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OSIA Standards & Technology Review Journal

간행물 정보
  • 자료유형
    학술지
  • 발행기관
    한국컴퓨터통신연구회 [Open Standards and ICT Association]
  • pISSN
    1738-9887
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1987 ~ 2026
  • 주제분류
    공학 > 전자/정보통신공학
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 621
제39권 제2호 (6건)
No

권두언

1

글로벌 AI 홍익인간과 글로벌 상생협력

백은경

한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제2호 2026.09 pp.5-6

Article 1

2

한국 뉴스 미디어에 나타난 AI 편향 담론에 관한 연구 - 뉴스 빅데이터 분석을 중심으로

홍미정, 김윤정, 임미숙

한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제2호 2026.09 pp.7-16

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인공지능의 활용 범위가 확대되면서 AI 편향은 단순한 모델 성능의 문제를 넘어 알고리즘 기반 의사결정의 공정성, 정보의 신뢰성, 사회적 대표성의 문제 로 논의되고 있다. 본 연구는 한국언론진흥재단 빅카인즈(BIGKinds) 오픈 데이터를 활용하여 2022년 1월부터 2026년 6월까지 54개월간 보도된 ‘AI 편향’ 관련 기사 2,552건 을 분석하였다. 매체 유형은 단일 범주로, 편향 특성·산업 도메인·원인 및 해결방안은 복수 범주를 허용하는 다중 레이블 방식으로 분류하고, LDA와 BERTopic을 적용하여 토픽 구조를 비교하였다. 분석 결과, 편향 특성에서는 의사결정 공정성(29.3%) 이 가장 높은 비중을 차지했으며, 산업 도메인에서는 IT·플랫폼(51.1%) 이 가장 높게 나타났다. 해결방안으로는 제도·규제·거버넌스(54.2%) 와 윤리·인간감독(51.9%) 의 비중이 높게 나타난 반면, 교육·리터러시(9.6%) 는 상대적으로 낮은 비중을 보였다. 특히 젠더 편향 관련 기사에서는 인종·문화 범주의 동시 언급이 52.2%로 나타났으며, 포털 및 추천 알고리즘과 관련된 편향이슈는 LDA와 BERTopic 분석에서 공통적으로 반복 확인되었다. 이러한 결과는 국내 AI 편향 관련 뉴스 담론이 단순한 기술·데이터의 문제를 넘어 의사결정, 플랫폼 운영, 사회문화적 표상 등이 상호 결합된 다차원적 구조 를 형성하고 있음을 보여준다. 이를 바탕으로 후속 연구에서는 AI 편향 문제를 기술적 관점에 한정하지 않고, 문화적 정합성과 기술 생애주기 전반의 통제·검증 역량을 함께 고려하는 접근이 필요함을 제안한다.

Article 2

3

Living World Model : 생성형 콘텐츠에서 지능형 콘텐츠로

김태현

한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제2호 2026.09 pp.17-23

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생성형 인공지능은 이미지와 영상을 만드는 도구에서 사용자가 탐색하고 개입할 수 있는 세계, 즉 상호작용형 생성 콘텐츠를 만드는 단계로 확장되고 있다. 그러나 World Foundation Model(WFM)을 비롯한 현재의 생성형 기술은 짧은 구간의 장면을 만들고 사용자 입력에 즉각 반응하는 수준에 머물러 있다. 세계가 이어지고, 그안의 AI가 지난 일을 기억하며, 지금의 행동이 뒤의 사건을 바꾸는 경험은 아직 구현되지 않았다. 본고는 콘텐츠가 스스로 기억하고 행동하는 지능형 콘텐츠의 출발점으로서, 생성형 콘텐츠의 다음 기술 범주인 Living World Model(LWM)을 제안한다. LWM은 앞서 비어 있던 세 가지를 갖춘 상호작용형 생성 AI 모델 또는 시스템이다. 세계는 이어지고, 그 안의 AI 에이전트는 지난 일을 기억하며, 행동은 세계의 다음 상태와 다른 개체의 기억·관계에 그대로 쌓인다. 이를 가능하게 하는 기반으로서 World Foundation Model, Embodied AI, Persona AI의 발전 현황을 짚고, 지속성을 둔 통합이 어느 지점에서 비어 있는지 분석한다. 이를 바탕으로 이 기술들이 하나의 모델로 통합될지, 여러 파운데이션 모델을 엮어 운용하는 형태가 될지, 명시적 엔진을 함께 쓰는 하이브리드로 남을지를 가능한 시나리오로 짚어본다. 또한 세계를 오랫동안 일관되게 유지하는 문제, 행동과 결과를 어긋나지 않게 맞추는 문제, 등장 개체의 성격과 기억을 이어가는 문제, 예상하기 어려운 전개를 다루는 문제, 그리고 평가와 장기 운영을 연구과제로 제시한다. 마지막으로 LWM이 콘텐츠의 제작 단위, 상품 형태, 운영 역량을 어떻게 바꿀 수 있는지, 그리고 타 산업으로 확장될 가능성을 논의한다.

Article 3

4

AI 기반 디지털 헬스케어의 공간적 확장과 글로벌 건강격차 완화

박은정

한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제2호 2026.09 pp.24-31

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인공지능(AI)과 디지털 기술은 의료 접근성의 한계를 낮출 수 있는 중요한 수단이지만, 고성능 컴퓨팅 인프라와 전문인력, 안정적 인 네트워크 및 데이터에 대한 접근이 지원되지 않을 경우 오히려 디지털 격차를 가중하여 기존의 건강 불평등을 심화시킬 수 있다. 본고에서는 AI 기반 원격 헬스케어를 단순한 비대면 진료의 확장이 아니라, 의료와 건강관리의 공간(care space), 인간과 AI를 연결하는 매개 디바이스(mediating device), 그리고 서비스 기능(care function)이 동시에 확장되는 디지털 헬스케어 모델로 소개한다. 병원 중심의 평가와 중재를 가정과 지역사회, 그리고 일상환경 및 자연공간으로 확장하고, 스마트폰 중심의 모바일 인터페이스를 웨어러블, AR/XR, 공간컴퓨팅 및 환경 센서로 확장함으로써 평가·훈련·예방·장기 모니터링을 보다 낮은 인프라 비용으로 제공할 수 있다. 본고에서는 이러한 개념의 적용사례를 소개하고, 해당 기술의 소규모 실증, 현지화 및 공공서비스의 확산을 통한 지속가능한 모델을 제안한다. 디지털 헬스케어 분야에서의 글로벌 공공가치는 병원의 기능을 원격으로 복제하는 데 그치지 않고, 건강관리의 공간과 접점을 넓혀 제한된 전문성과 자원을 더 많은 사람에게 분산시키는 데서 실현될 수 있다.

Article 4

5

피지컬 AI가 바꾸는 제조업 일자리

김현, 손지연

한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제2호 2026.09 pp.32-38

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피지컬 AI는 물리 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·계획한 뒤, 이를 로봇과 같은 물리적 장치를 통해 실행하는 기술이다. 피지컬 AI가 제조업에 도입되기 시작하면서 제조 현장은 자동화·지능화를 넘어 자율화로 나아가고 있다. 이는 생산성과 안전을 높 일 수 있지만, 사람이 맡는 일과 고용 구조를 바꿀 수 있다는 우려도 제기된다. 피지컬 AI는 직업 전체의 즉각적 소멸보다는 직업을 구성하는 과업을 대체·보완·재편하고 새로운 과업을 만들 가능성이 크다. 또한 피지컬 AI는 위험 작업을 줄일 수 있지만, 노동 강도와 작업 감시를 높이고 전환 기회가 근로자 사이에 불균등하게 돌아가게 할 위험도 있다. 따라서 피지컬 AI의 고용 영향을 평가하고 대응하기 위해서는 고용 규모의 변화뿐만 아니라 기술 도입의 편익과 전환 비용이 누구에게 돌아가는지, 일자리의 질이 어떻게 달라지는지를 함께 고려해야 한다. 이에 본고에서는 제조 현장의 사례와 국내외 연구를 바탕으로 피지컬 AI가 일자리에 미치는 영향을 살펴보고, 기업과 근로자, 정부와 국제사회에 필요한 대응 방향을 제시한다.

Article 5

6

인공지능 공정성 연구 동향 : AI 패러다임 전환에 따른 편향 탐지 및 완화 기법

고기혁

한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제2호 2026.09 pp.39-44

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인공지능 공정성은 이제 윤리적 권고를 넘어 필수적인 기술 요구사항이 되었다. 본 고는 AI 패러다임의 진화에 따른 인공지능 공정성 연구의 흐름을 3단계로 나누어 고찰한다. 첫째, 판별형 AI를 위해 정립된 수학적 공정성 기준들과 이들의 구조적 한계를 짚는다. 둘째, 대규모 언어모델(LLM)을 중심으로 생성형 AI에 내재된 편향 탐지 및 완화 연구가 기존 판별형 AI에서의 공정성 연구와 어떻게 차별화되는지 조명한다. 셋째, 에이전틱 및 피지컬 AI 영역의 공정성 편향이 상호작용을 통해 창발하고 물리적 행동으로 발현되는 에이전틱 및 피지컬 AI 영역의 새로운 연구 공백을 진단한다. 결론적으로 본 고는 향후 AI 시스템의 공정성과 책임성이 단순한 ‘결과(출력)의 표면적 조정’을 넘어, 모델 내부에서 ‘원인을 명확히 지목하고 통제할 수 있는 능력’으로 재정의되어야 함을 제언한다.

 

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