• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.65-73
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• 2022

본 연구에서는 엔트리 텍스트 모델 학습을 활용해서 초등학교 인공지능 교육 내용을 개발하고 이를 실제 수업에 적용한다. 초·중등 인공지능 내용 체계표를 바탕으로 실과 소프트웨어 교육과 인공지능 교육의 성취 기준을 재구성한다. 기계학습이 가능한 텍스트, 이미지, 소리 중에서 다양한 플랫폼에서 지원하고 초등학생의 데이터 준비 시간을 줄일 수 있으면서 손쉽게 이해가 가능한 '텍스트 모델 학습을 활용한 감정 인식 프로그램 제작'을 교육 내용으로 선정한다. 엔트리 인공지능을 교육 플랫폼으로 선정해서 텍스트 모델 학습을 활용한 감정인식 프로그램을 만드는 인공지능 교육 내용을 개발하고 실제 초등학교 수업에 적용한다. 수업 적용 결과 엔트리 인공지능 수업에 긍정적인 반응과 흥미를 보였다. 본 연구 내용을 기반으로 초등학생을 대상으로 한 수업의 효과성에 대한 양적 연구가 후속 연구로 필요함을 제언한다.

• 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.

• 창의정보문화연구
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• 제7권4호
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• pp.197-206
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• 2021

본 연구는 초등학교에서 엔트리의 인공지능 모델을 활용한 융합교육 사례이다. 교과는 영어이며 그림을 그리는 미술과와의 융합 활동과 엔트리의 인공지능모델중 이미지 학습 모델을 기반으로 수업을 진행하였다. 영어과의 말하기 및 쓰기 교육의 학습목표에 효과적으로 달성하기 위해 미술과와 SW를 융합하여 수업을 설계하였다. 학생들은 인공지능을 활용한 의사소통을 경험하고 자신감이 향상되었으며, 듣고 말하는 표현뿐만 아니라 그림이나 사진 등 다양한 매체로 표현하며 창의성과 의사소통 능력을 증진할 수 있었다. 또한 수업의 효과성을 알아보기 위해 학생들에게 설문을 진행하여 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 학생들의 수업 참여율, 수업이후 인공지능에 대한 이해 정도, 인공지능에 대한 관심, 인공지능 수업 만족도 등에 긍정적 영향을 주었음을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.673-681
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• 2021

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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.401-409
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• 2021

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.128-130
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• 2020

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 기존 네트워크의 컨트롤 기능을 컨트롤러에 중앙 집중화하여 프로그램 가능하며 유연한 네트워크 관리 방식을 제공한다. 컨트롤러-스위치 간 인터페이스 표준 기술인 OpenFlow에서는 스위치 내부의 플로우 테이블을 이용하여 네트워크에 접근하는 패킷을 처리한다. 하지만 OpenFlow 스위치에 주로 사용되는 TCAM의 부족한 용량으로 인해, 많은 트래픽이 발생하는 환경에서 플로우 테이블에 충분한 양의 플로우 엔트리를 설치하지 못하는 문제가 발생한다. 이 경우 플로우 테이블 오버플로우가 발생하는데, 네트워크에 새로이 진입하는 플로우를 위하여 기존의 플로우 엔트리를 방출시킬 필요가 있다. 이때, 활성화된 플로우 엔트리를 방출하게 되면 네트워크 컨트롤 오버헤드가 크게 증가할 위험이 있다. 따라서 오버플로우가 발생했을 때 어떤 플로우 엔트리를 방출시킬지 정하는 것이 중요하다. 이에 본 논문은 플로우 프로토콜 타입에 기반한 플로우 엔트리 방출 정책을 제안하여 효율적인 플로우 테이블 사용을 목표로 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.473-481
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• 2020

데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.227-236
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• 2021

본 연구에서는 인공지능에 대한 이해를 돕고 인공지능을 활용하여 실생활의 문제를 해결하는 경험을 제공하기 위한 중등 학생 대상 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 교육의 효과성을 분석하고자 한다. 이전 연구에서 개발한 K-12 대상 인공지능 교육체계를 기반으로 설계한 교육 프로그램은 실생활의 문제 중에서 최근 이슈로 떠오르고 있는 자율주행 자동차를 주요 주제로 선정하여 총 12차시로 구성하였다. 소프트웨어 교육을 받은 경험이 있는 중등 학생을 대상으로 수업을 진행하고 교육의 효과성 분석과 수업 만족도를 분석하였다. 분석 결과 인공지능에 대한 이해와 인공지능 효능감이 향상된 것으로 확인하였고, 수업 만족도는 교육 내용, 수업에 대한 재미, 수업의 난이도, 인공지능에 대한 흥미 등 모든 항목에서 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 중등 학생 대상 인공지능 교육을 위한 시사점을 제안하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1015-1024
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• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.453-462
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• 2020

인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.