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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      2025년 NRC 러닝랩 「AI 활용과 공유」 최종보고서

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      https://www.riss.kr/link?id=E1772497

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      본 보고서는 공공부문의 인공지능(AI) 도입과 활용을 위해 운영된 ‘AI 러닝랩’의 연구 성과와 최종 결과를 집대성한 결과물이다. 급변하는 디지털 환경 속에서 AI 기술이 공공 행정의 효율성을 어떻게 제고할 수 있는지, 그 가능성과 한계를 실증적으로 분석하였다.
      주요 내용으로는 AI 러닝랩의 운영 과정, 참여 연구진의 실험적 시도, 그리고 이를 통해 도출된 구체적인 정책 제언을 담고 있다. 데이터 기반의 과학적 행정을 구현하고, 미래 지향적인 공공 서비스를 설계하고자 하는 정책 입안자, 연구자, 그리고 관련 실무자들에게 실질적인 가이드라인을 제시한다.
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      본 보고서는 공공부문의 인공지능(AI) 도입과 활용을 위해 운영된 ‘AI 러닝랩’의 연구 성과와 최종 결과를 집대성한 결과물이다. 급변하는 디지털 환경 속에서 AI 기술이 공공 행정의 효율...

      본 보고서는 공공부문의 인공지능(AI) 도입과 활용을 위해 운영된 ‘AI 러닝랩’의 연구 성과와 최종 결과를 집대성한 결과물이다. 급변하는 디지털 환경 속에서 AI 기술이 공공 행정의 효율성을 어떻게 제고할 수 있는지, 그 가능성과 한계를 실증적으로 분석하였다.
      주요 내용으로는 AI 러닝랩의 운영 과정, 참여 연구진의 실험적 시도, 그리고 이를 통해 도출된 구체적인 정책 제언을 담고 있다. 데이터 기반의 과학적 행정을 구현하고, 미래 지향적인 공공 서비스를 설계하고자 하는 정책 입안자, 연구자, 그리고 관련 실무자들에게 실질적인 가이드라인을 제시한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 연구1 연구2 연구3 연구4 연구5, 연구지원1, 연구지원2, 연구지원3, 연구지원4, 연구지원5, 연구지원6, 연구지원7
      • 연구1 연구2 연구3 연구4 연구5, 연구지원1, 연구지원2, 연구지원3, 연구지원4, 연구지원5, 연구지원6, 연구지원7
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