KCI등재
4차 산업혁명 시대의 무역경영 분야에서 머신러닝 활용 방안에 관한 연구 = A Study on the Use of Machine Learning in International Trade Business
저자
박영현 (경남대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
39-55(17쪽)
제공처
Since John McCarthy first used the term artificial intelligence (AI) at a conference held at Dartmouth College in 1956, artificial intelligence has grown along with the introduction of natural language processing and multilayer neural networks. Since the 21st century, deep learning has been announced, and unsupervised learning methods have become possible. Artificial intelligence is already demonstrating its ability to exceed human levels in some fields, and with the recent emergence of generative artificial intelligence, it presents various possibilities in the creative field, and the public's interest and trust in it are greatly increasing. am. In this way, the possibility of using artificial intelligence and how to apply it are being discussed in various fields, and a favorable approach to artificial intelligence is being made in the industrial aspect in the field of trade.
What is needed to implement this artificial intelligence is machine learning and big data, which trains computers to learn from data and improve through experience, instead of explicitly programming computers as in the traditional way. Subcomponents of machine learning include deep learning and neural networks. In machine learning, algorithms find patterns and correlations in large-scale data sets and make optimal decisions and predictions based on analysis. At this time, big data is the learning material necessary for learning machine learning. Therefore, for artificial intelligence, machine learning and big data are essential and complementary to each other.
However, research on machine learning in the field of trade management has not yet been activated, and although some studies are being conducted, its scope and application are still insufficient. Therefore, in this study, through previous research on artificial intelligence, machine learning, and deep learning, we analyzed the existing research trends on artificial intelligence, and suggested ways to activate machine learning in the field of trade management and policy proposals to improve our understanding of this field. I would like to contribute to follow-up research.
1956년 미국 다트머스 대학교에서 개최된 학회에서 미국 인지심리학자이자 컴퓨터과학자인 존 매카시(John McCarthy)가 인공지능(Artificial Intelligence; AI)이라는 용어를 처음 사용한 이래로 인공지능은 자연어처리나 다층 신경회로망의 도입과 함께 크게 성장하였다. 21세기 이후로는 딥러닝(Deep Learning)이 발표되면서 비지도 학습방법이 가능하게 되었으며, 국내에서는 2016년 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결이 이루어지면서 크게 화제가 되기도 하였다. 이미 인공지능은 일부 분야에 있어서 인간의 수준을 뛰어넘는 능력을 발휘하고 있으며, 최근에는 생성형 인공지능의 등장으로 창작 영역에 있어서도 다양한 가능성을 제시하고 이에 대한 대중의 관심과 신뢰도 크게 증가하고 있는 추세이다.
이와 같이 다양한 분야에서 인공지능 활용 가능성과 적용 방법에 대해 논의하고 있으며, 무역 분야에 있어서도 산업 측면에서 인공지능에 대한 호의적인 접근이 이루어지고 있다. 인공지능에 긍정적인 측에서는 인공지능의 발전이 스스로 가장 적절한 바이어를 찾아서 계약을 체결하고 무역서류를 만들어 송부하는 등의 무역 전반의 업무를 AI가 대체할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 결제 사기나 선적 사기와 같은 무역 사기 등을 원천 차단하여 무역 리스크를 경감시키고 무역 및 산업동향을 분석하고 예측하는데도 기여할 것으로 여겨진다.
이러한 인공지능을 구현하기 위해 필요한 것이 머신러닝과 빅데이터로, 기존 방식처럼 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신에 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련시키는 것이다. 머신러닝의 하위 구성요소로는 딥러닝과, 신경망(Neural networks)이 있다. 머신러닝에서 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 상관관계와 패턴을 찾고 분석을 통해 최적의 의사결정과 예측을 수행하도록 하는데, 이때 머신러닝의 학습을 위해 필요한 학습자료가 빅데이터라고 할 수 있다. 따라서 인공지능을 위해서 머신러닝과 빅데이터는 서로 필수적이며 보완적인 상호관계에 있다.
다만, 무역경영 분야에 있어서 머신러닝에 대한 연구는 아직 활성화가 되어 있지 않으며, 일부 연구가 이루어지고는 있으나 그 범주나 활용은 아직 미비하다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 선행연구를 통해 인공지능에 대한 기존의 연구 동향을 분석하고, 무역경영 분야에 대한 머신러닝의 활성화 방안과 정책적 제언을 제시하여 이 분야에 대한 후속 연구에 기여하고자 한다.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)