• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.105-112
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• 2024

현대 사회에서 감정 표현과 자기 성찰은 스트레스 관리와 정신 건강에 긍정적인 영향을 미치는 핵심 요소로 간주하며, 이에 따라 일기 작성의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 일기 작성 방식은 시간과 공간적 제약으로 인해 많은 사람이 이를 피하거나 어렵게 느끼고 있다. 최근 챗봇 및 감정 분석 기술의 급격한 발전은 이러한 문제를 해결하기 위한 중요한 수단으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 감정 분석 기술을 결합한 인공지능 챗봇을 소개하며, 이를 활용하여 사용자의 채팅 데이터를 기반으로 자동으로 일기를 작성하는 시스템을 개발하는 과정을 기술한다. 본 시스템을 통해 사용자들은 더 편리하고 효율적인 방식으로 일기를 작성할 수 있으며, 자신의 감정을 보다 깊이 이해하고 긍정적인 감정을 촉진하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-30
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• 2024

지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.1-9
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• 2024

스마트공장의 디지털 트윈에 대한 도입은 이미 CPS(Cyber Physics System)을 통하여 제조산업에 생산성을 높이고자 제안되었던 개념으로 특정한 산업 공정의 단계에 적용되거나 시뮬레이션이 필요한 단계에서 부분적으로 도입되고 있었다. 그러나 최근 4차산업혁명기술 발전을 통해서 XR(Extended Reality) 기술과 함께 다시 주목을 받고 있다. 하지만 실효성 있는 사례가 많지 않기 때문에 본 연구에서는 제조공정을 장치와 장비 그리고 기술을 분석하여 디지털 쓰레드를 적용한 디지털 트윈을 구축하였고 신호와 정보의 동기화하며 이를 통해서 지능형 공정자동화 장비의 관제와 원격제어와 생산정보의 분석이 가능할 수 있는 플랫폼을 제안하고 이를 개발하였다. 이로써 기존에 제조업에서 활용되어지고 있는 자동화 설비공정 및 장비들에 대한 고장 발생 시 원활한 대처의 어려움과 정확한 고장 발생지점에 대한 확인의 어려움, 그리고 생산설비장비의 고장시점 관리의 어려움, 불량에 대한 원인 및 문제 분석과 대처의 어려움을 해결하는데 도움을 줄 수 있는 제안 내용을 다루었다. 향후 본 연구를 통해서 많은 사례들의 선행 연구에 도움이 되길 기대하고 향후에는 지능형 모델을 통해서 공정 및 생산의 부분별 생산성 증가에 대한 확장 연구가 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.65-70
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• 2024

인공지능 교육에 대한 관심이 증가함에 따라, 연구자들은 인공지능 교육 프로그램을 실시하기 위해 노력하였다. 그러나 예비 교사를 대상으로 개발된 연구는 현재까지 제한적인 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 예비 중등교사를 위한 인공지능 리터러시 교육 프로그램을 개발하기 위해 실시되었다. 연구 결과, 주차별 주제는 인공지능의 정의와 적용, 지능 에이전트 분석, 데이터의 중요성, 기계학습의 이해, 예측과 분류에 대한 실습, 분류와 군집에 대한 실습, 비정형 데이터에 대한 실습, 딥러닝의 이해, 딥러닝 알고리즘의 활용, 공정성, 투명성, 책무성, 안전성, 사회통합으로 구성되었다. 이 연구를 통해 예비 교사를 대상으로 인공지능 리터러시 교육 프로그램이 확대되기를 희망한다. 추후에는 교원양성기관에서 관련 교육을 실시하고, 그 효과를 분석하는 후속 연구들이 실행되기를 희망한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.19-25
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• 2024

This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-17
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• 2024

It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.

• 한국치위생학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2024

Objectives: The demand for dental care is expected to increase as the population ages. This study aimed to predict the utilization of dental implant care following the expansion of national health insurance benefits for dental implants. Methods: Multiple linear regression analysis was performed on HIRA big data open portal data and DNN-based artificial intelligence models to forecast the utilization of dental care in relation to the national health insurance coverage for dental implants. Results: National health insurance coverage of dental implants was found to be associated with the number of patients using dental implant services and demonstrated a statistical significance. The dental implant services utilization increased with the increased dental implant health insurance benefits for the elderly population, increased mean by region, increased number of dental institutions by region, and increased health insurance coverage rate for dental implants. However, the dental implant services utilization decreased with the increased number of older people living alone and increased size of dental institutions. Conclusions: With the expansion of the national health insurance coverage for dental implants, it is predicted that the utilization of dental implant medical services will increase in the future.

• 대한간호학회지
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• 제54권1호
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• pp.1-17
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• 2024

Purpose: The significance of the healthcare industry has grown exponentially in recent years due to the impact of the fourth industrial revolution and the ongoing pandemic. Accordingly, this study aimed to examine domestic healthcare-related patents comprehensively. Big data analysis was used to present the trend and status of patents filed in nursing. Methods: The descriptive review was conducted based on Grant and Booth's descriptive review framework. Patents related to nursing was searched in the Korea Intellectual Property Rights Information Service between January 2016 to December 2020. Data analysis included descriptive statistics, phi-coefficient for correlations, and network analysis using the R program (version 4.2.2). Results: Among 37,824 patents initially searched, 1,574 were selected based on the inclusion criteria. Nursing-related patents did not specify subjects, and many patents (41.4%) were related to treatment in the healthcare delivery phase. Furthermore, most patents (56.1%) were designed to increase effectiveness. The words frequently used in the titles of nursing-related patents were, in order, "artificial intelligence," "health management," and "medical information," and the main terms with high connection centrality were "artificial intelligence" and "therapeutic system." Conclusion: The industrialization of nursing is the best solution for developing the healthcare industry and national health promotion. Collaborations in education, research, and policy will help the nursing industry become a healthcare industry of the future. This will prime the enhancement of the national economy and public health.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.439-463
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• 2024

최근 학교도서관은 교과융합수업을 실행하고 수업 콘텐츠를 개발하는 역할을 요구받고 있다. 이에 본 연구는 융합교육 플랫폼의 역할이 가능하도록 학교도서관의 독서 활동과 인공지능 교육을 융합한 프로그램을 개발하고 중학교 수업에 적용한 후, 결과를 분석하였다. 프로그램은 인공지능 주제와 연관된 독서 활동을 통해서 인공지능의 개념과 원리를 이해하고, 인공지능 교육용 도구를 활용하여 생활 속 문제 상황을 창의적으로 해결하는 창의적 문제해결 함양을 목표로 하였다. 프로그램은 총 18차시(6회기)로 개발하였고, 2022학년도 경기도 A중학교의 학교도서관 자유학기 주제선택 수업에 참여하는 1학년 36명을 대상으로 적용하였다. 교육 프로그램 적용 후, 사전-사후 차이를 대응표본 t-test로 수행한 결과, 인공지능 학습에 대한 자기효능감과 창의적 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 또한 프로그램을 수강한 학습자의 수업 태도와 독서 태도가 긍정적으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 학교도서관과 연계한 인공지능 융합교육에 대한 시사점을 논의하였다.