[논문]AI 로봇의 위험성 예방을 위한 측정지표에 관한 연구

송현경; 안성진

doi:10.7472/jksii.2023.24.3.27

AI 로봇의 위험성 예방을 위한 측정지표에 관한 연구
A study on the measurement indicators for risk prevention of AI robots 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.24 no.3, 2023년, pp.27 - 41

송현경 (Dept of Computer Education, Sungkyunkwan University) , 안성진 (Dept of Computer Education, Sungkyunkwan University)

초록
AI-Helper

감정 휴머노이드 등 AI 로봇의 시대가 다가오면서 로봇의 차별 발언이나 의료 사고 등 예측 못 하는 위험이 있지만, 관련 연구는 매우 부족하다. 이 논문은 안전한 로봇 산업화를 위해 꼭 필요한 AI 로봇의 위험성 측정지표를 제안한 연구이다. AI 로봇의 위험성은 인공지능의 문제와 로봇의 문제를 예측해야 하는 고난도 연구이므로 AI·로봇 개발자, 관련 분야 교수·연구원 등 전문가 30명에게 델파이 기법으로 설문조사를 2회 진행하였다. 2회 통계 분석으로 내용타당도와 신뢰도를 확보한 4개 위험성 유형과 11개의 항목 및 37개 측정지표를 도출하였다. 이 연구에서 제안하는 측정지표를 AI 로봇의 시험평가·인증·교육 등 분야에 활용하여 점검한다면, 인간과 AI 로봇 상호 간 안전이 확보된 생활을 함께 영위할 수 있을 것이다. 이 연구의 측정지표가 초석이 되어, AI 로봇을 안전하게 사용할 수 있도록 향후 정부·산업·교육·의료·가정 등 다양한 분야의 AI 로봇 정책 및 연구 등에 활발하게 활용되길 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the era of AI robots such as emotional humanoids approaches, there are unpredictable risks such as robot discrimination remarks and medical accidents, but related research is very insufficient. This paper proposes a risk measurement index for AI robots that is essential for safe robot industrialization. Since the risk of AI robots is a high-level study that must predict artificial intelligence and robot problems, 30 experts, including AI and robot developers and professors and researchers in related fields, were surveyed twice using Delphi techniques. Through two statistical analyses, four risk types, 11 items, and 37 measurement indicators were derived that secured content validity and reliability. If the measurement indicators proposed in this study are checked by using them in fields such as test evaluation, certification, and education of AI robots, humans and AI robots will be able to live a safe life together. It is hoped that the measurement index of this study will become a cornerstone and be actively used in AI robot policies and research in various fields such as the government, industry, education, medical care, and home so that AI robots can be used safely.

주제어

표/그림 (17)

표 (표 1) AI 로봇의 종류[1-2][4-7] (Table 1) Types of AI Robots
표 (표 2) 봇 또는 로봇 관련 문제 사례[11-16] (Table 2) Bot or robot related problem cases
표 (표 3) 전문가 그룹 정보 (Table 3) Information of experts group
표 (표 4) 델파이 참여 전문가의 인구 통계학적 특성(N=30) (Table 4) Demographic characteristics of Delphi Participation Specialists(N=30)
표 (표 5) AI 로봇의 위험성 유형에 대한 내용타당도 분석 결과 및 선정 현황(CVR=0.333) (Table 5) Content Feasibility Analysis Results and Selection Status for Risk Types of AI Robots(CVR=0.333)
표 (표 6) AI 로봇의 위험성 항목의 내용타당도 분석 결과 및 선정 현황(CVR=0.333) (Table 6) Results of content validity analysis and selection status of detailed items of AI robot(CVR=0.333)
표 (표 7) AI 로봇의 위험성 측정지표의 내용타당도 분석 결과 및 선정 현황(CVR=0.333) (Table 7) Results of content validity analysis and selection status of AI robot risk measurement indicators(CVR=0.333)
표 (표 8) 위험성 유형별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30)(Table 8) Content validity and reliability analysis by risk type(N=30)
표 (표 9) 신체에 대한 물리적 위험의 항목별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 9) Content validity and reliability analysis by detailed item of physical risk to the body (N=30)
표 (표 10) 인간 권리에 대한 위험의 항목별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 10) Content validity and reliability analysis by detailed item of risk to human rights (N=30)
표 (표 11) 재산 손실 위험의 항목별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 11) Analysis of content validity and reliability by detailed item of property loss risk (N=30)
표 (표 12) 사회적 위험의 항목별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 12) Content validity and reliability analysis by detailed item of social risk (N=30)
표 (표 13) 신체에 대한 물리적 위험의 측정지표별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 13) Content validity and reliability analysis by measurement indicator of physical risk to the body (N=30)
표 (표 14) 인간 권리에 대한 위험의 측정지표별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 14) Content validity and reliability analysis by measurement indicator of risk to human rights (N=30)
표 (표 15) 재산 손실 위험의 측정지표별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 15) Content validity and reliability analysis by measurement indicator of property loss risk (N=30)
표 (표 16) 사회적 위험의 측정지표별 내용타당도 및 신뢰도 분석(N=30) (Table 16) Content validity and reliability analysis by measurement indicator of social risk (N=30)
표 (표 17) AI 로봇의 위험성 유형 및 측정지표 도출 현황 (Table 17) Risk Types and Measurement Indicators for AI Robots

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

앞으로는 위의 표 1보다 훨씬 더 많은 종류의 로봇이 나타날 것이다. 이 연구는 인간 사회생활의 편리를 위해 공존하게 될 여러 형태 AI 로봇의 범용-적 위험성을 측정하기 위한 지표의 연구로 활용 목적이 다른 전쟁 등 군사 및 특수 목적 로봇은 논외로 함을 전제하고 연구하였다.
이 연구에서는 관련 문제 사례와 선행연구를 참고해 여러 분야에서 AI 로봇을 개발할 때, 인간 신체의 위험성 및 인간 권리에 대한 차별성, 재산이나 사회적 문제들이 발생하지 않게 AI 로봇 시험평가, 인증, 교육, 점검 등에 범용-적으로 활용할 수 있는 측정지표를 연구하였다.
이 연구는 문헌 자료 분석·전문가 심층 면접 진행·델파이 기법을 활용한 연구 방법으로 AI 로봇의 위험성 분류 유형과 항목·측정지표를 도출하였다. 이후 델파이 설문조사 결과를 통계 분석하여 AI 로봇의 위험성 예방을 위한 측정지표를 개발하고, 검증 및 제시하고자 한다.

제안 방법

1차 조사를 통해 해당 지표들이 위험성 측정지표로는 의미가 있지만 재분류가 필요하다고 의견을 준 응답자와 추가로 필요하다고 위험성 항목에 대한 의견을 작성해서 회신한 응답자들의 보충적 의견을 반영하고자, 제시된 항목 추가 및 12개 지표를 재분류하는 작업을 하였다.
2차 전문가 의견대로 델파이 설문조사 대상자는 AI 로봇에 대한 개념 정립이 되어 있는 AI와 로봇 분야 전문가, 컴퓨터·기계·전자 등 공학, 정보보안․통신을 전공한 관련 경력자, AI나 로봇 개발자들로 구성하기로 정하였다.
3차 전문가 심층 인터뷰로 도출된 항목 및 측정지표로 델파이 설문조사 문항 작성 및 설문의 이해를 돕기 위해 AI 로봇의 종류와 정의를 설명하는 내용을 기술하였다.
3차 전문가 인터뷰는 앞서 합의된 델파이 조사를 위한 설문 문항을 구성하기 위해 연구자가 문헌 등 자료 조사로 정리한 AI 로봇 관련 문제 76개 사례를 하나씩 검토하는 방법으로 면담을 진행하였다.
AI 로봇과 관련된 문제가 어떤 것들이 있는지를 확인하기 위해 문헌 등 자료 조사하면서 접했던 봇 또는 로봇, 인공지능 프로그램과 관련해서 발생했던 대표적인 문제 사례들을 정리하였으며, 이는 아래 표 2와 같다.
그간 발생했던 로봇과 관련된 사고 사례를 분석하면서 로봇이 인간에 대한 직접적 위험 외에도 인간을 차별해 인간의 권리를 침해할 위험, 재물손괴 또는 사회질서에 혼란을 일으킬 여러 위험 요소를 확인하였다.
설문조사를 측정하기 위한 도구는 Likert 5점 척도를 사용하였다. 먼저 AI 로봇의 위험성 정의가 적절한지와 유형별 분류가 적절한지, 항목에 대한 정의를 확인하기 위해 5점 척도로 확인하였다.
설문조사 문항마다 AI 로봇의 위험성 분류 유형과 각 항목·측정지표가 어떠한 의미인지를 기술하여 충분히 숙지한 후 답변할 수 있도록 설계하였다.
설문조사는 전문가들의 의견 합의를 위해 2회에 거쳐 실시하였고, 전문가 심층 인터뷰를 통해 참여자로 선정된 AI와 로봇 분야 전문가, 보안, 윤리, 공학, 컴퓨터 분야의 경력자들에게 익명을 보장하고자 1차는 이-메일, 2차는 온라인 방식을 활용하여 설문조사 자료를 발송하였다.
이 연구는 AI 로봇 관련 위험성을 예방하는 데 필요한 측정지표 연구로 전문가 심층 인터뷰를 통해서 완성된 위험성 유형의 분류 및 항목과 측정지표의 내용이 타당한지와 신뢰성을 확보하는 통계 분석 방법이 사용되었다.
이 연구는 델파이 조사 기법을 활용한 것으로 구성원 의견이 합의되는지를 확인할 수 있게 1차 조사와 동일한 대상자인 전문가 30명에게 델파이 2차 설문조사하였다.
이 연구는 문헌 등 자료 조사로 AI 로봇의 위험성을 측정할 수 있는 사례를 정리하여, 전문가 심층 인터뷰를 통해 위험성 유형과 항목·측정지표를 도출하였다.
이 연구는 문헌 자료 분석·전문가 심층 면접 진행·델파이 기법을 활용한 연구 방법으로 AI 로봇의 위험성 분류 유형과 항목·측정지표를 도출하였다
이 연구의 측정지표 연구를 위해서 선정된 델파이 조사 기법에 적합한 설문조사 문항 내용인지 아닌지 완성도를 높이기 위해 추가 인터뷰를 하였다. 전문가 C와 E가 참여하여, 전체적으로 설문조사 문항의 구성 및 설계가 적절한지에 대해 2회 검토를 거쳐서 최종적으로 완성되었다.
이를 위해 전문가 심층 인터뷰를 진행하였고, 3차에 걸쳐 측정지표를 도출하기 위한 연구 방법 선정과 연구에 적합한 설문조사 참여 대상자 선정·설문 조사 문항 구성을 위해 중점적으로 논의를 하였다.

대상 데이터

2차 델파이 설문조사 문항은 Likert 5점 척도로 구성해 일주일간(2023년 4월 11일~4월 17일) 진행하였고, 참여자 30명 모두 온라인 설문으로 응답하였다.
델파이 설문조사를 위해 로봇진흥원의 도움으로 로봇 분야 전문가들을 선정하였고, 인공지능과 산업 간 융합 업체 M사, 인공지능 감정분석 서비스 등을 개발한 인공 지능 개발 업체 C사, 공간 AI와 빅 데이터 전문 업체 B사 도움으로 AI 개발자, 관련 전공자를 선정하였다. 이외에도 AI 교육학자, AI 윤리학자 및 관련 분야 전공자, 관련 분야 교수 등을 설문조사 대상으로 선정하였다.
델파이 설문조사에 참여한 대상자들은 AI·로봇 분야 윤리·교육·개발 등 5년 이상 경력자들과 보안·공학·컴퓨터 분야 교수 등 전문가 30명이며, 2차에 거쳐 설문 조사하였다
AI 로봇의 위험성 측정지표 연구는 AI 즉, 인공지능 및 로봇 분야 전문가들의 미래 예측을 통한 집단지성이 있어야 하는 고난도 연구이다. 따라서 석사 이상 전공자 또는 5년 이상 경력자들이 설문 대상자로 선정되었다.
또한, 전문가 심층 인터뷰로 델파이 기법을 통한 연구 방법과 설문조사에 적합한 대상 전문가들이 선정되었고, 설문지 문항을 구성하고 설문지를 검토하여 배포하였다.
이 연구를 위해 로봇진흥원 등의 도움으로 인공지능 전문가는 데이터 학습·개발·윤리·법·교육학자 등이 선정되었고, 로봇 분야는 기계·센서·통신 등 연구원이 선정되었으며, 관련 분야인 전자 공학, 정보보안·통신 교수 등도 참여하였다
이 연구를 위해 전문가 심층 인터뷰를 통해 인공지능 전문가는 데이터 학습 분야ㆍ개발ㆍ윤리ㆍ법ㆍ교육학자 등이 선정되었고, 로봇 분야 전문가는 기계ㆍ센서ㆍ통신 연구원이 선정되었으며, 로봇 관련 문제에 대한 개념이 정립된 전자 공학ㆍ보안ㆍ통신ㆍ컴퓨터 관련 교수 등도 참여하였다. 이 연구의 측정지표를 활용하여 AI 로봇과 관련된 신체ㆍ권리ㆍ재산ㆍ사회적 위험성을 사전에 점검한다면 더욱 안전하게 로봇을 사용하고 함께 살아갈 수 있을 것이다.
델파이 설문조사를 위해 로봇진흥원의 도움으로 로봇 분야 전문가들을 선정하였고, 인공지능과 산업 간 융합 업체 M사, 인공지능 감정분석 서비스 등을 개발한 인공 지능 개발 업체 C사, 공간 AI와 빅 데이터 전문 업체 B사 도움으로 AI 개발자, 관련 전공자를 선정하였다. 이외에도 AI 교육학자, AI 윤리학자 및 관련 분야 전공자, 관련 분야 교수 등을 설문조사 대상으로 선정하였다.
전문가 심층 인터뷰로 도출된 측정지표에서 유의미한 결과를 도출하고자 전문성을 지닌 대상자를 선정하였다.
최종 회수된 38부 중에서 전문가로 적합하지 않다고 판단되었던 최종 학력이 학사이면서 5년 미만의 근무자 5명과 똑같은 번호로 적어서 회신하는 등 응답이 부실한 3부를 제외하고 총 30부를 통계 분석 자료로 활용하였다.

데이터처리

델파이 설문조사에 참여한 대상자들은 AI·로봇 분야 윤리·교육·개발 등 5년 이상 경력자들과 보안·공학·컴퓨터 분야 교수 등 전문가 30명이며, 2차에 거쳐 설문 조사하였다. 델파이 설문조사 결과를 통계 분석하였고, 30명의 전문가 의견 합의를 나타내는 내용타당도 수치가 기준보다 낮은 항목이나 지표는 제거하여, 내용타당성과 신뢰성을 확보하였다. 이 연구의 결과로 검증된 위험성 유형 4개 및 유형별 11개 항목과 37개 측정지표가 최종 도출되었고, 연구 결과를 아래 표 17과 같이 제시하였다.

이론/모형

앞으로 발생할 수 있는 위험성을 측정할 지표는 미래 예측 방식으로 문제를 추정해야 하며, 전문가의 직관을 동원해 미래 변화를 예측하면서 의견을 수집하고 구성원 의견 합의를 도출하는 연구 방법으로 사회과학 분야의 연구에서 활용되고 있는 델파이 조사 기법이 선정되었다.
응답자의 다수가 항목-명이나 지표-명에 대한 수정이 필요하다고 회신한 검토 의견과 추가로 도출된 항목과 지표는 2차 델파이 설문조사 문항에 반영하였다. 그리고 인간에 대한 위험성 유형은 권리를 포함하는 단어라고 판단된다며 신체에 대한 물리적 위험성 유형으로 명칭을 수정하는 게 좋겠다고 한 의견도 반영하였다.

성능/효과

1차 전문가 인터뷰는 면담으로 진행되었고, 연구자가 문헌 등 자료 조사로 정리한 AI 로봇의 종류와 정의를 설명하자, 챗 GPT가 빠르게 발전하는 것을 보면서 AI 로봇과 관련된 위험성 문제를 예방하도록 사전 점검할 수 있는 측정지표가 빨리 마련돼야 한다며 중요성을 인식하였다.
2차 델파이 설문조사 결과 Cronbach α값이 0.613 ~ 0.853의 수치를 나타내, 이 연구에서 제안한 위험성 유형 및 항목별 측정지표의 신뢰도를 확보한 것으로 나타났다.
A·B·C·D·E 전문가 전원이 이 연구에서 도출된 측정지표들은 실용성과 범용성을 갖추고 있어 관련 산업 분야를 비롯해 범정부적으로 활용할 수 있는 의미 있는 지표가 될 것이라는 의견이었다.
AI 로봇의 위험성 유형별 내용타당도 분석 결과 CVR 기준값인 0.333보다 높은 수치로 나타나서 모든 유형의 항목이 선정되었고, 신뢰도 값도 0.734로 높게 나타났다.
AI 로봇의 위험성 측정지표에 대한 내용타당도 분석 결과 CVR 기준값인 0.333보다 낮은 수치로 나타난 직접 폭력 실행 지표를 제거하고 37개 지표가 선정되었는데, 앞서 제거된 4개 항목에 포함된 지표가 12개로 나타났다.
이 연구의 측정지표를 활용하여 AI 로봇과 관련된 신체ㆍ권리ㆍ재산ㆍ사회적 위험성을 사전에 점검한다면 더욱 안전하게 로봇을 사용하고 함께 살아갈 수 있을 것이다. 기존의 연구들은 AI 로봇의 물리적 위험에 주를 이뤄왔지만, 이 연구는 인간의 심리에도 영향을 미칠 수 있음을 검증하였다.
응답자들은 AI 로봇이 인간을 차별하거나 인간 사회의 가치판단·법률·규칙·사회적 권한 착오를 할 수 없다는 의견이었다.
자연 환경적 위험성이나 정신에 관한 위험성 지표를 추가하면 좋겠다는 소수 의견을 비롯하여 안내나 반려 로봇에 대한 사람들의 기대감이 낮아 모욕이 느껴지지 않는다며 로봇이 관람객에게 욕을 해도 사람들은 재밌게 여길 수 있어 위험성으로 보기 어렵다는 의견도 있었다.
전문가들은 다양한 분야에서 AI 로봇이 만들어질 수 있다며, 연구의 방향을 범용-적으로 활용할 측정지표로 해 현재뿐만 아니라 향후 발생할 수 있는 위험성도 측정 지표에 포함할 필요가 있다는 일치된 의견이 있었다.

후속연구

앞으로 여러 분야에서 로봇 개발이 더욱 활발해지고, 여러 형태 로봇과 관련된 위험성이 나타나게 될 것이다.
이 연구는 앞으로 나타나게 될 다양한 위험 요소들을 구체적인 지표를 도출하고 검증함으로써, 여러 분야에서 범용-적으로 활용할 수 있는 표준화된 AI 로봇의 위험성 측정지표를 개발한 매우 의미 있는 연구라 할 것이다.
이 연구를 통해 제안된 위험성 측정지표가 AI 로봇의 시험평가·인증·교육 등에 활용된다면 향후 출현하게 될 여러 AI 로봇과 함께 정부·산업·교육·의료·가정 등에서 안전한 삶을 살아가는 데 도움이 될 것이라 기대한다.
이 연구를 위해 전문가 심층 인터뷰를 통해 인공지능 전문가는 데이터 학습 분야ㆍ개발ㆍ윤리ㆍ법ㆍ교육학자 등이 선정되었고, 로봇 분야 전문가는 기계ㆍ센서ㆍ통신 연구원이 선정되었으며, 로봇 관련 문제에 대한 개념이 정립된 전자 공학ㆍ보안ㆍ통신ㆍ컴퓨터 관련 교수 등도 참여하였다. 이 연구의 측정지표를 활용하여 AI 로봇과 관련된 신체ㆍ권리ㆍ재산ㆍ사회적 위험성을 사전에 점검한다면 더욱 안전하게 로봇을 사용하고 함께 살아갈 수 있을 것이다. 기존의 연구들은 AI 로봇의 물리적 위험에 주를 이뤄왔지만, 이 연구는 인간의 심리에도 영향을 미칠 수 있음을 검증하였다.
이에 AI 로봇 기술 개발보다 먼저 그에 따른 부작용을 예방하기 위한 규제ㆍ연구 등이 선행되어야 하며, 앞으로 나타날 수 있는 여러 가지 위험 요소들까지 대비해 사전 점검을 위해 표준화된 측정 기준이 마련될 필요가 있다.

참고문헌 (45)

BG Goo, "The Age of Robots, Human Work: A Guide？for Those Who Must Live in the Age of Artificial？Intelligence", 392, Accross Publishing Group, 2020.
SJ Lee, "A study on the Programmed Freedom of？Interactive Movie : with the analysis of Detroit Become？Human", Humanities Content Society Journal, Vol.59, pp.219-241, 2020.？https://doi.org/10.18658/humancon.2020.12.219

상세보기
GH Goo, "Beginning at the end of the year, the era？of self-driving 'delivery robots' will open, and the？National Assembly legislation will be completed",？Kyunghyang newspaper, 2023.？https://www.khan.co.kr/economy/economy-general/article/202304031446001
JM Lee, TS Jin, JP Go, SJ Kim, "Intorduction to？robotics", 273, Jinyoung Publishing Group, 2003.
AK Kim, "2022 Intelligent Robot Action Plan？Announced", Ministry of Trade, Industry and Energy, pp.47, 2022.
OK Choi, BW Jung, KW Gwak, SB Moon, "Degree？of autonomy for education robot", Korean Society for？Internet Information, vol.17, no.3, pp.67-73, 2016.？https://doi.org/10.7472/jksii.2016.17.3.67

원문보기 상세보기
GB Song, "A Study on AI Robots' Subjectivity for？Crime and Its Legal Countermeasures", 2019.
HK Kang, "The Legal Definition of Artificial？Intelligence and the Duty of Protecting Constitutional？Fundamental Rights According to the Development of？Artificial Intelligence Technology", the Institute of？Constitutional Court, vol.8, no.2, pp.29-64, 2021.？https://doi.org/10.35215/jcj.2021.8.2.002
Ministry of Trade, Industry and Energy Mechanical？Robot Division, "Intelligent Robot Development and？Promotion Act", 2008.？https://www.law.go.kr/LSW/lsInfoP.do?lsiSeq90237#0000
MS Choi, "A Study on the Tort Liability caused by？Accident due to Malfunction of Artificial Intelligence？Robots", The Theory and Practice Society of Civil？Law, vol.23, no.3, pp.1-61, 2020. DOI : http://dx.doi.org/10.21132/minsa.2020.23.3.01
SJ Yun, "The Allegory of AI and Empathy in the？Movie Her", Video Culture Contents Research？Institute, 2019(0), pp.213-236, 2020.？https://doi.org/10.24174/jicc.2020.02.19.213

상세보기
JW Kim, "The issue of determining negligence in the？civil liability for medical malpractice due to robot？surgery", Ajou University Law Research Institute,？vol.14, no.1, pp.27-56, 2020.？http://dx.doi.org/10.21589/ajlaw.2020.14.1.27
HM Jo, "AI mistakes learned by data...In the end,？humans have to get it right", AITIMES, 2021.？https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno140668
CY Kim, "I can't trust AI, distrust grows", The Seoul？Economy, 2018. https://www.sedaily.com/NewsView/1RZOK5IKLJ
ALan H., "1.3 billion face recognized in 3？seconds...China's 'Big Brother' Scary AI Technology",？The joongAng, 2018.？https://www.joongang.co.kr/article/22556103#home
Thor Olavsrud, "Losing money and ruining reputation,？The infamous AI disaster 7th term", Korea IDG, 2022.？https://www.ciokorea.com/news/233054
JS Sun, "The Study of Criminal Law of Medical？Artificial Intelligence, focus on Watson", Korean？Society for Law Policy, vol.20, no.3, pp.249-274,？2020. https://kiss-kstudy-com-ssl.ca.skku.edu/Detail/Ar?key3827024
JY Maeng, "Self-driving Cars and Legal？Responsibilities", Seoul: Park Young Publishing？Company, pp.497, 2020.
SG Park, "Legal Status of Autonomous Intelligent？Robot", The Institute of Legal Studies, Kyunghee？University, vol.15, no.2, pp.1-4, 2022.
MB Kim, "Issues and challenges about the legal status？of AI robots - Focusing on Bryson s theory of legal？personality", Korean Public Land Law Association,？2019(87), pp.791-814, 2019. http://dx.doi.org/10.30933/KPLLR.2019.87.791

상세보기
CW Kim, "Judicial regulations on intelligent robots of？the Korean Society of Land and Public Law, on the？occasion of the legislative recommendation of the？European Union", A Legal Association, vol.66, no.3,？pp.5-59, 2017. http://dx.doi.org/10.17007/klaj.2017.66.3.001
Jobin A., Ienca M., Vayena E., "Artificial Intelligence:？the global landscape of ethics guidelines", Nature？Machine Intelligence, vol.1, pp.389-399, 2019.？https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1906/1906.11668.pdf
Huck TP., Munch N., Hornung L., Ledermann C.,？Wurll C., "Risk assessment tools for industrial？human-robot collaboration: Novel approaches and？practical needs", Safety Science, Elsevier B.V., Vol.？141, 2021. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2021.105288

상세보기
WT Lee, "RoboLaw Project in the European Union？(EU)", KISO Journal, vol.23, 2016.？https://journal.kiso.or.kr/?p7496
JH Yoo, "To realize reliable AI domestic and foreign？policy trends, Korea Information Strategy？Development Institute", vol.2021, no.6, pp.17-32, 2021. https://ca.skku.edu:8443/link.n2s?urlhttps://kiss.kstudy.com/ExternalLink/Ar?key3946171
JW Kim, "Study on the Legal Personality of the？Artificial Intelligence Robots in the China", Chinese？Law Review, vol.38, pp.35-65, 2019.？https://www-earticle-net-ssl.ca.skku.edu/Article/A355293
SJ So, "A Study on the Development and Reliability？of AI Ethics Principles Classification Model and Ethics？Metrics", Sungkyunkwan University General Graduate？School, pp.191. 2023.
YS Choi, MJ Chun, "The Moral Philosophical·Psychological Reflection on Artificial Moral Agent",？Korean Society for Ethical Education, Vol. 46, pp. 93-129, 2017.？http://dx.doi.org/10.18850/JEES.2017.46.04

상세보기
SY Byun, "A Study on the Ethical Guideline for？artificial intelligence robots - Focusing on 4 principles of artificial intelligence robot ethics", Korean Society？for Ethical Education, Vol. 47, pp. 233-252, 2018.？http://dx.doi.org/10.18850/JEES.2018.47.09

상세보기
MJ Park, "A Study on Artificial Intelligence and Data？Ethics: Focusing on Health Data Used in Artificial？Intelligence", Journal of the Korean Medical Ethics？Society, Vol. 22, No.3, pp.255-273, 2019.？https://ca.skku.edu:8443/link.n2s?urlhttps://kiss.kstudy.com/ExternalLink/Ar?key3703603
SY Byun, "A Study on the Necessity of AI Ethics？Education", Korean journal of elementary education,？Vol.31, No.3, pp.153-164. 2020. DOI？http://dx.doi.org/10.20972/Kjee.31.3.202009.153
IS Ko, "Basic Principles of Robot Ethics : From Robot？Ontology", the Pan-Korean Philosophical Society,？Vol.75, pp.401-426. 2014.？https://www-earticle-net-ssl.ca.skku.edu/Article/A383624
SJ So, SJ Ahn, "A Study on the Artificial Intelligence？Ethics Measurement indicators for the Protection of？Personal Rights and Property Based on the Principles？of Artificial Intelligence Ethics", Korean Society for？Internet Information, Vol.23, No.3, pp.111-123. 2022.？https://ca.skku.edu:8443/link.n2s?urlhttps://kiss.kstudy.com/ExternalLink/Ar?key3955505
JY Yu, "Establishment of AI Ethics Standards",？Ministry of Science and ICT, 2020.？https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCodeuser&mPid112&mId113&bbsSeqNo94&nttSeqNo3179742
CG Lee, TY Jo, JG Lee, EJ Lee, CM Chio, Guidelines？for Ethics, Security, and Safety of Self-Driving？Vehicles, Ministry of Land, Infrastructure and？Transport, 2020.？http://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?id95084902
WH Kim, "AI Personal Information Protection？Self-Checklist", Personal Information Protection？Committee, 2021.？https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsIdBS217&mCodeD010030000&nttId7347#LINK
BS Beak, "Naver-Seoul National University？Announces AI Ethics Rules Prepared for Three Years",？ZDNET KOREA, 2021.？https://zdnet.co.kr/view/?no20210217150045
JW Kim, "Scatter Lab AI Chatbot Ethics Checklist",？SCATTER LAB, 2022. https://team.luda.ai/ai-ethics-checklist
CH Lee, SY Byun, BJ Kim, HJ Kim, HC Choi, YG？Kim, JW Kim, "A Study on the Development of Ethics？Checklist for Developers of Healthcare AI Robots in？Home", The Korean Ethics Studies Association,？Vol.132, pp.263-280. 2021. http://dx.doi.org/10.15801/je.1.132.202103.263
JS Lee, "Delphi method", pp.138, Educational Science？Publishing Company, 2020.
HC Kim, IJ Park, MU Kim, "Suggestions for？Developing a Metaverse Platform for Educational？Purpose: A Delphi Study", Journal of The Korea？Society of Computer and Information, Vol.28, No.2, pp.235-246, 2023.？https://doi.org/10.9708/jksci.2023.28.02.235

원문보기 상세보기
SH Lee, MY Jung, EY Yoo, "Developing Social Play？Evaluation Items for Preschool Children: A Delphi？Study", Therapeutic Science for Rehabilitation, Vol.10.？No.3. pp.97-110, 2021.？https://doi.org/10.22683/tsnr.2021.10.3.097

원문보기 상세보기
CH Lee, SM Hwang, SY Park, SE Chae, JR Kim,？"Development of Guidelines for Setting Up Sensory？Integration Rooms in Korea Using the Delphi？Method", The Journal of Korean Academy of Sensory？Integration, Vol.18, No.2, pp.1-14, 2020.？http://dx.doi.org/10.18064/JKASI.2020.18.2.01

원문보기 상세보기
C. H. Lawshe, "A quantitative approach to content？validity", Personal Psychology, Vol. 28, No. 4, pp. 563-575, 1975.
JJ Song, "Analysis of SPSS/AMOS statistics required？for thesis writing", 21st Century Publishers, pp.477, 2021.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증