인공지능(지능형) 시스템의 도입을 위한 법적 규율의 문제

金重權(Kim, Jung-Kwon) 한국비교공법학회 2021 공법학연구 Vol.22 No.1

이미 인공지능형 시스템은 일상화되었다. 우리는 현재의 세상과는 완전히 다른 세상이 만들어지는 초엽에 있다. 인공지능의 개발 및 디지털화는 기왕의 법질서 앞에서 멈추지 않는다. 인공지능기반의 새로운 세계를 위한 법질서가 필요하다. 엄밀히 말해, 인공지능형 시스템은 우리의 바램을 눈으로 읽어 판독할 뿐이고, 생각하지는 않는 지적 도우미(intelligenter Helfer)이다. 그 이상의 의미를 부여하는 것은 곤란하다. 어떤 경우에도 인간의 주체성의 인정과 같은 근대의 징표가 간과되어서는 아니 된다. 새로운 법질서의 형성을 위한 노력은 민주주의와 기본권에 합치하는 디지털화(demokratie- und grundrechtskonforme Digitalisierung)에 초점을 맞추어야 한다. Norbert Wiener가 지적한 대로, 완전한 복종과 완전한 지성은 함께 갈 수 없어서, 고대 로마에서 유능한 철학자인 노예가 무능한 그 소유자를 사실상 지배한 상황은 많은 점을 시사한다. 기계가 점점 더 효율적이 되고 더 높은 심리적 수준에서 작동한다면, 그것의 지배력에 대한 재앙은 점점 더 가까워진다. 시민과 행정당국간의 직접적인 개인적, 즉 비기술적 의사소통을 개선하는 것이 더욱더 중요하다.

인공지능(Artificial Intelligence) 환경에서 책임분배를 위한 민사책임 원리

변용완,장재옥 한국스포츠엔터테인먼트법학회 2020 스포츠와 법 Vol.23 No.3

Artificial intelligence technology is expected to bring enormous benefits and change to human society. For example, intelligent autonomous vehicles are known to reduce accidents caused by human fault. And when the automation of various machines is realized, people are freed from troublesome work and have time to spare, allowing them to invest time in more valuable work or hobbies. Therefore, artificial intelligence technology is expected to contribute to making our society more convenient and enriching. However, the development of new technologies, such as information technology and safety technologies, was not planned under the existing legal system, so a paradigm shift in the current system is needed. In the event of an accident involving an autonomous vehicle, it may be impossible to properly respond to the existing principles of responsibility, such as who should be responsible for an accident caused by a defect in artificial intelligence technology. Also, the danger that humans who abuse artificial intelligence will harm society needs to be paid close attention at this point, as with all other technologies. Therefore, instead of hastily ensuring safety and security on these issues, we study interrelationships from various perspectives on what is wrong and what will be reviewed in the future. With regard to the liability system, the problem of traditional negligence liability cannot be applied effectively in the case of damage caused by artificial intelligence is raised. In particular, it could be seen that it was not appropriate to apply traditional fault-tolerance when controlled by artificial intelligence. At present, our liability legal system has two liability systems: a fault liability system based on the violation of the actor's duty of care and a risk system imposed on the ruler of the hazard(faultless liability, strict liability) in terms of social loss sharing. Although it is desirable to have the function of two landlords who divide the liability legal system today because the liability and risk liability have different responsibility systems, the purpose of the liability law, especially the purpose of compensation for damages, is to distribute the damages incurred in human social life according to justice. In other words, the main task is to find a reasonable balance between the victim's claim for protection from damage and the one's claim for freedom of activities to realize the public interest and determine who should attribute the responsibility. Therefore, since the development and utilization of artificial intelligence technology greatly affect the ethical, legal and social aspects of society as a whole and the mutual aspects are strong, civil liability principles are needed that can be fairly shared about the risks that may arise by rationally controlling ethical, legal and social relationships. 인공지능(Artificial Intelligence) 기술은 사회적으로 엄청난 이익과 변화를 가져올 것으로 예상된다. 예를 들어, 지능형 자율 차량은 사람의 부주의나 실수로 발생하는 사고를 줄이고 안전성을 높여주는 것으로 알려져 있다. 그리고 다양한 기계의 자동화가 실현되면 사람은 번잡한 작업에서 해방되어 시간적 여유가 생겨 더 가치 있는 일이나 취미에 시간을 투자할 수 있게 된다. 따라서 인공지능 기술은 우리 사회를 보다 편리하고 풍요롭게 하는 데 기여할 것으로 기대되고 있다. 인공지능 기술은 아직까지 약한 인공지능의 단계에 머물고 있지만 강한 인공지능으로 진화할 가능성을 매우 높고, 또한 빠르게 진행되고 있다. 따라서 논문에서는 인공지능이 가져올 민사책임에 대한 근본적인 질문, 즉 인공지능은 민사책임 이론에 어떠한 문제를 제기하며, 그 경우 민사책임은 이에 대하여 어떻게 대응할 것인지에 대한 해답을 찾아보고자 하였다. 인공지능은 학습과 추론 기술을 기반으로 스스로 사고하고 판단하며 자율성과 합리성을 토대로 인간의 생활 속에 빠르게 스며들고 있다. 이러한 정보기술과 안전기술 등의 신기술 개발은 기존의 책임법체계에서 예정하고 있던 것이 아니어서, 이에 대한 현행 제도의 패러다임 변화가 필요하다. 자율 운전 차량이 사고를 낸 경우 누가 책임을 져야 하는지, 인공지능 기술 하자로 인하여 발생한 사고의 경우 누가 책임을 져야 하는지 등의 기존에 책임원리로는 적절하게 대응 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 또한 인공지능을 악용하는 인간이 사회에 해를 끼칠 위험은 다른 모든 기술과 마찬가지로 현시점에서도 충분히 주의를 기울일 필요가 있다. 따라서 이러한 문제에 대하여 성급하게 안전과 안심을 보장하는 것이 아니라, 현상을 정리하고 윤리적, 사회적, 법적 논점들을 살펴보고, 무슨 문제가 있는지 무엇을 앞으로 검토해 나갈 것인가를 여러 관점의 상호 관계성을 바탕으로 민사책임 원리를 검토하고자 한다. 책임제도와 관련하여, 인공지능에 의하여 발생한 손해의 경우 전통적인 과실책임주의가 유효하게 적용될 수 없는 문제가 제기되고 있다. 특히, 인공지능에 의해 통제되는 경우(인간의 직접적인 조작행위를 요하지 아니한 경우) 전통적인 과실책임주의를 적용하는 것은 적절하지 않은 것을 볼 수 있었다. 현재 우리의 책임법체계는 행위자의 주의의무 위반을 기초로 하는 과실 책임 체계와 위험원의 지배자(무과실책임, 엄격책임)에게 사회적 손실분담의 차원에서 부과하는 위험체계의 두 가지 책임체계를 가지고 있다. 과실 책임과 위험책임은 서로 다른 책임체계를 가지고 있으므로 오늘날 책임법체계를 양분하는 양대 지주로서의 기능을 갖고 있어야 하는 것이 바람직하지만, 책임법 특히, 손해배상의 목적은 인간의 사회생활에서 생기는 손해를 정의에 맞게 분배하는데 있다. 즉 손해로부터의 보호를 요구하는 피해자 측의 주장과 공익 실현을 위한 활동(신기술 개발 및 활용)의 자유를 요구하는 측의 주장 사이에서 합리적인 조화점을 찾아내어 누구에게 책임을 귀속시킬 것인가를 결정하는 것이 주된 임무이다. 따라서 인공지능 기술의 개발과 활용은 사회 전반에 걸친 윤리적, 법적, 사회적 측면에 큰 영향을 주고 상호 관계적인 측면이 강하기 때문에 윤리적 관계, 법적 관계, 사회적 관계를 합리적으로 조절하여 발생할 수 있는 위험에 대하여...

인공지능형 로봇시스템의 공공성에 관한 연구 - 클라우드 컴퓨팅과 블록체인 기술의 사회윤리적 의미를 중심으로-

강문혜,송선영 한국공공사회학회 2019 공공사회연구 Vol.9 No.1

This paper aims to explore the meaning of the development of AI Robotics in public sections. Due to AlphaGo, an attention of one of key words of human development has been paid to various conceptions of artificial intelligence, deep-learning, robots, network and big-data. It has been expected that humans have experiences on the ground of autonomous AI robotics, even though we cannot exactly make prediction about human future. It is obviously seen, however, that human consumers have taken many AI robotics products like robot cleaner and that many governments have tried to develop AI robotics weapon like UAV(drones). That is to say, having been connected with humanity, AI robotics needs to be considered as one of parts in human lives. At the moment, the conception of data is regarded as a whole of human activities and stories in human histories. Each individual has produced each own data that is the foundation of publicity in public sections based on AI robotics. Therefore, the main focus of the social utilization of data in public section is on the technology of cloud computing system and block-chain. In that a government or company has made effort to take individual data in the name of publicity, the meaning in the sense of social ethics is related to the serious conflict between public and private interests of AI robotics in future. 이 연구의 목적은 기하급수적으로 발달하고 있는 인공지능형 로봇시스템이 공적 영역에서 어떤 의미를 갖는지 탐구하는 데 있다. ‘알파고’의 등장 이후 인공지능, 딥러닝, 로봇, 네트워크, 빅데이터는 미래 인간 삶의 변화를 이끌 주요 키워드로 자리 잡았다. 과거 이러한 기술적 요인들은 별개의 영역에서 크게 주목을 받지 못했지만, 최근에는 융․복합적 결합들을 통해 전혀 예측할 수 없는 미래 변화를 주도하고 있다. 지금도 우리는 자율적인 인공지능형 로봇시스템 기반으로 생활하고 있다. 생활가전, 금융, 군사, 의료, 탐사 등 삶과 관련된 모든 분야에서 인공지능형 로봇시스템의 적용이 확대되고 있다. 하지만 이러한 로봇시스템은 각 분야에서 요구된 수요와 기술 중심으로 개발되었다는 점에서 전반적인 인간 삶에 대한 반성과는 별개로 인식되었다. 이에 따라 인공지능형 로봇시스템이 인간에 대해 갖는 존재론적 의미와 사회윤리적 의미는 크게 주목받지 못했다. 따라서 인공지능형 로봇시스템의 핵심 요소 및 인프라 기술인 데이터, 네트워크, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인이 개인 정보 및 권리 보호, 특정 집단, 기업, 또는 국가의 이익 창출과 관련해서 갖는 공공성의 의미를 살펴보고, 이를 통해 인공지능형 로봇시스템의 일상 적용을 공공성의 측면에서 고려하고자 한다.

의료인공지능 연구/개발 및 실용화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델

손병은,정성문 한국융합학회 2022 한국융합학회논문지 Vol.13 No.3

Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization. 의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.

수학교육에서의 인공지능: 지능형 교수 시스템에 대한 체계적 문헌 검토

손태권 대한수학교육학회 2024 수학교육학연구 Vol.34 No.2

본 연구는 2003년부터 2023년까지 수학교육에서 지능형 교수 시스템을 통합한 63편의 실험 연구를 종합하고 그에 대한 동향, 효과, 제한점을 체계적으로 살펴보았다. 그 결과, 지능형 교수 시스템에 대한 연구 관심은 지속적으로 높아지고 있었으나 대부분 교육과공학 분야에서 연구가 수행되고 있었다. 지능형 교수 시스템은 주로 초등학교 수준에서 적용되고 있었으며, 수와 산술, 대수, 기하에초점을 두고 있었다. 대부분의 연구들은 지능형 교수 시스템의 긍정적인 효과를 보고했으며, 수학교육에서 지능형 교수 시스템의 구현을 방해할 수 있는 6가지 제한점이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 수학교육에서 지능형 교수 시스템을 성공적으로 통합하기 위한 연구의 방향과 시사점을 제안하였다. This study synthesized 63 empirical studies integrating intelligent tutoring systems in mathematics education from 2003 to 2023 and systematically examined trends, effects, and limitations. As a result, research interest in intelligent teaching systems has continued to increase, but most of the research has been conducted in the fields of education and engineering. The intelligent tutoring systems were mainly applied at the elementary school level, focusing on numbers and arithmetic, algebra, and geometry. Most studies reported the positive effects of intelligent teaching systems, and six limitations emerged that may hinder the implementation of intelligent tutoring systems in mathematics education. Based on these results, this study suggested future directions and implications for successfully integrating intelligent tutoring systems in mathematics education.

인간과 인공지능형 로봇 간의 관계에서 도덕과 인성교육 과제 연구

송선영 한국윤리학회 2019 倫理硏究 Vol.126 No.1

This paper aims to explore the task of the ethics education of human nature in the relationship between humans and AI robots. The education of coding in computer science based 2015 revised curriculum in Korea has changed various features of teachers and students in teaching and learning. In the case of ethics education, first of all, coding (programming, algorithm) means that students consist of the subjective and moral phenomenon on the ground of their own understandings. In that AI robotics has been utilized in practices, the importance of coding has been connected with the development of human nature and morality in ethical lives. This paper, therefore, has suggested some tasks as follows. Firstly, this paper has concentrated on the nature of the big-data of AI robotics as a set of various stories of human network. Secondly, the relationship between humans and AI robots may be seen as the course of conditional communication in practices, in which situations enable us to develop specific character. Finally, it is necessary that the convergence or connection of coding education be in some subjects like practical course, information, ethics education in Korean education. 이번 연구의 목적은 과학기술의 변화에 따라 교육환경의 변화에서 인간과 인공지능형 로봇 간의 관계에서 도덕과 인성교육의 과제를 탐구하는 데 있다. 인공지능형 로봇과 시스템의 확대는 점차 학교 교육의 변화와도 맞물려 있다. 특히 2015 교육과정의 적용에서 가장 중요한 변화는 코딩교육의 접목이다. 학습자들은 코딩을 통해 궁극적으로 자신들이 마주하는 세계에 대한 주관적 이해를 관계의 네트워크에서 활용하기 때문에, 사람들 간의 관계망에서 인성과 도덕성 발달을 지향하는 도덕교육에서 고민해야 할 과제가 된다. 이번 연구는 인간과 인공지능형 로봇 간의 관계에서 도덕과 인성교육의 과제를 다음과 같이 살펴본다. 첫째, 생활세계에서 인공지능형 로봇의 의식 작용 과정은 자연적이고, 그 행위의 본래적 지향성은 인성(human nature)으로 향한다. 둘째, 인간과 인공지능형 로봇의 관계가 조건적 의사소통의 과정이고 이 과정의 표출은 결국 조건적 상황에서 요구된 인격(character)의 수행을 촉진한다. 셋째, 인공지능형 로봇시스템을 활용하기 위해 현재 학교 실과(기술·가정), 정보교과, 도덕과 교육에서 적용되는 코딩교육의 내용 요소를 비교 검토하여 본래적 인성 함양을 위한 과제를 검토한다.

AI를 이용한 지능형 튜터링 시스템과 학습분석의 역할: 인공지능과 인간 협력을 통한 교육생태계 변화연구

한현경(Hyeon Gyeon Han) 글로벌응용인문학회 2025 글로벌응용인문학연구 Vol.3 No.1

본 연구는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 교육 생태계에 미치는 변혁적 역할을 분석하였다. 학습분석(Learning Analytics)과 지능형 튜터링 시스템(ITS)은 학습자 데이터를 실시간 추적해 개인화된 학습 경로를 설계하며, 자연어 처리(NLP) 기술은 서술형 평가 자동화를 통해 교사의 업무 부담을 경감시킨다. 특히 MOOC 및 이러닝 플랫폼에서 대규모 학습자의 행동 데이터를 ML 알고리즘으로 분석함으로써 학습 이탈률을 12%까지 감소시키는 효과를 나타냈다. 그러나 기술 도입 과정에서는 개인정보 보호, 알고리즘 편향, 디지털 격차 확대 등 윤리적 도전과제가 부상한다. 편향된 데이터로 훈련된 모델이 특정 학생 집단에게 불공정한 결과를 초래할 위험성과 함께, 인프라 열악 지역의 교육 기회 박탈 문제가 주요 쟁점으로 분석되었다. 이를 해결하기 위해 삼각검증(Triangulation)을 통한 데이터 다양성 확보 및 전문가 검증프로세스를 도입했으며, 교사의 AI 리터러시 강화를 위한 재교육 프로그램의 필요성이 강조되고 있다. 연구 결과, AI는 교사의 반복 업무를 40% 이상 감소시켜 창의적 교육 활동에 집중할 기회를 제공하는 동시에, 학습자의 학업 성취도를 평균 7.3% 향상시켰다. 궁극적으로 인간 교사와 AI의 협력 모델 구축을 통해 교육의 공정성과 혁신을 동시에 추구해야 함을 제언하며, 기술 표준화 및 글로벌 인프라 확충을 위한 정책적 제안을 한다. This study explores the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) on education, focusing on their ability to foster personalized learning and enhance teaching effectiveness. Technologies like Learning Analytics, Intelligent Tutoring Systems (ITS), and Natural Language Processing (NLP) enable real-time tracking of student progress, personalized feedback, and automated grading. These tools reduce repetitive tasks for educators, allowing them to focus on mentoring and creativity, while adaptive learning systems analyze individual learning trajectories to deliver customized content. AI expands educational opportunities by overcoming traditional classroom constraints. Integrated with MOOCs and e-learning platforms, AI facilitates global access to knowledge and individualized resources. However, challenges like data privacy concerns, algorithmic bias, and digital inequality persist. Misuse of sensitive data or biased algorithms risks exacerbating educational disparities. To address these issues, ethical frameworks, robust data governance, teacher training, and infrastructure investments are essential. Human-AI collaboration can enhance learning experiences while preserving educators' critical roles in fostering creativity and emotional support. Ultimately, AI should complement rather than replace human expertise, ensuring equitable and innovative education for all learners.

인공지능시대 알고크라시(Algocracy)에서의 민주적 정당화의 문제

김중권 법조협회 2020 법조 Vol.69 No.5

Künstliche Intelligenz(KI, artificial Intelligence:AI) gilt als Kerntechnologie des 21. Jahrhunderts. Im Verhältnis zu den hohen Hoffnungen und Erwartungen sind die Ängste und Sorgen nicht geringer. Die Verdichtung dieser Angst und Sorge ist die Bedrohung durch die Algokratie. Die Algokratie ist keine andere als digitale Herrschaft. Sie bedroht die Legitimität öffentlicher Entscheidungsprozesse(legitimacy of public decision-making processes) Das Individuum als freies Subjekt ist die a priori Existenz des modernen Verfassungsstaates und das letzte Subjekt der Legitimationszurechnung. Daher ist es natürlich, dass Algocrasi eine sehr Bedrohung darstellt. Das Algokratiesproblem im öffentlichen Recht ist letztendlich die Frage der Legitimation. Der Output des Computersystems muss dem Legitimationssubjekt im Legitimationszusammenhang in dem Sinne zugeordnet werden, dass es durch Entscheidung hinreichend bestimmt wird. Die derzeitige Ausübung staatlicher Herrschaft erfolgte in der Struktur der Legitimation auf der Grundlage der analogen Organisationsmethode der Bürokratie. In Systemen mit künstlicher Intelligenz treffen Computersysteme Entscheidungen und handeln im Namen von Menschen, wobei der Prozess der menschlichen Anerkennung weggelassen wird. Dies steht eindeutig im Widerspruch zu dieser traditionellen Legitimationsstruktur. 인공지능이 21세기의 핵심기술로 여겨진다. 희망과 기대가 높은 것에 비례해서 불안과 우려 역시 그에 못지않다. 이런 불안과 우려가 응축된 개념이 바로 알고리즘의 지배(Algocracy; Algokratie)의 위협이다. 알고리즘의 지배(Herrschaft der Algorithmen) 즉, 알고크라시는 다름 아닌 디지털지배(digitale Herrschaft)이다. 알고크라시는 공공의 의사결정과정의 정당성(legitimacy of public decision-making processes)을 위협한다. 자유로운 주체로서의 개인은 현대 헌법국가의 선험적인 존재이고, 모든 정당성의 최후의 주체이기에, 알고크라시는 매우 위협으로 다가오는 것은 자연스럽다. 공법에서 알고크라시의 문제는 궁극적으로 정당화(Legitimation)의 물음이다. 국가적 맥락에서 도입된 컴퓨터시스템의 아웃풋은 정당화의 주체가 결정을 통해 충분히 정해져 있다는 의미에서 정당화의 주체에 귀속될 수밖에 없다. 현재의 국가권력의 행사는 관료제의 아날로그 조직방식에 기반한 정당화의 구조에서 이루어져 왔는데, 컴퓨터시스템이 사람의 인식과정이 생략된 채 사람을 대신하여 어떤 결정을 내리고 행위를 하는 인공지능시스템은 분명 이런 전통적인 정당화의 구조와는 충돌한다. 따라서 인공지능시스템을 공공부문에 도입하는 데 있어서는 먼저 다소간 자율적인 컴퓨터시스템을 고권주체가 도입하는 것이 이런 범주에서 정당화될 수 있는지 여부와 아니면 디지털지배의 시대를 위한 새로운 정당화구상을 필요로 하지 않는지 여부의 물음이 검토되어야 한다.

인공지능 기반형 빅데이터 정보시스템에 관한 연구 -영화제작자와 천만 영화 사례분석 중심으로-

이상윤,윤홍주 한국전자통신학회 2019 한국전자통신학회 논문지 Vol.14 No.2

본고에서 제안된 시스템은 제4차 산업혁명의 인공지능 시대에 맞춰 작동하는 빅데이터 시스템으로 제안되었다. 제안된 시스템은 정부의 새로운 지능형 빅데이터 정보시스템 개발 측면에서 하나의 좋은 예가 될 수 있다. 예를 들면 기존 영화관입장권통합전산망의 연계 혹은 그 기능 그대로 부처의 시스템으로 도입될 수도 있다. 제안된 시스템은 이를 위해 유저의 프로파일을 영화제작자 등의 사업자에게 전송하는데 여기에는 비교데이터로서 제공된다. 곧 유저별 특성데이터로 정보가 전송되며 이른바 ‘새로운 재해석’내용까지 포함한 실제 유저가 느끼는 영화품평을 통해 제작자는 개봉된 영화의 작품성, 흥행성, 손익분기점의 3가지 요소의 성공가능성을 실시간으로 가늠할 수 있다. The system proposed in this paper was proposed as a big data system that works in the age of artificial intelligence of the 4th Industrial Revolution. The proposed system can be a good example in terms of government 's development of new intelligent big data information system. For example, the proposed system may be introduced into the system of a department as a function of the integration of existing cinema ticket integration network or its networking. For this purpose, the proposed system transmits the user's profile to the film producer or other company, where it is provided as comparison data. Soon, the information is sent to the user-specific characteristic data and then the filmmaker will be able to gauge in real time the success of the three elements of the movie's performance, cinematic quality, and break-even point, which are revealed through the movie review that the actual user feels, including the so-called 'new reinterpretation

인공지능 기반 지능형 튜터링 시스템을 활용한 초등 수학 수업 설계: 교사의 인식과 실천을 중심으로

최지선,최민선 한국학교수학회 2025 한국학교수학회논문집 Vol.28 No.2

이 연구의 목적은 초등 교사들이 인공지능 기반 지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)을 수학 수업에 활용하려는 방식을 분석하는 것이다. 이를 위해, ITS 관련 교사 교육 프로그램에 참여한 현직 초등 교사 9명의 보고서를 질적 내용 분석 방법으로 분석하였다. 연구 결과, 교사들은 ITS를 수업 흐름을 조정하고 구조화하는 교수 지원 도구로 인식하였으며, ITS의 기능을 학습자 수준 진단, 개별화된 과제 추천, 실시간 피드백 등에 통합함으로써 수업의 효율성과 학습의 몰입도를 높일 수 있다고 평가하였다. <클래스팅 AI>는 진단-피드백 중심의 구조적 수업 설계에 적합하다고 인식되었고, <똑똑! 수학탐험대>는 조작과 탐구 중심의 개념 형성 수업에 유용한 도구로 인식되었다. 그러나 동시에 교사들은 ITS의 한계로 정서적 상호작용 부족, 고차사고력 활동과의 부조화, 기술 인프라 의존성 등을 지적하였다. 이러한 결과는 ITS의 효과가 기술 자체보다 교사의 해석과 수업 설계 역량에 의해 결정된다는 점을 시사하며, 향후 ITS 활용을 위한 교사 교육과 제도적 지원의 필요성을 강조한다.