1. 연구의 필요성과 목적

1.1. 연구 배경
 

❍ 인공지능(AI) 기술은 산업 전 영역과 정부 행정에서 핵심적 기술로 부각되며, 정책 수립 체계에 근본적 변화를 가져오고 있음.

    특히 다양한 데이터의 실시간 처리와 분석, 정책 대안의 자동 생성, 정책 시나리오 시뮬레이션 기능이 발달하면서,

    각국 정부는 AI를 업무 보조 차원을 넘어서 정책 설계와 운영 구조를 혁신하는 전략적 도구로 활용하고자 노력하고 있음.

    우리나라 역시 범정부 차원의 AI 전략을 마련하고, 초거대 AI 인프라 구축, AI 부문의 전문 인력 양성, 관련 규제 개선 등을 통해

    디지털 행정 기반을 확충하고 있음.

2. AI 기술의 유형, 발전 경로 및 정책 적용 가능성3)

2.1. AI의 개념
 

❍ 2025년 4월 기준 현재의 AI는 챗봇이나 대화형 모델과 같은 언어 기반 기술로 많이 이해되고 있음.

    실제로는 보다 포괄적인 개념임. AI는 데이터의 수집, 학습, 분석, 예측, 실행 자동화, 의사결정 지원 등 다양한 기능을 수행할 수 있

    으며, 신진우 KAIST 석좌교수는 2025년 3월 7일 <AI 강국위원회>에서 AI를 “세상의 모든 것을 자동화할 수 있는 혁신적 기술”로

    정의함. AI는 단일한 특정 기술이라기보다 여러 기술과 시스템이 결합된 복합적 구조로, 딥러닝, 머신러닝, 자연어처리(NLP),

    컴퓨터 비전, 생성형 AI, 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 등 다양한 구성요소를 아우름.

2.2. 핵심 기술 구조

❍ AI는 딥러닝, 머신러닝, 자연어처리, 생성형 AI, 로보틱 프로세스 자동화, 지식기반시스템 등 다양한 지능형 기술과 알고리즘을

   아우르는 포괄적인 개념임. 따라서 이들 개념에 대한 정확한 이해와 구분이 중요함.

3.1. 온톨로지의 의미
 

❍ AI가 정책 고도화에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다는 점은 이미 여러 사례를 통해 증명되었다고 볼 수 있음.

   본 연구에서는 이러한 AI 활용 논의를 한단계 더 발전시켜, 데이터 간의 의미론적 관계를 체계화하고 정책적 맥락을 정밀하게 해석할

   수 있는 도구인 ‘온톨로지(ontology)’에 대해 다루고자 함.

   단순한 데이터 분석을 초월하여, 복잡한 사회 문제의 인과관계와 구조를 파악하기 위해서는 데이터 간 관계를 체계적으로 정의하고       조직화할 수 있어야 하며, 이 과정에서 온톨로지는 중심적인 역할을 수행할 수 있기 때문임.

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