전통적인 인공지능 계획방식은 완전한 월드 상태모델과 시스템 동작모델에 기초하여 처음부터 자동으로 작업계획을 생성하려는 접근방식이다. 그러나 지능로봇제어와 같이 불확실성과 가변성이 높은 실 세계 응용분야에서 이와 같은 전통적인 인공지능 계획방식은 효과를 얻기 어렵다. 반면에 많은 실 세계 응용분야에서는 그 분야에서 이미 잘 알려져 있는 작업 영역지식이나 제어지식들이 존재하며, 이들을 효과적으로 이용하는 것이 매우 중요하다. 이러한 방법 중의 하나로서 복잡도가 높은 작업계획을 전문가가 직접 편집해서 입력하는 방식이 널리 쓰인다. 기본 동작모델과는 달리, 일반적으로 작업계획 표현언어는 복잡한 제어구조를 포함하는 하나의 작업 프로세스로 계획을 표현한다. 따라서 이러한 복잡한 절차적 지식인 작업계획을 편집하고 검증하기 위해서는 편리한 모델링 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PRS 계열의 작업계획을 비주얼 환경에서 편집할 수 있고, 가상 시뮬레이션 기능과 작업 계획기와의 연동 기능을 갖춘 PKM시스템의 설계와 구현에 대해 설명한다.
국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.
세계의 주요 국가들은 높은 수준의 인공지능 교육 환경을 구축하고자 국가 차원에서 전략을 수립하고 막대한 자본을 투입하여 실행에 옮기고 있다. 국내의 관계 부처들도 이러한 시대적 흐름에 맞추어 '인공지능 국가전략'을 수립하고 인공지능 교육의 전문성을 향상하여 선도국과의 격차를 해소하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 예비 및 현직 초등교사들을 대상으로 교육현장에서 현재 활용되고 있는 인공지능 수업 콘텐츠를 설명하고, 수업에 참여하였던 학생들이 특별히 선호하는 수업의 내용과 초등교육 현장에 학생들이 직접 적용하고자 계획하는 수업 아이디어를 분류하였다. 그 결과, 예비 및 현직 초등교사들은 인공지능의 기저 이론에 대한 깊이 있는 내용보다는 초등교육에 즉시 적용이 가능한 인공지능 교육 도구 중심의 실습을 더욱 선호하는 경향이 있음을 알게 되었다. 그러나 인공지능의 이론에 대한 충분한 이해를 토대로 인공지능의 활용 역량도 배양될 수 있으므로, 이론 교육에 대한 학습 효과를 향상하기 위한 방안이 향후 연구로써 필요함을 본 연구를 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 현직 초·중등 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화 및 소양 함양을 위한 인공지능 소양교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 인공지능 융합교육 관심도에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 Hall et al.(1979)의 관심중심수용모형을 기반으로 George, Hall & Stiegelbauer(2006)이 개발한 관심단계 설문 척도를 사용하였다. 인공지능 소양교육 프로그램 적용 전, 후 인공지능 융합교육에 대한 관심도를 분석한 결과, 프로그램 적용 전, 후 모두 비사용자의 유형이 나타났으나 전반적인 관심도는 적용 전에 비해 상승하였다. 인공지능 소양 교육 프로그램의 만족도 결과를 분석한 결과 대부분의 영역에서 만족한다는 응답이 도출되었으나, 인공지능과 산업의 융합 및 적용 사례에 대해서는 다소 만족도가 떨어지는 경향이 나타났다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.39-52
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1997
본 연구는 언어 교육용 프로그램을 개발하는 저작도구9authoring tool)와 학생들이 자율적으로 학습할 수 있는 지능형 컴퓨터 교사시스템(ITS : Intelligent Tutoring System)으 로 구성된 지능형 학습환경(Intelligent Learning Environment)을 설계한다. 특히, 범용시스 템에서 제공되는 불필요한 기능들을 제거하고 언어교육에 필요한 기능만을 가진 간편한 저 작도구의 설계와, 인공지능 기법을 이요하여 학생 개개인의 지식수준에 따라 차별화하여 지 능적으로 교육할 수 있는 지능형 교사시스템의 구성 방법을 제안한다.
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.
건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.
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.
영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.
본 논문에서는 증대하고 있는 재난안전사고에 효율적으로 대응할 수 있도록 훈련할 수 있는 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 최근 재난은 복합적이며, 타 부처 간의 협력이 필요한 대규모 성격을 띠고 발생하는 빈도가 커지고 있는 반면 훈련도구는 각 부처별로 재난유형별 시스템들이 필요에 따라 독립개발 및 운영되고 있기 때문에 다양한 시나리오에 의한 종합적 분석결과를 기반으로 하는 스마트한 재난대응 방안 모색이 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재난에 대응하는 사람의 다양한 능력을 반영하여 인공지능 기반 하에 훈련 시나리오가 생성될 수 있는 지능형 재난대응훈련 시뮬레이터 개발을 위한 플랫폼을 제안한다. 또한 몰입감을 가지고 가상의 상황 하에서 훈련할 수 있도록 가상현실 기반의 시뮬레이터 플랫폼이 될 수 있도록 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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