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표제지
목차
국문요약 5
Abstract 9
01. 서론 26
제1절 연구 배경 및 목적 27
1. 연구 배경 27
2. 연구 목적 28
제2절 연구 내용과 방법 29
1. 연구 내용 29
2. 연구 방법 32
02. AI 기술과 미디어 감정 분석 33
제1절 인공지능 기술과 사회경제적 파급효과 34
1. 인공지능 기술의 진화 개괄 34
2. 생성형 인공지능과 사회경제적 파급효과 49
제2절 미디어 텍스트에 기반한 AI에 대한 감정분석 58
1. 미디어 기반 AI 감정분석 58
2. 소결 및 시사점 61
03. AI 쟁점과 규제 논의 동향 63
제1절 AI 쟁점과 규제 대상 64
1. AI 위험과 위험 기반 접근 64
2. AI 규제의 핵심 대상 - 데이터, 안전, 윤리 69
제2절 AI 데이터 문제 76
1. AI 데이터 이슈 76
2. AI 데이터의 질적 문제와 쟁점 79
제3절 AI 안전 문제 83
1. AI 안전성 83
제4절 AI 편향성 문제 95
1. AI 편향성 이슈 95
2. AI 편향성 도전과제 및 쟁점 98
3. AI 편향성 문제에 대한 대응 99
제5절 소결 및 시사점 102
04. 국내 AI 국가정책 동향 106
제1절 AI 전략 및 정책 현황 107
1. 범정부 전략 107
2. 윤리ㆍ신뢰성 확보 및 디지털 질서 규범 112
3. 표준화 정책 114
4. 부처별 주요 정책 117
제2절 예산 현황 124
1. 부처별 예산 현황 124
제3절 R&D 사업 현황 134
제4절 AI 특허 동향 139
1. 분석 자료와 방법 139
2. 주요국과 비교한 한국의 인공지능 특허 출원 동향 140
3. 산업 부문별 인공지능 특허 출원 동향 142
제5절 소결 및 시사점 143
1. 국내 정책 동향 및 방향성 143
2. 부처별 예산 및 R&D 사업 144
05. 주요국 AI 규제와 표준 동향 146
제1절 인공지능 규제 담론 개관 147
제2절 AI 규제 최신 동향 151
1. 유럽연합(European Union, EU) 151
2. 영국 155
3. 미국 160
4. 싱가포르 171
제3절 미국의 보건의료산업 AI 규제 동향 178
1. 서론 178
2. 미국 보건복지부 및 산하기관의 AI 규제 동향 180
3. 행정명령 및 주요 연방 행정부처의 AI 사용에 관한 지침서 193
4. 소결 및 시사점 202
제4절 EU와 미국의 금융산업 AI 규제 동향 204
1. 서론 204
2. 금융 부문에서의 AI: 활용의 지평과 규제의 필요성 205
3. EU와 미국의 금융 AI 규제 동향 212
4. 소결 및 시사점 226
제5절 글로벌 AI 표준 동향 227
1. AI 분야 국제표준 현황 227
2. 미국 AI 정책과 표준화 정책 231
3. EU 인공지능법과 표준화 정책 236
4. 소결 및 시사점 241
06. 산업별 AI 활용 동향과 쟁점 249
제1절 인공지능 기술의 산업별 활용 250
1. 서론 250
제2절 금융산업의 디지털화와 AI 활용 253
1. 서론 253
2. 금융 산업의 AI 활용 사례 255
3. 금융 산업 AI 관련 국내 주요 정책 258
4. 금융 산업 AI 관련 국외 주요 정책 264
5. 소결 270
제3절 제조분야 디지털화와 AI 활용 272
1. 서론 272
2. 제조분야의 AI 활용 사례 273
3. 제조분야 AI 관련 국내 주요 정책 280
4. 제조분야 AI 관련 해외 정책 285
5. 소결 293
제4절 보건의료 산업 디지털화와 AI 활용 295
1. 서론 295
2. 보건의료 산업의 AI 활용 사례 301
3. 보건의료 산업 AI 관련 국내 주요 정책 307
4. 보건의료 산업 AI 관련 국외 주요 정책 312
5. 소결 316
07. 결론: AI 산업 경쟁력 강화를 위한 규제개선 과제 321
1. 우리나라 AI 정책 현황의 시사점 322
2. AI 위험 쟁점의 축: 데이터, 안전, 윤리 323
3. 산업별 AI 규제에 대한 제언 324
4. 산업별 규제와 수평적 규제의 필요성 329
5. 규제실험 수단의 활용에 대한 시사점 331
참고문헌 339
판권기 364
〈표 1-1〉 협동연구기관과 기관별 역할 32
〈표 2-1〉 주요 딥러닝 알고리즘 46
〈표 3-1〉 AI에 의한 피해와 AI 관련 주요 위험 66
〈표 3-2〉 AI의 주요 이슈: 직접적 및 간접적 요소 69
〈표 3-3〉 AI 규제 프레임워크와 주요 논의 75
〈표 3-4〉 미국 회계감사원 AI 프레임워크에 포함된 데이터 관련 평가관리 항목 78
〈표 3-5〉 대규모 언어모델 등 생성형 AI 기술의 대표적인 보안 위협 92
〈표 3-6〉 AI 주요 쟁점별 특징 요약 102
〈표 4-1〉 AI 국가전략('19) 주요 내용 108
〈표 4-2〉 디지털 뉴딜 정책과제별 추진과제(12개) 및 계획 109
〈표 4-3〉 2018~2020 AI 정부 정책 비교 109
〈표 4-4〉 '인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획'의 주요 내용 111
〈표 4-5〉 범정부 AI 전략의 중점과제 비교 112
〈표 4-6〉 '신뢰할 수 있는 AI 실현전략'의 3대 전략과 추진과제 113
〈표 4-7〉 '인공지능 윤리ㆍ신뢰성 확보 추진계획'의 주요 내용 114
〈표 4-8〉 '인공지능 서비스를 위한 개인정보 보호' 추진계획 115
〈표 4-9〉 부처별 주요정책 현황 117
〈표 4-10〉 부처별 주요정책과 중점과제 비교 121
〈표 4-11〉 과기부 2023년 AI분야 및 AI반도체분야 R&D 사업현황 125
〈표 4-12〉 과기부 2024년 AI분야 및 AI반도체분야 R&D 사업현황 127
〈표 4-13〉 산업부 AI 관련 사업 및 예산 현황 129
〈표 4-14〉 중기부 AI 관련 사업 및 예산 현황 131
〈표 4-15〉 행안부 AI 관련 사업 및 예산 현황 132
〈표 4-16〉 교육부 AI 관련 사업 및 예산 현황 133
〈표 4-17〉 2002~2023년간 정부 부처별 AI 관련 지원금액 누적합계 136
〈표 4-18〉 인공지능 특허 검색에 사용한 키워드 139
〈표 4-19〉 최근 5개년 주요국별 인공지능 특허의 수 140
〈표 4-20〉 최근 5개년 주요 국가 산업 부문별 특허 비중 142
〈표 5-1〉 유럽연합 AI 법의 구체적 목표(specific objectives) 151
〈표 5-2〉 유럽연합 AI 법의 4단계 위험 분류법 154
〈표 5-3〉 영국의 AI 규제 정책에 관한 주요 동향 155
〈표 5-4〉 영국의 친혁신적 접근 방식의 네 가지 특성 156
〈표 5-5〉 영국의 친혁신적 프레임워크의 다섯 가지 원칙 157
〈표 5-6〉 미국의 AI 전략 및 정책에 관한 주요 동향 160
〈표 5-7〉 미국 의회가 최근 통과시킨 AI 관련 법안 163
〈표 5-8〉 바이든 대통령의 2023년 10월 행정명령의 주요 내용 및 구성 요약 165
〈표 5-9〉 싱가포르의 AI 규제 정책에 관한 주요 동향 171
〈표 5-10〉 NAIS 2.0 중 규제와 관련한 행동 조치 174
〈표 5-11〉 중국의 AI 사용 관련 주요 규제안 및 문서 NAIS 2.0 중 규제와 관련한 행동 조치 177
〈표 5-12〉 보건의료 분야의 AI 기술 현재 및 잠재적 사용 종류 예시 및 관련 위험 요소 179
〈표 5-13〉 보건복지부 산하기관에 AI 사용 관련 규제 권한을 부여하는 기존 법령 183
〈표 5-14〉 FDA의 규제 관할에 속하는 주요 제품군 중 보건의료 관련 목록 및 주요 예시 185
〈표 5-15〉 특정 임상결정지원 소프트웨어 기능이 기기의 정의에서 제외되는 4가지 기준 188
〈표 5-16〉 제520(o)(1)(E)(iii)조항을 충족하기 위해 FDA가 제안한 주요 조치 188
〈표 5-17〉 FDA의 AI/ML 의료기기 주요 규제/지침 동향 191
〈표 5-18〉 AI 권리 장전의 청사진의 5가지 권리 195
〈표 5-19〉 AI 권리 장전의 청사진에 언급된 보건의료 영역의 AI 오용 사례 및 예시 197
〈표 5-20〉 AI 청사진의 5가지 권리 및 2023년 AI 행정명령의 8가지 지도 원칙 비교 199
〈표 5-21〉 2023년 AI 행정명령에 언급된 AI 관련 보건복지부의 주요 역할 201
〈표 5-22〉 EU와 미국의 금융 AI 관련 규제 및 정책 논의 동향 정리 213
〈표 5-23〉 ISO/IEC JTC1/SC42 표준위원회 구성(2024년 6월 현재) 228
〈표 5-24〉 IEEE SA의 AI 표준 개발 현황 229
〈표 5-25〉 AI 표준의 수평적 분야 232
〈표 5-26〉 CEN-CENELEC/JTC 21 AI 표준화 기술위원회 구성 237
〈표 5-27〉 한국의 주요 AI 표준 개발 현황 241
〈표 5-28〉 ISO/IEC AI 표준 개발 현황 244
〈표 5-29〉 CEN/CLC AI 표준 개발 현황 247
〈표 6-1〉 금융분야에서의 인공지능 역할과 기술 예시 254
〈표 6-2〉 대안신용평가모형에서의 비금융 정보 종류 255
〈표 6-3〉 안내서 내 체크리스트 문항 예시(신용평가 및 여신심사 분야) 261
〈표 6-4〉 「AI 챗봇서비스 보안성 체크리스트」 문항 예시 262
〈표 6-5〉 2020년까지의 국내 주요 스마트제조 관련 정책 281
〈표 6-6〉 「보건의료 분야 인공지능 연구자를 위한 연구윤리 지침」의 주요 윤리 원칙 310
〈표 6-7〉 첨단 보건의료 분야 주요 관련 법률 제ㆍ개정 현황 311
〈표 6-8〉 EU 「인공지능법」('24.03)의 규제 등급 구분: 보건의료 관련 사례 중심 314
〈표 6-9〉 국내외 의료 인공지능 규제 관련 글로벌ㆍ국가 지침 318
〈표 6-10〉 보건의료 분야 영역별 AI 윤리 요소 318
〈표 7-1〉 AI 관련 규제 샌드박스 지정 사례('24년 5월 검색 기준) 332
[그림 2-1] 튜링 테스트의 개념 35
[그림 2-2] 러셀과 노빅에 기반한 AI의 분류 36
[그림 2-3] 헵(Donald Olding Hebb)의 가설 38
[그림 2-4] 신경세포와 퍼셉트론 39
[그림 2-5] 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론 41
[그림 2-6] 다층 퍼셉트론과 기울기 소실 42
[그림 2-7] 볼츠만 머신과 제한된 볼츠만 머신 43
[그림 2-8] 심층신뢰신경망 44
[그림 2-9] CNN 네트워크 구조 45
[그림 2-10] RNN의 기본 구조 45
[그림 2-11] GAN 알고리즘의 원리 47
[그림 2-12] 트랜스포머의 구조 48
[그림 2-13] 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 49
[그림 2-14] 생성형 AI의 진화 추이 52
[그림 2-15] 12가지 유망 신기술의 파급효과에 대한 인식 53
[그림 2-16] AI가 만드는 제4차 산업혁명의 파동 54
[그림 2-17] 감정별 기사 비중 분포 59
[그림 2-18] 감정별 기사 수의 변화 추이 60
[그림 2-19] 감정별 기사 비중의 변화 추이 60
[그림 4-1] '인공지능(AI) R&D 전략'의 범위 107
[그림 4-2] AI 관련 과제 수행기간 현황(NTIS '24.1.7.검색기준) 134
[그림 4-3] 연도별 AI 관련 정부지원 과제 수(NTIS '24.1.7. 검색기준) 135
[그림 4-4] 연도별 AI 관련 정부지원금액(NTIS '24.1.7.검색기준) 136
[그림 4-5] 연도별(2017~2023) 정부 부처 지원금액 138
[그림 4-6] 주요국 전체와 한국의 인공지능 특허 출원 추이 141
[그림 4-7] 주요 국가별 인공지능 특허 출원 추이 141
[그림 5-1] 127국에서 통과된 AI 관련 법안의 수(2016~2022) 147
[그림 5-2] 유럽연합의 AI 시스템 사용에 따른 4단계 위험 분류 153
[그림 5-3] 최종 의사 결정에 반영된 인간의 참여 정도에 따른 3가지 분류 체계 173
[그림 5-4] 미국 FDA 조직도(2024년 3월 현재) 179
[그림 5-5] 의료기기 및 의료용 소프트웨어(SaMD)와 의료 AL/ML 기술 사용과의 관계도 190
[그림 5-6] FDA 승인을 받은 AI/ML 의료기기 수(2015~2023) 192
[그림 5-7] FDA 승인을 받은 AI/ML 의료기기의 주요 제품 코드 분포도 192
[그림 5-8] 유럽 데이터 전략 224
[그림 6-1] 2020년 이전 인공지능 활용 산업 순위 250
[그림 6-2] 금융 분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 주요내용 259
[그림 6-3] 산업AI 내재화 전략의 주요 내용 282
[그림 6-4] 新 디지털 제조혁신 추진전략의 주요 내용 283
[그림 6-5] 최초의 인공지능 의사 'MYCIN'(좌) 및 IBM 'Watson for Oncology'(우)의 개념도 295
[그림 6-6] AI를 활용한 헬스케어 서비스 296
[그림 6-7] 분야별 AI 민간 투자규모(2021/2022) 297
[그림 6-8] 보건의료 분야 AI Ecosystem 298
[그림 6-9] 인공지능 Hype Cycle(2023년 기준) 299
[그림 6-10] 보건의료 분야 인공지능 연구개발 현황(2015.01~2024.04) 301
[그림 6-11] 질병의 조기 발견에 활용되는 인공지능 솔루션 302
[그림 6-12] 질병의 진단과 치료법 제시에 활용되는 인공지능 솔루션 ① 303
[그림 6-13] 질병의 진단과 치료법 제시에 활용되는 인공지능 솔루션 ② 304
[그림 6-14] 환자 상태 모니터링에 활용되는 인공지능 솔루션 305
[그림 6-15] 의료 데이터 분석과 수집에 활용되는 인공지능 솔루션 306
[그림 6-16] 질병 치료에 활용되는 인공지능 솔루션 307
[그림 6-17] 「보건의료 데이터ㆍ인공지능 혁신전략」('21.06)의 핵심과제(9+2) 308
[그림 6-18] 미국 FDA의 'Artificial Intelligence & Medical Products'의 목표 312
[그림 6-19] 'AI Regulation White Paper' 추진 경과 315
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도서위치안내: 인문자연과학자료실(314호) / 서가번호: 1
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