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    AI와 경영정보

    • 이건창 저
    • 청람
    • 2023년 06월 15일
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    ISBN: 9788959729661 242쪽 460g 155 x 242 (㎜)

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    이 책은

    최근의 일련의 인공지능 흐름에 기반하여 기존에 수십년간 경영학계에서 연구되고 강의된 경영정보시스템을 재조명하기 위하여 저술된 책이다. 복잡한 용어와 딱딱한 문체를 되도록 지양하고 읽기 쉽고 이해하기 쉽도록 쉬운 용어와 용례를 많이 넣어서 기술하였다.


     


     


    출판사 리뷰

    우리 한국인들에게 2016년도 3월달은 잊지 못할 사건이 있었던 달이다. 서울 광화문 사거리에 있는 5성급 호텔에서 우리나라 바둑을 대표하는 이세돌 프로기사와 당시로서는 이름도 생소한 인공지능 바둑 소프트웨어인 알파고와의 대결이 있었기 때문이다. 하루 한 차례씩 대결을 하였고 결과는 5전 1승 4패로 이세돌 프로바둑기사의 완패로 끝났다. 벌써 7년이 넘은 이벤트임에도 불구하고, 지금도 세계 인공지능 역사에서 이 이벤트는 인간지능과 인공지능이 제대로 대결을 벌인 세기적인 대결로 간주되고 있다. 그 이유는 여러 가지가 있지만 우선 가장 큰 이유는 역시 바둑이라는 게임이 갖는 상상을 초월하는 수준의 어려움과 복잡함 때문일 것이다.
    우주 전체 원자의 개수는 알려지기로는 대략 10의 80승 정도로 추정이 된다고 한다. 반면 19×19개의 격자로 구성된 바둑판에서 사람이 생각할 수 있는 배치 가능한 수의 개수는 10의 171승에 달한다고 한다. 그만큼 바둑은 가능한 경우의 수가 인간의 상상을 초월하는 수준으로 많기 때문에 인공지능이 바둑만큼은 사람을 이기기가 어려울 것이라고 오랫동안 생각을 해왔다. 그러나 이러한 순진한 우리들의 믿음이 알파고와 이세돌 프로바둑기사와의 대결에서 여지없이 깨지면서 인공지능의 발전과 가능성에 대해 우리 모두가 화들짝 놀랐던 것이다. 그 이후 우리나라는 정부, 학계, 산업계 모두가 나서서 인공지능에 대한 대대적인 투자와 전략수립에 매진하여 왔다.
    알파고의 경이적인 성능에 놀란 가슴이 어느 정도 진정되어 가던 즈음에 2023년도 2월달은 또 다시 챗지피티라는 획기적인 수준의 인공지능 기술이 공개되면서 또 한번 수많은 사람들에게 충격과 놀라움을 선사하였다. 이제는 인공지능이 선택이 아니라 필수라는 것은 알고 있었기 때문에 이미 우리나라 주요 대학에서는 인공지능 관련 코딩 및 기본수업을 필수과목으로 지정하는 등 발빠르게 움직여 왔는데, 오픈AI가 발표한 챗지피티는 우리로 하여금 인공지능의 세계에서는 아직도 무궁무진한 발전의 가능성이 남아있다는 것을 또다시 일깨운 사건이었다.
    본서는 이 같은 최근의 일련의 인공지능 흐름에 기반하여 기존에 수십년간 경영학계에서 연구되고 강의된 경영정보시스템을 재조명하기 위하여 저술되었다. 본서가 갖는 특징을 정리하면 다음과 같다.
    첫째, 복잡한 용어와 딱딱한 문체를 되도록 지양하고 읽기 쉽고 이해하기 쉽도록 쉬운 용어와 용례를 많이 넣어서 기술하였다. 인공지능의 용어는 간단하고 쉽게 이해될 것 같아도 막상 그 기술적인 측면을 하나하나 짚어서 설명하려면 어쩔 수 없이 어렵고 딱딱한 기술적인 내용을 사용할 수밖에 없는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 일반인들이 최대한 이해하기 쉽도록 기술하려고 노력하였다.
    둘째, 최근 매스컴이 주로 다루는 인공지능에서는 해당 인공지능이 구동되는 컴퓨터를 머신이라고 부른다. 그러나 인공지능의 역사를 비추어볼 때 지금의 머신은 뉴머신이다. 생각하는 머신, 즉 Thinking Machine이라는 주제는 영국 출신의 세계적인 암호해독 전문가이자 수학자이기도 한 앨런 튜링에 의하여 지속적으로 제기된 연구주제였다. 영국 옥스포드대학교 출판사가 발행하는 마인드(Mind)라는 오래된 철학분야 저널이 있다. 이 저널은 1876년도에 시작된 철학분야의 저명한 저널인데, 이 저널은 찰스 다윈, 노암 촘스키, 루이스 캐롤, 버트란드 러셀 등 세계적인 저술가와 학자들이 자신의 대표작을 출간한 저널로도 유명하다. 이 마인드 저널에 인공지능의 선구자인 앨런 튜링이 “Computing Machinery and Intelligence”라는 논문을 출간하였는데 이 논문에서 앨런 튜링은 머신이 과연 지능적인 생각을 할 수 있는가라는 주제를 고민하면서 그것을 확인할 수 있는 대안으로 오늘날 잘 알려진 튜링 테스트 방법을 설명하였다. 이러한 배경을 토대로 뉴머신이 등장하게 된 배경과 그로 인한 기업 비즈니스 프로세스의 획기적인 변화인 디지털 변혁을 본서의 첫 번째 주제로 설명하였다(1장. 뉴머신 시대의 등장과 디지털 변혁).
    셋째, 최근에서야 인공지능이 대중들의 관심을 많이 끌고 있지만 역사적으로 보면 인공지능의 원형은 오래전 그리스 로마 신화시대의 신화 속에서도 발견될 정도로 인공지능은 오래된 분야이다. 그리스 신화에 등장하는 대표적인 로봇이 하나 있는데 ‘탈로스’라고 하는 청동로봇이다. 이 로봇은 다이달로스라고 하는 신이 만들어낸 것인데(혹자는 헤파이스토스라는 신이 만들었다고도 함) 청동으로 만들어졌고 지중해에 떠 있는 꽤 큰 섬인 크레타 섬을 빠른 속도로 하루 세 번을 돌면서 섬에 몰래 들어오는 침략자를 물리치는 역할로 잘 알려진 로봇이다. 크레타 섬의 실제 크기를 생각해볼 때 탈로스 로봇이 하루에 세 번 크레타 섬을 돌려면 무려 시속 240 킬로미터로 달려야 한다. 신화는 신화로만 보아야 하겠지만 지금 기술로도 이 정도의 성능을 가진 로봇제작은 결코 쉽지 않다. 인류의 꿈은 이미 그리스 신화의 시대 때에도 뛰어난 인공지능 기계를 생각해 왔던 것이다. 이러한 관점에서 최근 전 세계 매스컴에 등장하는 인공지능을 현재의 시점이 아니라 오래전부터 인류가 그려온 꿈을 전제로 인공지능의 역사를 흥미있게 기술하도록 노력하였다(2장. 인공지능을 향한 인류의 오랜 염원).
    넷째, 챗지피티와 알파고의 사례에서처럼 현재 인공지능이 오늘날 보여주는 놀라운 성과의 근간을 알기 쉽게 설명하기 위하여 노력하였다. 이를 위하여 현대 인공지능 힘의 원천인 인공신경망의 생성배경과 작동 메커니즘을 상세히 설명하였다(3장. 인공신경망 : 인공지능이 갖는 힘의 원천).
    다섯째, 과거 경영정보시스템 관련 서적에서는 시스템 분석 및 설계 기법을 딱딱한 소프트웨어 공학적인 측면에서만 기술하였다. 그러나 본서에서는 시스템 분석 및 설계에 대한 시각을 인공지능의 학습데이터 준비와 그 추출에 초점을 맞추어 다시 기술하였고, 아울러 시스템 역시 스마트폰에서 구동되는 앱을 전제로 그러한 앱을 효과적으로 개발하기 위하여 필요한 분석 및 설계라는 관점으로 기술하였다(4장. 인공지능시스템 구축을 위한 체계적 분석과 설계, 5장. 인공지능 학습데이터베이스 구축을 위한 데이터 모델링). 본서 4장, 5장, 그리고 6장은 필자가 2009년에 출간한 “최신 경영정보시스템”(무역경영사. 절판됨. ISBN 89-468-0278-2) 개정판에 수록된 “2장 시스템 분석 및 설계, 3장 데이터베이스, 7장 전문가시스템”의 내용을 본서의 집필 취지와 관점에 맞추어서 다시 수정하여 저술한 것임을 밝힌다.
    여섯째, 인공지능을 아무리 쉽게 설명한다고 하여도 경영의사결정 문제해결에 인공지능이 어떻게 적용되는지를 쉽게 알 수 있도록 보여주는 것보다 더 효과적이지는 않을 것이다. 이러한 관점에서 본서는 전문가 의사결정지원, 주가방향예측, 그리고 오피니언마이닝 문제를 해결하기 위하여 실제 학습데이터를 토대로 인공지능 기법이 어떻게 적용되는지를 상세히 설명하였다(6장. 전문가시스템과 의사결정지원, 7장. 머신러닝을 이용한 주가방향예측, 8장. 딥러닝과 비즈니스 오피니언마이닝).
    일곱째, 인공지능이 갖는 한계와 윤리적인 이슈에 대해서도 언급하기 위하여 인공지능과 미래사회라는 제목으로 인공지능이 가져다 줄 미래사회에 대해서도 관련 이슈를 서술하였다(9장. 인공지능과 미래사회).
    본서는 필자가 오래전부터 생각해온 경영정보시스템 분야는 이렇게 설명되어지고 기술되어야 한다라는 주제에 대한 아주 미미한 첫걸음에 해당된다. 따라서 아직도 곳곳에 개선되어야 할 부분이 매우 많다. 그러나 아무리 미흡하고 흠이 많더라도 더 늦기 전에 본서를 세상에 선을 보일 필요가 있다는 생각에 용기를 내어 출간하기로 하였다.     

    저자 소개

    이건창

    성균관대학교 경영학과 학사

    카이스트 경영과학과 석사 및 박사 (전공: 인공지능, 의사결정지원)

    현) 성균관대학교 경영대학 글로벌경영학과 교수

    [주요 국내외 편저서]

    위기경영 (사람의 무늬 출간, 2017년)

    Digital Creativity (Springer 출판사, 2013년)

    Data Analytics in Biomedical Engineering and Healthcare (Elsevier, 2021년) 등

    [국외 논문]

    Costello, F., Kim, M. G., & Lee, K. C. (2023). Appreciating the Performance of Neuroscience Mining in NeuroIS Research: A Case Study on Consumer's Product Perceptions in the Two UI Modes—Dark UI vs. Light UI, Hawaii International Conference on System Sciences(HICSS)

    Costello, F. J., & Lee, K. C. (2022). Exploring investors' expectancies and its impact on project funding success likelihood in crowdfunding by using text analytics and Bayesian networks. Decision Support Systems, 154, 113695.

    Lee, S., Costello, F. J., & Lee, K. C. (2021). Hierarchical balanced scorecard-based organizational goals and the efficiency of controls processes. Journal of Business Research, 132, 270-288. 외 200여 편 해외 유수저널에 게재

    목차

    1장 뉴머신 시대의 등장과 디지털 변혁
    산업혁명에 대한 재해석
    뉴머신 시대의 등장
    디지털 변혁

    2장 인공지능을 향한 인류의 오랜 염원
    자크 드 보캉송의 자동 기계모형 로봇
    인공지능 이해하기
    초창기 체스로봇 메케니컬 투르크의 등장
    인공지능으로 무장한 체스머신 딥블루의 등장

    3장 인공신경망 : 인공지능이 갖는 힘의 원천
    인공신경망의 탄생과 작동원리
    다계층 인공신경망하에서 뉴런의 기능
    다계층 인공신경망이 갖는 문제해결 능력
    인공신경망 실제작동 체험

    4장 인공지능시스템 구축을 위한 체계적 분석과 설계
    스마트폰 어플과 시스템 분석과 설계, 그리고 구현
    머신러닝이 지배하는 인공지능의 세계와 시스템 분석 및 설계
    구조적으로 SADT를 수행할 때 유용한 기술적 도구들
    SADT 사례

    5장 인공지능 학습데이터베이스 구축을 위한 데이터 모델링
    머신러닝의 성과와 학습데이터의 중요성
    학습데이터베이스 구축과 머신러닝 워크플로우
    관계형 데이터베이스로 학습데이터베이스 구축 모델링

    6장 전문가시스템과 의사결정지원
    전문가시스템이 인공지능 분야에서 갖는 의미
    전문가시스템의 구성과 작동원리
    전문가시스템이 표현하는 지식의 형태
    전문가시스템의 추론방식
    전문가시스템 개발도구
    의사결정지원시스템으로서의 전문가시스템

    7장 머신러닝을 이용한 주가방향예측
    비즈니스 의사결정 세계의 복잡성
    의사결정트리(DT)
    인공신경망(NN)
    로지스틱회귀(LR)
    서포트벡터머신(SVM)
    사례
    앙상블 머신러닝 기법(RF)

    8장 딥러닝과 비즈니스 오피니언마이닝
    딥러닝에 대한 대중들의 관심
    합성곱신경망 구조와 적용
    감성분석과 오피니언마이닝
    한국어 감성분석 사전
    감성분석과 오피니언마이닝 사례분석

    9장 인공지능과 미래사회
    챗지피티와 하이프 사이클
    생각하는 기계로서의 인공지능과 직업의 안정성
    미래 인공지능에 대한 전망

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