신뢰성 높은 AI 의사결정 시스템: 지식-데이터 융합 AI의 생애주기 관점

조직의 의사결정 과정에서 데이터 기반 인공지능(AI) 시스템의 활용이 증가하고 있으나, 이러한 시스템은 종종 해석 불가능한 블랙박스로 작동하여 의사결정의 근거를 이해하기 어렵게 만듭니다. 또한, 구조화된 도메인 지식을 활용하지 못해 의사결정 맥락이나 목표와 일치하지 않는 결과를 초래하고, 이는 잘못된 결정이나 AI 시스템에 대한 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제 해결을 위해 최근 신경-상징 AI와 같이 도메인 지식과 데이터 기반 AI를 통합하려는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 본 연구는 의사결정을 위한 지식-데이터 기반 AI 시스템 관련 최신 문헌과 개념을 통합적으로 검토합니다. 이를 기반으로 지식-데이터 융합 AI 시스템의 생애주기 프레임워크를 제안하며, 헬스케어 애플리케이션 사례를 통해 그 적용 가능성을 입증합니다. 제안된 생애주기 프레임워크와 애플리케이션 사례를 활용하여 지식-데이터 기반 AI 시스템의 신뢰성 차원을 분석합니다. 이는 도메인 지식 통합이 AI 시스템의 신뢰성에 기여하는 구체적인 메커니즘에 대한 이해를 심화합니다. 이 연구는 의사결정을 위한 신뢰성 높은 AI에 대한 논의를 발전시키며, 지식과 데이터를 통합한 AI 시스템 개발 및 활용에 중요한 통찰을 제공합니다.