[2026-05-06 | Data Frontier] 한눈에 보는 AI x 비즈니스 분야 연구 동향

📖 Internet Research - 1건

Digital transformation of business process in pre-digital organizations: a longitudinal canonical action research (CAR) study

중국 신재생 에너지 기업 에스디 에너지(SD Energy)에서 7년간 규범적 실행 연구(canonical action research, CAR)를 진행해 디지털 전환(digital transformation, DT) 과정의 난관과 대응책을 짚어냈다. 분석을 보면 기업은 업무 절차, 시스템, 데이터, 인적 구성원이라는 네 영역에서 어려움을 겪었다. 이를 풀기 위해 업무 절차를 다시 짜고 시스템을 통합했으며, 데이터 거버넌스를 단계적으로 들여왔다. 이런 변화가 구성원의 역량을 끌어올리면서 인적 난제를 넘어서는 동력이 됐다. 기업은 시스템을 통합하기에 앞서 업무 절차부터 다시 설계해야 하며, 문화를 바꾸려면 리더십 방식을 유연하게 다듬어야 한다.

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📖 Big Data & Society - 1건

Unpacking social scoring systems and their impact on fairness and digital dignity

스위스 공공 부문이 운용하는 51개 사회적 점수 산정 체계(social scoring systems, SSS)를 분석한 결과, 행정기관과 법 집행 기관이 개인 데이터와 과거 기록을 동원해 시민의 권리와 기회를 통제하고 있었다. 연구진은 문서 분석과 반복적 코딩(iterative coding)으로 코드북(codebook)을 개발해 각 체계의 기능과 사회적 영향을 분류했다. 그 결과 공공 안전과 효율성 강화라는 명분 뒤에 가려진 사생활 침해와 디지털 존엄성(digital dignity) 훼손 문제가 드러났다. 정확성과 차별 금지에 머물던 기존 논의를 벗어나 주체성, 공감적 의사결정, 문화적 정체성 같은 디지털 존엄성의 새 차원을 규정한 점이 특히 의미가 크다. 연구진이 내놓은 분석 도구는 이해관계자가 알고리즘 체계의 형평성과 책임성을 따지고 위험 요소를 줄이는 데 쓰인다.

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📖 Scientific Data - 5건

Global dataset of soil eukaryotic communities created with a uniform protocol and long read sequencing

전 세계 121개국 4,063개 지점에서 토양 샘플을 모아 진핵생물 군집 자료를 담은 전 지구적 표준 토양 진핵생물 데이터세트(Global Standardised Soil Eukaryome Dataset, GloSED)가 구축됐다. 연구진은 기술적 편향을 줄이려 통일된 프로토콜을 적용하고, 긴 염기서열을 읽어내는 장해독 시퀀싱(long-read sequencing) 기술로 약 100만 개의 작동 분류 단위(operational taxonomic unit, OTU)를 가려냈다. GloSED에는 유전자 서열과 함께 토양의 산도(pH), 탄소·질소 함량 같은 환경 정보가 같이 실려 있어 지역 단위부터 전 지구적 규모까지 생태학적 연구를 뒷받침한다. 토양 생태계의 다양성과 기능을 따져볼 표준화된 기준이 마련됐다는 점에서 학술적 무게가 크다.

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Virome datasets and viral metagenome-assembled genomes from aquaculture-impacted freshwater environments

연구진은 충청북도 진천군 성암천 내 양식장 방류수와 그 상·하류에서 채취한 시료를 바탕으로 대규모 바이롬(virome) 데이터셋을 확보했다. 일루미나 하이섹 엑스(Illumina HiSeq X) 플랫폼으로 시료당 10.0~11.2기가베이스쌍(Gbp) 규모의 염기서열을 생산한 뒤 메타스페이드(metaSPAdes)와 메가히트(MEGAHIT)로 조립했다. 이어 바이러스 분류 도구인 비르소터2(VirSorter2)와 페이블스(Phables)를 써서 고품질 바이러스 메타게놈 조립 유전체(viral metagenome-assembled genomes, vMAGs)를 복원했다. 이 과정에서 시료당 2,837~3,156개의 바이러스 운영 분류 단위(virus operational taxonomic units, vOTUs)를 식별했고 각 단위의 분류학적 위치와 잠재적 숙주까지 예측했다. 확보한 데이터셋은 양식업이 민물 생태계의 바이러스 다양성과 미생물 생태에 미치는 영향을 규명하는 기초 자료로 쓰인다.

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Chromosomal-level genome assembly of Trypanosoma carassii, the etiologic agent of a recent outbreak of trypanosomiasis in cage-cultured large yellow croaker (Larimichthys crocea) in China

연구진은 중국에서 양식 조기(Larimichthys crocea)에 트리파노소마증을 일으키는 트리파노소마 카라시(Trypanosoma carassii)의 염색체 수준 유전체 지도를 완성했다. 수생 기생충의 유전체를 온전히 해독한 사례는 이번이 처음이다. 연구진은 팩바이오 하이파이(PacBio HiFi) 장판독 시퀀싱과 하이-씨(Hi-C) 스캐폴딩 기술을 써서 48.55메가베이스(Mb) 규모의 유전체를 34개 염색체로 재구성했다. 분석 결과 유전체의 53.29%가 반복 서열로 채워져 있었고 단백질을 암호화하는 유전자는 1만 1,584개로 확인됐다. 동의 치환율을 분석한 결과 최근 전장 유전체 중복이 일어났음을 시사하는 유전자 복제 흔적이 드러났다. 이번 성과는 수생 기생충이 어떻게 진화하고 숙주에 적응해 왔는지 밝히는 기초 자료로 쓰인다.

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Integrated respiratory metabolism and hemolymph proteome of caste specific features during honeybee (Apis mellifera L.) development

연구진은 호흡 측정법(respirometry detection)과 고해상도 질량 분석기(high-resolution mass spectrometry)를 활용해 꿀벌 계급별 발달 과정의 호흡 대사율, 체중, 혈림프 단백질체(hemolymph proteome) 자료를 통합해 구축했다. 유충, 번데기, 성충 단계에 걸쳐 일벌, 수벌, 여왕벌의 생체 정보를 분석한 결과 단백질 2,198개를 식별했고, 일벌에서 1,508개, 수벌에서 1,466개, 여왕벌에서 1,146개를 확인했다. 이번 자료는 꿀벌의 계급별 생물학적 특성을 규명하는 밑바탕이 되며, 앞으로 곤충 발달과 사회적 분화 연구를 떠받치는 토대가 된다.

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A reliable and verified dataset of functional miRNA-mRNA target interactions for gene regulation studies

레이시 해던(Lacey Haddon) 연구팀이 유전자 발현을 조절하는 마이크로알엔에이(microRNA, miRNA)와 표적 메신저알엔에이(messenger RNA, mRNA) 사이 상호작용을 검증한 고신뢰도 데이터셋 미르베리파이드(miRVerified)를 구축했다. 기존 데이터베이스는 실험 방식이 제각각이라 오류와 중복 문제가 잦았다. 반면 연구진은 직접적인 기능 리포터 분석과 서열 기반 결합 증거를 갖춘 1,913개의 인간 상호작용 사례만 엄격히 골라냈다. 중복 항목을 빼고 철회된 연구를 제외했으며, 인간 참조 유전체(hg38)에 정렬해 결합 부위 서열을 확인했다. 전형적인 방식뿐 아니라 비전형적인 상호작용과 유전자 발현을 높이는 상향 조절 사례까지 담아 생물학적 타당성을 확보했다. 미르베리파이드는 결합 부위 정보와 돌연변이 데이터, 유전체 좌표를 제공한다. 그 결과 유전자 조절 기작을 연구하거나 예측 모델을 설계할 때 표준 참조 자료로 쓰인다.

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📖 AI & Society - 4건

Critical myths of AI: ethnographic reflections on tuberculosis diagnosis and care in Tacumbu Prison, Paraguay

파라과이 타쿰부 교도소에서 결핵 진단에 인공지능(artificial intelligence, AI) 도구를 활용한 사례를 민족지학으로 들여다본 결과, AI는 현장에서 환자 진료 접근성을 높이고 의료진 역할을 다시 짜며 친밀한 대면 진료를 이끄는 긍정적 매개로 작동했다. 연구진은 기존 비판적 AI 연구가 기술의 위험성과 감시만 부각하는 이른바 'AI에 대한 비판적 신화(critical myths of AI)'에 갇혀 있다고 지적하면서, 연구자가 과거 연구를 새 사례에 비추어 끊임없이 재평가하는 반성적 민족지 방법론이 필요하다고 제시했다. AI가 특정 맥락과 제도적 환경에 따라 인간의 돌봄을 대체하지 않고 오히려 확장할 수 있다는 점이 드러난 만큼, 기술의 사회적 영향력을 평가할 때 맥락 중심의 유연한 접근이 학술적·정책적으로 반드시 필요하다는 함의가 따라온다.

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Artificial Intelligence and the City: Urbanistic Perspectives on AI

인공지능(artificial intelligence, AI)이 도시 공간과 시민의 삶에 미치는 다각적 영향을 비판적으로 고찰했다. 도시계획과 지리학의 관점에서 보면 AI 기술은 단순한 효율성 도구에 머무르지 않고 권력 구조와 사회적 불평등을 재생산하는 기제로 작동한다. 저자는 자동화된 이동 수단, 데이터 추출에 기반한 디지털 자본주의, 알고리즘에 의한 감시가 도시의 공공성과 시민의 권리를 어떻게 위협하는지 분석했다. 기술 중심의 유토피아를 경계하면서 도시 안에서 기술을 윤리적으로 운용하고 시민이 참여할 수 있는 사회적 담론이 필요하다고 짚었다는 점에서 학술적 가치가 있다.

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Sexualized deepfakes as a socio-technical continuation of gendered power

성적 딥페이크(sexualized deepfakes)는 단순한 허위 정보나 사기 문제가 아니라 여성을 향한 이미지 기반 성폭력의 연장선에 놓인 기술적 권력 도구다. 연구진은 여성의 얼굴을 동의 없이 포르노그래피에 합성하는 행위가 여성을 성적 대상으로 객체화하고 통제하려는 가부장적 관습을 디지털 공간에서 증폭한다고 분석했다. 기존 탐지 기술이나 사후 대응에 치우친 법적 규제만으로는 구조화된 성차별을 풀어낼 수 없다. 이에 따라 플랫폼의 책임을 강화하고 피해자의 자율성을 지키며 법 개혁과 기술적 안전장치를 함께 묶은 사회기술적(socio-technical) 거버넌스 체계를 세워야 한다. 연구진은 딥페이크를 진실성의 문제에서 떼어 내 인간의 존엄성과 정의를 지키는 관점으로 다시 세워야 한다고 제안하며, 여기에 이번 작업의 학술적 무게가 있다.

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Sleep by the numbers: human-centeredness and the immanent posthumanism of users

연구진은 소비자용 수면 추적 기술(consumer-grade sleep-tracking technologies, CST)을 다룬 논문 120편을 분석해, 인간 중심의 설계 패러다임이 실제로는 사용자를 사이보그적 존재, 유목적 주체, 행위자적 실재론의 대상으로 재구성하고 있음을 밝혀냈다. 수면은 주관적 의식이 멈추는 한계 상황이지만, 기술은 데이터를 매개로 수면자를 사후에 다시 짜 맞추면서 인간과 기계의 경계를 허문다. 연구진은 이런 기술적 구성이 기존의 현상학적 인간 중심 설계와 부딪히면서 '존재론적 불일치'를 빚는다고 짚었다. 이를 풀어내려고 연구진은 여러 포스트휴먼 상태가 하나의 사회기술적 배치 안에서 함께 머무는 방식을 개념화한 '포스트휴먼 설계 성좌(posthuman design constellation)' 도구를 내놓았다. 사용자를 단일하고 자율적인 주체로 못 박는 대신 기술과 얽힌 다층적 존재로 읽어내도록 설계자를 이끈다는 점에서, 보다 윤리적이고 섬세한 설계 접근을 돕는 학술적 의의가 있다.

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📖 Complex & Intelligent Systems - 3건

Data-driven causal reasoning for eco-driving behavior analysis in public transportation systems

연구진은 버스 연료 효율을 높이기 위해 운전 데이터에서 인과관계를 찾아내는 새로운 추론 파이프라인(causal reasoning pipeline)을 개발했다. 기존 인과 발견 알고리즘인 다그마-디씨이(DAGMA-DCE)를 분할과 앙상블 방식으로 확장해 데이터 분석의 신뢰성과 확장성을 끌어올렸고, 덴마크 북유틀란트 지역의 버스 운행 데이터 4006건에 적용했다. 그 결과 평균 속도가 연료 효율에 직접 영향을 미치는 핵심 요인으로 드러났다. 이어 속도 조절, 기어 선택, 가속 페달 제어 같은 운전 습관이 연료 소모 변화를 일으키는 주요 원인이라는 사실도 확인됐다. 이번 연구는 상관관계 분석에 머무르지 않고 운전 행동과 연료 효율 사이의 인과 구조를 해석 가능한 형태로 제시했다. 그러면서 대중교통의 에너지 효율을 개선할 구체적인 운영 지침을 마련했다는 데 의의가 있다.

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Enhancing emotion recognition through three modalities fusion and contrastive learning with the Mamba architecture

연구진은 맘바(Mamba) 구조를 끌어와 다중 모달 감정 인식 효율을 크게 끌어올렸다. 기존 트랜스포머(transformer) 모델의 연산 복잡도 문제를 풀기 위해 맘바 블록을 이중 입력이 가능하도록 확장한 융합 맘바(Fusion Mamba) 블록을 새로 설계했다. 융합 맘바 블록으로 세 가지 데이터를 한꺼번에 처리하고, 대조 학습(contrastive learning)과 보조 분류 제약을 더해 감정 인식 정확도를 끌어올렸다. 실험에서 기존 모델보다 추론 속도가 32.2% 빨랐고, 업계 최고 수준의 성능도 함께 나왔다. 복잡한 다중 모달 데이터 처리에서 맘바 구조가 트랜스포머를 대신할 고성능 대안이라는 사실이 이번 연구로 확인됐다.

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A novel optimistic multi-granulation roughness of pythagorean fuzzy set for medical decision analysis via soft relations over dual universes

연구진은 심장마비 치료법 선정처럼 복잡한 의료 의사결정 문제를 풀기 위해 낙관적 다중 입자 거친 피타고라스 퍼지 연성 집합(optimistic multi-granulation rough Pythagorean fuzzy soft set) 모델을 내놨다. 이중 우주(dual universes) 위의 연성 관계(soft relations)를 끌어와 애프터셋(afterset)과 포어셋(foreset) 기법으로 새 하한·상한 근사 연산자를 정의했다. 그 결과 여러 정보원에서 모은 불확실한 데이터를 유연하게 근사하면서 정확도를 끌어올렸다. 심장마비 환자의 치료 효율성, 병원 품질, 환자 만족도를 기준 삼아 치료법을 비교한 사례 연구에서는 기존 방식보다 나은 성능이 확인됐다. 의료 현장의 정밀한 의사결정을 뒷받침할 수학적 도구로 자리매김했다.

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📖 Statistical Analysis and Data Mining - 1건

Wavelet‐Based Single‐Index Additive Models With Irregular Link and Additive Functions

연구진은 고차원 자료를 분석할 때 부딪히는 차원의 저주를 풀기 위해 부분 선형 가법 모델(partial linear additive model, PLAM)과 단일 지표 모델(single-index model, SIM)을 결합한 새로운 통계 기법을 내놨다. 기존 모델은 평활한 가법 성분과 규칙적인 연결 함수를 요구했다. 반면 새 기법은 웨이블릿 기저(wavelet bases) 확장을 끌어와 비등간격 설계에서도 비모수적 추정이 가능하도록 제약 조건을 느슨하게 풀었다. 시뮬레이션과 실제 자료를 돌려 본 결과, 해석력은 그대로 유지하면서 예측 성능이 뛰어났다. 복잡한 자료 구조에서도 유연한 회귀 분석을 펼칠 수 있는 도구가 마련된 셈이다.

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📖 Psychology & Marketing - 2건

Narrative Positioning of a Fake Human: The Credibility of Virtual Influencers in Their Communication Styles

가상 인플루언서(virtual influencer)가 대명사를 앞세워 소통할수록 인간화(anthropomorphism) 인식이 높아지고 소비자의 행동 의도가 자극된다. 연구진은 엑스(X)에서 활동하는 가상 인플루언서 391명의 대명사 사용 양상을 살펴 에이전트 중심, 그룹 중심, 청중 중심, 정보 전달형 등 네 가지 소통 유형을 추렸다. 이어 피트니스 주제의 인스타그램 게시물로 실험한 결과, 청중 중심 메시지가 인간화 인식을 키우고 신뢰도와 자기 효능감을 끌어올려 운동 의도로 이어진다는 사실이 드러났다. 대명사 기반 소통 전략은 인간화 인식을 매개로 설득력을 간접적으로 끌어올리며, 가상 인플루언서가 마케팅뿐 아니라 건강한 생활 습관을 장려하는 도구로도 쓰일 수 있음을 시사한다.

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Emotional Showdown: Can Virtual Endorsers Out‐Express Human Endorsers in Digital Advertising?

사람 모델은 희망이나 감사처럼 추상적인 감정을 전달할 때 가상 모델(virtual endorser)보다 효과적이다. 반면 행복이나 흥분 같은 구체적 감정을 표현할 때는 두 모델 사이에 유의미한 차이가 없다. 연구진은 대규모 언어모델(large language model, LLM)로 현장 데이터를 분석하고 다섯 차례의 통제 실험을 진행해 이를 확인했다. 감정 전이(emotional contagion)와 기대 위반 지각(perceived expectation violation)이 두 모델의 차이를 매개하며, 소비자가 모델과 태도가 비슷하다고 느낄 때 가상 모델의 추상적 감정 표현력 부족이 완화된다. 감정 마케팅에서 디지털 광고 모델을 고를 때 감정의 성격에 따라 전략을 달리해야 한다는 뜻이다.

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📖 Journal of Consumer Behaviour - 1건

The Impact of Fit Types on Consumers' Participation in Virtual

<scp\>CSR</scp\>
Co‐Creation

기업의 가상 사회적 책임(corporate social responsibility, CSR) 공동 창조 활동에서 상호작용 방식과 적합성 유형을 어떻게 조합하느냐에 따라 소비자 참여 의도가 달라진다. 구조적 경로(structural path)에는 기능적 적합성(functional fit)이 잘 맞고, 체험적 경로(experiential path)에는 이미지 적합성(image fit)이 유리하게 작동한다. 소비자가 정보를 처리할 때 느끼는 용이함인 처리 유창성(processing fluency)이 참여 과정을 매개하며, 개인의 인지 양식(cognitive style)이 그 관계를 조절한다. 직관적인 소비자는 체험적 경로와 이미지 적합성을 묶었을 때 민감하게 반응하고, 분석적인 소비자는 구조적 경로와 기능적 적합성을 묶었을 때 더 큰 영향을 받는다. 연구진은 총 442명을 대상으로 세 차례 실험을 진행해 이런 양상을 확인했고, 기업이 소비자의 인지 특성에 맞춰 CSR 캠페인을 설계해야 한다고 제언한다.

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📖 Artificial Intelligence and Law - 1건

Comma: A multi-task and multi-lingual dataset of constitutional verdicts

연구진이 이탈리아 헌법재판소(Constitutional Court of the Italian Republic, CCIR) 판결문 1만 4천 건을 담은 다중 작업·다국어 데이터셋 콤마(Comma)를 공개했다. 기존 법률 데이터셋이 영미법 체계에 쏠리고 단일 작업에 머무는 한계를 넘기 위해, 문장 구조가 복잡한 대륙법 체계 판결문을 4개 언어로 모아 구축했다. 콤마에는 요약, 판결 생성, 법령 검색, 판결 분류 등 7가지 핵심 법률 자연어 처리(Legal NLP) 과제가 담겼다. 성능을 평가한 결과 최신 대규모 언어모델(large language model, LLM)은 분류 작업에서 높은 정확도를 보였다. 반면 긴 문맥을 이해하고 법률적 사실을 생성하는 과제에서는 여전히 개선이 필요한 것으로 드러났다. 법률 전문가의 업무를 효율적으로 돕고 믿을 만한 법률 인공지능을 개발할 학술적 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.

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📖 Journal of Cheminformatics - 1건

A general-purpose framework for chemical reaction representation with atomic correspondence and flexible condition adaptation

연구진은 유기 합성 반응을 정밀하게 예측하는 인공지능 프레임워크 얼라인리액트(AlignReact)를 개발했다. 기존 모델은 반응물과 생성물 사이의 구조 변화를 직접 포착하지 못했고, 반응 조건 데이터를 통합하는 데도 한계를 보였다. 얼라인리액트는 반응물과 생성물 사이의 원자 대응 관계(atomic correspondence)를 네트워크 구조에 직접 반영해 분자 변환 과정을 학습한다. 여기에 어댑터(adapter) 구조를 더해 다양한 형태의 반응 조건을 유연하게 입력받고, 반응 중심 인식 주의 기제(Reaction-Center-Aware attention mechanism)로 핵심 작용기를 집중적으로 분석한다. 여러 벤치마크 데이터셋에서 기존 모델을 앞서는 성능을 보이며 화학 반응 예측의 정확도를 끌어올렸다.

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📖 Scientometrics - 1건

Balancing accuracy and explainability: an ensemble-KAN model for patent grant prediction

연구진은 특허 승인 여부를 예측하는 앙상블 콜모고로프-아놀드 네트워크(ENsemble Kolmogorov-Arnold Network, EN-KAN)를 개발해 예측 정확도와 해석력을 함께 끌어올렸다. 기존 기계 학습(machine learning) 모델은 성능은 좋아도 내부 작동 원리를 들여다보기 어렵다는 한계가 있었다. 연구진은 이 문제를 풀고자 신경망 대신 스플라인 함수를 써서 수식을 뽑아낼 수 있는 콜모고로프-아놀드 네트워크(Kolmogorov-Arnold Network, KAN)에 앙상블 학습(ensemble learning)을 결합했다. 인공지능, 바이오 의약품, 전자 통신 분야의 특허 데이터로 검증해 보니 높은 예측 성능을 유지하면서도 판단 근거가 투명하게 드러났다. 특허 심사관과 특허 자체의 속성이 승인 여부에 가장 큰 영향을 미쳤고, 분야마다 비중 있게 작용한 요소도 달랐다. 연구진은 이번 결과로 복잡한 인공지능 모델을 실무에 적용할 때 필요한 신뢰성과 설명 가능성(explainability)을 끌어올려 기술 혁신 과정의 불확실성을 줄이는 길을 제시했다.

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📖 Industrial Management & Data Systems - 1건

Will online coupons affect retailers implementing the “Buy-online-and-pickup-in-store” strategy? A non-cooperative game in dual and omni-channel

온라인 쿠폰 발행과 온·오프라인 연계(Buy-online-and-pickup-in-store, BOPS) 전략이 유통업체의 채널 운영에 미치는 영향을 스태켈버그 게임(Stackelberg game) 모형과 카루시-쿤-터커(Karush–Kuhn–Tucker, KKT) 조건으로 분석했다. 연구 결과 이중 채널 환경에서는 소비자의 온라인 쇼핑 선호도와 이동 비용에 따라 쿠폰 발행 여부가 갈렸다. 반면 BOPS를 도입한 옴니채널 환경에서는 유통업체가 항상 온라인 쿠폰을 발행하는 쪽이 유리했다. 쿠폰 전략에 따라 BOPS 도입을 촉진하는 조건도 달라진다는 사실을 함께 확인했다. 유통업체는 채널 통합 과정에서 수익을 극대화할 마케팅·물류 전략을 짤 때 이번 분석을 실질적 지침으로 삼을 수 있다.

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