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본 연구는 AI 분야 정부 지원 사업인 AI 바우처 지원사업의 문제점을 파악하고 개선 방안을 제시한다. AI 솔루션 기업 인터뷰 및 내용 분석을 통해 사업 준비, 진행, 종료 및 사후관리 단계별 개선 방안을 도출하였다. 이는 AI 산업 육성을 위한 정부 지원 사업의 효율성을 높이는 데 기여할 것이다.
AI 세계미래보고서 2030 : 하이퍼사이클 AI 인터넷 시대가 온다
(2016) 글로벌 인공지능(AI) 기술개발, 수요시장 동향과 유력기업 사업 추진전략
AI 코리아의 미래 전략 =
인공지능 산업
AI 네이티브 코리아
(2020) 인공지능(AI) 기술개발 현황과 주요 응용 분야별 사업 전략 : 미래 유망산업의 핵심기술
AI와 공공데이터
(헬스케어·의료 분야) 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석
Universities as research partners
AI와 공공 정책
글로벌 AI 거버넌스와 한국
Technologies for cleaner production and products : towards technological transformation for sustainable development.
국내 AI 기술 경쟁력 분석과 정책적 시사점 : AI 특허를 중심으로
이타적이고 유능한 AI 정부 : 디지털·AI 기반 사회 혁신 공공 전략 50가지 레시피
Artificial intelligence and international law
동북아 주요국의 디지털 전환 : 전략경쟁과 협력구도
Applied artificial intelligence in Japan : current status, key research and development performers, strategic focus
Artificial intelligence in practice : how 50 successful companies used artificial intelligence to solve problems
AI 코리아 2025 : first and fast
The economics of artificial intelligence : an agenda
송인국, 장윤희 · 2022
글로벌경영학회지
최석원, 이주연 · 2023
한국산업정보학회논문지
허정, 최무이, 여찬구 · 2021
경영컨설팅연구
나현종; 정태진 · 2023
회계ㆍ세무와 감사 연구
Weinert L.,Müller J.,Svensson L.,Heinze O. · 2022
JMIR Medical Informatics
장필성, 송창현 · 2020
한국혁신학회지
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
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 지식을 습득한다.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.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
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.일선 / 학사
본 교과목은 인공지능(AI)이 비즈니스 세계에서 어떻게 작동하는지에 대해 명확하고 실용적인 입문을 제공한다. 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI의 작동 원리에 대한 명쾌한 설명과 함께, 이를 비즈니스에 실무적·전략적으로 응용하는 방법을 결합하여 다양한 학문적 배경을 가진 학생들이 이해하기 쉬운 방식으로 제공한다.전선 / 대학원
본 과목은 AI 창업 과정 전반을 체계적으로 학습하는 것을 목표로 한다. 아이디어 발굴부터 문제 정의, 고객 검증, 기술·시장 분석, 비즈니스 모델 수립, 목업 제작에 이르는 절차를 단계적으로 다룬다. 각 단계를 통해 학생이 실행 가능한 초기 창업안을 완성하는 것을 중점으로 한다. 초반에는 국내외 창업 지원 및 벤처 육성 프로그램을 비교·분석하여 공통된 운영 원칙과 절차를 도출한다. 이를 기반으로 서울대학교 대학원 환경에 적합한 창업 진행 흐름을 설계한다. 이어 고객 및 문제 정의, 인터뷰 설계, 간단한 실험을 통해 문제–해결 적합성을 검증하는 방법을 학습한다. 중반에는 AI 기술의 적용 가능성, 기술적 제약, 데이터 요구사항, 시장 규모 평가, 경쟁 지형 분석, 포지셔닝, 가격 전략 등을 포함한 비즈니스 플랜 작성 절차를 다룬다. 계획 수립 과정은 고정된 절차를 따르기보다 조사·인터뷰·실험 결과에 따라 반복적으로 보정하는 방식으로 운영된다. 최종 산출물은 실제 창업으로의 확장이 가능한 수준의 비즈니스 플랜이며, 이를 보완하기 위해 제품 목업(Prototype Mockup)과 간단한 데모 스크립트를 포함한 개념증명(POC) 자료를 제출한다. 해당 결과물은 필요시 데이터사이언스대학원의 프로젝트 과목과 연계하여 working prototype으로 확장할 수 있는 기초 자료로 활용된다. 수업 전 과정에서는 피드백과 토론 기반의 팀 활동을 통해 분석적 사고, 실행력, 커뮤니케이션 역량을 강화한다.전필 / 학사
인턴 참여기업에서 실제 AI 응용 문제를 정의하고 이를 해결하는 프로젝트를 수행한다. 선택적으로 기업체 인턴을 대신해서 AI 이론 심화 연구 또는 응용 연구를 위해 대학 연구실 내 인턴을 통한 프로젝트를 수행할 수 있다. 기간은 해당 학기 또는 해당 학기 이전의 방학을 이용할 수 있다. 기업체/연구실/학생 수요조사를 통해 인턴 참여기업/연구실을 선정하고, 기업체/연구실-학생 간 미팅으로 인턴 프로젝트를 결정한다. 학기 초/중/말에 인턴 계획서/진행 및 결과 보고서를 제출한다. 학기말 연합전공 워크숍을 통해 인턴수행결과를 발표한다.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 / 대학원
이 과목은 지식정보사회로의 성숙 단계에서 사회정보화를 위한 제도적 개선을 위한 정부의 역할과 정부 스스로의 정보화 즉 전자정부에 관한 이론과 실천적 과제에 대하여 공부한다. 지식정보사회의 변화방향, 유기적 네트워크 환경에서의 행정변화, 네트워크 표준화와 정보보호, 전자정부의 지향가치, 전자정부의 기획, 정부조직과 예산운영의 변화, 조직간 수평적·협력적 관계설정, 민영화와 아웃소싱, 온라인 시민참여, 논스톱서비스, 정보공개와 정보서비스, 정보화 성과평가, 미래 지식정보사회와 사이버 정부 등의 주제를 다룬다. 한국의 경험과 비전을 중심으로 공부하되 미국·유럽 사회와 정부의 정보화 사례도 공부한다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전필 / 대학원
본 과목은 왜 특정 기업들이 다른 기업들보다 우월한 성과를 내는지를 생각해보고, 한 기업이 경쟁력을 갖추거나 잃게 되는 과정을 살펴본다. 학생들은 기업이 전략적 결정을 바르게 하고 있는지, 기업이 직면하고 있는 전략적 이슈들과 그 반대급부를 제대로 이해하고 있는지, 필요한 발전방향을 제대로 인식하고 있는지에 관한 개념적이고 분석적인 방법들을 배우게 된다. 따라서 본 과목은 일반관리자를 지원하는 학생들뿐만 아니라 경영 컨설팅, 투자은행, 벤처 캐피탈 등 전략적 의사결정이 필요한 직업에도 필수적이다. 본 과목은 수업시간 내내 다차원적인 문제의 형성과 해결을 강조하는 경영 관점을 유지하면서, 다양한 사례와 프로젝트를 통해 학생들이 다양한 경영 상황에서 전략적 의사결정을 해 볼 수 있는 기회를 제공한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.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.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 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.논문 / 대학원
이 과목은 전공 대학원생들을 대상으로 자신의 논문작업을 집중적으로 준비하고 보다 심층적인 세부전공에 대한 학습을 지도하는 것을 목표로 한다.