본 연구는 기후기술(Climate Tech n ology)을 중심으로 발전하고 있는 혁신생태계(In n ovation Ecosystem)에서 주요 혁신 주체들 간의 지식교류와 기술혁신의 과정, 그리고 이러한 과정이 성과로 발현되는 메커니즘을 이론적으로 탐색하고, 사례연구와 데이터 분석을 통해 실증하고자 함.최근 기후변화 대응을 위한 기술혁신의 중요성이 그 ...
최근 다양한 과학과 기술이 결합한 혁명적 혁신이 광범위하게 진행됨에 따라 조직이 혁신을 관리하는 방식에 대한 체계적 이해가 요구됨. 특히 최근의 혁신은 개별조직 단위 내에서 이루어지는 것도 있지만, 새로운 혁신일수록 기업, 대학, 연구기관 등 다양한 조직들 간의 협력과 상호작용이 중요해지고 있음. 따라서 기술혁신을 조직 내부에서 생성되고 발전되는 것으로 이...
조직협력
열린체계 조직화
기술혁신
기술탐색
기술역량
기술재결합
네트워크 접근
다학제적 접근
친
4
주관|
2021년 5월-2024년 5월
|300,000,000원
전문가와 인공지능 간 상호협력 및 상호발전을 위한 학습 프레임워크 개발 및 검증: 공학적 방법과 사회학 이론의 학제간 융합적 접근
본 과제는 질병 진단, 공정 제어처럼 전문 작업에 인공지능을 쓰려는 흐름에서, 전문가가 인공지능을 믿지 못해 거부하는 “gap”을 줄이기 위한 연구임.
연구 목표는 1차년도에 전문가의 인공지능 기대·편견을 전문작업 특성별로 분석해 gap을 구체화하고, 2차년도에 Human-in-the-Loop 인공지능 학습 프레임워크를 개발하며, 2~3차년도에 수용성과 결과적 성능 향상 여부를 검증하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 조직경영 모델로 인공지능을 “동료”로 정의해 협력 방식을 분석하고, 역강화학습으로 피드백 기반 보상 학습을 수행한 뒤, 임상·실증 분석 모델로 협력 전/중/후 발전을 평가하는 방식임. 기대 효과는 전문가-인공지능 상호발전 기술 코드패키지 공개, 인공지능 사회과학 후속 연구 파생, 과학·경제·사회적 파급효과 확대임.
전문가와 인공지능 간 상호협력 및 상호발전을 위한 학습 프레임워크 개발 및 검증: 공학적 방법과 사회학 이론의 학제간 융합적 접근
인공지능을 활용한 전문 작업의 최적화, 고도화는 피할 수 없는 흐름이다. 피할 수 없다면, 처음부터 전문가에게 잘 받아들여질 수 있으며, 학습 데이터 및 시뮬레이션의 한계를 극복할 수 있으며, 전문가의 전문지식을 잘 반영하는 인공지능을 학습시킬 수 있는 방법이 필요하다. 하지만 (본 과제 수행 전 시점인 4년 전에는) 전문가의 지식을 어떻게 반영해 고도화된...