• Title/Summary/Keyword: 인공지능기반

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A Study to Design the Instructional Program based on Explainable Artificial intelligence (설명가능한 인공지능기반의 인공지능 교육 프로그램 개발)

  • Park, Dabin;Shin, Seungki
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2021.08a
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    • pp.149-157
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    • 2021
  • Ahead of the introduction of artificial intelligence education into the revised curriculum in 2022, various class cases based on artificial intelligence should be developed. In this study, we designed an artificial intelligence education program based on explainable artificial intelligence using design-based research. Artificial intelligence, which covers three areas of basic, utilization, and ethics of artificial intelligence and can be easily connected to real-life cases, is set as a key topic. In general design-based studies, more than three repetitive processes are performed, but the results of this study are based on the results of the primary design, application, and evaluation. We plan to design a program on artificial intelligence that is more complete based on the third modification and supplementation by applying it to the school later. This research will help the development of artificial intelligence education introduced at school.

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Development of SW education class plan using artificial intelligence education platform : focusing on upper grade of elementary school (인공지능(AI) 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안 개발 : 초등학교 고학년을 중심으로)

  • Son, Won-Seong
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.24 no.5
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    • pp.453-462
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    • 2020
  • With the development of artificial intelligence, a lot of platforms have emerged that enable anyone to easily access and learn about artificial intelligence or create artificial intelligence models. Therefore, in this study, we analyzed various artificial intelligence education platforms and developed and proposed a SW education class plan using a framework-based artificial intelligence education platform for activating artificial intelligence based SW education. The artificial intelligence-based SW education framework aims to cultivate artificial intelligence literacy on the basis of computational thinking. In addition, a learner-centered project class was formed to include elements that could be fused with real life contexts or other subjects. Using this, with the theme of creating an artificial intelligence program to help separate garbage collection, a six-hour project-based class was developed and proposed using practical arts, social studies, and creative experiential activities. This project class was organized using a platform that is not difficult, such as AI Oceans and Entry.

Evolution Engine for Virtual Environment Generation based on Artificial Life (가상환경 생성을 위한 인공생명 기반 진화엔진)

  • 홍진혁;조성배
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.09b
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    • pp.35-38
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    • 2003
  • 최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

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Comparative Analysis of and Future Directions for AI-Based Music Composition Programs (인공지능 기반 작곡 프로그램의 비교분석과 앞으로 나아가야 할 방향에 관하여)

  • Eun Ji Park
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.9 no.4
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    • pp.309-314
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    • 2023
  • This study examines the development and limitations of current artificial intelligence (AI) music composition programs. AI music composition programs have progressed significantly owing to deep learning technology. However, they possess limitations pertaining to the creative aspects of music. In this study, we collect, compare, and analyze information on existing AI-based music composition programs and explore their technical orientation, musical concept, and drawbacks to delineate future directions for AI music composition programs. Furthermore, this study emphasizes the importance of developing AI music composition programs that create "personalized" music, aligning with the era of personalization. Ultimately, for AI-based composition programs, it is critical to extensively research how music, as an output, can touch the listeners and implement appropriate changes. By doing so, AI-based music composition programs are expected to form a new structure in and advance the music industry.

Cognitive characteristics of artificial intelligence techniques for searching and interpreting disaster information (재난 정보 검색 및 해석을 위한 인공지능 기법의 인지 특성)

  • SeokHwan Hwang;Jeongha Lee;Byoung-Hwa Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.450-450
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    • 2023
  • 인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

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Survey on Battery SOC Estimation Methods using Data-driven AI Algorithms (데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전상태 추정 기법 조사 분석)

  • Jeong, Dae-Ung;Bae, Sungwoo
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2020.08a
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    • pp.363-364
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    • 2020
  • 본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.

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Artificial Intelligence Applications to Music Composition (인공지능 기반 작곡 프로그램 현황 및 제언)

  • Lee, Sunghoon
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.4 no.4
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    • pp.261-266
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    • 2018
  • This study aimed to provide an overview of artificial intelligence based music composition programs. The artificial intelligence-based composition program has shown remarkable growth as the development of deep neural network theory and the improvement of big data processing technology. Accordingly, artificial intelligence based composition programs for composing classical music and pop music have been proposed variously in academia and industry. But there are several limitations: devaluation in general populations, missing valuable materials, lack of relevant laws, technology-led industries exclusive to the arts, and so on. When effective measures are taken against these limitations, artificial intelligence based technology will play a significant role in fostering national competitiveness.

인공지능 기술 기반 Hyper-Experience Art

  • Han, Jeong-Yeop;Lee, Yeon-Bin
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.25 no.1
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    • pp.83-99
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    • 2020
  • 본 연구는 '인공지능이 그린 그림은 예술적 가치가 있는가?' '인공지능을 활용한 21세기의 현시대 예술은 무엇인가?' '어떻게 실현되는가?'라는 실천적 질문에서 출발하였다. 4차 산업혁명은 초실감(Hyper-Reality), 초지능(Hyper-Intellect), 초연결(Hyper-connect)로 '초(Hyper)의 시대'를 예고하고 있다. 이 혁명은 현시대 예술가에게 현실과 가상을 분간할 수 없는 혼합현실환경, 예술의 창작활동에 훌륭한 조수로서 역할을 할 수 있는 인공지능, 예술적 경험을 가상과 현실을 넘나들며, 언제 어디서나 즉각적으로 체험할 수 있는 기술을 제공한다. 실천적 질문에 대한 해답을 찾기 위하여 주관기관 홍익대학교, 참여기관 서울미디어대학원대학교, (주)브이알애드가 2018년 5월부터 2019년 12월까지 2년간 진행한 한국콘텐츠진흥원 문화기술 연구개발 지원사업 '인공지능 기반 창작 아틀리에 발굴 및 구축 기술 개발 프로젝트'를 통하여 인공지능 엔진(stNET, vidNET, hdtNET, omniNET)을 개발하였고 예술가와 4번의 전시를 통하여 성능 및 가치를 실증하였다. 인공지능은 그동안의 예술적 장르와는 차별화된 특이점을 가지고 있으며 응용 범위 또한 다양하다. 현시대 예술가에게 새로운 장르 개척의 훌륭한 조수로서 역할이 가능하다는 것이다. 그동안 현대 예술의 조형과 개념 미술에 한정적 메시지를 넘어, 인공지능기반 초 실감, 실 시간, 직관적 인터랙션을 통하여 직접적 예술 경험을 체험할 수 있다는 점에서, 현시대의 예술가에게 초 경험 예술(Hyper-Experience Art)의 시작인 동시에 새로운 장르 개척의 단초가 제공된다.

A Method of Supervised Learning for Optimized Household Waste Detection based on Vision AI (비전 인공지능 기반 생활폐기물 선별에서 성능최적화를 위한 감독학습 기법)

  • Park, Sang-Hee;Lee, Bbun-Byul;Jung, Joong-Eun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.637-639
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    • 2021
  • 인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

Designing the Instructional Framework and Cognitive Learning Environment for Artificial Intelligence Education through Computational Thinking (Computational Thinking 기반의 인공지능교육 프레임워크 및 인지적학습환경 설계)

  • Shin, Seungki
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.23 no.6
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    • pp.639-653
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    • 2019
  • The purpose of this study is to design an instructional framework and cognitive learning environment for AI education based on computational thinking in order to ground the theoretical rationale for AI education. Based on the literature review, the learning model is proposed to select the algorithms and problem-solving models through the abstraction process at the stage of data collection and discovery. Meanwhile, the instructional model of AI education through computational thinking is suggested to enhance the problem-solving ability using the AI by performing the processes of problem-solving and prediction based on the stages of automating and evaluating the selected algorithms. By analyzing the research related to the cognitive learning environment for AI education, the instructional framework was composed mainly of abstraction which is the core thinking process of computational thinking through the transition from the stage of the agency to modeling. The instructional framework of AI education and the process of constructing the cognitive learning environment presented in this study are characterized in that they are based on computational thinking, and those are expected to be the basis of further research for the instructional design of AI education.