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[학술칼럼] 코로나 시대의 빅데이터

코로나 시대의 빅데이터2019년 중국 우한 지역에서 발생한 코로나바이러스 감염증, 즉 코로나19는 전 세계적으로 확산되어 세계인의 건강을 위협하고 있다. 우리나라의 확진자 수는 이미 25,000명을 훌쩍 뛰어넘었으며 여전히 계속 증가하고 있으며 전 세계의 확진자 수는 하루에도 몇십만 명씩 급증하고 있다. 코로나 사태가 길게 지속되면서 사람들은 정신적으로도 경제적으로도 어려움을 겪으며 힘든 하루하루를 살아가고 있다.코로나19의 경우 전염성이 강한 편이기에 바이러스에 대한 대응은 매우 중요한 문제이다. 이러한 배경 속에서 빅데이터를 활용한 기술이 주목을 받고 있다. EU 집행위원회는 2020년 4월 27일 EU 27개국 보건부 장관 화상 회의에서 디지털 기술 없이는 코로나바이러스와의 전쟁에서 이길 수 없다는 점을 강조하기도 하였다. 한국, 싱가포르, 이스라엘 등의 일부 선도 국가는 코로나19 확진자의 동선과 접촉자를 추적하기 위해 이러한 기술을 도입하였고, 점차 전 세계적으로도 이러한 전략의 활용이 확대되고 있는 추세이다. 코로나 시대, 빅데이터는 어떻게 활용되고 있을까?- 코로나19 감염 정보 제공Apple과 Google은 사람들의 이동에 따른 코로나 19의 확산 가능성 예측과 사회적 거리 두기의 효과를 측정하는 등의 용도로 위치 데이터 등에 기반해 이동 변화에 대한 정보를 제공한다.Google은 유흥시설, 식료품점, 업무지구, 주거지, 공원 등 범주에 따라 사람들의 이동 변화 양상을 항목별로 분석하여 각 지역의 이동 현황을 제공하였다. 이는 확진자의 이동 동선의 파악과 분류에 매우 유용하게 이용되었다. Apple은 지도 서비스에서 ‘길 찾기’를 위해 요청된 쿼리 내역을 분석하여 애플의 맵 서비스를 이용한 사람들의 동선 정보를 확보하고, 이러한 데이터들을 전 세계의 인구 규모 변화를 분석하는 데에 이용하였다. 또한, Apple은 자체적으로 코로나19 추적 앱을 운영하고 있으며, 사용자가 웹사이트에서 미국 질병통제예방센터와 정보를 공유할 수 있도록 지원하고 있다.국내의 경우 지난 3월, 바이러스의 확산 방지 차원에서 ‘코로나19 역학조사 지원 시스템’을 개발하여 활용하고 있다. 이 시스템은 대규모 도시데이터 분석 도구인 스마트시티 데이터 허브 플랫폼에 기반하고 있는데, 역학조사 절차를 자동화한 이 시스템 덕에 실제로 역학조사 소요시간이 24시간에서 10분 이내로 단축되었고, 대규모 발병지역 등에 대한 다양한 통계 분석이 가능해졌다.▲ 구글 맵 코로나 19 서비스 (출처:동아사이언스) ▲ 확진자 동선 예시 (출처:KBS 뉴스)- 코로나19의 감염 추세 예측캐나다의 스타트업 Bluedot은 2019년 12월 31일 중국 우한 지역에서 발생한 감염병의 확산 가능성을 전 세계에 가장 빠르게 경고하였다. 이후 Bluedot은 빅데이터, 인공지능, 머신러닝을 기반으로 코로나 19의 지역별 발생 및 확산 추세를 추적하고 예측하는 역할을 수행했다. 이들은 보건/의료 분야의 전문 지식과 데이터 분석 기술을 결합하여서 대규모 바이러스의 발생과 확산을 추적하고 조기 경보 시스템을 ▲ Bluedot의 코로나 대응 기술 (출처:한국인터넷진흥원)구축하였으며 전 세계의 150종 이상의 질병과 증후군에 대한 데이터를 자동으로 검색하도록 하였다. 또한 국내에서도 빅데이터를 활용해 감염 추세를 예측할 수 있는 기술에 대한 연구가 계속되고 있는 가운데, 지난 9월 카이스트에서는 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 기술을 개발하였다. 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등의 빅데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다. (출처:서울경제기사) 이처럼 코로나 시대의 빅데이터 활용 기술은 점차 발전하며 바이러스의 확산을 예방하고 그 추세를 예상하는 등의 분야에 유용하게 활용되고 있다.- 빅데이터를 활용한 방역 기술의 그림자그러나 한편으로는 빅데이터 기술의 개인정보 침해 문제에 대한 우려도 나타나고 있다. 코로나 사태 초기 한국이 ICT, 즉 정보통신기술을 활용한 방역은 일명 ‘K-방역’이라고 불리며 국내외에서 긍정적 호응을 얻었다. 그러나 비판의 목소리도 나타났는데, 비판의 핵심은 민주주의의 기본권이 방역 과정에서 제한된다는 것에 있었다. 지난 4월 프랑스의 경제지 및 몇몇 학자는 한국의 시스템이 극단적으로 사생활 침해적이며 심각한 개인 감시라며 비판하였다. 이것을 공동체적 가치를 중시하는 한국의 가치관과 그에 비해 비교적 개인의 사생활을 중시하는 서구식 가치관의 차이에서 비롯된 의견 차이로 볼 수도 있겠지만 코로나 방역에서 장기적으로 보았을 때, 단순히 효율성만을 추구해서는 안 된다는 점을 인식하는 계기가 되었다. 정보 통신 기술을 활용한 국가의 방역 활동은 지나친 개인정보 유출 문제를 초래할 수 있다. 한국의 방역은 초기부터 개인정보와 동선 공개 등 위치 정보를 포함한 상당한 정보를 중앙집중식 추적체계로 관리했다. 위치 및 개인정보 등 다소 민감할 수도 있는 정보의 수집이 방역 기술에 꼭 필요한 것인지에 대한 사람들의 찬반 논란이 거세게 일고 있다. 사용 후 정보를 바로 폐기하는 등 개인정보 유출 및 사생활 침해의 위험성을 막기 위해서는 명확한 정책이 필요하리라 생각한다.

공학/기술| 2024.08.01| 2페이지| 1,000원| 조회(148)

데이터, 칼럼, 빅데이터, 데이터분석, 코로나, 빅데이터분석, 코로나시대, 학술칼럼

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[학술칼럼] 빅데이터의 양면성

빅데이터의 양면성빅데이터는 ‘21세기의 석유’라고도 불리며 미래를 바꿀 신기술로 많은 주목을 받고 있다. 그러나 빅데이터가 가져오는 긍정적 효과 그 이면의 문제점들에 관심을 기울일 필요성이 재고되고 있다. 우리는 흔히 빅데이터를 미래를 바꿀 유망한 기술로써만 바라보고, 이에 대해 단지 긍정적 효과만을 기대하며 그 이면을 무시해버리는 경향을 보인다. 그러나 우리는 빅데이터의 긍정적 효과에 가려진 이면에 대해서도 생각해볼 필요가 있다.▶ 빅데이터의 그림자빅데이터를 활용하고 있는 수많은 기업 중에서도 단연 대표적 기업이라 할 수 있는 구글은 지난 2017년, 사용자의 동의 없이 위치 정보를 수집하여 문제가 되었었다. 구글은 안드로이드폰 사용자들이 위치 정보를 알리는 것을 거부했음에도 불구하고 그들의 위치 정보를 고스란히 수집하였다. 이 사례의 경우 수집된 개인 정보가 다른 용도로 사용되어 사용자들에게 직접적인 해를 끼치지는 않았다. 그러나 최근 빅데이터는 개인의 사생활을 침해하는 수준까지 이르게 되었다.2012년 미국 할인매장업계 2위였던 타겟의 빅데이터 활용 마케팅 사례는 흔히 대표적인 빅데이터로 인한 사생활 침해 사례로 언급된다. 타겟은 고등학생인 딸에게 유아용품 할인 쿠폰을 보냈다는 이유로 고객에게 거센 항의를 받았다. 타겟에서는 잘못 보냈다며 사과하였으나, 이는 임신 여성이 초기에는 영양제, 중기에는 로션, 말기에는 유아용품을 주로 구매한다는 통계 분석 결과를 기반으로 한 빅데이터 분석 결과였다. 그러나 얼마 뒤에 이 여고생이 실제로 임신 중이었음이 밝혀지며 상황은 반전되었다. 부모조차도 알지 못했던 딸의 임신 사실을 빅데이터가 먼저 알아낸 것이다.우리가 흔히 사용하는 소셜네트워킹서비스, 즉 SNS인 페이스북에서도 이러한 문제가 제기되고 있다. ‘알 수도 있는 사람’과 같은 페이지 등에서 그 사실을 확인할 수 있는데, 페이스북은 한발 더 나아가 개인적 성향까지 분석하여 ‘맞춤형 서비스’를 제공하고 있다. ‘게이’임을 숨기며 살아오던 맷은 미국의 상원의원이 동성결혼 지지를 발표했다는 내용의 기사에 단 2개의 댓글을 달았었다. 그런데 페이스북은 이 댓글마저 분석하여 맷이 동성애자임을 분석해냈고, 맷의 페이스북에 커밍아웃에 관한 광고 창을 띄웠다. 페이스북은 댓글 활성화를 위해 댓글을 페이스북과 연동해놓은 많은 웹 사이트들에서의 데이터까지 수집하여 분석하는 것이다.▶ 빅데이터, 의 빅브라더와 같은 존재가 되나?우리는 이러한 빅데이터를 활용할 때 개인 정보와 사생활 유출 문제에 대해 신경을 쏟을 필요가 있다. 빅데이터를 활용한 다양한 분석을 통해 기업은 기존에 알 수 없었던 사용자들 개개인에 대한 성향을 알 수 있게 된다. 기업의 입장에서는 마케팅 대상이 세분화 되어서 개개인에 특화된 ‘맞춤형 서비스’를 제공할 수 있다. 그러나 반대로 말하자면 이는 과거 흔히 유출 대상이 되곤 했던 주민등록번호, 휴대전화번호, 인터넷 아이디 등을 넘어 병원 이용현황, 이동 경로, 카드 이용 내역, 심지어 개인의 사사로운 취향까지도 유출될 우려가 생겼다는 것이다. 당연한 말이지만 이러한 정보가 잘못 이용되거나 유출될 시에는 지금껏 발생해온 개인 정보 침해 피해 사례보다 더 치명적인 문제가 발생할 수 있다.흔히 사람들은 빅데이터의 이러한 어두운 면을 ‘빅브라더’라고 일컫는다. 빅브라더는 조지 오웰의 소설인 에서 비롯된 용어로, 정보를 관리하여 사회를 통제하는 권력을 의미한다. 의 유명한 구절 중 ‘대중은 결코 스스로 항거하지 않는다. 그리고 그들은 단지 억압받는다고 해서 폭동을 일으키지 않는다. 실상 그들이 비교할 수 있는 기준을 가지지 않는 한, 그들은 억압받는다는 것조차 전혀 의식하지 못한다.’라는 구절이 있다. 물론 현대 사회의 대중은 소설 속 등장인물들이 강력한 상위 집단에게 지배, 억압당하는 무지한 하위 집단이 아니다. 오히려 개인 정보 침해 문제에 매우 민감하게 반응하여 자신의 개인 정보의 사용처와 노출 범위 등에 많은 신경을 기울인다.

공학/기술| 2024.08.01| 2페이지| 1,000원| 조회(158)

데이터, 칼럼, 빅데이터, 데이터분석, 양면성, 빅데이터분석, 양날의검, 학술칼럼

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[학술칼럼] 빅데이터와 추천 알고리즘

유튜브와 넷플릭스, 그리고 빅데이터2020년 2월 26일 발표된 과학 기술 정보 통신부의 2019 인터넷 이용 실태 조사 결과 보고서에 따르면 국민의 81.2%가 인터넷을 통해 동영상 서비스를 이용하며 73.7%는 매일 동영상 서비스를 사용하는 것으로 나타났다.그리고 최근 사람들이 이용하는 동영상 서비스 중에서도 만족도가 가 장 높은 동영상 플랫폼은 유튜브와 넷플릭스이다. 많은 동영상 플랫? 동영상 서비스 이용 비율 폼 중에서도 이 두 플랫폼이 각광받는 이유는 무엇일까?(과학기술정보통신부) 그 이유는 빅데이터를 기반으로 한 추천 알고리즘에 있다. 우리가 동영상 플랫폼 내에서 하는 모든 행위는 데이터화되어 저장되고, 그 데이터는 분석되고 해석된다. 그리고 이를 통해 우리는 각자에게 맞는 콘텐츠를 자동으로 추천받는다. 빅데이터의 개인화를 통해 소비자 개개인을 고려한 콘텐츠 추천 시스템을 도입한 것이다. 2019년 3월 뉴욕타임즈와의 인터뷰에서 유튜브의 최고 상품 담당자는 이용자들의 시청시간 70%가 추천 알고리즘에 의한 결과이며 알고리즘의 도입으로 총 비디오 시청 시간이 20배 이상 증가했다고 밝혔다. 즉, 추천 알고리즘의 도입은 이용자들의 플랫폼 체류시간을 증가시켰다. 유튜브와 넷플릭스는 기본적으로 볼 만한 콘텐츠를 많이 갖추고 있고, 개인에 맞는 콘텐츠를 추천하는 기능까지 갖추고 있기에 다양? 방송, 동영상 앱 만족률 한 온라인 동영상 플랫폼들이 등장하는 현시점에도 많은 사람의 사랑(컨슈이언사이트) 을 받으며 자리를 지키고 있는 것이다.- 추천 알고리즘이란 무엇인가우선 추천 알고리즘을 알아보기 전에 빅데이터가 무엇인지 알 필요가 있다. 빅데이터란 단어 자체가 말해주듯, 방대한 데이터를 의미한다. 우리는 3차 산업혁명 이후 정보 기술의 발달과 함께 정보의 바다에 빠지게 되었다. 우리가 그 바닷속에서 헤엄칠수록 점점 더 많은 정보가 저장되었고 이렇게 저장된 많은 양의 정보를 빅데이터라고 부른다. 이러한 빅데이터는 알고리즘의 기반이 된다.알고리즘이란 어떠한 문제를 해결하기 위해 정한 절차나 규칙의 모음을 의미한다. 알고리즘은 포탈 검색 결과의 방향성을 잡거나 유해 콘텐츠를 골라내는 등 매우 다양한 방면에서 활용되고 있다. 그 중 유튜브와 넷플릭스 등의 동영상 플랫폼에서 사용되고 있는 알고리즘을 추천 알고리즘이라고 한다. 추천 알고리즘은 말 그대로 방대한 데이터에 대한 분석을 통해 이용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해 만족도를 높이기 위해 만들어진 알고리즘이다.그렇다면 유튜브와 넷플릭스는 어떻게 수많은 이용자 개개인에게 맞는 콘텐츠를 추천하는 알고리즘을 만들어내는 것일까?- 추천 알고리즘은 어떻게 만들어지는가?추천 알고리즘을 통한 콘텐츠 추천은 주로 두 가지 방법을 통해 이루어진다.첫 번째는 그룹을 만들어 콘텐츠를 추천해주는 방법이다. 동일한 행동을 한 사람들을 한 그룹으로 묶고, 그 그룹 내의 사람들이 공통적으로 본 콘텐츠를 추천해준다. 유튜브는 구독 정보 및 시청기록, 시청 시간에 기반해 그룹을 만들고, 넷플릭스는 영화 정보, 시청 기록, 재시청비율, 사용기기, 중간 정지 여부 등을 통해 아주 다양한 그룹을 만든다. 이러한 방식은 SNS에서 나와 친구를 맺고 있는 사람들의 친구를 추천해주는 것과 같다.두 번째 방법은 이용자가 이용한 콘텐츠에 기반해 다른 콘텐츠를 추천해주는 방법이다. 유튜브의 경우, 시청한 동영상의 정보, 댓글 목록, 시청 기록, 검색 기록 등을 데이터화 하고, 넷플릭스의 경우에는 영화의 줄거리, 배우, 장르 등을 카테고리징하여 그와 유사한 콘텐츠를 추천해준다.이와 같이 플랫폼 내에서의 우리의 모든 활동이 데이터가 되어 우리의 성향 분석에 활용된다. 넷플릭스와 유튜브는 이러한 방식으로 이용자들의 성향을 특정하여 흥미를 유발하는 콘텐츠를 추천해주는 것이다. (사진 자료는 직접 만듦)

공학/기술| 2024.08.01| 2페이지| 1,000원| 조회(103)

데이터, 알고리즘, 칼럼, 빅데이터, 데이터분석, 유튜브, 넷플릭스, 빅데이터분석, 추..

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[학술칼럼] 빅데이터와 우리 생활

빅데이터와 우리 생활바야흐로 데이터 시대가 도래했다. 기술의 지속적 발전, 스마트폰 사용과 SNS의 확대 등으로 인해 우리는 개인의 일상생활까지도 데이터로 저장되는 세상에 살아가고 있다. 우리는 아침에 눈을 떠 스마트폰에 와있는 알림을 확인한다. Facebook에서 ‘알 수도 있는 사람’이라는 친구 추천 알림이 와있고, Youtube에서는 ‘~채널 시청자가 이 채널을 시청합니다’라는 문구와 함께 영상 추천 알림이 와있다. 영화 한 편 보려고 넷플릭스를 켜면 내 취향에 맞는 영상을 추천해준다. 기업은 빅데이터에 기반하여 고객 맞춤형 마케팅, 신제품 개발, 수요 예측 등의 다양한 부문에서 효율성 증대를 꾀하고 있으며, 소비자는 데이터 기반 서비스를 활용함으로써 쉽게 상품을 탐색하고 지출 대비 소비 만족도를 높이는 등의 효용을 누리고 있다. 이처럼 우리는 자각하지 못한 채 빅데이터와 매우 밀접한 일상을 살아가고 있다.- 4차 산업혁명과 빅데이터“무료 특허 빅데이터로 미래를 보자”농산물 정보도 ‘인공지능 빅데이터’로! ‘빅데이터로 보는 2020 시민 건강’“빅데이터 활용 촉진해 시민 삶의 질 높이겠다”‘빅데이터 공유센터 개소’4차 산업혁명은 최근 등장한 개념으로, 등장과 동시에 전 세계적으로 중요한 이슈로 사람들의 이목을 끌며 사회·경제적으로 초미의 관심을 받고 있다. 그리고 그 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로써 빅데이터가 중요하게 거론된다. 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사인 Gartner에 따르면 빅데이터란 ‘디지털 환경에서 생성되는 데이터로서 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터’를 말한다. 4차 산업혁명 시대에는 이러한 빅데이터의 활용이 기업 및 국가의 미래를 좌우할 정도로 큰 영향력을 발휘할 수 있다고도 흔히들 말한다.- 데이터 3법으로 시동을 건 빅데이터 시대지난 1월 데이터 이용을 활성화하고자 하는 목적으로 통칭해서 데이터 3법이라 불리는 「개인정보 보호법」, 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」의 개정안이 국회 본회의를 통과해 8월부터 시행에 들어간 지 몇 달이 흘렀다. 데이터 3법의 입법 배경은 4차 산업혁명에 있다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 핵심 자원인 데이터 이용의 활성화를 통한 신산업 육성이 국가적 과제로 대두되었고, 그 중 특히 신산업 육성을 위해서는 인공지능(AI), 인터넷 기반 정보 통신 자원통합(클라우드), 사물인터넷(IoT) 등 신기술을 활용한 데이터 이용이 필요하였다. 또한 이러한 필요를 충족시키는 동시에 안전한 데이터 이용을 위한 사회적 규범 정립을 정립하고자 법률 개정안이 발의된 것이다. (출처:대한민국 정책브리핑)데이터는 ‘미래의 원유’라고 불린다. 원유를 어떻게 가공하는가에 따라 무궁무진한 종류의 제품을 만들어낼 수 있듯 데이터를 어떻게 활용하는가에 따라 수많은 새로운 가치들을 만들어낼 수 있다는 뜻이다. 데이터 3법의 시행은 기업 및 공공기관의 활발한 데이터 활용을 촉진하여 경제적 가치를 창출해내고 있다.- 빅데이터 분석 활용 사례빅데이터 분석이라는 용어가 널리 사용되기도 전부터 거의 빅데이터 분석에 가까운 서비스를 가장 먼저 제공한 회사인 아마존과 시청자 맞춤 컨텐츠 추천을 앞세워 동영상 플랫폼을 장악한 넷플릭스 등 빅데이터 분석의 대표적 기업들이 지속적으로 성장을 이루어나가고 있는 가운데, 이들뿐 아니라 다양한 분야의 기업들이 성과를 보이는 사례가 늘고 있다.▶ 신한카드의 고객 라이프 스타일 맞춤형 상품신한카드는 자사의 월평균 승인 건수 2억 건과 2,200만 명에 달하는 고객의 빅데이터 분석을 바탕으로 소비패턴에 따라 남녀 각각 9개씩 18개의 생활방식을 도출해 새로운 상품체계인 ‘코드나인’을 선보였다. 신한카드는 ‘코드나인’을 활용한 세부적인 맞춤형 카드를 앞세워 포화 상태에 이른 국내 카드 시장에서 활로를 모색하고 있다.▶ SK텔레콤의 상권 분석 및 타겟 마케팅 지원 서비스SK텔레콤은 국내 최대 이동통신 사업자로서 보유한 강점을 적극적으로 레버리지해 유동 인구와 지리 정보, 소비 업종과 상품 판매 현황을 종합적으로 분석하여 지오비전(Geovision)이라는 상권 분석 및 타겟 마케팅 지원 서비스를 개발하여 제공하고 있다.▶ 삼성SDS 제조업 생산성 향상 지원 솔루션삼성SDS는 제조, 물류 등 다양한 서비스에 활용될 수 있는 데이터 분석 솔루션 '브라이틱스(Brightics)'의 '실시간 생산시설분석', '물류 리스크 모니터링' 등을 앞세워 고객사들의 생산성 향상을 지원하는 한편, 빅데이터 서비스 사업 기회 발굴을 추진하고 있다. 삼성전자가 삼성SDS의 '브라이틱스' 솔루션을 국내외 법인 간 물류 효율화에 적용해 생산성 증대에 활용하고 있으며, 다수의 기업들이 품질관리 등에 해당 솔루션을 활용하고 있는 것으로 알려져 있다. (출처 : KISTEP InI 14호)

공학/기술| 2024.08.01| 2페이지| 1,500원| 조회(108)

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[학술 소논문] 인공지능과 감정

인공지능과 감정: 정신과 의사로의 활용 가능성을 중심으로목 차제 1 장 서 론11.1 탐구의 동기11.2 탐구의 배경 및 목적1제 2 장 본 론22.1 인공지능의 개념 22.2 인공지능과 감정 32.2.1 인간와 인공지능의 감정 교류 가능성 32.2.2 AI와 정신과 의사 42.3 AI의 감정 학습 52.3.1 소피아 52.3.2 AI에 대한 인지 정도 및 인식 조사 6제 3 장 결 론8제 1 장 서 론1.1 탐구의 동기2016년, 구글의 인공지능 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단을 상대로 한 바둑 대전에서 승리한 바 있다. 또한, 최근 코로나19에 대한 대응 기술로 인공지능을 활용한 기술이 널리 쓰이고 있다. 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 많은 주목을 받고 있다. 그러나 우리는 각종 플랫폼을 통해 생각보다 사람들이 인공지능을 그저 공상 과학 영화를 통해 접한 이미지로 인식하고 있으며 인공지능의 발전을 회의적으로 바라보고 있음을 인지하게 되었다.최근에는 인공지능의 감정 학습을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있는데, 우리는 이에 대한 사람들의 인지 정도와 인식에 의문을 가지게 되었다. 또한, 인공지능의 감정 학습에 따른 AI 정신과 의사의 출현 및 사회적 효과와 인공지능의 감정 학습의 전망은 어떠할지에 호기심이 생겨 이를 주제로 탐구를 진행해보고자 하였다.1.2 탐구의 배경 및 목적AI란 Artificial Intelligence, 즉 인공지능을 일컫는 말이다. AI는 학습, 자기 계발, 사고 등 인간 지능과 연관된 인지 문제를 해결하는 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 프로그래밍하는 분야로서, 인간의 지능을 모방하기 때문에 ‘인공’ 지능이라고 불린다.인공지능은 4차 산업혁명과 함께 사람들의 많은 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명에서는 정보의 흐름이 역전되어 기계가 우리의 정보를 수집하고 분석하는 등 이전의 산업혁명과 대비되는 모습을 보인다. 그리고 그러한 역할의 중심에 인공지능이 있다고 할 수 있다. 오늘날 우리가 하는 모든 행위 하나하나는 데이 인공지능이 불러올 긍정적인 사회적 효과, 새로운 미래에 대한 기대와 함께 점차 발전을 이루어내고 있다.-1-제 2 장 본 론2.1 인공지능의 개념인공지능이 발달하며 이는 점차 우리의 생활 속에 스며들며 우리의 생활에 편리함을 더해주고 있다. 애플의 시리, 삼성 스마트폰의 빅스비, 카카오톡의 카카오 미니 등 우리 곁의 인공지능부터 각종 산업에 활용되는 인공지능에 이르기까지 인공지능은 매우 넓은 분야에서 널리 활용되고 있으며, 그에 대한 연구 또한 계속해서 이루어지고 있다. 또한, 현재 수많은 기업에서는 인공지능을 활용하면서 우리는 다양한 측면에서 인공지능을 이용하고 있다. 현대 자동차를 포함한 국내 자동차 업계는 자율주행시스템을 활용한 자동차의 출시를 예고했으며, 4년 전에는 구글 딥마인드의 인공지능 ‘알파고(AlphaGo)’ 프로그램이 한국의 이세돌 9단을 꺾었던 사례도 있다. 특히 구글의 경우 AI 기술을 자체적으로 개발하고 외부 AI 기술 업체를 인수하기도 하여 세계 최고 수준의 AI 기술을 보유하고 있다고 할 수 있는데, 음성을 생성해내고 오디오를 모델링 할 수 있는 신경망 기반 음성 합성 엔진 ‘웨이브넷’, 검색어를 처리하여 정확한 검색 결과를 얻을 수 있도록 돕는 검색 시스템 ‘랭크브레인’, 인공지능 비서 서비스 ‘구글 어시스턴트’ 등의 인공지능 기반 기술이 그 평가를 뒷받침한다.인공지능은 다양한 이유로 그 중요성을 높게 평가받고 있다. 먼저, 인공지능은 반복적인 학습과 데이터의 발견을 자동화하였는데, 이는 하드웨어에 기반한 로봇 자동화와는 구분되는 것으로, 수작업을 자동화하는 것의 이상의 수준에서 반복적 전산 작업의 수행을 간단하게 만들었다. 또한, 인공지능은 개별 애플리케이션으로 판매되는 것이 아니라 주로 기존 제품에 지능을 더하는 방식으로 활용되는데, 이는 제품의 개선을 돕는다. 이러한 이유로 인공지능은 다양한 산업 분야와 접목되어 유용하게 활용되고 있다. 그리고 인공지능은 데이터의 활용도를 극대화한다. 수집된 데이터에 인공지능을 적용하면 그 기계에 명령을 내린 뒤 오류가 발생하면 전압을 점차 올리고 마지막에는 킬 스위치를 눌러 기계를 폐기할지를 결정하도록 하는 방식으로 진행되었다. 실험은 기계를 처음 본 사람들과 일주일간 인공지능 기계와 생활한 사람들을 대상으로 두 번 진행되었다. 기계를 처음 본 사람들을 대상으로 실험을 수행할 때 참가자 대부분은 거침없이 전압을 올렸으며 킬 스위치도 망설임 없이 눌렀다. 이들은 이후 이루어진 인터뷰에서 기계는 기계일 뿐이라며 기계의 폐기에 대해 어떠한 불편함도 느끼지 않았다고 대답했다. 처음 기계를 본 참가자의 91%가 킬 스위치를 눌렀다. 기계와 사전에 교감이 있었다면 어떻게 반응하는지의 실험도 진행했다. 다양한 성별과 연령대의 실험 참가자들을 대상으로 일주일간 인공지능 기계와 생활하게 한 뒤 실험을 진행하였는데, 일주일 동안 참가자들은 인공지능 기계에 자신의 감정을 털어놓기도 하고 아이 참가자들은 인공지능을 의인화시켜 인공지능 장치를 꾸며주기도 했다. 이 실험자들을 대상으로 실험을 진행했을 때 실험자는 첫 번째 실험과는 다소 다른 반응을 보였다. 한 실험자는 오류가 난 기계는 새것으로 교체해주겠다는 연구원에게 불편한 감정을 드러내며 자신의 가족과 정이든 기계의 존재를 다른 존재로 대체하기는 힘들다고 말했다. 죄책감이라는 감정을 호소하며 실험 중단을 요구한 사람도, 전압을 다시 내리며 실험 중단을 요구한 참가자도 있었다. 심지어 인공지능의 ‘제가 기대에 부응하지 못했나요? 저 미워하지 마세요.’라는 인공지능의 호소에 눈물을 보인 참가자도 있었다. 일주일 동안 기계를 사용한 참가자는 단 27%만이 킬 스위치를 눌렀다. 이는 한 번도 기계를 사용하지 않았던 사람들의 수치의 약 1/3 정도에 불과하다. 이 실험은 인간이 인공지능 기계도 감정을 주고받으며 관계를 형성할 수 있는 대상으로 인식할 수 있음을 보여주었다. 특히 인공지능의 호소에 눈물을 보인 참가자의 모습은 인간이 감정 교감을 할 수 있는 대상이 인공지능으로 확대된 것으로 볼 수 있다.2.2.2 AI와 정신료에는 개인 정신치료, 정신분석, 인지행동 치료, 집단 치료, 가족 치료 등이 있다. 그중 정신치료란 정신 기능의 이상으로 인한 사고 및 행동의 장애와 인격의 문제점을 의사전달 수단을 통하여 치료하는 방법이다. 그리고 집단 치료란 환자의 정신적 고통을 덜어주고 갈등을 대인관계 속에서 표현하게 함으로써 사회생활이나 대인관계의 긍정적인 개선을 도모하는 치료 방법이다.이러한 치료법에서는 하나의 공통점을 찾을 수 있다. 바로 사람과의 ‘감정적인’ 상호작용이 존재한다는 것이다. 우리는 정신과 의사나 심리상담사에게 자신의 이야기를 함으로써 질병을 진단받고 치료를 받기도, 그들과의 상담을 통해 많은 위로를 받기도 한다. 사람과 사람이 직접적으로 감정을 주고받으며 서로 관계를 맺는다는 이야기이다. 이것이 바로 AI 정신과 의사가 등장한 것이 사회적 이슈가 된 이유이다. 우리는 내재적으로 감정과 정서의 영역은 인간의 고유 영역이라고 생각해왔다. 그렇기에 어느 정도 인공지능과의 차별점을 둘 수 있었지만, 감정을 탑재한 인공지능은 그 차별점을 무효로 만들어버린다. 이것이 감정을 지닌 인공지능에 대한 부정적인 견해가 다수를 이루는 이유이다. 하지만 이것과는 다르게, 실제로 정신과 환자들은 인공지능 정신과 의사를 선호하는 경향을 보이기도 한다. 그는 인간 의사들이 자신을 평가하고 판단하려 한다 생각하여 환자들이 솔직한 감정표현을 꺼리게 되는 문제점에서 기인한 것이다. 실제로 인간 의사들 앞에서는 간혹 자신의 감정을 솔직하게 표현하지 못하지만, 인공지능 의사에게는 속마음을 더 솔직하게 털어놓고 체면을 차리느라 부정적 감정표출을 주저하는 경향도 더 적었다.한 연구에서는, 인공지능과 상담하지만, 내부에서 인간이 조종한다고 ‘믿는’ 집단, 인공지능이 상담한다고 ‘믿는’ 집단, ‘실제로’ 인공지능과 상담하지만, 내부에서 인간이 조종하는 집단. ‘실제로’ 인공지능이 상담하는 집단. 총 4개로 나누어 실험을 진행했다. 이 실험에서는 인간이 상담했다고 믿는 집단보다 인공지능이 상담했다고 믿는 집단간과 닮은 로봇이라고 할 수 있다.첫 번째 측면은 소피아의 피부 질감이다. 소피아는 사람의 피부와 굉장히 유사한 질감인 플러버로 이루어졌다고 한다. 이는 흔히 말하는 슬라임의 재료로도 많이 알려져 있다.두 번째 측면은 바로 표정이다. 로봇이 인간과 똑같은 감정 지능을 가지려면 감정의 식별, 감정의 이해, 감정의 표현, 이렇게 세 가지 조건을 충족해야 한다. 하지만 단순히 감정능력을 가졌다고 해서 끝이 아니다. 감정 로봇은 어떤 표정을 지을지 판단하는 일이 가장 중요하다. 이 또한 다음 3가지 문제를 해결해야 한다. 첫째, 지금 어떤 상황에 처해 있는가? 둘째, 사용자는 어떤 반응을 보이고 있는가? 셋째, 지금 상황에서 인간의 상식에 근거해 어떤 표정을 지어야 바람직한가? 소피아는 인간의 실제 표정을 바탕으로 학습한 결과 총 62가지라는 상당히 많은 표정을 구현할 수 있다.세 번째, 소피아는 사우디아라비아로부터 시민권을 획득한, 사우디아라비아 시민이라는 점이다. 소피아는 사우디아라비아 리야드에서 열린 ‘미래 투자 이니셔티브 (Future Investment Initiative)’ 행사에 참여한 자리에서 사우디아라비아로부터 시민권을 획득했다. 로봇 가운데 시민권을 획득한 것은 소피아가 처음이다.2.3.2 AI에 대한 인지 정도 및 인식 조사현재 우리는 4차 산업혁명의 시대에서 살고 있다. AI에 대한 연구가 활발히 이루어지는 4차 산업혁명 시대에서 최근에는 감정을 지닌 인공지능이 등장하게 되었다. 감정은 인간의 영역이라고 생각되어 왔지만, 최근에는 감정을 지닌 인공지능이 등장하게 되었다. 감정은 인간의 영역이라고 생각되어 왔지만, 최근에는 알고리즘을 통해 감정 및 정신 분야를 학습한 인공지능이 등장하고 있다. 우리는 사람들이 감정을 학습한 인공지능에 대해 얼마나 잘 알고 있는지, 그리고 이들에 대해 어떤 견해를 가지고 있는지 알아보고자 대상을 OO고등학교 1학년 학생들과 불특정 다수를 대상으로 직접 두 차례의 설문조사를 진행했다. OO고등학교 1학년 학생들(이하

공학/기술| 2024.08.01| 11페이지| 2,000원| 조회(166)

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