국내 빅데이터의 양적, 제도적 제약과 AI 발전을 위한 해결방안에 관한 보고서

소개

1. 논문의 각종 서식을 준수한 자료입니다.
2. 다양한 참고문헌을 바탕을 둔 성실도가 돋보이는 보고서입니다.
3. 최근 사회적 이슈와 관련된 보고서입니다.

목차

Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. AI발전과 빅데이터의 연관관계 2
Ⅲ. 한글화된 빅데이터의 부족이 AI발전에 미치는 영향 2
Ⅳ 우리나라의 빅데이터 관련 제도적 제약요인 3
Ⅴ 우리나라 빅데이터 관련 양적, 제도적 개선 방안 4

본문내용

Ⅰ. 서론

본 보고서를 통해 우리나라 내 인공지능(AI) 기술 발전을 위해 필수적인 빅데이터 활용 시에 겪고 있는 양적 및 제도적 제약 요인을 면밀히 살펴보고, 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안을 모색하고자 한다.

데이터 기반 기술이 경제 전반의 혁신을 주도하는 현재, 효과적인 빅데이터 활용은 AI 기술 발전의 핵심 요소이다. 그러나 우리나라는 한글화된 빅데이터의 양적 부족으로 인해 영어 등 주요 외국어를 기반으로 한 AI 학습과 분석 등에 비해 AI 발전이 상대적으로 저하되고 있다. 이는 AI 모델의 정확도 및 신뢰성을 저하시키는 주요 원인으로 작용하며, 기술 발전을 제한하고 있다.

또한, 우리나라의 개인정보 보호법 등 엄격한 법적 규제는 데이터 공유와 활용에 있어 장벽의 역할을 하고 있어 AI 연구 및 개발의 속도를 늦추는 중요한 요인이 되고 있다. 본 보고서에서는 이러한 양적 및 제도적 문제들을 체계적으로 검토하고, 국내외 성공 사례를 참조하여 우리나라의 현실에 맞는 구체적인 개선 방안을 제시하고자 한다. 이를 통해 우리나라가 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 강화하고, 데이터 기반의 혁신을 통해 사회적, 경제적 이익을 극대화할 수 있는 방향을 모색하고자 한다. 이러한 접근은 궁극적으로 데이터의 접근성을 향상시키고, AI 기술 개발의 장벽을 낮추는 데 기여할 것으로 기대된다.

[그림 1] 빅데이터 업무처리 흐름의 변화

출처: 삼성 SDS

Ⅱ. AI발전과 빅데이터의 연관관계

인공지능(AI) 기술의 발전과 빅데이터의 양적, 질적 중요성은 밀접하게 연관되어 있다. 빅데이터는 AI 시스템의 학습 및 성능 향상의 기반을 제공하며, 이를 통해 AI는 보다 정교하고 정확한 예측 및 의사결정을 할 수 있는 능력을 갖춘다.

참고자료

· 권순선, “인공지능과 빅데이터 기술동향”, TTA 저널, 2020년 1/2월호
· 김희준, “ 혼자만 알고 싶은 분야별 빅데이터 플랫폼”, broadmix, 2024.2월
· 유승목, “구글 바드 “한글, AI 시대 경쟁력 있다… 문제는 데이터 양과 질””, 문화일보, 2023.10.10.
· 이성엽, “한국의 데이터주도 혁신에 대한 법의 대응과 진화”, 경제규제와 법 제11권 제2호(통권 제22호), 2018.11월
· 임준영, 이수정, “삼성 클라우드 플랫폼, 빅 데이터(Big Data)와 인공지능/머신러닝(AI/ML)의 이해”, 2023.06.01.