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표제지 1

목차 3

제1장 연구개요 5

제2장 통상적인 어문저작물 이용에 대한 실태 파악 6

제3장 AI 학습의 어문저작물 이용에 대한 기술적 분석 11

1. 데이터 정제 및 저장 11

(1) 데이터 전환 11

(2) DB설계 11

(3) 정합성 검증 12

2. 학습 프로세스 13

(1) 전체 프로세스 13

(2) 프로세스 상세 13

3. 학습 데이터 준비 방식 15

(1) 토큰화 15

(2) 형태소 분석 16

(3) 워드 임베딩 17

4. AI 모델 예시 18

(1) DNN(Deep Neural Network) 18

(2) RandomForest 18

(3) ExtraTree 19

(4) XGBoost 19

5. AI 모델 성능 평가 20

(1) Precision(정밀도) 20

(2) Recall(재현율) 20

(3) Accuracy(정확도) 20

(4) F1-Score 20

6. 저작권료 지불 Point 21

(1) LLM 21

(2) Fine-Tuning 21

(3) RAG 21

제4장 AI 학습 어문저작물 이용에 대한 사례 조사 22

1. AI 개발기업 설문조사 및 FGI 22

(1) 설문조사 방법을 이용한 사례 조사 22

(2) 설문조사 결과 23

(3) 생성형 인공지능의 모니터링과 성공 가능성 39

(4) 데이터 수집과 저작물의 권리 40

(5) 가격 책정과 혁신 41

2. 저작권자 FGI 43

(1) 저작권자 FGI 개요 43

(2) 저작권자 FGI 결과 43

제5장 AI 학습 저작물에 적용할 수 있는 적정한 수준의 대가 도출 48

1. AI 학습용 데이터 구축 비용산정 가이드 48

2. 사례분석 51

3. 대가 산정(안) 57

(1) 대가 산정을 위한 주요쟁점 사항 57

(2) 대가 산정 1안 : 가격산정 후 조정계수 반영 59

(3) 대가 산정 2안 : 용량 반영 대가 추정 60

(4) 대가 산정 3안 : 로열티 방식 61

(5) 대가 산정 4안 : 생성형 AI 구축 프로젝트 베이스 가격산정 방식 62

제6장 결론 64

1. AI 데이터 라이선싱 현황과 주요 동향 64

(1) 법적 리스크 완화를 위한 라이선스 계약 64

(2) 초기 데이터 라이선싱 사례 64

(3) AI 데이터 시장의 과제와 전망 64

(4) 규제 환경의 변화 65

2. AI 데이터 라이선싱 시장의 주요 쟁점 65

(1) 공정 이용 논쟁 65

(2) 시장 발전의 장애 요인 65

(3) AI 개발자의 법적 방어 논리 66

(4) 결론 및 전망 66

3. AI와 파생 저작물 66

(1) 주요 이슈 66

(2) 기여적 침해 66

(3) 규제 및 시장 전망 67

(4) 향후 과제 67

(5) 결론 67

참고문헌 68

판권기 69

표목차 4

표 2-1. 어문 분야 관리 저작(인접)물 수 6

표 2-2. 어문 분야 관리 저작권 보상금 7

표 2-3. 서책형 도서 8

표 2-4. 학습참고형 도서 9

표 2-5. 학술논문 9

표 2-6. 뉴스데이터분석 및 학습상품 요금체계(안) 10

표 5-1. 작업요소별 작업량(물량)정리 양식(텍스트 유형의 예) 48

표 5-2. 작업요소 산식 표 49

표 5-3. AI학습용 데이터 원가 관련 기사 52

표 5-4. 데이터 유형별 라이센스 54

표 5-5. 라이센스 형태로 계약한 주요 업체 55

표 5-6. 판매기업-구매기업 56

그림목차 4

그림 1-1. 연구목표 5

그림 2-1. 사용료 징수 및 분배 6

그림 2-2. 뉴스제공 서비스 10

그림 5-1. 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI 학습용데이터 구축비용 산정가이드 48

그림 5-2. AI 학습용 데이터 구축 사업(조달청 공고 등)의 사업비를 활용한 단가추정 49

그림 5-3. 2023년도 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업(과학기술정보통신부, NIA) 50

그림 5-4. 구축량 규모 검토 50

그림 5-5. 주요 쟁점사항 57

그림 5-6. 선행과제 58

그림 5-7. 가격산정을 위한 조정계수 59

그림 5-8. 용량 반영 대가 추정 60

그림 5-9. 로열티 방식 61

그림 5-10. 로열티 산정기준 61

그림 5-11. 프로젝트 베이스 가격산정 63

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