본 연구는 코로나19 상황에서 우리나라 국민이 경험한 팬데믹의 개인정서와 사회변화 인식이 엔데믹 이후 재난대처 인식에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위해 다중회귀모형을 활용하여 수행하였다. 이 연구를 위해 한국언론 진흥재단에서 실시한 「코로나19 이후 국민의 일상 변화 조사」를 사용하였고, 996명(남 508명, 여 488명)을 연구대상으로 설계하였다. 연구 결과, 코로나19 긍정정서와 사회변화 인식 요인들은 재난대처 인식에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 공동체의식은 재난대처 인식에 부(-)의 영향을 미치는 코로나19 부정정서를 완화시켜 주는 조절효과가 있었다. 엔데믹 이후 재난대처 인식에 상대적으로 가장 많은 영향을 미치는 요인은 재난 상황시 우리나라 사회에 대한 자긍심과 안정감을 갖는 코로나19 긍정정서와 공동체의식이었다. 따라서 본 연구는 엔데믹 이후 재난 발생 상황에서 수행되는 정부의 선행 및 후속 조치 방안들이 국민에게 자긍심과 안정감을 주는 체계적인 재난대처 메뉴얼과 컨트롤 타워가 더 강력하게 요청되며, 국민에게는 재난 상황에서 개인적인 행동과 판단으로 대처하기보다는 재난을 함께 극복하려는 공동체의식이 요청됨을 시사한다.
모유수유 유무와 아기의 신체적, 정서적 발달과의 관계, 모유수유 성공에 영향을 주는 요소, 모유수유를 성공시키기 위한 전략 등 모유수유를 증진시키기 위한 연구는 많이 이루어 졌다. 이에 비하여 모유수유가 어머니의 모성행위, 어머니의 만족에 미치는 영향 등 모유수유 유무가 어머니의 정서에 미치는 영향에 관한 조사는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 그러나 많은 모성간호사들은 모유수유 어머니가 인공수유 어머니보다 아기 양육에 더 자신감을 갖고 있고, 어머니로서의 역할에 더 만족한다고 믿고 있다. 또한 피치못할 사정으로 인공수유를 하는 어머니들 스스로도 모유수유를 하지 못함 때문에 아기에 대한 죄의식을 갖고 있을 수 있다. 그래서 생후 4개월된 아기를 갖고 있는 어머니를 대상으로 모유수유 유무와 어머니의 모성역할 긴장과 모성역할 획득 정도에 차이를 연구하였다. 연구결과 모유수유 유무에 따라 모성역할 획득정도에 차이가 없었으며, 모성역할 긴장에도 차이가 없었다. 또한 남편의 지지와 친척 및 친구의 지지를 공변량으로 처리하여 모유수유 유무에 따라 모성역할 획득정도에 차이를 알아 본 결과 모유수유 유무에 따라 모성역할 획득 정도에 차이가 없었고, 모성역할 긴장 역시 차이가 없었다.
인간과 인공지능 로봇과의 관계를 예견하는 쟁점은 강한 인공지능 문제로 많은 전문가들은 인간보다 뛰어난 사고능력을 가진 강한 인공지능이 인간을 정복하는 비극적 결말을 예측하고 있다. 동시에 인공지능 로봇에 대해서 가지고 있는 기대가 드라마나 SF영화와 같은 미디어에 투영하여 나타나게 되면서 인간의 기대에 부응하는 '도덕적으로 선한 인공지능'에 대한 문제 또한 중요한 쟁점이다. 그러나 선한 인공지능에 대한 요구와 완벽한 기술의 구현은 그 문제가 기계에만 국한되지 않고 오히려 인간에게 모든 책임을 지우는 결과로 나타나 인간을 비도덕적인 존재로 몰아가고 인간과 인간의 문제로 전환되어 더 많은 소외와 차별을 낳을 수 있다. 이처럼 기술이 가져오는 결과는 사용하는 인간과 상호작용하며 반응에 따라 그 속성이 결정되고 발전하면서 인간에게 영향을 미친다. 따라서 상호작용을 고려하여 인간의 정서를 고려하는 인공지능 기술도 중요하다. 본 연구는 인간과 인공지능의 관계가 '선한 인공지능'에 대한 요구로 귀결되는 과정과 성공적인 상호작용 과정을 밝히기 위해 이론적으로는 랜달 콜린스의 정서적 에너지로 인간 유대의 형성을 설명하는 상호작용 의례 이론을 통해 설명한다. 방법론으로는 사고실험의 한 유형으로서 드라마 <굿 플레이스>의 재닛과 주변 등장인물들을 통해 선한 인공지능 로봇에 대한 기대가 발생되고 지향되는 지점을 밝히고자 한다.
본 논문은 인공지능 메이커 교육과 관련한 요소를 논문 네트워크 키워드 분석과 다양한 빅데이터를 종합하여 핵심용어를 선정 후 인공지능 메이커 교육을 시스템 다이내믹스의 Vensim프로그램으로 인과지도(Casual Loop Diagramming)를 구조분석(모델의 구조)하여 예측 결과를 토대로 향후 미래 상황 추출 및 정책 결정 연구에 영향을 기여한다. 연구 결과 인공지능 교육 정책은 추후 인공지능 교육과 메이커 교육을 융합한 교육 관련 산업이 증대할 것으로 예측되며 교육 경쟁력 향상과 창의적 인재 양성, OTT를 이용한 인공지능 교육 콘텐츠 향상으로 학습에 활용성이 증대하게 된다. 또한 인공지능 교육 정책은 프로그래밍 교육으로 연결되어 성장기 학습자들의 사고력과 정서 발달에 도움 되며 다양한 교재 및 기기 등장으로 인한 학습에 다양성 역시 증가할 것으로 예측된다. 학교 차원에서는 교수·연구 지원 활동이 증가하여 수업 전문성을 가진 교사가 늘어나 학교 교육의 질은 확대되고 학부모는 인공지능 교육 정책에 긍정적으로 된다. 시스템 다이내믹스는 구조가 형태를 결정짓는다는 세계관에 기초하여 피드백 루프와 동태적 형태 유형을 파악하며 다양한 가능성이 존재하게 된다. 이는 추후 다양한 연구를 통해 인공지능 교육 정책 인과지도의 확대로 연결될 수 있음을 암시하며 본 논문을 통해 인공지능 교육 연구 확산에 시발점이 되었으면 한다.
본 연구는 우울감을 느끼거나 대화 상대 부재로 어려움을 겪는 사용자와 정서 교감형 시스템간의 대화로 구성된 한국어 데이터 셋을 구축하고 이때 시스템이 사용할 수 있는 효과적인 응대 전략을 제안하는데 목적이 있다. 데이터셋은 사용자와 시스템 간의 대화 쌍을 기본 단위로 하며, 사용자의 7가지 기본 감정(행복, 슬픔, 공포, 놀람, 분노, 혐오, 중립)과 시스템의 4가지 응대 전략(명료화, 공감적 응대, 제안, 페르소나)에 따라 주석이 된다. 이 중, 공감적 응대 전략은 10가지 독특한 반응 유형(수용적 경청, 후행 발화 요청, 승인/동의, 비승인/재고 요청, 놀람, 격려, 느낌 표시, 상대 발화 반복, 인사, 의견 제시) 및 4가지 후행 발화 요청 유형(무엇, 왜, 어떻게, 그밖에)을 포함하는 구조로 구체화되었다. 이러한 주석은 시스템이 사용자의 다양한 감정을 식별하고 적절한 공감 수준을 나타내는 응답을 생성하는 데 있어 연구적인 의의가 있으며, 필요시 사용자가 부정적 감정을 극복할 수 있는 활동을 제안하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 실제적인 의의가 있다.
본 연구는 2016 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 최고 수준의 딥러닝 인공신경망을 갖고 있는 인공지능 알파고와 인간지능의 대표로 상징되는 바둑 최고수의 대국 분석 및 문헌 연구로 인공지능 시대에 적합한 학습자의 역량 교육에 대해 논의했다. 알파고는 지금까지 알려져 있는 바둑의 정석과 상식을 넘어서는 새로운 바둑의 패러다임을 보여주는 기발한 수를 두었고, 이세돌은 알파고도 생각하지 못한 '신의 한 수' 로 인공지능 수퍼 컴퓨터를 이길 수 있었다. 이는 인간의 집념과 도전, 인간 본성의 통찰과 직관의 승리였다. 인공지능 시대에 기계를 조정하고 통제할 수 있는 학습자 역량을 기르기 위한 융합과학 교육은 자연으로부터의 감성적 체험과 토포필리아 교육으로 인공지능이 갖지 못한 인간 본성의 다채로운 감성과 통찰, 긍정적 정서를 함양시킬 수 있는 방향이어야 한다.
본 연구는 애니메이션 및 영화와 같은 영상저작물에서 묘사되는 로봇이 핵심인물과 교감하고 애착을 형성하는 조건을 분석하여 정서교감형 로봇의 캐릭터라이징 전략을 정리하고자했다. 인공지능과 로봇 분야는 기술의 발전에 따라 더 이상 공상과학의 영역이 아닌 현실의 문제로 여겨지고 있다. 이에 영상저작물에서 창조된 정서교감형 로봇의 표현적 특성이, 향후 널리 보급될 것으로 예상되는 인간친화적 서비스 로봇계열의 표현적 구현 즉, 캐릭터성 구축에 있어서 의미 있는 요인이 될 것이라는 가정을 내릴 수 있었으며, 그 기초를 세우기 위한 목적에서 본 연구가 시작되었다. 분석 대상은 현대적인 로봇의 개념을 천명한 1920년대 이후 제작된 영화와 애니메이션 중에서, 핵심인물과의 정서적 친밀성이 명확히 관찰되는 로봇 캐릭터로 한정했다. 그리고 로봇의 외형과 행동 경향성을 파악하기 위해, (1) 로봇의 외현적 인상을 5가지(인간적, 만화적, 도구적, 인공적, 애완동물적) 분류에 의해 유형화하고, (2) 성격의 외적 구현으로 여길 수 있는 행동 경향성은 DiSC 행동유형 진단도구를 활용하여 유형화했다. 한편, 정서적 친밀성이 높은 로봇은 감정 수용력과 임무로부터의 독립성이 강하다는 공통점을 관찰할 수 있었다. 따라서, 사교형과 안정형의 행동유형이 감정수용성이 높고, 사교형의 독립성이 높은 편이며, 신중형은 감정 수용성과 독립성이 전반적으로 낮은 것으로 파악되었다. 다만, 외현적 인상 분석을 통해 파악한 외형요인은 정서교감 능력에 대해 유의미한 관계성을 파악하기 어려웠다. 따라서 정서적 교감 능력이 강한 로봇의 조건은, 현실의 인간 관계형성 과정과 유사하게, 첫인상보다는 소통을 통한 정서적 교감이 주요한 영향을 미침을 알 수 있었다. 끝으로, 로봇의 캐릭터성을 연구하기 위해서는 실로 광범위한 분야에 대한 통섭적 역량이 필요하다고 여겨진다. 로봇 캐릭터를 디자인적 요인과 성격적 요인만으로 재단하기에는 인간과의 교감에 요구되는 방대한 정보를 온전하게 분석하기 어렵다는 한계 역시 통감할 수 있었다. 그러나 이를 위한 초석으로서, 간학문적 연구가 필요한 로봇의 개발에 애니메이션이 가지는 종합예술적 가치가 값지게 활용되기를 기대하며 연구를 마무리하고자 한다.
본 연구의 목적은 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 교수-학습에 미치는 영향을 살펴보는 것으로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도 수준이 집단간 학업성취도에 미치는 효과는 없었다. 둘째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학습동기에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도가 집단간 학습동기에 미치는 효과가 나타났다. 셋째, 사후 피드백을 분석한 결과를 살펴보면, 인공지능 채터봇 채팅수업(방법)의 장점은 '새로움(신선함), '시공초월', '반복학습'이었고, 단점은 '답변고정', '정서성 부족'이었다. 그리고 제안점으로는 '문제해결중심'이 도출되었다. 넷째, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 관계를 살펴본 결과, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 상관관계는 모두 없는 것으로 드러났다. 이런 점들은 인공지능 채터봇에 대한 다각적 교수설계전략의 필요성을 제시해준다.
본 연구는 초점 집단 면담(FGI)을 활용하여 인공지능에 대한 중등 수학 교사의 인식을 도구로서 인공지능과 교과로서 인공지능으로 나누어 분석하였다. 도구로서 인공지능 중 수학 교수 및 학습 도구 측면에서 수학 교사들은 인공지능을 활용하면 다양한 유형의 수학 수업이 가능할 것이라는 긍정적인 의견을 제시하였으나 학생들의 수학적 사고 과정의 면밀한 파악 및 학생들과 정서적 상호작용에 있어 인공지능 활용에 한계를 제시하였다. 도구로서 인공지능 중 수학 평가 도구로서의 측면에서 수학 교사들은 인공지능을 활용하면 문항 출제 및 채점을 용이하게 할 수 있다는 긍정적인 의견이 있었던 반면, 논술형 문항 채점에서는 교사의 개입이 필요하다는 의견이 있었다. 교과로서 인공지능 측면에서 수학 교사들은 <인공지능 수학> 교과의 도입 취지와 학습의 필요성에는 공감하였으나 이를 가르치기 위한 교사의 준비와 교수 학습 및 평가 자료가 다소 부족한 실정이라고 응답하였다. 따라서 본 연구를 통해 중·고등학교 수학에서도 맞춤형 인공지능 학습 도구가 개발되어야 하고, 교사들의 평가를 도울 수 있는 인공지능 평가 도구를 개발 및 보급할 필요가 있으며, <인공지능 수학> 교과에 대한 교사의 이해를 높일 수 있는 전문성 향상 프로그램과 학생들에게 의미 있는 학습을 도울 수 있는 컨텐츠 위주로 교과 내용을 구성할 필요가 있음을 시사한다.
인공 신경망은 체계적인 알고리즘으로 풀기 어려운 문제들을 해결하는데 사용되어오고 있다. 이는 인간의 뇌세포가 외부자극에 대해 반응하는 과정을 컴퓨터 시스템 상에서 구현한 것으로 새 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는데 흥미로운 접근방식이다. 본 논문에서는 신경망의 접근방법을 이용하여 인간행위 인식시스템을 구현하였다. 신경망을 이용해 구현된 컴퓨터 인식 시스템이 인간의 두 가지 정서 하에서 일어난 세가지 서로 다른 행동을 보고 행위자의 성별이나 강정상태를 얼마나 인식해낼 수 있는지 실험해 보았다. 특히, 성별 인식 실험에서는 신호탐지 이론에서 사용하는 인장도(discriminability)를 이용해 사람에 대한 이 시스템의 효율도를 계산하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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