목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 2. 기업·시장 동향 3. 고용·인력 동향 4. 기술동향

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SPRi AI BRIEF 인공지능의 최신 동향 2022년 5월호

메타버스에서 시공간의 제약을 극복하며 유연하게 근무할 수 있는 여건이 조성되면서, 메타버스가 일하는 곳으로 주목받고 있다. 본 고에서는 메타버스 관련 일하는 방식의 변화 양상을 살펴보고 시사점을 제시하였다. (후략)

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 2. 기업·시장 동향 3. 고용·인력 동향 4. 기술 동향

2016년 3월 알파고 쇼크 이후 전 세계적으로 인공지능(AI)의 활용을 통한 산업혁신이 폭넓게 전개되고 있으며, 이에 따른 노동생산성의 증대와 경제적 성장이 예측됨(후략)

AI 리터러시 교양교과 설계: 현재 대학에서 모든 학생이 습득하여야 할 인공지능 기술에 관한 전반적인 이해와 더불어 자신의 전공영역과 졸업 후 진로에 활용할 수 있는 기초활용능력 배양에 대한 실질적인 동기를 제
공할 수 있는 인공지능 리터러시 교과를 설계함.(후략)

본 연구의 목적은 초·중등학교 정보(SW·AI) 교육 정책과 관련한 다각적 분석을 통해 체계적이고 지속가능한 정책 수립을 위한 시사점을 도출하는 것에 있다.(후략)

• 일시 : 2021.08.12.(목), 14:00~16:00
• 장소 : http://www.youtube.com/SPRimedia

• 일시 : 2021.08.12.(목), 14:00~16:00
• 온라인 주소 : http://www.youtube.com/SPRimedia

국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다.(후략)

4차 산업혁명의 핵심 동력인 인공지능(AI)은 향후 국가 및 산업 경쟁력을 좌우하는 주요 기술로 부상하며 글로벌 시장의 성장세가 확대될 전망이다. 아마존, 구글, 애플 등 주요 기업들은 AI 분야 주도권 확보를 위해 시각·언어지능, 기계학습 등 AI 기술에 대한 R&D 투자를 경쟁적으로 확대하고 있다.(후략)

As artificial intelligence (“AI”) has been attracting attention as an innovative growth engine that will drive future industries and societies, strengthening the research capacity for AI is becoming a bottom-line issue. Research capacity is the most crucial intangible activity for technological innovation. It is key to achieving the best performance in the upcoming technology market. Therefore, we, in this article, sought to develop an AI Research Index that could measure the research capacity for AI for universities around the world and draw implications...

데이터 경제의 도래에 따라 데이터 기본법 제정 등 법제도의 정비가 이루어지고 있다. 지금까지 데이터의 생성, 활용에 중점을 두고 논의되고 있으나, 기업의 데이터 격차에 대해서는 아직 논의되지 않고 있다.(후략)

최근의 국가 정책에서는 객관적이고 실증적인 자료가 정책적 의사결정의 기반이 될 때 사회적 목표가 더 잘 달성될 수 있다는 이론에 근거하여 증거 기반 정책에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히, 인공지능 등(후략)

코로나는 언제 끝나?”, “안 끝나 같이 사는 거래."

유치원생 사이에도 이러한 환경 변화에 관한 대화가 오간다. 코로나19로 인한 환경의 변화가 행동의 변화를 빠르게 만들어 냈다. 환경 변화는 3년에서 5년 정도 더 소요될 것으로 예상한 비대면 교육으로의 전환을 앞당겼다.(후략)

국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다. 특히 새로운 국가통계를 생산하기 위해서는 반드시 통계청의 통계작성 승인을 득해야 하므로 승인 기준과 품질 척도의 변화는 통계 생산자 모두에게 중요한 사안으로 볼 수 있다.

본격적인 디지털 전환이 도래하고 있다. 최근 사회·경제에 타격을 주고 있는 코로나19는 역설적으로 이런 변화를 가속화할 전망이다. 작금에 SW·AI 기술은 디지털 전환의 주역이자 핵심 경쟁우위로 더욱 주목받고 있다. SW·AI 인재가 국가 경쟁력을 좌우할 핵심자원으로 부상하였고(후략)

역사를 공부하는 것은 과거로부터 현재를 살펴, 미래를 예측할 수 있기 때문이다. 컴퓨터에 대한 역사도 그러한 맥락이다. 1950년대, 인공지능이라는 표현을 처음 사용한 이래, 인공지능의 성장은 기술 투자가 있었기 때문에 가능했다.(후략)

GPU(Graphic Processing Unit)를 클라우드 컴퓨팅에 활용하는 연구와 상용화가 점차 확산되고 있다. 인공지능이 주목받게 되면서 이를 동작시키기 위한 인프라이자 데이터를 공급하는 저장소인 클라우드도 수요와 서비스가 늘고 있다. 인공지능의 성능은 데이터의 학습량과 그 학습에 필요한 컴퓨팅 파워에 따라 달라져서 고성능 클라우드 컴퓨팅이 요구된다. GPU는 다수의 코어를 가져 병렬 처리에 유리하며, CPU 대비 단위 코어당 가격이 저렴하다. 이에 따라 GPU를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하는 방법이 등장했다. 그런데 클라우드 컴퓨팅은 가상화가 전제되는 기술이기 때문에 GPU를 온전한 클라우드 자원으로 활용하기 위해서는 역시 가상화가 필요하다. 그간 GPU 가상화는 어렵고 복잡한 기술이었으나, 여러 연구를 거쳐 최근에는 하드웨어에서 가상화를 지원하는 제품이 출시되고 있다. 이 보고서에서는 GPU 가상화 기술의 등장배경과 그간의 현황에 대하여 살펴보고, 클라우드 GPU 가상화 연구에서 기술 수준을 발전시킬 수 있는 과제와 방향을 논의하고자 한다.