• 제목/요약/키워드: Artificial Intelligence

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초등 인공지능 교육을 위한 설명 가능한 인공지능의 교육적 의미 연구 (A Study on the Educational Meaning of eXplainable Artificial Intelligence for Elementary Artificial Intelligence Education)

  • 박다빈;신승기
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.803-812
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    • 2021
  • 본 연구는 문헌 연구 통해 설명 가능한 인공지능의 개념과 문제해결과정을 탐구하였다. 본 연구를 통하여 설명 가능한 인공지능의 교육적 의미와 적용 방안을 제시하였다. 설명 가능한 인공지능 교육이란 인간과 관련된 인공지능 문제를 다루는 사람 중심의 인공지능 교육으로 학생들은 문제 해결 능력을 함양할 수 있다. 그리고, 알고리즘 교육을 통해 인공지능의 원리를 이해하고 실생활 문제 상황과 관련된 인공지능 모델을 설명하며 인공지능의 활용분야까지 확장할 수 있다. 이러한 설명 가능한 인공지능 교육이 초등학교에서 적용되기 위해서는 실제 삶과 관련된 예를 사용해야 하며 알고리즘 자체가 해석력을 지닌 것을 활용하는 것이 좋다. 또한, 이해가 설명으로 나아가기 위해 다양한 교수학습방법 및 도구를 활용해야 한다. 2022년 개정 교육과정에서 인공지능 도입을 앞두고 본 연구가 실제 수업을 위한 기반으로써 의미 있게 활용되기를 바란다.

한국 고등학생의 인공지능에 대한 태도 (Attitudes toward Artificial Intelligence of High School Students' in Korea)

  • 김성원;이영준
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.1-13
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    • 2020
  • 지능정보사회에 진입함에 따라 인공지능 교육에 대한 연구가 활발히 진행되었지만, 선행 연구에서 연구 대상은 편중되어 있고, 인공지능에 대한 태도를 분석하는 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 고등학생의 인공지능을 측정할 수 있는 검사 도구를 개발하고, 개발한 검사 도구를 통하여 고등학생의 인공지능에 대한 태도를 분석하였다. 검사 도구 개발을 위하여 예비 검사 도구를 고등학생 229명에게 적용하고, 검사 결과를 탐색적 요인 분석으로 분석하였다. 고등학생의 인공지능에 대한 태도를 분석하기 위하여 검사 도구를 고등학생 481명에게 실시하고, 검사 결과를 요인에 따라 분석하였다. 연구 결과, 고등학생의 인공지능에 대한 태도는 성별에 따른 차이가 존재하지 않았지만, 학년에 따라 유의한 차이가 나타났다. 또한, 인공지능 관련 경험에 따라 고등학생의 인공지능에 대한 태도는 유의한 차이가 존재하였다. 인공지능의 직, 간접 경험, 프로그래밍 경험, 인공지능 활용 경험이 있는 고등학생은 경험이 없는 학생보다 인공지능에 대한 태도가 긍정적이었다. 반면에 인공지능 교육 경험은 고등학생의 인공지능에 대한 태도가 부정적으로 변화하는 데 영향을 주었다. 마지막으로 인공지능에 대한 관심이 높을수록 고등학생의 인공지능에 대한 태도가 긍정적인 것으로 나타났다.

전공계열별 인공지능 교양교육을 위한 교육과정 제언 : D대학 교양필수 교과목 사례를 중심으로 (A Research on Curriculum Design for Artificial Intelligence Liberal Arts Education by Major Category : Focusing on the Case of D University)

  • 박소현;서응교
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제30권3호
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    • pp.177-199
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    • 2021
  • Purpose This study explores the development direction of the artificial intelligence curriculum as a universal education that enhances the ability of college students to flexibly use artificial intelligence these days, where artificial intelligence education is spreading, and the educational components based on this are subdivided according to the characteristics of each major. Design/methodology/approach In order to develop the educational purpose of the subject and the detailed educational curriculum suitable for the subject of education, we first analyzed domestic and foreign prior research related to artificial intelligence liberal arts education. As the main components derived by experts, the basic concept of artificial intelligence converges to literacy to read and write for everyday problem solving, as well as problem-solving ability to manipulate real data and software. Findings The results showed that In the artificial intelligence literacy module, trends and prospects of artificial intelligence and necessary competencies were checked, and cases applied to major fields were examined. In the AI utilization and application part, basic data analysis items and content composition were composed through creative thinking, logical thinking, and intelligence. In order to design the curriculum, a software development language suitable for each major area was first selected, and AI education content areas, elements, and packages were defined and designed for each major area to meet the objectives of the subject.

Analysis of the Status of Artificial Medical Intelligence Technology Based on Big Data

  • KIM, Kyung-A;CHUNG, Myung-Ae
    • 한국인공지능학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.13-18
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    • 2022
  • The role of artificial medical intelligence through medical big data has been focused on data-based medical device business and medical service technology development in the field of diagnostic examination of the patient's current condition, clinical decision support, and patient monitoring and management. Recently, with the 4th Industrial Revolution, the medical field changed the medical treatment paradigm from the method of treatment based on the knowledge and experience of doctors in the past to the form of receiving the help of high-precision medical intelligence based on medical data. In addition, due to the spread of non-face-to-face treatment due to the COVID-19 pandemic, it is expected that the era of telemedicine, in which patients will be treated by doctors at home rather than hospitals, will soon come. It can be said that artificial medical intelligence plays a big role at the center of this paradigm shift in prevention-centered treatment rather than treatment. Based on big data, this paper analyzes the current status of artificial intelligence technology for chronic disease patients, market trends, and domestic and foreign company trends to predict the expected effect and future development direction of artificial intelligence technology for chronic disease patients. In addition, it is intended to present the necessity of developing digital therapeutics that can provide various medical services to chronically ill patients and serve as medical support to clinicians.

인공지능의 기술 혁신 및 확산 패턴 분석: USPTO 특허 데이터를 중심으로 (Analysis of Artificial Intelligence's Technology Innovation and Diffusion Pattern: Focusing on USPTO Patent Data)

  • 백서인;이현진;김희태
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.86-98
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    • 2020
  • 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

수학교육에서 인공지능 활용 가능성 (Applications and Possibilities of Artificial Intelligence in Mathematics Education)

  • 박만구
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제34권4호
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    • pp.545-561
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    • 2020
  • 이 연구의 목적은 국내외 인공지능을 활용한 수학교육 서비스의 주요 기능과 인공지능의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 최근 5년 이내에 발행한 자료를 중심으로 출판물 및 인터넷에서 "인공지능", "人工知能", "Artificial Intelligence" "AI". "수학교육"의 키워드를 독립적으로 또는 조합하여 검색하면서 관련 논문 및 보고서 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 수학교육을 위한 인공지능 서비스는 대부분 학습자의 개인별 수학 맞춤형 학습을 지원하고, 인간 수학 교사를 지원하기 위한 보조적인 역할로 규정하며, 인지적인 측면뿐만 아니라 정의적인 측면의 기술을 고도화하고 있었다. 제언으로, 정교한 수학 계통체계의 구축을 위한 연구, 인공지능 기술을 발굴하여 수학교육에 활용하는 방안, 인공지능 활용을 위한 양질의 수학 콘텐츠를 개발, 수학교육을 위한 클라우드 기반의 종합 시스템 구축과 운영이 필요함을 주장하였다.

인공지능의 활용, 프로젝트 관리 그리고 활용 리스크에 대한 문헌 연구 (A Literature Review Study in the Field of Artificial Intelligence (AI) Aplications, AI-Related Management, and AI Application Risk)

  • 이준기;남효경
    • 정보화정책
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    • 제29권2호
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    • pp.3-36
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    • 2022
  • 지금까지의 인공지능 연구는 컴퓨터 분야의 새로운 알고리즘에 관한 것이 대부분이며, 인공지능의 활용 사례연구도 주로 인간과의 대결에서 승리한 것을 보여 주고 있다. 사회와 기업의 지속적인 관심 속에 학계에서도 단순 기술적 측면의 인공지능 연구에서 벗어나 인공지능의 활용적 측면, 특히 조직·전략과의 연계, 인공지능의 활용 리스크 등의 문제에서 이론을 정립하려는 노력이 최근 시도되고 있다. 본 문헌 연구에서는 2015년부터 2022년 현재까지 인공지능의 활용에 관한 연구를 인공지능 활용 분야, 인공지능 프로젝트 관리 그리고 인공지능의 활용 리스크 측면에서 조사하였다. 또한 세부 분석을 위하여 인용 수 20개 이상의 785개 연구에 대하여 세부 분야로 분류하여 조사하였다. 연구 결과 아직 많은 인공지능의 활용연구는 산업 또는 기업 업무별 과거 데이터를 중심으로 한 프로토타이핑 프로젝트 연구에 치우쳐져 있었다. 향후 인공지능 활용을 위한 조직 구조, 프로젝트 선정과 적용과정 등의 연구가 인공지능 활용의 리스크 연구와 함께 필요할 것으로 보인다.

Design of Artificial Intelligence Course for Humanities and Social Sciences Majors

  • KyungHee Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.187-195
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    • 2023
  • 본 연구는 엔트리 인공지능 모델을 활용하여 인문사회계열 대학생을 위한 인공지능 교양 교과목을 개발하는 데 목적이 있다. 컴퓨터, 인공지능, 교육학 전문가 집단을 구성하고 선행연구 분석, 델파이 기법을 활용하여 최종 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 연구결과 교육 주제는 크게 이미지 분류, 영상인식, 텍스트 분류, 소리 분류 총 4가지로 구성하였다. 교육 내용은 주제별로 1) 인공지능 원리 이해, 2) 엔트리 인공지능 모델 활용 실습, 3) 윤리적 영향성 확인, 4) 배운 내용을 기반으로 실생활 문제 해결을 위한 팀별 아이디어 회의 단계로 구성하였다. 본 교과목을 통해 인문사회계열 대학생은 인공지능 핵심기술의 원리 이해를 바탕으로 엔트리 인공지능 모델을 통해 직접 구현할 수 있고 더 나아가 실생활의 다양한 문제를 인공지능으로 해결해보는 경험을 기저로 기술을 이해하고 인공지능 시대 필요한 윤리를 모색해보며 책임감 있게 사용하는데 긍적적인 기여를 기대해볼 수 있을 것이다.

인공지능 스피커 사용 동기 형성에 관한 연구 (A Study on the Motivation of Artificial Intelligence Speaker)

  • 임양환
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.55-67
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    • 2019
  • In this study, I researched whether consumers would adopt artificial intelligence speakers. A study was conducted on the motivations that arise when consumers want to use artificial intelligence speakers. Key motivational factors include needs and wants, and emotion is also included in the hypothesis as influencing the intended use. These factors have modeled the motivational process in which consumers want to use artificial intelligence speakers. In the empirical study, the survey was conducted and the survey data was analyzed by applying the method of analysis of the structural equation model. As a result of empirical research, consumers' expectations to meet their general needs for artificial intelligence speakers affected their expectations to meet their wants and their favorable perceptions. And consumers' expectations of meeting their quasi-desire for artificial intelligence speakers have affected their expectations of meeting the wants and affected their perception of favorability. Finally, consumers' expectations for satisfying their wants and their perception of favorability affected their intention to use artificial intelligence speakers. The implications of this study is that it helps to formulate strategies for information technology products with combined functionality. The specific components of motivation can play an important role in increasing consumers' intention to use artificial intelligence speakers.

온라인 학습에서 머신러닝을 활용한 초등 4학년 식물 분류 학습의 적용 사례 연구 (A Case Study on the Application of Plant Classification Learning for 4th Grade Elementary School Using Machine Learning in Online Learning)

  • 신원섭;신동훈
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제40권1호
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    • pp.66-80
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    • 2021
  • This study is a case study that applies plant classification learning using machine learning to fourth graders in elementary school in online learning situations. In this study, a plant classification learning education program associated with 2015 revision science curriculum was developed by applying the Artificial Intelligence biological classification teaching Learning model. The study participants were 31 fourth graders who agreed to participate voluntarily. Plant classification learning using machine learning was applied six hours for three weeks. The results of this study are as follows. First, as a result of image analysis on artificial intelligence, participants were mainly aware of artificial intelligence as mechanical (27%), human (23%) and household goods (23%). Second, an artificial intelligence recognition survey by semantic discrimination found that artificial intelligence was recognized as smart, good, accurate, new, interesting, necessary, and diverse. Third, there was a difference between men and women in perception and emotion of artificial intelligence, and there was no difference in perception of the ability of artificial intelligence. Fourth, plant classification learning using machine learning in this study influenced changes in artificial intelligence perception. Fifth, plant classification learning using machine learning in this study had a positive effect on reasoning ability.