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- 저자 : 조한슬(Hanseul Jo) (검색결과 4 건)
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조한슬(Hanseul Jo),유재흥(Jaeheung Yoo),조원영(Wonyoung Cho),신정우(Jungwoo Shin) 한국혁신학회 2021 한국혁신학회지 Vol.16 No.4
제4차 산업 혁명 시대에 들어서면서, 인공지능 기술융합은 산업의 경쟁력을 결정하는 핵심 전략으로 여겨지고 있다. 이러한 산업 혁신 트렌드에도 불구하고 아직까지 인공지능 융합경쟁력을 평가할 수 있는 객관적 기준은 마련되어 있지 않은 상태다. 따라서 본 연구에서는 선행연구 검토를 통해 인공지능 융합경쟁력을 정의하고, 이를 정량적으로 평가할 수 있는 지수 개발 방법론을 제안하고자 한다. 선행연구로는 선행 인공지능 지수 개발 연구, 산업경쟁력 지수 개발 연구, 융합지수 개발 연구, 인공지능 융합 설문조사 연구들이 검토되었으며, 각각의 지수 개발 방법론과 평가 지표 및 변수들이 함께 검토되었다. 그 결과, 본 연구에서는 산업융합의 전주기를 반영할 수 있는 4가지 지표로 지수를 구성하였으며, 총 33개의 변수들이 융합역량 평가 척도로 도출되었다. 도출된 지수 구조를 활용해 대표적으로 제조업 산업에 대한 분석을 수행하였으며, 그 결과, 제조업 분야는 많은 연구인력과 우수한 연구 및 기술 개발 성과를 보유하고 있으나, 실제 산업 활용 단계에서는 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 타산업과 비교했을 때 특히 융합의 밀도와 기업 단위에서의 활용 측면에서 개선이 필요함을 확인하였다. 도출된 융합경쟁력 지수는 향후 산업별 인공지능 융합 수준을 평가하는 객관적 지표로 활용될 수 있으며, 구체적인 산업별 인공지능 활용 로드맵 설계에 기초자료로써 기여할 수 있다. As getting into the 4<SUP>th</SUP> industry era, artificial intelligence technology convergence has been considered as a key strategy that determines the industrial competitiveness. Despite this industrial innovation trend, the objective criteria for evaluating artificial intelligence convergence competitiveness have not been developed yet. In these reasons, this study aims to propose a methodology to develop the index that defines what AI convergence competitiveness is and how to quantitatively evaluate it. Previous studies about AI index, industrial competitiveness index, convergence index and surveys of AI applications were reviewed to go over the methodologies, pillars and indicators. Consequently, the index in this study is composed of 4 pillars and 33 indicators that reflect the whole cycle of industrial convergence. Manufacturing field was analyzed as one of representative examples in this study. As a result of analysis, manufacturing field has lots of researchers and shows high performance in research papers and technology development. However, it shows that there are difficulties applying AI technologies in market level. Compared to other industries, it also seems to be necessary to be improved, especially in terms of the intensity of AI convergence and applications in market level. The result of the suggested AI convergence competitiveness index in this study can contribute to evaluate the level of AI convergence by industry and to design a specific AI application policies as a multidimensional evaluation model.
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조한슬(Jo Hanseul),오명진(Oh Myoungjin),신정우(Shin Jungwoo),이창준(Lee Changjun) 사이버커뮤니케이션학회 2021 사이버 커뮤니케이션 학보 Vol.38 No.2
가짜뉴스가 기존 문자매체를 넘어 최근 영상매체로 확대되면서 진위여부 판단이 더욱 어려워졌다는 우려의 목소리가 높아지고 있다. 특히, 재난재해 상황에서 뉴스는 정보전달 등 여러 중요한 역할을 갖기 때문에 재난상황에서의 가짜뉴스는 더 큰 피해를 야기할 수 있다. 이러한 상황에서 가짜뉴스를 식별하는 문제와 관련해 체계적인 분석 연구에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 가짜뉴스의 매체 형식이 다양해짐에도 불구하고 기존 연구들은 문자 형식의 가짜뉴스 식별에만 국한되어 있다. 따라서 본 연구에서는 뉴스의 내용은 동일하지만 매체 형식이 다를 때 해당 뉴스에 대한 수용자의 진위 여부 판단 능력에 어떤 차이가 있을지 다항로짓모형을 통해 살펴보고자 한다. 가짜뉴스 식별에 영향을 주는 요인으로 매체 형식, 개인의 인지 · 경험적 요인, 인구통계학적 요인을 고려하였고, 이를 바탕으로 수용자의 판단 능력 저하에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 분석 결과, 수용자는 영상 형식으로 제공된 가짜뉴스에 대해 자신이 판단한 진위여부에 더 확신을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 뉴스에 대한 평소 신뢰도, 정신적 피해 경험, 뉴미디어 선호도도 가짜뉴스 진위여부 식별에 영향을 미치는 것으로 나타났다. As the forms of fake news has been diversified from text contents to video, it becomes more difficult to identify whether it is fake news or not. In addition, as the COVID-19 pandemic occurs, the seriousness of fake news problem related to national disastrous situation becomes more important in these days. Under these circumstances, despite the importance of systematic analysis in media research, the empirical analysis in fake news studies are still lacking. In particular, in spite of many concerns with false news in the various types of media, the previous researches have dealt only with the fake news identification in text contents. Therefore, by using the multinomial logit model, this study aims to figure out the difference in ability to identify fake news depending on the types of news presentation; video and text. For this purpose, three factors ‘presented types of articles, personal cognitive and experiential factors, and demographic factors’ are suggested. The result shows that respondents with video contents have more confidence in their answers, but actually they have poor ability to identify fake news. Moreover, it shows that psychological damage caused by false news, risk perception of fake news, and preference for traditional media also have significant influence on identifying the truth.
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