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AI 의사결정: 결정은 우리가, 분석은 기계가
김경원
인천대학교 출판부
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AI 의사결정이란 우리가 해결하고자 하는 또는 필요로 하는 문제를 주도적으로 해결하기 위해, 인간보다 뛰어난 기계를 인정하고 AI 두뇌를 탑재한 기계가 합리적이고 효과적인 빅데이터기반 분석 결과물을 만들 수 있도록 가이드하고 멘토링함으로써 서로의 존재를 인정하고 궁극적으로 우리 인간의 효율성과 행복지수를 높이는 방향으로 의사결정하는 것을 의미한다.
따라서 본 저서는 인간의 의사결정 과정을 모방하여 빅데이터와 AI를 기반으로 탄생하게 된 데이터싸이언스의 큰 틀을 이해할 필요가 있고, AI 두뇌를 사용하는 기계들이 만들어내는 세상의 변화에 겁먹기보다, 그 필요성과 프로세스를 이해하고 변화를 즐기며 우리 인간이 주도하는 합리적인 의사결정 방향을 제시하는 것을 목표로 한다. 목표 달성을 위해, (1) 빅데이터와 AI를 활용한 의사결정 프로세스를 필수적으로 이해해야 하며 (2) 그 중 분석만을 자동화한 고성능 대화형 인공지능 서비스 도구를 인지하고, (3) 분석은 기계가, 그리고 문제 정의와 의사결정은 우리가 하는 AI 의사결정 방법론과 활용 전략을 이해할 수 있다.
디지털 전환의 시대에 무궁무진한 가치를 가진 원유와 같은 빅데이터를 끊임없이 만들어 무료로 제공하는 주체는 바로 우리 스스로이기 때문에, 데이터로 움직이는 세상에 편승하지 못한다면 우리는 스스로의 가치를 포기하고 잠재적인 리스크를 외면하는 것이 될 수도 있다. 그러므로 우리 자산에 대한 책임을 이해하고 할수 있는 최소한의 노력이 바로 데이터싸이언스를 활용한 AI 의사결정이 될 것이다.
머리말
제1장 AI 의사결정: 변하지 않는 결정의 원리
1.1. 인간과 컴퓨터의 소통 방식
1.2. 기업과 사회의 소통 방식
1.3. 인간/기업/사회를 모방한 효과적인 AI 의사결정 구조
제2장 결정의 진화: 기계에게 넘겨줄 것과 남겨둘 것
2.1. 인간을 대신하는 학습과 예측의 원리
2.2. 빅데이터 시대의 학습/예측 알고리즘의 역할 변화
2.3. 알고리즘의 진화: 인간적 데이터 해석에서 기계적 패턴 학습의 여정
제3장 인간중심 AI 의사결정: 빅데이터와 AI로 재편된 의사결정
3.1. 데이터는 기계가 읽고, 의미는 인간이 만든다
3.2. 빅데이터와 AI가 실패한 것이 아니라 질문이 없었다
3.3. 공적 AI 의사결정 본질: 문제 정의·데이터 기획·설득
성공사례 부재 | 혁신의 착시: 기술이 아니라 질문이 성공을 만든다
제4장 AI 시대의 협업: 질문하는 인간, 답하는 기계
4.1. 인간과 기계, 서로 다른 강점으로 현실을 바꾸는 협업 해법
4.2. 우리는 뼈대(프로세스)를 세우고, 기계는 살(기술)을 붙인다
4.3. 질문이 권력이다: AI는 답을 준다, 인간은 의미를 만든다
성공을 위하여 | 공식 밖의 해석: 데이터가 말하지 않는 것까지 읽어내는 법
제5장 AI 의사결정 실습: 정답은 AI가, 해답은 인간이
5.1. 뼈대가 성패를 가른다: 성공과 실패를 가르는 AI 의사결정 공식
5.2. AI가 답을 주는 순간, 인간은 질문을 시작한다
5.3. [AI 의사결정 준비] 우리 현실이나 비즈니스의 객관식 또는 주관식 문제를 해결해볼까?
5.4. [AI 의사결정 분류문제] 누구에게 마케팅을 해야할 것인가? 설명가능한 인공지능을 활용한 추천과 근거
5.5. [AI 의사결정 예측문제] 비즈니스 수요를 정확하게 예측해 볼까? 시계열 및 텍스트 형태로 구성된 경제지표와 뉴스데이터 융합을 통한 미래예측
제6장 AI 시대의 마지막 균형점: 너를 통해 더 나은 나, 그리고 더 나은 우리
6.1. 트레이드오프: 성공을 위한 빅데이터 & 인공지능
6.2. 데이터와 AI한계: 데이터는 스스로 말하지 않으며 생성형AI도 알아서 말해주지 않는다
6.3. 인간의 역할: 우리 스스로 포기하지 않는한, 성공적 AI 의사결정의 핵심은 인간의 역할이다
에필로그 | AI와 함께 걷는 우리의 내일
참고문헌
제1장 AI 의사결정: 변하지 않는 결정의 원리
1.1. 인간과 컴퓨터의 소통 방식
1.2. 기업과 사회의 소통 방식
1.3. 인간/기업/사회를 모방한 효과적인 AI 의사결정 구조
제2장 결정의 진화: 기계에게 넘겨줄 것과 남겨둘 것
2.1. 인간을 대신하는 학습과 예측의 원리
2.2. 빅데이터 시대의 학습/예측 알고리즘의 역할 변화
2.3. 알고리즘의 진화: 인간적 데이터 해석에서 기계적 패턴 학습의 여정
제3장 인간중심 AI 의사결정: 빅데이터와 AI로 재편된 의사결정
3.1. 데이터는 기계가 읽고, 의미는 인간이 만든다
3.2. 빅데이터와 AI가 실패한 것이 아니라 질문이 없었다
3.3. 공적 AI 의사결정 본질: 문제 정의·데이터 기획·설득
성공사례 부재 | 혁신의 착시: 기술이 아니라 질문이 성공을 만든다
제4장 AI 시대의 협업: 질문하는 인간, 답하는 기계
4.1. 인간과 기계, 서로 다른 강점으로 현실을 바꾸는 협업 해법
4.2. 우리는 뼈대(프로세스)를 세우고, 기계는 살(기술)을 붙인다
4.3. 질문이 권력이다: AI는 답을 준다, 인간은 의미를 만든다
성공을 위하여 | 공식 밖의 해석: 데이터가 말하지 않는 것까지 읽어내는 법
제5장 AI 의사결정 실습: 정답은 AI가, 해답은 인간이
5.1. 뼈대가 성패를 가른다: 성공과 실패를 가르는 AI 의사결정 공식
5.2. AI가 답을 주는 순간, 인간은 질문을 시작한다
5.3. [AI 의사결정 준비] 우리 현실이나 비즈니스의 객관식 또는 주관식 문제를 해결해볼까?
5.4. [AI 의사결정 분류문제] 누구에게 마케팅을 해야할 것인가? 설명가능한 인공지능을 활용한 추천과 근거
5.5. [AI 의사결정 예측문제] 비즈니스 수요를 정확하게 예측해 볼까? 시계열 및 텍스트 형태로 구성된 경제지표와 뉴스데이터 융합을 통한 미래예측
제6장 AI 시대의 마지막 균형점: 너를 통해 더 나은 나, 그리고 더 나은 우리
6.1. 트레이드오프: 성공을 위한 빅데이터 & 인공지능
6.2. 데이터와 AI한계: 데이터는 스스로 말하지 않으며 생성형AI도 알아서 말해주지 않는다
6.3. 인간의 역할: 우리 스스로 포기하지 않는한, 성공적 AI 의사결정의 핵심은 인간의 역할이다
에필로그 | AI와 함께 걷는 우리의 내일
참고문헌
저자(글) : 김경원
김경원 교수는 인천대학교 글로벌정경대학 교수이자 Business Analytics & Social AI 연구실(BASA Lab)을 이끄는 연구자이다.
한양대 수학 전공, 서울대 계산과학 석사 및 산업공학 박사 과정을 거쳐, 삼성전자 Big Data Lab과 삼성리서치 AI센터에서 1세대 데이터사이언티스트로 활약했다.
그는 산업과 학문, 기술과 사회를 잇는 “융합 설계자(Convergence Architect)”로서, 금융시장, 디지털 광고마케팅, 공공정책 등 다양한 영역에서 AI와 시계열 기반 수요예측, 설명가능한 인공지능(XAI), 변화점 탐지, 데이터 효율성, SAFE AI 연구에 집중하고 있다. 다수의 SSCI/SCIE 등재 논문을 발표하였으며, 대표 논문으로는 딥러닝 기반 사회적 위험 예측, 시장 예측과 포트폴리오 추천 연구, 온라인 광고 CTR 예측 모델 등이 있다. 대부분 데이터 기반 의사결정에 인간적 맥락을 불어넣는 데 초점을 맞춘다. 또한 다수의 정부 및 산업체 프로젝트를 리드해 왔으며, 공공갈등 관리, 철도 수요 예측, 기부자 행동 예측, 도시공원 사회적 가치 분석 등 사회문제 해결과 연계된 프로젝트에도 참여했다.
교육자로서 그는 비즈니스데이터사이언스, 비즈니스애널리틱스, 비즈니스수요예측, AI 의사결정, 디지털경제플랫폼 등 실전 중심과목을 강의하며, 삼성전자·현대모비스·S-OIL·LG에너지솔루션 등 주요 기업의 AI 교육과 프로젝트 자문을 수행하고 있다. 또한 교육 스타트업인 “패스트캠퍼스”에서도 설립이후 현재까지 활발히 강의하고 있고(2022년 4.89/5점 탑티어), 최근엔 한국정보화진흥원(NIA) 등 기관과 협력해 비즈니스 예측 및 설명가능한 AI 활용 워크숍을 주도하며, 문이과를 넘나드는 다양한 기업 재직자들을 대상으로 교육과 연구의 경계를 확장하고 있다.
그의 저서 『AI 의사결정』은 이러한 연구 여정과 철학을 응축한 결과물로, 인간과 기계가 조화롭게 협업하는 미래 의사결정의 청사진을 제시한다.
한양대 수학 전공, 서울대 계산과학 석사 및 산업공학 박사 과정을 거쳐, 삼성전자 Big Data Lab과 삼성리서치 AI센터에서 1세대 데이터사이언티스트로 활약했다.
그는 산업과 학문, 기술과 사회를 잇는 “융합 설계자(Convergence Architect)”로서, 금융시장, 디지털 광고마케팅, 공공정책 등 다양한 영역에서 AI와 시계열 기반 수요예측, 설명가능한 인공지능(XAI), 변화점 탐지, 데이터 효율성, SAFE AI 연구에 집중하고 있다. 다수의 SSCI/SCIE 등재 논문을 발표하였으며, 대표 논문으로는 딥러닝 기반 사회적 위험 예측, 시장 예측과 포트폴리오 추천 연구, 온라인 광고 CTR 예측 모델 등이 있다. 대부분 데이터 기반 의사결정에 인간적 맥락을 불어넣는 데 초점을 맞춘다. 또한 다수의 정부 및 산업체 프로젝트를 리드해 왔으며, 공공갈등 관리, 철도 수요 예측, 기부자 행동 예측, 도시공원 사회적 가치 분석 등 사회문제 해결과 연계된 프로젝트에도 참여했다.
교육자로서 그는 비즈니스데이터사이언스, 비즈니스애널리틱스, 비즈니스수요예측, AI 의사결정, 디지털경제플랫폼 등 실전 중심과목을 강의하며, 삼성전자·현대모비스·S-OIL·LG에너지솔루션 등 주요 기업의 AI 교육과 프로젝트 자문을 수행하고 있다. 또한 교육 스타트업인 “패스트캠퍼스”에서도 설립이후 현재까지 활발히 강의하고 있고(2022년 4.89/5점 탑티어), 최근엔 한국정보화진흥원(NIA) 등 기관과 협력해 비즈니스 예측 및 설명가능한 AI 활용 워크숍을 주도하며, 문이과를 넘나드는 다양한 기업 재직자들을 대상으로 교육과 연구의 경계를 확장하고 있다.
그의 저서 『AI 의사결정』은 이러한 연구 여정과 철학을 응축한 결과물로, 인간과 기계가 조화롭게 협업하는 미래 의사결정의 청사진을 제시한다.
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저자
김경원
출간일
2026-01-01
ISBN
9791189007355
형식/용량
PDF / 9.47MB
카테고리 분류
대학교재 > 경상계열
대학교재 > 인천대
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