양평군 AI 연구원

중국의 딥시크(DeepSeek)가 사용자들 사이에서 인기를 끄는 이유는 다양합니다. 우선, 딥시크는 기존 검색 엔진보다 더 깊이 있는 정보 검색을 가능하게 하여 연구자나 학생들과 같은 전문 정보가 필요한 사용자들이 데이터를 더 빠르게 접근하도록 돕습니다. 이로 인해 정보 검색의 효율성이 크게 향상됩니다. AI 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 검색 결과의 정확성과 관련성을 높이고, 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 것은 딥시크의 큰 장점입니다. 이러한 기술들은 검색 예측력을 높이고 사용자의 경험을 향상시키는 데 크게 기여합니다[3][2].

딥시크는 또한 사용자가 접근하기 어려웠던 다양한 데이터를 차별화하여 제공함으로써 더 풍부한 데이터를 사용자가 확보할 수 있게 합니다. 이는 특히 특정 분야에 대한 전문적인 데이터를 필요로 하는 사용자들에게 매우 유리합니다. 예를 들어, 모바일 시각적 검색(MVS)과 같은 기술을 제공하여 특정 제품이나 서비스에 대한 정보를 보다 직관적이고 쉽게 찾을 수 있습니다[3]. 

또한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 사용 편의성을 높이고, 폭넓은 사용자층이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 이는 특히 빠르게 변화하는 정보 기술 환경에서 사람들이 더 직관적이고 접근성이 높은 도구를 선호하게 되는 이유와 맞물려 있습니다[1].

결론적으로, 딥시크는 심층적인 정보 검색 능력, AI 기술을 통한 맞춤형 데이터 제공, 그리고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 사용자들의 관심과 선호를 받고 있으며, 이러한 특성들은 사용자들이 딥시크를 선택하는 주요한 이유로 작용합니다. 이 기술의 활용은 특히 전문적인 데이터 검색 및 특정 산업 분야에 맞춘 검색에서 주로 나타나고 있습니다.

[1] 권지민, & 김재엽. (2022). 사용자 컨텍스트를 고려한 모바일 검색 모델 제안 - 네이버 지식베이스 영화 주제를 중심으로 -. 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈), 21(3), 71-87.
[2] 채정화. (2022). AI 기반 온라인 검색서비스의 이용자 데이터 주권 보장에 대한 탐색적 고찰 : 개인정보자기결정권과 이용자 데이터 주권의 경계에서. 언론과학연구, 22(2), 143-195.
[3] Meng, M., Liu, C., Huang, Z., & Wang, X. (2024). Consumer Usage of Mobile Visual Search in China. Journal of Global Information Management.

딥시크의 출시가 반도체 및 AI 기업에 악영향을 미칠 수 있다는 주장은 여러 측면에서 심도 있게 분석될 수 있습니다. 우선, 딥시크의 기술 혁신은 기존 반도체 및 AI 기업들의 시장 점유율에 도전할 수 있으며, 이는 경쟁 심화와 경제적 부담 증가로 이어질 가능성이 있습니다. 특히, AI 반도체의 경우, 대규모 데이터를 처리하면서 발생하는 전력 소비와 데이터 병목문제를 해결하기 위한 최신 패키징 기술이 요구되고 있으며, 이는 [1]에서 설명하고 있는 것처럼 AI 반도체의 효율성을 향상시키기 위해 필수적입니다.

딥시크의 기술이 성능과 비용 효율성에서 우위를 보일 경우, 기존 제품의 수요 감소와 이에 따른 기업 수익성 저하가 예상됩니다. 이는 연구 개발 투자 부족으로 이어질 수 있으며, 기업의 장기적인 성장과 혁신을 저해할 수 있습니다.

또한, AI 기술의 발전은 특정 반도체 기술에 대한 수요를 크게 변화시킬 수 있으며, 이는 기존 기술이 빠르게 시장에서 뒤처질 수 있음을 의미합니다. 이러한 변화는 기업의 경영 전략 수정과 인력 재배치 등 추가적인 기업 내부의 승계 효과를 일으킬 수 있습니다.

마지막으로, [2][3]와 같이 딥시크 기술은 허위 정보 및 허위 여론 조성 등의 분야에서 악용될 가능성도 있으며, 이는 사회적 신뢰를 무너뜨리는 데 기여할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 투자자들이 더욱 혁신적이고 안전한 기술에 투자하게 될 가능성이 있으며, 이는 기존 반도체 및 AI 기업에게 또 다른 압박을 가할 수 있습니다.

이와 같은 요인들을 고려할 때, 딥시크의 출시는 반도체 및 AI 기업의 시장 전략에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위한 전략적 준비가 필요할 것입니다.

[1] 김희주, & 정재필. (2023). 인공지능 반도체 및 패키징 기술 동향. 마이크로전자 및 패키징학회지, 30(3), 11-19.
[2] Li, M., & Wan, Y. (2023). Norms or fun? The influence of ethical concerns and perceived enjoyment on the regulation of deepfake information. Internet Res., 33, 1750-1773.
[3] Al-khazraji, S., Saleh, H. H., Khalid, A. I., & Mishkhal, I. (2023). Impact of Deepfake Technology on Social Media: Detection, Misinformation and Societal Implications. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics.

The role of insurance in disaster management and recovery is multifaceted, providing financial relief and influencing behavior towards risk mitigation practices.

One of the key benefits of insurance, particularly in urban settings after disasters such as earthquakes, is its contribution to economic recovery. For instance, a study on the Canterbury Earthquake Sequence in New Zealand highlighted that insurance payments significantly aided local economic recovery. Importantly, the timing of these payments was crucial; delayed insurance payouts were less effective, suggesting a potential need for regulatory oversight to ensure prompt payments[1].

Besides financial relief, insurance also plays a role in encouraging preemptive risk reduction behaviors. Rufat et al. found in their study on flood events in Paris that comprehensive insurance coverage tends to be positively associated with home adaptations for flooding. This finding supports the advantageous selection hypothesis, where individuals who purchase insurance are also likely to invest in risk-reducing measures[3]. However, this is contrasted by the moral hazard hypothesis which suggests that having insurance might lead to reduced personal investment in risk mitigation since losses will be ostensibly covered by insurance policies.

Meanwhile, the shift towards privatizing climate adaptation through insurance markets might weaken community-based recovery efforts. Lucas and Booth suggest that sociocultural and solidaristic practices are eroded when individuals rely solely on market-based solutions, which focus on individualized risk assessments. This indicates that reliance solely on insurance might not be sufficient for effective disaster management, highlighting the need for a balance between personal and community-level adaptation strategies[2].

Additionally, the uptake of insurance is influenced by factors such as government subsidies and previous exposure to disaster relief. Philippi and Schiller demonstrated that premium subsidies can stimulate demand for disaster insurance, especially when anticipating reduced government relief payments[4]. This approach suggests that policy mechanisms like subsidies can enhance insurance participation.

Furthermore, understanding the relationship between insurance and community resilience remains under-researched. Expanding household-level disaster insurance is being considered by local governments but evidence on its impact on community resilience is still limited[5]. This calls for comprehensive research to guide policy decisions.

In summary, while insurance provides a critical financial safety net post-disaster, its role extends beyond simple economic relief to influencing risk behavior and community resilience. Interactions between insurance uptake, government policies, and community practices play an essential role in shaping effective disaster management strategies. These findings collectively suggest a multifaceted interaction between insurance policies, government interventions, and public behavior that needs to be holistically considered in disaster risk management planning.

[1] Nguyen, C., & Noy, I. (2020). Measuring the impact of insurance on urban earthquake recovery using nightlights. Journal of Economic Geography.
[2] Lucas, C., & Booth, K. (2020). Privatizing climate adaptation: How insurance weakens solidaristic and collective disaster recovery. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 11.
[3] Rufat, S., Robinson, P. J., & Botzen, W. (2023). Insights into the complementarity of natural disaster insurance purchases and risk reduction behavior. Risk Analysis, 44, 141-154.
[4] Philippi, T., & Schiller, J. (2024). Abandoning disaster relief and stimulating insurance demand through premium subsidies. Journal of Risk and Insurance.
[5] French, K., & Kousky, C. (2023). The effect of disaster insurance on community resilience: a research agenda for local policy. Climate Policy, 23, 662-670.

딥시크(DeepSick)라는 용어는 주로 질병과 관련된 분석이나 진단에 사용할 수 있는 깊은 학습 기술을 의미할 수 있으며, 이는 인공지능의 의료 응용 분야와 밀접한 관련이 있습니다. 이러한 딥러닝 기술은 의료 데이터의 복잡성을 다루고, 진단 및 치료를 개선하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

인공지능과 기계 학습(ML)은 의료 분야에서 혁신을 가져오고 있으며, 특히 진단, 예후, 그리고 맞춤형 치료 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝을 활용하여 다양한 의료 데이터를 분석하고, 질병의 패턴을 발견하며, 개인 맞춤형 의학을 발전시킬 수 있습니다[1][2]. 이러한 데이터 중심의 접근 방식은 기존의 증상 기반 치료 방식을 보완하고, 개인의 유전 및 다중 오믹스 데이터를 고려하여 환자 중심의 결과를 개선하는 데 기여합니다[2].

딥러닝과 관련된 주요한 문제로는 모델의 신뢰성과 예측 결과의 불확실성이 존재합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 베이지안 딥러닝(BDL)을 활용하여 모델의 불확실성을 정량화하고 예측의 신뢰성을 향상시키는 연구가 진행되고 있습니다[5]. BDL은 특히 의료 영상 처리, 임상 신호 처리, 의료 자연어 처리 및 전자 건강 기록에서 활용되며, 더 정밀한 진단 및 치료 방안 제시에 기여합니다.

AI와 의료의 통합은 데이터의 급증과 함께 이루어지고 있으며, 이는 의료 분야의 혁신을 가속화합니다. 특히 ENT(이비인후과)와 같은 특수화된 분야에서 AI 보조 진단 도구는 기존의 시스템과의 통합, 사용성, 정확성 및 비용과 관련된 도전 과제를 안고 있으며, 이러한 분야에서의 AI 도입은 지리적 및 실무 환경에 따라 다양한 영향을 미치고 있습니다[6]. 또, AI와 기계 학습은 정신 건강 분야에서도 활용 가능성이 높지만, 그 신뢰성과 활용성을 높이기 위해 의료진과의 협력이 필수적입니다[7].

결론적으로, 딥시크와 같은 딥러닝 기반 기술은 질병의 진단, 치료 및 예방에 있어서 중요한 도구로 자리매김할 수 있으며, 이는 의료 데이터의 복잡성을 극복하고 환자 맞춤형 치료를 제공하는 데 주된 역할을 할 것입니다. 그러나 이러한 기술의 성공적인 구현을 위해서는 데이터의 투명성과 개인정보보호에 대한 우려를 해소하는 것이 중요합니다[4][8]. AI의 발전은 실시간, 더 나은 맞춤형 및 대중 의학을 제공하여 건강 관리의 질을 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다[3].

[1] Ahmed, Z., Mohamed, K., Zeeshan, S., & Dong, X. (2020). Artificial intelligence with multi-functional machine learning platform development for better healthcare and precision medicine. Database: The Journal of Biological Databases and Curation, 2020.
[2] Abdelhalim, H., Berber, A., Lodi, M., Jain, R., Nair, A., Pappu, A., Patel, K., Venkat, V., Venkatesan, C., Wable, R., Dinatale, M., Fu, A., Iyer, V., Kalove, I., Kleyman, M., Koutsoutis, J., Menna, D., Paliwal, M., Patel, N., ... & Ahmed, Z. (2022). Artificial Intelligence, Healthcare, Clinical Genomics, and Pharmacogenomics Approaches in Precision Medicine. Frontiers in Genetics, 13.
[3] Gou, F., Liu, J., Xiao, C., & Wu, J. (2024). Research on Artificial-Intelligence-Assisted Medicine: A Survey on Medical Artificial Intelligence. Diagnostics, 14.
[4] Tursynbek, A., Zhaksylykova, D., Cruz, J. P., & Balay-odao, E. (2024). Perspectives of Patients Regarding Artificial Intelligence and Its Application in Healthcare: A Qualitative Study. Journal of clinical nursing.
[5] Abdullah, A. A., Hassan, M. M., & Mustafa, Y. T. (2022). A Review on Bayesian Deep Learning in Healthcare: Applications and Challenges. IEEE Access, 10, 36538-36562.
[6] Alshehri, S., Alahmari, K., & Alasiry, A. (2024). A Comprehensive Evaluation of AI-Assisted Diagnostic Tools in ENT Medicine: Insights and Perspectives from Healthcare Professionals. Journal of Personalized Medicine, 14.
[7] Higgins, O., Short, B. L., Chalup, S. K., & Wilson, R. (2023). Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) based decision support systems in mental health: An integrative review. International journal of mental health nursing.
[8] Herman, D., Rhoads, D., Schulz, W., & Durant, T. (2021). Artificial Intelligence and Mapping a New Direction in Laboratory Medicine: A Review. Clinical chemistry.

중국으로의 기술 유출 우려와 관련된 딥시크(DeepSeek)에 대해 사안의 복잡성을 이해하려면, 먼저 딥시크가 어떤 시스템인지 이해해야 합니다. 딥시크는 심층학습을 기반으로 하는 시스템으로, 디지털 콘텐츠의 신뢰성 검증 및 보안을 담당합니다. 최근 기술 유출과 관련된 우려가 제기된 이유는 이 기술이 민감한 정보를 다루기 때문입니다. 특히, 인공지능(AI) 및 딥러닝 기반의 기술은 심층적이고 현실적인 합성 콘텐츠를 생성할 수 있어, 개인정보보호나 저작권 문제와 연관될 수 있습니다.

최근의 연구들은 이러한 상황을 해결하기 위해 다양한 방법을 제시합니다. 딥러닝과 머신러닝을 통한 딥페이크 감지 및 방어 메커니즘에 관한 연구는 점점 더 복잡해지는 디지털 족적을 탐색합니다[1][2][4]. 특히, 컨볼루션 신경망(CNN)을 비롯한 딥러닝 기반 기법은 딥페이크 감지에 굉장히 효과적이며, 이는 AI 모델의 성능을 개선하고 기술 유출 방지를 위한 중요한 첫걸음이 될 수 있습니다[3][5].

또한 딥시크와 같은 시스템 운영자들은 사용자의 신뢰를 얻기 위해 강력한 보안 프로토콜의 도입과 함께 규제 기관과 적극적으로 협력해야 하며, 이러한 과정을 통해 글로벌 시장에서의 우려를 해소할 수 있을 것입니다. 이와 관련하여 '콘텐츠 경고'를 활용한 감지 전략이 일반 사용자들로 하여금 보다 쉽게 위험을 감지할 수 있도록 하는 것도 중요합니다[2][3]. 

딥시크가 기술 유출 문제를 해결하고 신뢰를 회복하기 위해선 지속적인 기술 발전과 함께 실질적인 보안 체계의 강화가 반드시 동반되어야 할 것입니다. 특히, 정책과 기술적 대응이 균형을 이루어야만 이러한 문제를 완전히 해결할 수 있습니다. 이러한 접근은 딥러닝 기반 기술이 제공하는 정보 보안과 관련한 근본적인 해결책을 마련하는 데 있어 필수적입니다.

[1] Heidari, A., Navimipour, N. J., Dag, H., & Unal, M. (2023). Deepfake detection using deep learning methods: A systematic and comprehensive review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 14.
[2] Patel, Y., Tanwar, S., Gupta, R., Bhattacharya, P., Davidson, I., Nyameko, R., Aluvala, S., & Vimal, V. (2023). Deepfake Generation and Detection: Case Study and Challenges. IEEE Access, 11, 143296-143323.
[3] Lewis, A., Vu, P., Duch, R. M., & Chowdhury, A. (2023). Deepfake detection with and without content warnings. Royal Society Open Science, 10.
[4] Qureshi, S., Saeed, A., Almotiri, S. H., Ahmad, F., & Ghamdi, M. A. (2024). Deepfake forensics: a survey of digital forensic methods for multimodal deepfake identification on social media. PeerJ Computer Science, 10.
[5] Edwards, P., Nebel, J., Greenhill, D., & Liang, X. (2024). A Review of Deepfake Techniques: Architecture, Detection, and Datasets. IEEE Access, 12, 154718-154742.

생성형 AI와 머신러닝, 딥러닝, LLM(대형 언어 모델)의 차이를 중/고등학생들이 이해하기 쉽게 설명해볼게요.

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI란 사용자의 입력에 따라 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다. 이 기술의 발전에는 머신러닝, 딥러닝, 그리고 대규모 언어 모델(LLM) 등이 밀접하게 관련되어 있습니다.

머신러닝 vs 딥러닝

머신러닝은 데이터를 기반으로 모델을 학습하여 예측, 분류 등의 작업을 수행하는 기술입니다. 다양한 알고리즘을 사용해 주로 구조화된 데이터를 처리하며, 데이터의 패턴을 찾아내고 학습하는 과정을 포함합니다[3][4]. 머신러닝은 전통적인 알고리즘과 통계 기법을 활용하여 데이터 분석 및 예측을 하며, 단기적인 데이터 인사이트를 제공하는 데 유리합니다.

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로 인공신경망(ANN)을 활용하여 더욱 복잡한 데이터 구조를 학습합니다. 비구조화된 데이터, 예를 들어 이미지나 자연어 처리에 특화되어 있으며, 대량의 데이터로부터 자동으로 특징을 학습할 수 있습니다[2][3]. 딥러닝은 수많은 계층의 신경망을 통해 데이터의 미세한 패턴을 학습하여 더욱 정밀한 분석 결과를 도출해냅니다.

LLM (대규모 언어 모델)

대규모 언어 모델은 딥러닝의 발전된 형태로, 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어 이해 및 생성 능력을 획득한 모델입니다. 이러한 모델은 문맥을 이해하고 자연어를 인간과 유사한 방식으로 생성할 수 있으며, 특히 자연어 처리의 발전에 핵심 역할을 맡고 있습니다[1][5]. 대표적으로, OpenAI의 GPT 시리즈가 이러한 LLM의 예로 들 수 있습니다.

결론

결론적으로, 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝 기술을 기반으로 발전해 왔으며, LLM은 특히 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝의 한 분야입니다. 생성형 AI의 발전은 이러한 다양한 기술적 요소들의 협업을 통해 이루어지며, 각 기술은 데이터 처리 방식과 목적에 따라 상호 보완적인 역할을 합니다. 

생성형 AI 분야에서의 연구는 다양한 응용 분야에서 혁신적 변화를 일으키고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 연속적인 발전과 개선을 촉진합니다. 이를 통해 AI는 점점 더 복잡하고 다양한 형태의 인간 상호작용을 지원할 수 있게 되었으며, 앞으로도 고도화되는 기술적 요구에 효율적으로 대응할 것으로 기대됩니다.

[1] 박상언. (2021). 딥러닝 중심의 자연어 처리 기술 현황 분석. 한국빅데이터학회 학회지, 6(1), 63-81.
[2] Erickson, B. (2021). Basic Artificial Intelligence Techniques: Machine Learning and Deep Learning. Radiologic clinics of North America, 59(6), 933-940.
[3] Janiesch, C., Zschech, P., & Heinrich, K. (2021). Machine learning and deep learning. Electronic Markets, 31, 685-695.
[4] Choi, R. Y., Coyner, A. S., Kalpathy-Cramer, J., Chiang, M., & Campbell, J. (2020). Introduction to Machine Learning, Neural Networks, and Deep Learning. Translational Vision Science & Technology, 9.
[5] Nikolenko, S. (2021). Generative Models in Deep Learning. Springer Optimization and Its Applications.

AI에 관심 있는 고등학생이라면 다음과 같은 단계로 공부하고 경험을 쌓으면 좋아요.


1. 기초 개념 익히기

수학: AI와 머신러닝은 수학을 기반으로 하기 때문에, 다음 개념을 익혀두면 좋아요.
선형대수 (행렬, 벡터 연산)
미적분 (함수 최적화, 미분)
프로그래밍: Python을 배우는 것이 좋습니다.
Python 기본 문법
라이브러리 사용 (NumPy, Pandas, Matplotlib)


2. AI 및 머신러닝 기초 학습

온라인 강의 추천
딥러닝 기초
Google의 머신러닝 크래시코스
Coursera Andrew Ng의 머신러닝 강의
유튜브 채널
조코딩 (쉽게 배우는 AI & 코딩)
AI 코딩랩 (초보자를 위한 머신러닝 강의)


3. 실전 프로젝트 경험

간단한 AI 프로젝트를 만들어보는 것이 중요해요.
추천 프로젝트
손글씨 숫자 인식 (MNIST 데이터셋)
간단한 챗봇 만들기
영화 리뷰 감성 분석 (NLP 활용)
데이터셋 찾기
AI 연습용 데이터셋과 대회
Google Dataset Search


4. AI 관련 대회 참가
Kaggle 대회
초보자를 위한 "Titanic 생존자 예측" 도전해보기
인공지능 창의력 경진대회
AI 활용 아이디어 공모전
SW중심대학 해커톤
AI 프로젝트를 팀과 함께 진행할 기회


 5. 대학 및 진로 고민

AI 관련 학과: 컴퓨터공학, 인공지능학과, 데이터사이언스학과
연구에 관심 있다면 대학 교수님들의 논문이나 연구실 홈페이지를 살펴보기
국내외 AI 연구 트렌드 따라가기 (네이버, 카카오, 구글 AI 블로그 읽기)


AI를 배우는 과정에서 가장 중요한 것은 끈기와 실전 경험이에요. 꾸준히 프로젝트를 하면서 실력을 쌓으면 미래에 큰 도움이 될 거예요! 😊

경영정보학과는 경영과 정보기술(IT)을 결합하여 기업의 경영 활동을 효율적으로 지원하는 시스템을 설계하고 운영하는 전문 인력을 양성하는 데 주력합니다. 이 학과의 주요 내용과 관련하여 보다 구체적이고 심층적인 분석을 위해 다양한 연구 결과를 고려할 수 있습니다.

1. 경영 이론 및 실무: 학생들은 경영학의 핵심 이론과 실제 사례를 통해 경영 전략, 인사 관리, 마케팅 및 재무 관리 등 다양한 분야에서의 의사결정 능력을 배양합니다. 연구에 따르면, 관리 회계 시스템의 전략적 정렬이 조직의 성과 향상에 기여할 수 있음을 보여줍니다[2].

2. 정보 시스템 설계 및 분석: 경영 의사결정을 지원하기 위한 정보 시스템의 설계 및 분석은 기업의 효율성을 높이기 위한 필수 요소입니다. 정보 시스템의 혁신적 사용은 비즈니스 프로세스 관리에 중요하며, 특히 정보 시스템이 혁신을 도입하는 데 있어 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다[3][5].

3. IT 및 기술 응용: 최신 정보기술을 경영에 적용하는 방법을 모색함으로써, 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 기업의 데이터 분석 및 운영 최적화를 도모합니다. 인공지능 기반의 관리 시스템은 경영 모델의 지속적인 최적화에 기여할 수 있습니다[7].

4. 프로젝트 기반 학습: 학생들은 팀 프로젝트와 현장 실습을 통해 실제 기업 문제를 해결하는 경험을 쌓습니다. 이러한 학습은 실무 능력을 배양하고 졸업 후 직무 수행에 유리하게 작용합니다. 특히 디지털화된 경영 환경에서 비즈니스 정보 시스템과 경영 정보 시스템의 통합이 핵심적입니다[6].

5. 진로 및 취업 전망: 졸업생들은 정보 시스템 관리, 데이터 분석, IT 컨설팅 및 경영 전략 기획 등의 분야에서 활발히 활동할 수 있습니다. 디지털 전환이 가속화됨에 따라 경영정보학 분야의 중요성이 더욱 부각되며, 이는 산업 생태계를 변화시키는 데 중요한 역할을 합니다[1][4].

경영정보학과는 이처럼 경영과 IT의 융합적 접근을 통해 복잡한 경영 문제를 해결할 수 있는 인재를 양성하며, IT와 경영 정보 시스템의 효과적인 조화를 통해 지속적으로 변화하는 산업 환경에 발맞춘 비즈니스 시스템 설계 능력을 개발하고 있습니다. 이는 경영과 IT의 융합이 기업의 혁신적 경영 활동을 지원하는 데 필수적임을 뒷받침합니다.

[1] 류성열, & 박상철. (2018). ‘정보시스템연구’의 연구주제와 서베이 방법론 동향분석. 정보시스템연구, 27(4), 1-33.
[2] 최종민. (2017). The Strategic Alignment of Management Accounting Information Systems, and Organizational Performance. Global Business and Finance Review, 22(4), 50-64.
[3] Anaya, L., Dulaimi, M., & Abdallah, S. (2015). An investigation into the role of enterprise information systems in enabling business innovation. Bus. Process. Manag. J., 21, 771-790.
[4] Sun, Z., Strang, K., & Firmin, S. (2017). Business Analytics-Based Enterprise Information Systems. Journal of Computer Information Systems, 57, 169-178.
[5] Szelągowski, M., & Lupeikiene, A. (2020). Business Process Management Systems: Evolution and Development Trends. Informatica, 31, 579-595.
[6] Altarawneh, H., & Tarawneh, M. (2023). Business Intelligence and Information System Management: A Conceptual View. Journal of System and Management Sciences.
[7] Mao, H., Zhang, T., & Tang, Q. (2021). Research Framework for Determining How Artificial Intelligence Enables Information Technology Service Management for Business Model Resilience. Sustainability.