Ongoing Projects

연구 목표: (1) AI 시스템의 도입과 활용을 저해하는 여러 측면의 문제와 원인을 다학제적 관점(기술 특성, 인간 본성, 조직 환경, 법/제도 측면)에서 심층적으로 이해하고, (2) 이를 바탕으로 다양한 분야에서 공통적으로 겪는 시행착오를 줄임으로써, (3) 근본적인 문제 해결을 통한 AI 기술 활용 촉진 방안을 탐구. 아울러, 이 분야의 우수 신진연구자 양성.
연구 방법: 다양한 분야의 AI 시스템 기획/도입 사례들을 장기적(3-7년 내외 기간)으로 추적 연구하며, 이를 위한 '현장 전문가 허브' 네트워크 및 '다학제 연구자 그룹'을 구축하고 확장하며 운영.
파급 효과: AI 시스템 기반 혁신과 경쟁력 제고, 새로운 다학제적 연구 문제 및 세계적 연구 그룹, AI 기술에 대한 지속적인 관심과 투자를 위한 사회적 기반 형성, 관련 인프라 및 지원체계를 위한 정책적 기반 마련, AI 기술 개발과 활용 간의 선순환 생태계 조성, 관련 교육 역량 강화 및 전문 신진 연구인력 양성 등
한국연구재단의 사회과학 분야 대표 사업인 SSK 지원 사업에 선정되어 2022년 9월부터 개시. 현재 수행 중인 1단계(3년, 총 5.4억)를 거쳐 2, 3단계의 단계 발전형으로 최장 10년 간 지속적인 연구 가능.

선박배출 온실가스(GHG) 통합관리 기술개발

연구 목표: 국내선사의 국제해운 온실가스(GHG) 규제대응 역량 강화를 위한 선박 배출 온실가스 통합관리 및 규제대응 지원시스템 기술개발
연구 내용(KAIST): 국내 해운사들의 데이터 기반 경영 사례 및 현황 조사, 국내외 해운 플랫폼 데이터 아키텍쳐 분석, 탈탄소화 시대 국적 해운선사 데이터 전략 연구 등 데이터 플랫폼 개발 및 전략 연구
파급 효과: 기술적 측면에서 선박 대체연료 및 감축기술 데이터베이스 구축을 통해 기술 경쟁력을 향상시키며, 경제/산업적 측면에서는 EU 등의 환경규제에 대응하여 국부유출을 최소화하고, 사회적 측면에서는 온실가스 배출량 데이터와 규제대응 정보의 통합 관리를 통해 지속가능한 산업 구조를 확립하며 탄소중립 실현에 기여
해양수산부 컨소시엄 과제 (5년, 총 290억 원; KAIST 10억): 한국선급(KR)이 주도하며, 이상윤 교수팀을 비롯해 한국조선해양, 현대글로벌서비스, 에코프로에이치앤, 리빙케어, 생산기술연구원, 마린웍스, 해양수산개발원, 선박해양플랜트연구소, 한국해양대학교, 목포해양대학교 등이 참여

Completed Projects

KAIST '세계난제연구소' 설립을 위한 기획 과제 개발을 위한 탐색적 연구 (2023년 1~6월)
연구 목표: 교육 불평등 문제 해결을 위한 인공지능 기술의 활용, 특히 인간-AI 간 협력 활용 방안들에 대해 탐색하고 아이디어를 구체화
연구 내용: (1) 교육 불평등 문제의 기원과 원인들에 대한 다학제적 이해, (2) 인공지능 기술을 활용한 교육 불평등 원인 완화 혹은 해결 방안들 탐색 (특히, 인간-AI 간 협력적 시너지에 기반 한 방안들), (3) (몇몇 교육 분야들에 대해) 실제 현실에서 구현하기 위한 아이디어들 고찰

연구 배경: 인간과 인공지능 간의 협력적 의사결정과 학습에 기반 한 미래조직에 대한 연구는 4차 산업혁명의 핵심 동력인 인공지능 기술의 전략적 개발 및 활용, 이를 통한 사회/경제적 파급 효과를 높이기 위한 기반이 됨
연구 목표: (1) 인간과 인공지능 간의 협업 가능성과 그 조건 및 메커니즘에 대한 이론 체계 구축, (2) 이론에 기반한 실험 연구 방법론 및 환경 개발, 그리고 현실 문제 적용 방안 연구
기대 효과: 인공지능 조직에 관한 이론적 토대 구축과 현실 문제 응용을 위한 학제 간 연구 경험 및 역량 축적, 그리고 체계적 (실험)연구 방법론 개발
KAIST Post-AI 사업의 일환 (2021년 4~12월, 총 1억원)

연구 배경: 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능의 발달로, 조직의 구조와 프로세스, 특히 조직적 학습과 의사결정에 큰 변혁이 야기될 전망. 이에 대한 장기적 연구와 핵심 경험/지식/기술의 축적은, 인공지능을 활용한 기업/정부/사회 조직들의 혁신과 이로 인한 문제 해결 및 경쟁력 제고 에 중요한 토대가 될 것임.
연구 목표: 학습하는 기계와의 협력에 기반한 ‘미래 조직’에서의 조직적 의사결정과 학습에 대한 연구
기대 효과: 인간 중심의 기존 조직 이론 및 조직 설계 방식에 대한 재검토와 이를 통한 이론적 기여, 새로운 조직 (설계) 이론에 바탕을 둔 미래조직 기술 및 실험을 위한 이론적 토대 제공, 인공지능을 활용한 미래 조직 기술 개발 및 적용을 위한 프로젝트 기획 및 수행
KAIST '4차 산업혁명 융합연구' 기획과제 (2017.4~12)

연구 배경: 기술의 고도화와 경쟁의 심화로 현대의 조직시스템들은 점점 크고 복잡해지는 방향으로 진화해 왔으며, 이로 인해 예상치 못한 대형 사고와 참사들이 야기 됨. 크고 복잡한 조직시스템의 설계(organization design)와 신뢰성(reliability) 문제는 여전히 다학제적 난제로서 중요하게 연구되고 있음.
연구 내용: 시스템 특성들(연결성, 복잡성)과 조직적 특성들(의사결정 구조, 조직 기억/루틴 등)이 국지적 오류나 사고의 확산 과정과 시스템 신뢰성에 미치는 영향을 전산 모델링과 시뮬레이션 실험을 통해 분석하고, 이를 통해 Perrow가 지목한 설계 불가능 문제를 해결할 수 있는 조직적 방안들을 탐색하고 제안함으로써 시스템 신뢰성과 조직 설계 분야에 의미있는 기여
한국연구재단 신진연구자 지원사업 (2019.5~2022.4)