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AI·데이터 법 길라잡이



도서명 : AI·데이터 법 길라잡이
저자/출판사 : 정찬모, 박영사
쪽수 : 250쪽
출판일 : 2024-04-30
ISBN : 9791130347196
정가 : 18000

제1편 데이터ㆍAI 시대
제1장 데이터와 인공지능 시대의 도래
Ⅰ 데이터의 중요성 증대 11
1. 사실, 데이터, 정보, 지식, 지혜 12
2. 데이터 경제로의 진화 13
3. 제4차 산업혁명 15
4. 빅데이터와 인공지능 17
Ⅱ 인공지능 시대의 도래 20
1. 정의, 분류, 발전 과정 20
2. 인공지능의 사회경제적 영향 25
3. 인공지능 윤리 26
4. AI 윤리의 특징 31
5. AI 윤리 영향평가 33

제2장 AI·데이터 거버넌스와 법
Ⅰ 인공지능 거버넌스의 구조 35
1. 개념과 의의 35
2. 종류 37
Ⅱ 인공지능과 국가질서 41
1. 헌법질서 41
2. 형사절차 44
3. 인공지능과 행정행위 45
4. 소결 46
Ⅲ 현행법상 데이터의 취급 47
1. 일반론 47
2. 개별법 49
3. 데이터 보호를 위한 민사법 해석론 52
5. 데이터 활용의 민사법 54
6. 소결 56
Ⅳ 인공지능 알고리즘의 규제 57
1. 알고리즘 규제의 개념 57
2. 인공지능 알고리즘의 규제 필요성 58
3. 알고리즘 규제방법 58

제2편 개인정보와 지식재산보호
제3장 이루다, 챗GPT, CLOVA X의 개인정보정책
Ⅰ 거대 언어모델 인공지능 63
Ⅱ 개인정보 보호위원회 심결 사례 64
1. 이루다 사건 64
2. 챗GPT 사건 69
3. 분석 71
Ⅲ 「CLOVA X」의 개인정보 처리방침과 현실 72
Ⅳ 정책적 대응 76
1. AI 관련 개인정보보호 원칙 선언 76
2. 「인공지능 시대 안전한 개인정보 활용 정책방향」 발표 77
3. 자동화된 결정에 대한 정보주체의 권리 구체화 79
Ⅴ 향후 과제 80
1. 개인정보 거버넌스 정비 80
2. 공개된 개인정보 수집·이용의 허용범위 확대 82
3. 개인정보 처리방침 및 관행 정립 83
Ⅵ 결론 83

제4장 인공지능과 개인정보보호
Ⅰ 프라이버시와 개인정보보호 85
Ⅱ 인공지능과 개인정보보호 87
1. 인공지능에 의한 개인정보 처리의 특징 87
2. 공개된 개인정보의 수집, 이용 88
3. 데이터3법 개정 89
Ⅲ 인공지능 시대 개인정보 보호법의 과제 91
1. 정보주체의 권리 유연화 91
2. 동의 규제의 한계와 개선 92
3. 「목적구속의 원칙」에서 「목적합치의 원칙」으로 93
4. 개인정보의 공정이용 95
5. 소결 96

제5장 인공지능과 지식재산보호
Ⅰ 학습용 데이터셋 관련 쟁점 97
1. 저작권법 98
2. 데이터산업법/부정경쟁방지법 100
3. 사례 101
Ⅱ 인공지능 학습완료 모델의 보호 105
1. 저작권법 105
2. 특허법 107
3. 영업비밀보호 111
Ⅲ 인공지능 생성물의 법적 취급 112
1. 서론: 창작의 주체로서 인공지능 112
2. 저작권법상 저작자 지위 여부 114
3. 특허법상 발명자 지위 여부 117
4. 결론 119

제3편 거래와 불법행위
제6장 데이터 거래와 표준계약서
Ⅰ 데이터 민사법 기초 123
Ⅱ 데이터 거래의 주요 법적 쟁점 126
Ⅲ 데이터거래 가이드라인과 표준계약서 128
1. 데이터 창출형(공동생산) 계약 128
2. 데이터 제공계약 130
3. 플랫폼형 계약 132
4. 데이터 담보책임 138
Ⅳ 플랫폼을 이용한 데이터 거래에서 3면의 계약관계 140

제7장 인공지능과 불법행위
Ⅰ 일반 불법행위책임 143
Ⅱ 특수 불법행위책임 145
1. 공작물책임 145
2. 제조물책임법 146
3. 자동차손해배상보장법 148
4. 자율주행자동차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률 151
5. 데이터 침해에 대한 책임 151
Ⅲ 인공지능 법인격 인정과 책임 151
Ⅳ 데이터와 국제사법 152
1. 국제재판관할 152
2. 준거법 153

제4편 외국의 AI 입법 및 규제
제8장 EU의 인공지능 관련 법
Ⅰ 디지털 저작권 지침 157
Ⅱ 인공지능법(AI Act) 159
1. AI의 정의 160
2. 적용범위 160
3. 위험수준별 규제(Risk-based approach) 161
4. 일반목적 인공지능 모델 164
5. 혁신 지원 조치 166
6. 거버넌스 구조 167
7. 벌칙 168
8. 중소기업 특혜 168
Ⅲ (인공지능) 제조물책임 지침 168
Ⅳ 인공지능 민사책임 지침 171

제9장 미국, 중국, 영국의 인공지능 규제 동향
Ⅰ 미국의 인공지능 규제 172
1. 배경 172
2. 주요내용 172
3. 의의 173
Ⅱ 중국의 인공지능 규제 174
Ⅲ 영국의 입장 175
Ⅳ 입법의 공통요소 176
1. 위험에 비례한 안전성 확보 176
2. 로그기록 보존의무 176
3. 중립적 규제기관 177
4. 인증과 상호인정 177

제5편 AI와 산업규제
제10장 데이터·AI와 국내산업
Ⅰ 시장과 산업규제 181
1. 데이터, 인공지능 경제의 특징 181
2. 데이터시장의 실패? 182
3. 데이터시장 조성을 위한 입법 183
4. 데이터 기반 독과점 우려 184
Ⅱ 데이터·인공지능과 개별산업 186
1. 데이터·인공지능과 금융산업 186
2. 데이터·인공지능과 보건의료 190
3. 데이터·인공지능과 법률서비스 196

제11장 인공지능과 국제통상법
Ⅰ 서론 198
Ⅱ WTO 법체제의 적용 200
1. 상품무역협정 200
2. 서비스무역협정 201
3. 무역관련 지식재산권협정 202
4. 인공지능 관련 무역제한조치가 허용되는 경우 205
Ⅲ FTA 디지털통상협정의 관련된 규정 208
1. 개인정보 보호 208
2. 정보의 국제적 이동 209
3. 컴퓨터 설비의 위치와 데이터에 대한 접근 210
4. 인공지능에 특화된 규정 212
5. 평가 및 제안 214
Ⅳ 결론 216

주요 참고문헌 217




사회과학 기초통계



도서명 : 사회과학 기초통계
저자/출판사 : 이은국 , 황은진 , 이성윤 , 노승용, 윤성사
쪽수 : 456쪽
출판일 : 2024-01-13
ISBN : 9791193058312
정가 : 30000

제 1 장 통계학이란?
제1절 통계학의 정의
제2절 모집단과 표본 그리고 모수와 통계량
제3절 자료의 유형: 변수·측정·척도 그리고 자료
제4절 통계학의 구분
제5절 사회과학 연구에서 통계의 역할
제6절 통계학의 역사
제7절 통계학과 컴퓨터 통계 프로그램
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] R 프로그램의 소개

제 2 장 도표에 의한 자료의 정리·요약
제1절 질적 자료
1 도수분포표
2 막대도표
3 원형그림
4 분할표
제2절 양적 자료
1 도수분포표
2 히스토그램
3 도수다각형
4 누적백분율곡선
5 줄기-잎 그림
6 점산도
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] 도표에 의한 자료의 정리·요약

제 3 장 특성값 산출에 의한 자료분포의 특성 분석
제1절 양적 자료
1 집중도
2 산포도
3 분포의 모양
제2절 질적 자료
1 백분율과 비율
2 질적 변이계수
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] 특성값 산출에 의한 자료분포의 특성 분석

제 4 장 확률의 기초
제1절 확률의 의미과 유형
제2절 확률의 기초 개념
제3절 사건과 집합
1 집합의 개념과 사건과의 관계
2 집합연산과 사건
제4절 확률의 공리
제5절 확률의 계산 법칙
1 확률의 덧셈 법칙
2 확률의 곱셈 법칙
제6절 베이즈 정리
주요 용어와 공식

제 5 장 확률분포
제1절 확률변수(이산형, 연속형)
제2절 확률분포(이산, 연속)
1 이산형 확률분포
2 연속형 확률분포
3 이산형 확률분포와 연속형 확률분포의 특성 비교
제3절 확률변수와 수학적 기댓값과 분산
1 이산형 확률변수의 기댓값과 분산
2 연속형 확률변수의 기댓값과 분산
3 확률변수 기댓값의 일반적 특성
제4절 두 확률변수의 결합확률분포와 연관도
1 결합확률분포와 주변확률분포
2 공분산과 상관계수
주요 용어와 공식

제 6 장 이산형 확률분포
제1절 이항분포
1 이항분포의 개념
2 이항분포의 확률밀도함수와 확률의 계산
3 이항분포의 특성
제2절 포아송분포
1 포아송분포의 개념
2 포아송분포의 확률밀도함수와 확률의 계산
3 포아송분포의 특성
제3절 이항분포와 포아송분포의 관계
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] 이항확률함수의 기댓값과 분산
[R 프로그램 활용] 포아송 확률밀도함수의 기댓값과 분산

제 7 장 연속형 확률분포
제1절 확률밀도함수
제2절 균일확률분포
제3절 정규분포
1 정규분포의 의미
2 표준정규분포
3 정규분포의 확률 계산
주요 용어와 공식

제 8 장 표본추출
제1절 표본추출의 의미
제2절 표본추출오차와 비표본추출오차
1 표본추출오차
2 비표본추출오차
제3절 표본추출 방법
1 확률표본추출
2 비확률표본추출
주요 용어와 공식

제 9 장 표본분포
제1절 표본분포의 의미
제2절 평균의 표본분포
1 평균의 표본분포의 평균, 표준편차, 표준오차
2 모집단의 분포와 평균의 표본분포
제3절 표본 비율의 표본분포
1 표본 비율의 표본분포의 평균과 표준편차
2 표본 비율의 표본분포의 형태
주요 용어와 공식

제 10 장 추정
제1절 점 추정
제2절 구간 추정
1 σ가 알려져 있는 경우
2 σ가 알려져 있지 않은 경우
3 표본 크기의 결정
제3절 두 모집단 평균 차이에 관한 추정
1 두 모집단 평균 차이에 대한 추정: σ1, σ2가 알려져 있는 경우
2 두 모집단 평균 차이에 대한 추정: σ1, σ2가 알려져 있지 않은 경우
제4절 모집단 비율에 관한 추정
1 단일모집단 비율에 관한 구간 추정
2 모집단 비율의 구간 추정을 위한 표본 크기의 결정
주요 용어와 공식

제 11 장 가설검정
제1절 가설검정의 기초
1 가설검정의 의의
2 가설검정의 오류: α-오류와 β-오류 및 유의 수준
3 가설검정의 순서
제2절 한 모집단 모평균에 대한 가설검정
1 모집단의 분산을 알고 있을 때
2 모집단의 분산을 모를 때
제3절 한 모집단 비율에 대한 가설검정
1 단측검정
2 양측검정
제4절 두 모집단 평균에 관한 가설검정
1 두 모집단 평균의 차에 관한 가설검정
2 짝을 이룬 표본의 차이에 관한 가설검정
제5절 두 모집단 비율의 차이에 관한 가설검정
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] t 검정

제 12 장 분산분석
제1절 분산분석의 의의
1 분산분석의 용어
2 분산분석의 종류
3 분산분석의 기본 가정
제2절 일원분산분석
1 모집단 분산에 대한 집단 간 추정값
2 모집단 분산에 대한 집단 내 추정값
3 분산 추정값의 비교: F 검정
4 분산분석표의 작성
5 개별집단 평균 차에 대한 사후검정
제3절 이원분산분석
1 무작위 블록설계 분석
2 2요인 이원분산분석
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] R: 분산분석

제 13 장 상관분석
제1절 상관분석의 의의
제2절 상관 관계와 상관계수
제3절 상관분석의 과정
제4절 표본상관계수와 유의성 검정
1 ρ = 0 검정
2 ρ = ρ0 검정
3 ρ1 = ρ2 검정
제5절 표본상관계수의 신뢰구간 추정
제6절 중상관분석
제7절 편상관분석
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] R: 상관분석

제 14 장 회귀분석
제1절 회귀분석의 기초
제2절 단순회귀분석
1 회귀모형과 회귀식
2 최소자승법에 의한 추정량
3 최소자승법의 기본 가정
4 회귀분석 결과의 적정성 평가
5 추정과 예측을 위한 추정회귀식 활용
제3절 다중회귀분석
1 다중회귀분석의 개념
2 다중회귀분석에서 최소자승법에 의한 추정량
3 다중결정계수
4 다중회귀분석의 가정
5 다중회귀분석의 유의성 검증
6 추정 및 예측을 위한 추정회귀식 활용
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] R: 회귀분석

제 15 장 빅데이터와 통계
제1절 빅데이터란 무엇인가?
1 빅데이터의 속성
2 빅데이터의 통계학적 특징
제2절 빅데이터 분석 기술
주요 용어와 공식
[R 프로그램 활용] R: 텍스트 분석