This study investigates the dynamics of the digital divide and social inclusion in a society increasingly influenced by artificial intelligence (AI) by 2035. Using a 2×2 matrix scenario analysis, the research explores future scenarios based on two axes: the level of AI technological advancement and societal response. The scenarios range from an "Inclusive AI Society," characterized by advanced AI technology and comprehensive societal measures, to an "AI Polarized Society," marked by rapid AI advancement but fragmented social responses, exacerbating inequalities. The study emphasizes the critical role of both technological and social strategies in addressing the challenges of AI-driven societies. It provides policy recommendations to mitigate potential disparities, highlighting the need for inclusive education, equitable access to AI benefits, and adaptive governance frameworks. The findings aim to inform policymakers and stakeholders about the impacts of AI on social inclusion and the digital divide, proposing strategies for fostering a balanced and equitable AI future.
Kim, Ji-Yong;Jeong, Seung-Wan;Jo, Sung-Mo;Choi, Kwang-Hoon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.694-696
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2017
텍스트 기반 언어 스몰베이직은 기존 프로그래밍 언어와는 달리 배우기 쉽고 이후에 C/C++/Java로 빠르게 전환할 수 있기 때문에 청소년 프로그래밍 교육용 언어로 적합하다. 프로그래밍 교육에 흥미를 높이기 위해 풍부한 라이브러리가 필요하다. 풍부한 라이브러리를 바탕으로 마이크로소프트에서 개발한 스몰베이직 환경에서는 쉽게 프로그램을 작성 할 수 있지만, 최근 화두가 되고 있는 인공지능 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 라이브러리는 지원하지 않는다. 이 논문에서 오픈소스 소프트웨어 스몰베이직 환경하에 동작하는 데이터마이닝 라이브러리를 설계 및 구현하였고, 이 라이브러리를 기반으로 틱택토 게임을 개발하여 인공지능 스몰베이직 프로그램을 쉽게 작성할 수 있음을 확인하였다. 널리 보급된 언어인 C/C++/Java로 인공지능 프로그램을 작성하기 위해서는 광대한 범위의 지식과 코딩 실력이 바탕이 되어야 한다. 그러나 스몰베이직은 프로그램을 쉽게 작성 할 수 있고, 그림 기반의 교육용 언어인 스크래치와는 달리 텍스트 기반의 언어이기 때문에 이후에 C/C++/Java로 전환하기 용이하다.
With the advent of the 4th industrial revolution, the need for artificial intelligence education has increased. The online learning environment caused by COVID-19 made it possible to use variety of artificial intelligence platforms. In this study, an aritificial intelligence class plan was developed and proposed to achieve the goal of artificial intelligence education using an AI platform. The AI platform used is AI for Oceans, With the theme of creating a program for the environment, designed a 6-hour project class using Novel Engineering-based on STEAM model. Students experience AI for Oceans enough time and learn supervised learning by experience. Based on understanding of supervised learning, students design their own programs for the environment using Entry's AI blocks. In this study, for AI convergence education, this lesson was developed and presented with the goal of acquiring the creative problem solving ability and integrated thinking ability by using the principles of artificial intelligence to solve problems.
The enhancement of national competitiveness in future society is the discovery and training of excellent SW convergence gifted. In order to cultivate these SW convergence gifted, reinforcing competence of teachers in charge should be made first. Therefore, in this paper, artificial intelligence education contents, one of the core technologies of the 4th Industrial Revolution era, were developed to reinforcing competence of SW convergence gifted teachers. After setting the direction of artificial intelligence education content, we constructed educational content suitable for secondary SW convergence gifted education, and designed and developed it in detail. The composition of artificial intelligence education content consists of machine learning and tensor flow understanding, linear regression machine learning implementation for numerical prediction, and multiple linear regression-based price prediction machine learning implementations. The developed educational contents were verified by experts with qualitative aspects. In the future, we expect that the educational content of artificial intelligence proposed in this paper will be useful for strengthening the ability of SW convergence gifted teachers.
Kim, Yeongdae;Kim, Ji-Young;Jeong, Wonkyung;Shin, Yongtae
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.12
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pp.329-342
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2021
The pharmaceutical industry is experiencing a productivity crisis with a low probability of success despite a long period of time and enormous cost. As a strategy to solve the productivity crisis, the use cases of Artificial Intelligence(AI) and Bigdata are increasing worldwide and tangible results are coming out. However, domestic pharmaceutical companies are taking a wait-and-see attitude to adopt AI platform for drug research. This study proposed a research model that combines the Value-based Adoption Model and the Innovation Resistance Model to empirically study the effect of value perception and resistance factors on adopting AI Platform. As a result of empirical verification, usefulness, knowledge richness, complexity, and algorithmic opacity were found to have a significant effect on perceived values. And, usefulness, knowledge richness, algorithmic opacity, trialability, technology support infrastructure were found to have a significant effect on the innovation resistance.
Sang-Jun Lee;MIN KYUNG IL;Nam Sang Do;LIM JOON SUNG;Keunhee Han;Hyun Wook Han
The Journal of Bigdata
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v.6
no.2
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pp.99-108
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2021
Recently, unexpected and more advanced cyber medical treat attacks are on the rise. However, in responding to various patterns of cyber medical threat attack, rule-based security methodologies such as physical blocking and replacement of medical devices have the limitations such as lack of the man-power and high cost. As a way to solve the problems, the medical community is also paying attention to artificial intelligence technology that enables security threat detection and prediction by self-learning the past abnormal behaviors. In this study, there has collecting and learning the medical information data from integrated Medical-Information-Systems of the medical center and introduce the research methodology which is to develop the AI-based Net-Working Behavior Adaptive Information data. By doing this study, we will introduce all technological matters of rule-based security programs and discuss strategies to activate artificial intelligence technology in the medical information business with the various restrictions.
Many studies have been conducted on software quality evaluation. Recently, as artificial intelligence-related software has been developed a lot, research on methods for evaluating artificial intelligence functions in existing software is being conducted. Software evaluation has been based on eight quality characteristics: functional suitability, reliability, usability, maintainability, performance efficiency, portability, compatibility, and security. Research on the part that needs to be confirmed through evaluation of the function of the intelligence part is in progress. This study intends to introduce the contents of the evaluation method in this part. We are going to propose a quality evaluation method for artificial intelligence software by presenting the existing software quality evaluation method and the part to be considered in the AI part.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.43
no.3
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pp.307-319
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2023
This study aims to explain the key concepts and principles of text-based generative artificial intelligence (AI) that has been receiving increasing interest and utilization, focusing on its application in science education. It also highlights the potential and limitations of utilizing generative AI in science education, providing insights for its implementation and research aspects. Recent advancements in generative AI, predominantly based on transformer models consisting of encoders and decoders, have shown remarkable progress through optimization of reinforcement learning and reward models using human feedback, as well as understanding context. Particularly, it can perform various functions such as writing, summarizing, keyword extraction, evaluation, and feedback based on the ability to understand various user questions and intents. It also offers practical utility in diagnosing learners and structuring educational content based on provided examples by educators. However, it is necessary to examine the concerns regarding the limitations of generative AI, including the potential for conveying inaccurate facts or knowledge, bias resulting from overconfidence, and uncertainties regarding its impact on user attitudes or emotions. Moreover, the responses provided by generative AI are probabilistic based on response data from many individuals, which raises concerns about limiting insightful and innovative thinking that may offer different perspectives or ideas. In light of these considerations, this study provides practical suggestions for the positive utilization of AI in science education.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.391-395
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2004
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
The rapid development of artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning is expanding its impact in the public administrative and public policy sphere. This paper is an exploratory study on policy decision-making in the age of artificial intelligence to design automated configuration and operation through data analysis and algorithm development. The theoretical framework was composed of the types of policy problems according to the degree of problem structuring, and the success and failure cases were classified and analyzed to derive implications. In other words, when the problem structuring is more difficult than others, the greater the possibility of failure or side effects of decision-making using artificial intelligence. Also, concerns about the neutrality of the algorithm were presented. As a policy suggestion, a subcommittee was proposed in which experts in technical and social aspects play a professional role in establishing the AI promotion system in Korea. Although the subcommittee works independently, it suggests that it is necessary to establish governance in which the results of activities can be synthesized and integrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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