we get there
해사법연구
홍상용, 전해동한국디자인리서치
이기쁨, 임지민, 강남우, 이지현국제법평론
서영민International Journal of Innovation Science
Karahalios, H.Journal of Marine Science and Technology
Andreas Nygard Madsen; Andreas Brandsæter; Koen van de Merwe; Jooyoung ParkEthics & International Affairs
Fritz Allhoff; Patrick LinIT와 법연구
김성룡Zeitschrift für Ethik und Moralphilosophie = Journal for Ethics and Moral Philosophy
Schäffner, Vanessa科学学研究 / Studies in Science of Science
白惠仁; BAI Hui-renApplied Artificial Intelligence
Martin Cunneen; Martin Mullins; Finbarr Murphy; Seán GainesPerspectives on Science
Schiaffonati V.해양정책연구
최정환, 이상일Case Studies on Transport Policy
Vojković G.,Milenković M.云梦学刊 / Journal of Yunmeng
李志祥; 潘逸; LI Zhixiang; PAN YiJournal of Bioethical Inquiry
Dodig-Crnkovic, G.; Holstein, T.; Basti, G.新余学院学报 / Journal of XinYu College
钟彬; ZHONG Bin법이론실무연구
지상규Big Data and Cognitive Computing
Watson E.N.저스티스
이정원AI Matters
Furey, Heidi; Martin, Fred전선 / 대학원
본 교과목에서는 선박설계를 위한 다양한 인공지능 방법을 배우고 이의 응용 사례를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 선수 과목 등을 통해 학습한 여러 딥 러닝 기법, 즉 DFN (Deep Feedforward Network), RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), 강화 학습 (Reinforcement Learning) 등의 개념을 복습한다. 이후, 설계 분야를 기본설계, 생산설계, 운항설계 등으로 구분한 뒤, 각 분야에서 인공지능이 필요한 사례를 학습한다. 기본설계에서는 도면 내 객체 및 텍스트 인식, 해기상 및 선박 소요 마력 예측 등의 사례를 살펴본다. 생산설계에서는 블록 탑재를 위한 크레인 제어 등의 사례를 살펴본다. 운항 설계에서는 영상 기반 선박 주변 장애물의 탐지 및 추적, 선박의 충돌 회피 등의 사례를 살펴본다. 끝으로 학생들은 설계 분야의 특정한 주제에 대해 인공지능을 활용한 문제 해결 방법에 대해 Term Project를 수행한다.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
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 / 대학원
본 세미나는 응용 윤리의 대표적 주제들을 이론적 근거에 입각하여 다룬다. 이를 통해서 현대 사회의 여러 분야에서 발생하는 복잡한 윤리 문제들을 어떻게 바라보며 어떻게 그 해법을 찾을 수 있는지에 관해 검토한다. 더 구체적으로 말하자면, 현대의 인간의 삶에서 나타나는 환경문제, 삶과 죽음의 문제, 빈부격차의 문제, 사형제도, 처벌, 사회정의 문제 등 실천윤리의 연구 과제를 폭넓게 연구하고 이러한 사회문제들을 윤리적으로 해명하는 길을 모색한다.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
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
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 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
빅데이터 분석을 위한 수집과 활용 전반이 윤리적 이슈와 관련됨을 인식하는 가운데, 그 문제에 관한 자기의 입장을 문헌 연구와 토론을 통해 비판적으로 고찰하는 능력을 배양함으로써, 스스로 빅데이터에 대한 윤리적 질문을 던지고 답을 찾아갈 수 있는 능력을 배양한다.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
사용자 경험은 인간컴퓨터상호작용(HCI)의 한 분야이다. 사용자가 정보기기를 이용함에 있어 시간적 시퀀스와 터치포인트 디자인을 통해 만족도 높은 정보시스템을 설계하는 방법론이다. 본 수업은 사용자 경험의 계보와 구성요소를 이해하고 다양한 사례와 디자인 방법론을 소개한다. 기말 프로젝트는 최신 정보시스템의 사용자 경험을 학생들이 제안한다.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.전선 / 대학원
사회보장법의 기본적인 이론들과 더불어 현재 기능하고 있는 사회보장 관련법제들의 이념과 그 구체적인 적용실태들을 다룬다. 주된 쟁점들로는 사회보장법일반이론, 의료보험법, 연금법, 고용보험법, 공적부조법, 사회복지법 등이 포함된다.교양 / 학사
이 과목은 인공지능의 중요한 철학적, 인문학적 쟁점들을 고찰한다. 기계는 생각할 수 있는지, 인공지능은 가능한지, 기계가 감정이나 의식을 가질 수 있는지 등의 존재론적 물음뿐 아니라 인공지능의 도덕적 지위와 로봇 윤리의 문제, 그리고 인공초지능과 실존적 위협에 관해 다룬다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
컴퓨터를 이용한 형상설계 개념과 방법을 소개한다. 곡선/곡면모델, 솔리드 모델, 볼륨 모델의 기본 개념과 수학적 표현 방법을 강의한다. 이를 토대로 선박형상 모델링, 선박구획배치 모델링, 선체구조 모델링 방법을 습득하고, Term project로서 3차원 모델링 구현 프로그램을 작성한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 2학년 전공선택 교과목으로 인공지능의 개념과 기술을 이해하고 싶은 학생을 대상으로 한다. 수업내용은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 데이터마이닝(Data Mining), 컴퓨터비전(Computer Vision), 자연어처리(Natural Language Processing; NLP) 등 총 5개 모듈로 구성되어 있으며, 모듈별 담당 교수님이 팀티칭으로 수업을 진행한다. 선수과목으로 기초수학(확률/통계/선형대수), 컴퓨터의 개념 및 실습 교과목의 선행학습을 권장한다.전선 / 학사
기초음향이론의 학습을 통하여 음파의 투과, 반사등 기본개념을 이해하고, 이를 기반으로 음향공간에서의 음향특성 및 소음현상, 그리고 흡음재와 차음재등 음향재료의 특성들을 학습한다. 또한 관내 음향이론의 학습을 통해 머플러, 음향공진기등의 특성들을 이해하고 그 적용사례등도 살펴본다. 후반부에서는 전반적인 소음진동제어 기법들과 소음진동제어 원리들을 알아보며, 선박의 각종 소음진동현상들에 대한 이해를 통해 선박소음제어 기법들을 학습한다.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.