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최근 공공정책 분야에서도 인공지능(AI)의 활용 가능성에 대한 논의가 활발해지고 있다. 그러나 대부분 행정 효율성이나 데이터 기반 의사결정에 초점을 두고 있으며, AI를 정책 고도화를 위한 구조적 수단으로 다룬 논의는 드물다. 농림업 분야도 예외는 아니다.
본 연구는 인공지능에만 의존하지 않고, 정책 정보의 의미 구조를 정교하게 구성할 수 있는 온톨로지를 함께 다루었다. 온톨로지는 정책 고도화를 위한 기술적 판단 체계의 전제조건이자, AI가 공공성을 지닌 정책 판단 도구로 기능하기 위한 설계 기반으로 설정되었다.
이를 바탕으로 정책 고도화 개념을 정립하고, 온톨로지를 통한 정책 정보 구조화와 AI 기반 판단 자동화의 결합 가능성을 이론적으로 검토하였다. 이어서 미국 GRAIL, 일본 NARO, Felo의 사례를 포함한 국내외 적용 사례를 심층 분석하고, 농업인 및 정책 실무자의 정책 수용성과 제도적 조건을 점검하였다. 또한 정책 고도화 수준을 평가할 수 있는 지표를 구성하고, AI와 온톨로지를 적용한 시뮬레이션을 통해 실질적인 정책 설계의 구조 전환 가능성을 검토하였다.
본 연구는 인공지능에만 의존하지 않고, 정책 정보의 의미 구조를 정교하게 구성할 수 있는 온톨로지를 함께 다루었다. 온톨로지는 정책 고도화를 위한 기술적 판단 체계의 전제조건이자, AI가 공공성을 지닌 정책 판단 도구로 기능하기 위한 설계 기반으로 설정되었다.
이를 바탕으로 정책 고도화 개념을 정립하고, 온톨로지를 통한 정책 정보 구조화와 AI 기반 판단 자동화의 결합 가능성을 이론적으로 검토하였다. 이어서 미국 GRAIL, 일본 NARO, Felo의 사례를 포함한 국내외 적용 사례를 심층 분석하고, 농업인 및 정책 실무자의 정책 수용성과 제도적 조건을 점검하였다. 또한 정책 고도화 수준을 평가할 수 있는 지표를 구성하고, AI와 온톨로지를 적용한 시뮬레이션을 통해 실질적인 정책 설계의 구조 전환 가능성을 검토하였다.
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