요약 탭컨텐츠
<연구목적>
□ (목적) 본 연구의 주된 목적은 생성형 인공지능이 산업·사회 전 분야에 걸쳐 활발히 적용되는 상황에서 미래연구에 적용하는 방향을 탐색
○ 인공지능을 활용한 미래연구 방법이 미래에 활용될 수 있는 가치를 제고하기 위한 방법론-활용 방안-정책연계 방안을 통합적으로 보는 것이 본 연구의 최종 목표
<주요내용>
□ 과거의 전망과의 비교, 단기적인 미래사건 예측, 불확실성이 높은 미래 전망 사례 분석
○ (분석1) 생성형 인공지능의 미래연구 활용 가능성을 탐색하기 위해 기존에 진행한 미래연구 방법론 중 일부를 생성형 인공지능을 활용하여 재구성
○ (분석2) 2024년에 예정된 가장 큰 사건 중에 하나인 미국 대통령 선거(대선)의 결과와 향후 대응 방향을 탐색
○ (분석3) 러시아와 우크라이나 간 전쟁의 종전을 예상하지는 못하나, 종전이 가능한 요소들과 대응 시나리오를 제안
<정책대안>
□ 방대한 양의 데이터를 실시간으로 탐색하거나 요약하여 제공하는 역량이 탁월하다는 점에서 생산성과 효율성 향상 기대
○ 주기적인 호라이즌 스캐닝과 실시간 글로벌 트렌드 분석 결과를 의사결정자에게 제공하기에 생성형 인공지능은 탁월한 성능
○ 장기적인 글로벌 이슈가 아닌 단발적이지만 파급력이 큰 정보를 사실 기반으로 제공한다는 점에서 큰 기여
□ 그럼에도 인공지능 기반 미래연구 방법론 발전을 위해 인공지능이 가진 근본적인 문제 해결이 최우선
○ 정책 대안 수립의 구체성을 보완하여 의사결정자에게 유의미한 정보를 제공할 수 있도록 전문가를 활용하여 대안 도출 알고리듬 고도화 필요
목차 탭컨텐츠
국문 요약 i
영문 요약 I
제1장 인공지능 기반의 미래연구의 미래 1
제1절 연구 배경 1
1. 연구 배경 및 필요성 1
2. 연구 목적 및 내용 3
제2절 2024년 과학기술기반 미래연구 구성 및 모듈 요약 5
제2장 미래연구 방법론 동향 분석 7
제1절 미래연구 방법론 리뷰 7
1. 미래기술 전망 7
2. 미래사회 전망 11
3. 과학기술 기반 사회변화 전망 13
제2절 생성형 AI 적용한 미래전망 연구 : 정성 분석 21
1. 미래예측 관련 연구 21
2. 미래전망 관련 연구 31
3. 소결 및 시사점 34
제3절 생성형 AI를 적용한 미래전망 연구 : 데이터 기반 분석 36
1. 분석의 개요 36
2. 분석 방법론 및 데이터 37
3. 분석결과1 : 인공지능과 미래 예견에 모두 관련된 연구 동향 46
4. 분석결과2 : 인공지능을 활용한 미래예견 연구 56
5. 소결 및 시사점 64
제3장 인공지능 기반 미래전망 사례 연구 65
제1절 과거의 미래전망, ‘포스트 코로나 시대 미래사회’ 66
1. 개요 66
2. 사례1 : 코로나19 이후의 공간 67
3. 사례2 : 코로나19 이후의 이동 104
제2절 단기적 이슈의 미래전망 : 2024년 미국 대통령 선거 141
1. 개요 141
2. 지지율 변화와 당선 가능성 예측 142
3. 미국 대선 결과에 따른 정책 방향 전망 144
제3절 러-우 전쟁의 끝, 그리고 미래 상황 150
1. 러-우 전쟁의 끝 150
2. 러-우 전쟁 지속에 따른 시나리오 151
제4장 인공지능 기반 미래전망 방법론의 방향 156
제1절 인공지능 기반 방법론의 활용 가능성 156
1. 글로벌 트렌드 분석 156
2. 빅데이터 기반 정량 분석 157
3. 시나리오 도출 158
4. 전략적 대안 도출 159
제2절 인공지능 기반 방법론의 활용 방안 160
제5장 미래연구 성과확산 162
제1절 전문가 및 대중을 위한 콘텐츠: Future Horizon+ 162
1. 발간 개요 162
2. 2024년 발간호의 주요 내용 163
제2절 성과확산 166
1. 2024년 STEPI 전략적 미래설계 컨퍼런스 개요 166
2. 컨퍼런스 주요 내용 및 시사점 168
제6장 결론 169
제1절 연구 요약 169
제2절 연구의 의의와 한계점 171
참고문헌 173
