최근 알파고로 인해 인공지능의 인기가 급부상하고 있고 '머신러닝'의 가능성과 위상을 널리 알려 컴퓨터 및 여러 분야에서 연구단계를 넘어 실용화, 상업화 될 가능성을 확인 시켜주었다. 본 연구는 전망 있는 인공지능산업에 발맞춰 비록 '알파고' 같은 고성능 완벽한 인공지능이 아니지만 랜덤 상태의 초기에서 한 최적의 해를 찾기 위한 도구로서, 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 게임은 향후 각각의 다양한 개성을 가진 양산형 인공지능 게임개발에 응용되리가 사료된다.
본 논문은 공공영역에서의 인공지능 기술 적용 사례분석을 통해 지방정부가 사전에 고려해야 할 실천방안을 제안한다. 공공영역에 인공지능 기술을 적용한 사례분석을 위해 국내에는 경기도와 서울시, 그리고 국외에는 미국의 뉴욕시를 대상으로 분석하였다. 본 논문에서 인공지능 기술 적용에 따른 실천방안 분석을 위해 AI Localism 분석 도구를 사용한다. AI Localism 분석도구는 인공지능 기술을 공공영역에 적용 및 확산함에 있어 사전에 지방정부가 인공지능 기술의 적용 원칙 및 권리, 공공조달, 참여, 법률과 정책, 책임과 감독, 투명성, 그리고 문해력의 7개 영역에 대해 정책적으로 분석하는 도구이다. 본 논문에서는 각각의 영역에서 지방정부가 시행하고 있는 인공지능 기술 적용사례를 분석하고, 사례분석을 바탕으로 지방정부가 생성형 인공지능 시대를 주도하기 위해 보완하거나 마련해야 할사항들을 법·제도와 정책, 공공조달, 상호협력, 시민참여 분야로 나누어서 실천방안을 제안한다. 제안한 공공영역에 실천방안들을 통해 생성형 인공지능 시대에서 지방정부가 대국민 공공영역에 적용함으로써 신뢰하고 선도할 수 있는 지방공공 행정서비스 제공이 가능할 것이다
인공지능 기술의 핵심은 데이터다. 기술의 발달로 데이터의 양이 이전보다 폭발적으로 증가하면서 인공지능 기술 또한 빠르게 발전하고 있다. 하지만 인공지능 교육에 대한 높은 관심에 비해 인공지능과 연계된 데이터 교육 연구는 아직 부족하다. 기존의 인공지능 데이터 교육의 사례 분석 결과, 데이터 과학의 과정 및 일부를 교육하는 사례를 확인할 수 있었으나, 데이터 수집과 관련된 연구는 많지 않았다. 피지컬 컴퓨팅 교구의 활용이 초등학생의 인공지능 교육에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 연구와 함께 피지컬 도구를 활용한 데이터 수집 사례를 연구하였으나, 데이터 수집과 관련한 연구 사례 또한 드물었다. 따라서 본 연구에서는 피지컬 도구를 활용한 효율적인 데이터 수집 방법을 설계하였다. 모듈형 피지컬 컴퓨팅 교구인 코블S를 활용하여 데이터 수집 프로그램의 구조도를 만들고 서비스 측면과 사용자 측면의 프로그램 화면의 예시를 구성하였다. 본 연구는 설계 측면의 제안으로 향후 프로그램 제작 및 프로그램과 연동하여 사용할 수 있는 인공지능 교육 플랫폼 구축이 되어야 한다는 점에서 제한점이 있다.
예전에는 게임성에 관해 얘기할 때 그래픽 수준을 언급하는 경우가 많았다. 그러나, 최근 들어서는 하드웨어와 그래픽 기술의 발달로 그래픽 수준으로 게임의 품질을 높이는데에는 어느 정도의 한계에 도달했다는 것이 많은 전문가들의 판단이다. 이러한 상황을 극복하기 위해 국내외 게임 업체들은 다른 게임과의 차별성을 게임 인공지능에서 찾는 경우가 많아졌다. 게임에 인공지능을 적용하는 엔진 및 저작도구로서 인공지능 미들웨어 제품들이 등장하고 있고, 높은 수준의 인공지능 기술을 적용하여 시장에서 성공을 거둔 게임들이 속속 나타나고 있다. 본 고에서는 주요 게임 인공지능 알고리듬, 해외에서 출시된 인공지능 미들웨어의 현황과 게임들에 적용된 우수한 인공지능 기술에 대해서 알아본다.
인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.
코로나19로 인한 온라인 학습이 확대되고 있는 상황에서 기존 메이커 교육은 학교 수업 현장에 적용하기에 한계를 지닌다. 본 연구는 초등학교의 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업을 설계하는 목적을 지닌다. 또한, 이에 대한 반응 확인과 함께 학습자의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결력 향상에 도움이 되었는지를 살펴 보고자 하였다. 이를 위해 선행연구 검토와 교육과정의 재구성을 통해 수업을 설계하였다. 면담을 통한 교수자와 학습자 반응 확인, 대응 표본 t검증을 활용한 사전-사후 분석이 이루어졌다. 연구 결과, 초등 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업은 공감하기, 메이킹 문제 정의하기, 재료 및 도구 특성 파악하기, 리믹스를 활용한 알고리즘 설계 및 코딩하기 등을 포함한 총 10단계로 구성된다. 학습자의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 대한 사전-사후 분석 결과, 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구는 초등교육 맥락에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 실제적인 메이커 활동이 온라인 환경에서도 실제적으로 적용 가능하다는 점을 확인한 의미를 지닌다.
이 연구는 2015 개정 교육과정에서 신설 과목으로 설계된 <인공지능 수학> 교과서를 분석하여 차기 교육과정 설계의 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. <인공지능 수학> 시안을 담은 수학과 교육과정 문서에서는 '학습 요소' 대신에 '관련 학습 요소'를 제시하고 있다. '관련 학습 요소'는 인공지능의 맥락에서 활용될 수 있는 수학적 개념이나 원리로 정의하고 있는데 '관련 학습 요소'를 다루는 범위와 방법에 대해서는 구체적인 제한은 없다. 이에 '관련 학습 요소'가 <인공지능 수학> 교과서에서 반영된 양상을 형식, 범위와 방법, 공학적 도구 활용 방식을 중심으로 분석하였다. 교과서별로 '관련 학습 요소'를 교과서에 기술하는 형식상의 차이와 수학 개념을 취급하는 양과 범위에 차이가 있었다. 또한, '관련 학습 요소'를 하나의 수학 개념과 동일하게 정의하여 사용한 경우와 정의보다는 인공지능의 맥락에서 설명 위주로 서술하였다. '관련 학습 요소'를 인공지능의 맥락에서 활용할 수 있도록 교과서별로 유사한 공학적 도구를 다루었지만, 계산과 결과를 해석하는 활동 중심이었다. 고등학교 수학 과목으로서 <인공지능 수학>의 지향을 교과서에 충분히 반영하기 위해서 '관련 학습 요소'에 관한 체계적인 논의가 필요하다. 또한, 학생들이 인공지능 맥락의 활용 사례를 경험하기 위해서는 공학적 도구를 활용하여 문제를 설정하고 해결할 수 있는 내실화된 활동이 교과서에 구현되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.
본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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