인공지능(AI)을 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 중국의 딥시크 등장으로 더욱 치열하고 급박하게 전개되고 있다. 국회가 AI 기본법을 제정하고 정부는 2026년까지 GPU 1.8만 장 확보를 발표하는 등 적극 대응하고 있지만, 보다 시의적절하고 유효한 정책 추진을 위해 AI 기본법의 내실을 다지는 보완 입법이 필요하다. 주요 입법 과제는 AI 거버넌스의 정책 조정·집행 능력 강화, 고영향 AI의 개념·요건 구체화, AI 사업자 유형별 의무 차등화, GPU·인재·데이터센터 확충 및 제조업의 AI 도입 지원 등이다.

최근 특정 화풍으로 사진을 변환하는 생성형 AI가 유행하면서, 학습 과정에서의 저작권 침해 여부를 판단하기 위한 학습데이터 공개가 쟁점으로 부상했다. 그러나 현재 관련 의무 규정은 없으며, 이를 두고 저작권자와 사업자 간의 입장 차가 크다. 미국은 관련 법안을 추진 중이고, 유럽연합은 「인공지능법」에 학습데이터 공개 규정을 도입했다. 학습데이터 공개 의무 규정의 단계별 입법이 이루어질 필요가 있으며, 「인공지능 기본법」과 「저작권법」에서 해결해야 할 과제를 구분하여 검토해야 한다.

본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 2022 개정 국어, 사회, 미술 교과 교육과정 문서를 분석하여 초･중학교 디지털 미디어 리터러시 교육 방향을 설정하기 위한 기초 자료를 마련하고자 하였다. 교과별 ‘공통 교육과정’ 문서에 반영된 디지털 미디어 리터러시 관련 주요어의 양상을 살펴보기 위해 키워드 빈도 분석을 통해 교과별 강조 키워드를 확인하고, 키워드 네트워크 분석을 통해 주요어 중심의 단어 연결 구조를 시각화하였다. 분석 결과, 교과별로 다소 차이가 있으나 콘텐츠 관련 단어, 디지털 관련 단어들이 빈번하게 출현하였고, 핵심적인 키워드를 중심으로 각각 2~3개 커뮤니티가 형성되었으나 커뮤니티 간 상호 유기적으로 연결되는 구조의 네트워크가 관찰되었다. 이와 같은 키워드 분석 결과와 디지털 미디어 리터러시 개념 프레임워크를 종합적으로 고려하여 교과 교육과정 기반의 디지털 미디어 리터러시 교육 내용 설정을 위한 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과는 초･중학교 교과 교육과정 기반의 디지털 미디어 리터러시 교육 내용 지형도 구축, 나아가 2022 개정 교육과정 중점 사항의 하나인 디지털 기초소양 교육의 체계화 지원의 토대로 기여하게 될 것이다.

Ofcom은 지역 뉴스에 대한 지원 목표를 설정하고, 이해 관계자의 의견수렴 등을 통해 다양한 정책 지원 방안을 제시 - 다양한 지역 뉴스에 대한 가용성 보장, 미디어 리터러시 강화, 신뢰할 수 있는 지역 뉴스에 대한 접근성 강화, 뉴스에 대한 독자 참여 보장 등 네 가지 주요 목표를 설정 - 구체적인 정책 지원 방안으로, 혁신 기금과 같은 정부의 재정적 지원 확대, 공익뉴스 연구소 설립, BBC-지역 미디어 사업자 간 뉴스 파트너십 확대, 미디어 리터러시 교육 강화, 지역 미디어 사업자 간 협력 등을 제시

우리나라 이동통신시장은 1위 사업자의 점유율 하락에도 불구하고 과점적 시장 구조가 고착화되는 양상을 보이고 있습니다. 본 연구는 과점시장에 대한 규제 방법론의 일환으로 복수의 사업자가 명시적 합의 없이도 유사한 전략을 구사하며 시장에서 공동으로 지배력을 행사하는 이른바 “공동지배력(joint dominance)”의 개념이 우리나라 이동통신시장에도 적용될 수 있는지에 대해 논의하고 있습니다. 특히, 본 연구는 이동통신서비스 요금제의 유사성에 착안하여, 우리나라 사업자들의 요금제가 OECD 국가들과 비교해 매우 유사하다는 사실을 밝히고, 이를 통해 우리나라 이동통신시장에서 경제적 연계(economic link), 즉 공동지배력의 존재 가능성을 제기하고 있습니다. 이와 같은 연구 결과는 우리나라 이동통신시장에서의 공동지배력의 존재를 증명하는 것은 아니지만, 향후 보다 정밀한 법적·경제적 분석을 위한 출발점이자 과점시장 규제를 위한 정책 논의의 단초를 제공하고 있다는 의의를 지닙니다. 본 연구가 향후 이동통신시장의 경쟁활성화를 위한 정책 수립에 일조할 수 있기를 기대합니다.

본 연구는 국내 몰입형 서비스 생태계 활성화를 위한 정책적·산업적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 몰입형 서비스의 발전·진화 과정을 조사하고, CPND 생태계 구조를 분석한다. 또한 시장 참여자 사례와 산업 현황을 파악하며, 국내외 관련 정책을 검토한다. 아울러 이용자들의 인식과 행태를 조사함으로써 종합적인 접근을 통해 국내 몰입형 서비스 생태계 활성화를 위한 구체적인 시사점을 제시하고자 한다.

o 국내 정보통신 분야 법령은 지난 40년간 이원화된 체계를 고수하면서 누적적·추가적 제·개정을 추진함에 따라, 지난 10년간 급성장한 디지털 융합 시장의 구조와 특성을 반영하는 데 한계를 보임 - 오늘날 디지털 융합 서비스 생태계는 네트워크, 시스템, 서비스(앱/플랫폼), 데이터 층위로 구분되며, 각 층위 간에 데이터, 기술, 시장의 결합이 활발하게 이루어지고 있으나, 분산된 정보통신법 체계는 동일 대상·영역에 중첩된 규제를 초래하여 디지털 융합 서비스 영역을 합당하게 규율하는 법적 수단을 재정비하는 법체계 쇄신이 긴요함 o 본 연구에서는 디지털 전환 및 심화에 따른 네트워크·데이터·서비스 융합 양상을 기술과 규범 양 측면에서 파악하고, 정보통신 생태계 구조 변화를 법체계에 반영하는 차원에서 정보통신법제의 통합 및 재편 방향을 제시하고자 함

최근 디지털 기술의 비약적인 발전에 따라 모바일 데이터 트래픽이 급격히 증가하고 있습니다. 특히 동영상 콘텐츠와 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확산은 이동 통신서비스 이용 행태에 중대한 변화를 가져왔으며, 이에 따른 데이터 트래픽 증가는 통신 인프라 수요를 재편하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 다만, 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 등 신기술 기반 서비스의 확산 여부에 따라 향후 트래픽 성장 추이는 불확실성이 내재되어 있는 상황입니다. 이러한 환경에서 모바일 데이터 트래픽에 대한 정밀한 예측은 주파수 수요 예측, 주파수 할당 대가 산정, 인터넷 상호접속료 산정 등 중장기 통신 정책수립을 위한 필수적 기반이 됩니다. 이에 본 보고서에서는 OECD 국가를 대상으로 모바일 데이터 트래픽에 영향을 미치는 주요 요인을 실증적으로 분석하고, 이를 바탕으로 2024년부터 2028년까지 국내 모바일 데이터 트래픽을 예측하여 향후 통신 정책 수립에 필요한 실증적 근거를 제공하고자 하였습니다. 본 연구는 통신정책연구실의 김민희 연구위원이 총괄 책임을 맡아 수행하였습니다. 본 보고서의 분석 내용을 바탕으로 향후 모바일 데이터 트래픽 변화에 대응한 주파수 정책, 통신시장 경쟁정책, 인터넷 상호접속 정책 등 다양한 중장기 통신 정책 수립에 유용하게 활용될 수 있기를 기대합니다. 아울러 본 연구 결과가 급변하는 디지털 환경 속에서 보다 합리적이고 실효성 있는 통신 정책 방향을 설정하는 데 기여할 수 있기를 바랍니다.

인공지능은 인간의 합리적인 에이전트로서 기능할 것이라는 기대에서 진화를 거듭하고 있다. 궁극적으로 인공지능시스템은 인간의 크고 작은 일들을 대신하며, 인간의 자율성을 지향하기에 무엇보다 인간 자율성을 침해 가능성에 대비할 필요가 있다. 이에 인공지능기본법의 개선책으로 인공지능 의사결정시스템이 인간존엄과 자율성을 보완하는 방향을 제안한다.

2022년 OpenAI가 공개한 ChatGPT는 엄청난 돌풍을 일으키며 생성형 인공지능(AI)의 무궁무진한 가능성을 선보였으며, AI 시대를 열었다는 평가를 받았다. 반면 생성형 AI의 이용이 활발해지면서 그에 따른 다양한 부작용이 보고되고 있는데, 그 대표적인 것이 바로 생성형 AI를 이용한 딥페이크(Deepfake)이다. 딥페이크를 통해 목소리와 얼굴 등을 속여 상대방을 기망하고 금품 등을 얻는 사기 문제가 발생하고 있으며, 허위 사실을 실제인 것처럼 꾸며 전파시켜 타인의 명예훼손 등에 이용하는 등 가짜뉴스의 문제도 보고되고 있다. 특히 딥페이크로 피해자의 음성과 얼굴을 위조하고 이를 통해 편집·합성된 음란영상물을 유포하는 행위가 가장 문제되는데, 최근 X(舊 트위터)에서는 음란 사진에 연예인 테일러 스위프트(Taylor Swift)의 얼굴을 합성한 가짜 사진이 광범위하게 확산되는 등 국내외적으로 그 문제가 심각하다. 결정적으로 이러한 생성형 AI를 이용한 사기·가짜뉴스·음란물 등이 기존의 보편화된 컴퓨터 그래픽 기술에 딥러닝을 적용하는 방식으로 손쉽게 제작 가능하다는 점과 이렇게 업로드되는 가짜뉴스·음란물 등을 완벽하게 필터링하기 어렵다는 점, 더욱이 온라인 서비스의 성격상 유포가 매우 빠르고 완전한 삭제는 어려우므로 피해가 지속된다는 점에서 그 문제의 심각성이 더 크게 부각된다. 이러한 문제에 대응하기 위해 국내·외로 다양한 입법적 시도가 이루어지고 있는바, 생성형 AI의 혁신성과 위 문제의 해결 필요성 사이에서 균형을 맞출 입법이 절실히 요구되고 있다.