표제지
목차
요약문 15
제1장 서론 17
제1절 경험적 증거기반 정책 17
1. 경험적 증거의 범위 18
2. 정책적 의사결정을 위한 경험적 증거의 활용 방안 22
제2절 연구의 필요성 및 목적 24
제2장 2021년 지능정보사회 이용자 조사 26
제1절 조사 개요 26
제2절 조사 설계 27
1. 조사 대상 27
2. 표본 설계 27
3. 조사 내용 39
제3절 2021년 지능정보사회 이용자 조사 결과 43
1. 응답자 특성 43
2. 디지털 기기 및 정보통신서비스 사용 44
3. 지능정보기술 및 서비스와 지능정보화 환경 58
4. 온라인 비대면 서비스 이용 60
5. 지능정보시대 이용자 보호 이슈 68
제4절 지각된 디지털 역량과 디지털 프라이버시 역설 77
1. 연구 개요 77
2. 연구 문제 79
3. 연구 방법론 87
4. 지각된 디지털 역량과 프라이버시 역설 90
5. 연구의 결과 96
제5절 인공지능 서비스 사용자 인식 유형별 클러스터링과 클러스터별 미디어 활용 방식 98
1. 연구 개요 98
2. 인공지능 서비스 활용에 대한 사용자 인식 유형별 클러스터링 분석 103
3. 유형별 뉴스 자동 추천 서비스에 대한 사용자 인식 비교 119
4. 유형별 비대면 서비스 사용의도에 영향을 미치는 요인 비교 129
5. 연구의 결과 138
제3장 설명가능한 추천시스템 및 투명성에 대한 이용자 인식 연구 142
제1절 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 142
제2절 연구 개요 146
1. 연구 목적 146
2. 연구 내용 147
3. 연구 방법론 149
4. 선행연구 분석 155
제3절 그래프 생성과 경로 탐색 157
1. 그래프에 사용할 데이터 선정 157
2. 데이터별 그래프 생성 결과 162
3. 경로 탐색 167
제4절 설명 가능한 추천 시스템 결과도출 과정 168
1. 추천 목록 도출 168
2. 지식 그래프 생성 170
3. 추천 경로 탐색 171
4. 사용자의 선택권 보장 173
제5절 설명 가능한 추천시스템 이용자 설문조사 174
1. 추천시스템 제공 174
2. 설문조사 개요 178
3. 결과 분석 180
제6절 연구 결과 190
제4장 지능정보사회 이용자 정책 전문가 심층조사 193
제1절 조사 개요 193
1. 조사 목적 193
2. 조사지 구성 194
제2절 전문가 심층조사 결과 199
1. 전문가 인식 조사 199
2. 전문가 의견 수렴 204
3. 소결 225
제5장 결론 228
제1절 결론 및 정책적 함의 228
제2절 후속 연구방향 230
참고문헌 232
판권기 247
〈표 1-1〉 증거의 구성과 내용 예시 18
〈표 1-2〉 증거 포트폴리오 구성 19
〈표 1-3〉 증거기반 정책 활용 가능한 데이터 유형 21
〈표 1-4〉 증거기반 정책결정을 위한 네 가지 고려사항(OECD, 2012) 22
〈표 2-1〉 지역별ㆍ성별ㆍ연령별 인터넷 이용률(2020) 28
〈표 2-2〉 2021년 지역ㆍ연령별 추계인구 분포 28
〈표 2-3〉 지역별ㆍ성별ㆍ연령별 인터넷 이용자수(2020) 30
〈표 2-4〉 2019 인구주택총조사 결과 지역별 조사구 및 조사구 종류별 가구 분포 31
〈표 2-5〉 지역별ㆍ할당방법별 허용오차 32
〈표 2-6〉 지역별 조사구 할당결과(비례할당) 33
〈표 2-7〉 지역별 조사구 할당결과(제곱근비례할당) 34
〈표 2-8〉 지역별 조사구 특성별 표본조사구 분포 35
〈표 2-9〉 설문 문항 내용 41
〈표 2-10〉 사전 조사 설계 42
〈표 2-11〉 지능정보사회 이용자 조사 응답자 특성 43
〈표 2-12〉 디지털 기기 사용 비율 및 목적 45
〈표 2-13〉 디지털 기기 기능 제어 수준 46
〈표 2-14〉 디지털 기기 사용 시 대처 방법 46
〈표 2-15〉 스마트폰 기반 서비스(애플리케이션) 이용 빈도 47
〈표 2-16〉 사용시간 상위 스마트폰 애플리케이션 유형 48
〈표 2-17〉 디지털 기기 및 서비스를 통한 경제 활동 50
〈표 2-18〉 온라인 서비스 이용 변화 51
〈표 2-19〉 최근 1년간 검색을 위해 가장 많이 사용한 서비스 52
〈표 2-20〉 검색 서비스 결과에 대한 인식 53
〈표 2-21〉 유튜브 시청 방식 54
〈표 2-22〉 최근 1년간 자동추천 서비스 이용 경험 54
〈표 2-23〉 자동추천 뉴스기사에 대한 인식 55
〈표 2-24〉 자동추천 콘텐츠에 대한 인식 56
〈표 2-25〉 유튜브 자동추천 서비스에 대한 인식 57
〈표 2-26〉 지능정보기술 및 서비스에 대한 인식 58
〈표 2-27〉 미래 지능정보기술 및 서비스의 발생가능성, 바람직성, 이용의향 59
〈표 2-28〉 온라인 비대면 서비스 이용 유무와 빈도 61
〈표 2-29〉 최근 1년간 온라인 비대면 서비스 이용 경험 61
〈표 2-30〉 온라인 비대면 상황에 사용한 디지털 기기 62
〈표 2-31〉 온라인 비대면 상황에 사용한 서비스 63
〈표 2-32〉 대면서비스 대비 온라인 비대면 서비스에 대한 인식 64
〈표 2-33〉 온라인 비대면 서비스의 장점 64
〈표 2-34〉 온라인 비대면 서비스에 대한 우려 65
〈표 2-35〉 가족이나 지인과의 화상 대화 이용 시 우려 사항 66
〈표 2-36〉 온라인 강의(수업) 이용 시 우려 사항 66
〈표 2-37〉 업무ㆍ학업 관련 온라인 미팅(회의) 이용 시 우려 사항 67
〈표 2-38〉 온라인 세미나 이용 시 우려 사항 67
〈표 2-39〉 온라인 라이브 스포츠 관람ㆍ콘서트ㆍ음악회ㆍ뮤지컬ㆍ전시회 등 이용 시 우려 사항 68
〈표 2-40〉 온라인상 개인정보 관련 경험 및 인식 68
〈표 2-41〉 이용 흔적이 남는 것이 두려워 이용을 주저한 경험 69
〈표 2-42〉 개인정보 활용에 대한 상황별 수용도 70
〈표 2-43〉 5년전 대비 개인정보 보호 수준 변화 71
〈표 2-44〉 기관별 개인정보 관리 수준 71
〈표 2-45〉 온라인 서비스 가입 시 개인정보수집 절차 동의 여부 72
〈표 2-46〉 온라인 게시 정보에 대한 인식 72
〈표 2-47〉 데이터 소유권에 대한 인식 72
〈표 2-48〉 지능정보사회 이용자 권리에 대한 인식 73
〈표 2-49〉 향후 5년 이내 미래 사회변화 74
〈표 2-50〉 인공지능 역기능에 대한 인식 75
〈표 2-51〉 인공지능 역기능에 대한 정부의 역할 76
〈표 2-52〉 미래의 개인 사생활 보호 정도 77
〈표 2-53〉 디지털 역량의 12가지 세부 영역 81
〈표 2-54〉 인구사회적 변인에 따른 지각된 디지털 역량 91
〈표 2-55〉 거주 지역 크기에 따른 지각된 디지털 역량 91
〈표 2-56〉 거주 지역 권역별 따른 지각된 디지털 역량 92
〈표 2-57〉 지각된 디지털 역량과 미래기술 5년 내 실현 가능성 92
〈표 2-58〉 지각된 디지털 역량과 미래기술에 대한 긍정 태도 93
〈표 2-59〉 개인 맞춤형 정보 추천서비스에 대한 태도와 지각된 디지털 역량 94
〈표 2-60〉 디지털프라이버시 염려와 개인정보 허용 여부 95
〈표 2-61〉 지각된 디지털 역량과 디지털 프라이버시 역설 집단 95
〈표 2-62〉 미래 지능정보기술 및 서비스 분류 103
〈표 2-63〉 주성분분석 결과 요약 106
〈표 2-64〉 인공지능 인식에 대한 요인 부하량(Factor Loadings) 107
〈표 2-65〉 클러스터 별 세 가지 잠재 요인들의 평균값 111
〈표 2-66〉 자동 추천 시스템 사용 여부 120
〈표 2-67〉 뉴스 자동 추천 시스템 사용 여부 125
〈표 2-68〉 기초통계 126
〈표 2-69〉 상관계수행렬 127
〈표 2-70〉 선형회귀분석 결과 127
〈표 2-71〉 변수 설명 130
〈표 2-72〉 각 변수 별 평균 및 표준편차 131
〈표 2-73〉 모형 적합도 분석 결과 132
〈표 2-74〉 온라인 강의 모형 133
〈표 2-75〉 온라인 회의 모형 135
〈표 2-76〉 온라인 세미나 모형 136
〈표 2-77〉 온라인 공연 모형 137
〈표 3-1〉 각 데이터셋 별 크기 156
〈표 3-2〉 장르별 영화 수 160
〈표 3-3〉 태그별 언급된 영화 수 161
〈표 3-4〉 간선 가중치 168
〈표 4-1〉 지능정보사회 이용자 보호 전문가 심층 조사 개요 194
〈표 4-2〉 지능정보사회 이용자 보호 전문가 심층 조사 내용 195
〈표 4-3〉 지능정보사회의 역기능 예시 196
〈표 4-4〉 위험 기반 규제 방식 도입 시 예상되는 도전과제 예시 197
〈표 4-5〉 자동추천 서비스 관련 우려사항 198
〈표 4-6〉 인공지능 기반 서비스의 활용 가능성 설문 응답안 202
〈표 4-7〉 디지털 격차 유형별 정책적 대응 방향 205
〈표 4-8〉 지능정보사회에서 일자리 대체 및 실업 문제에 대한 정책 대응 208
〈표 4-9〉 디지털 플랫폼 기업 독ㆍ과점으로 인한 이용자 권리 약화 대응방안 209
〈표 4-10〉 미디어의 편파적 소비로 인한 판단 장애를 줄이기 위한 대응 방안 211
〈표 4-11〉 위험 기반 규제 도입의 주요 도전과제와 정책적 대응 212
〈표 4-12〉 위험 기반 규제 방식 도입에 예상되는 도전 과제 기타 의견 216
〈표 4-13〉 인공지능 기반 추천 서비스 이슈 대응을 위한 정책 방향 전문가 의견 수렴 결과 217
〈표 4-14〉 추천 서비스에 대한 전문가 의견 225
[그림 2-1] 인공지능 활용 카테고리에 대한 이차원 분류 105
[그림 2-2] 주성분분석 누적 분산 감소 그래프 106
[그림 2-3] 세 가지 잠재 요인의 주관적 분류에서의 위치 108
[그림 2-4] 세 가지 잠재 요인의 주관적 분류에서의 위치 110
[그림 2-5] 클러스터별 세 가지 잠재 요인들의 평균 값 방사형 그래프 111
[그림 2-6] 클러스터별 인공지능 서비스 도입의 윤리적 인식 차이 113
[그림 2-7] 클러스터별 하루 평균 스마트폰 사용 시간 118
[그림 2-8] 클러스터별 자주 사용하는 애플리케이션 시각화 119
[그림 2-9] 자주 사용하는 뉴스 서비스별 뉴스 자동 추천 서비스 사용 응답자의 비중 121
[그림 2-10] 자주 사용하는 뉴스 서비스와 선호하는 추천 방식에 따른 응답자의 비중 121
[그림 2-11] 클러스터별 뉴스 자동 추천 서비스 사용 응답자의 비중 122
[그림 2-12] 클러스터별 선호하는 뉴스 추천 방식에 따른 응답자의 비중 123
[그림 2-13] 클러스터별 뉴스 자동 추천 서비스 인식 분포 124
[그림 2-14] 연구 모형 129
[그림 3-1] 심층 신경망의 구조 143
[그림 3-2] Guided Grad-CAM Overview 144
[그림 3-3] 입력 이미지와 설명가능한 출력 이미지 145
[그림 3-4] 설명가능한 감정 분석 결과 146
[그림 3-5] 그래프 기반의 설명 가능한 추천시스템 예시 148
[그림 3-6] SVD 구조 149
[그림 3-7] Full SVD 구조 150
[그림 3-8] Truncated SVD 구조 151
[그림 3-9] 지식 그래프 예시 152
[그림 3-10] MovieLens 그래프 예시 152
[그림 3-11] 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘 예시 154
[그림 3-12] MovieLens data 형식 155
[그림 3-13] Latest-small top200 영화 리스트 157
[그림 3-14] M25 2015년 이후 개봉 top200 영화 리스트 158
[그림 3-15] 전체 사용자의 평점 수, 20개 이상의 평점을 남긴 사용자의 평점 수 159
[그림 3-16] 추출된 200개의 영화 리스트 159
[그림 3-17] 추출된 태그데이터 161
[그림 3-18] MovieLens-latest-small 사용자-영화 관계그래프 및 부분 그래프 163
[그림 3-19] MovieLens-M25 사용자-영화 관계그래프 및 부분 그래프 163
[그림 3-20] MovieLens-latest-small 영화-장르 관계그래프 및 부분 그래프 164
[그림 3-21] MovieLens-M25 영화-장르 관계그래프 및 부분 그래프 164
[그림 3-22] MovieLens-latest-small 영화-사용자가 남긴 태그 관계그래프 및 부분 그래프 165
[그림 3-23] MovieLens-M25 영화-사용자가 남긴 태그 관계그래프 및 부분 그래프 165
[그림 3-24] MovieLens-latest-small 사용자-사용자가 남긴 태그 관계그래프 및 부분 그래프 166
[그림 3-25] MovieLens-M25 사용자-사용자가 남긴 태그 관계그래프 및 부분 그래프 166
[그림 3-26] MovieLens-M25 사용자-선호 장르 관계그래프 및 부분 그래프 167
[그림 3-27] 초기 MovieLens 24M 데이터셋 169
[그림 3-28] 사용자-영화 평점 행렬 169
[그림 3-29] 예측된 평점을 이용한 정렬된 영화 목록 예시 169
[그림 3-30] 도출된 지식 그래프 170
[그림 3-31] 영화-사용자 가중치 부여 171
[그림 3-32] 영화-장르 가중치 부여 171
[그림 3-33] 장르-사용자 가중치 부여 172
[그림 3-34] 추천 경로 탐색 예시 172
[그림 3-35] 영화-장르 데이터 173
[그림 3-36] XAI_RS1의 메인 페이지 175
[그림 3-37] XAI_RS2의 메인 페이지 175
[그림 3-38] 사용자의 선호 영화 목록 입력 페이지 176
[그림 3-39] XAI_RS1에서 추천된 영화 목록 제공 페이지 176
[그림 3-40] XAI_RS2에서 추천된 영화 목록 제공 페이지 177
[그림 3-41] 추천된 영화에 대한 설명제공 페이지 177
[그림 3-42] 설문조사지 179
[그림 3-43] XAI_RS1에 대한 응답자들의 연령 분포 180
[그림 3-44] XAI_RS2에 대한 응답자들의 연령 분포 181
[그림 3-45] XAI_RS1에 대한 응답자들의 성별 분포 181
[그림 3-46] XAI_RS2에 대한 응답자들의 성별 분포 182
[그림 3-47] XAI_RS1 1번 문항 점수분포 183
[그림 3-48] XAI_RS2 1번 문항 점수분포 183
[그림 3-49] XAI_RS1 2번 문항 점수분포 184
[그림 3-50] XAI_RS2 2번 문항 점수분포 185
[그림 3-51] XAI_RS1 3번 문항 점수분포 185
[그림 3-52] XAI_RS2 3번 문항 점수분포 186
[그림 3-53] XAI_RS1 4번 문항 점수분포 186
[그림 3-54] XAI_RS2 4번 문항 점수분포 187
[그림 3-55] XAI_RS1 5번 문항 점수분포 188
[그림 3-56] XAI_RS2 5번 문항 점수분포 188
[그림 3-57] XAI_RS1 6번 문항 점수분포 189
[그림 3-58] XAI_RS2 6번 문항 점수분포 189
[그림 4-1] 지능정보사회 이용자의 권익에 대한 의견 200
[그림 4-2] 미래기술의 활용 가능성, 전문가와 일반인 비교 203
[그림 4-3] OECD 국가별 세대간 디지털 격차: 낮은 수준의 디지털 기술을 보유한 성인의 비율(연령별 비교) 204
[그림 4-4] 전문가 의견 수렴 결과 1번 이슈 218
[그림 4-5] 전문가 의견 수렴 결과 2번 이슈 219
[그림 4-6] 전문가 의견 수렴 결과 3번 이슈 220
[그림 4-7] 전문가 의견 수렴 결과 4번 이슈 221
[그림 4-8] 전문가 의견 수렴 결과 5번 이슈 222
[그림 4-9] 전문가 의견 수렴 결과 6번 이슈 223