본고는 인간과 기계의 존재론적 위상의 변화를 일으킨 '생각하는 기계' 등장의 역사적 형성 배경을 검토한다. 특히 영국인 수학자 찰스 바비지의 계산기관을 '생각하는 기계'의 시원으로 설정하고, '생각'이 인간의 능력이 아니라 기계의 기능으로 전환되는 과정에 초점을 둔다. 이를 위해 제2장에서는 인간의 육체와 정신의 실체를 분리하고 기계 지성의 가능성을 거부하는 데카르트의 이원론을 검토한다. 제3장에서는 데카르트의 인간과 기계의 본원적인 대립을 기각함으로써 생각과 연관되는 인간의 '기능'을 강조하는 찰스 바비지의 철학적 주장을 검토한다. 이런 과정을 통해 본고는 바비지의 '생각하는 기계'의 개념화가 필연적으로 인간 정체성에 연루된 개념들의 재조직화와 재구성을 수반할 수밖에 없음을 확인하고, 동시대 인공지능 테크놀로지의 변화에 대한 새로운 관점을 사유하게 하는 재료를 제안한다.
4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.
이 연구의 목적은 자율 주행 차량의 체화된 에이전트가 '감탄사'를 사용하여 감정 표현을 드러낸 대화 상호작용을 할 경우 사용자 경험에 어떠한 효과를 나타내는지 확인하는 것이다. 감탄사 포함 유무와 대화 유형(과제 중심적 대화 vs. 관계 중심적 대화)의 조건에 따라 실험을 설계하였다. 온라인 실험으로 각 조건별로 4가지 대화 시나리오영상을 시청한 후, 해당 에이전트에 대한 친밀도, 호감도, 신뢰도, 사회적 실재감, 지각된 의인화, 향후 이용 의도를 측정하였다. 분석 결과, 에이전트가 감탄사를 사용할 경우 두 대화 유형 모두에서 사회적 실재감의 주 효과가 나타났다. 에이전트가 감탄사를 사용하지 않을 경우 과제 중심적 대화 유형에서 신뢰와 향후 이용 의도가 높았다. 에이전트가 감탄사를 사용하여 감정적 표현을 더하는 것은 사회적 실재감을 높이는 효과는 발견했지만, 다른 사용자 경험 요인에 대한 영향은 나타나지 않았다.
오늘날 수많은 다양한 기술 분야 중에서 첨단 정보통신(ICT: Information Communication Technology) 기술이 진정한 4차 산업 혁명의 핵심기술로 급속히 발전하고 있다. 최근 정보통신 분야의 최대 이슈는 무선 네트워크 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터를 이용한 머신러닝 기반 인공지능 응용 그리고 자율주행 자동차나 로봇 등 자율 제어기반 응용기술 관련 분야라 할 수 있다. 이러한 최첨단 정보통신 기술들에 대한 가치는 여러 주변의 환경 요인들에 의해 결정되기 때문에 매우 유동적일 수 있으며, 이들 기술에 대한 성공적인 기술 이전이나 거래 및 사업화를 위해서는 이 기술이 갖는 가치에 대한 정확한 기술 가치평가 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 최첨단 ICT분야 기술들이 갖는 고유의 특징과 기술 이전 및 사업화에 영향을 미칠 수 있는 주요 요소를 면밀히 분석하고, 기존에 널리 사용되어 오는 기술 가치평가 모델의 각 단계별 분석을 통해 최첨단 ICT 기술이 갖는 고유의 특성을 반영한 보다 정확한 가치평가 방법론을 제안하고자 한다.
인공지능 등의 4차 산업 기술의 발전과 코로나 상황으로 인해 최근의 대학 사회는 급격하게 변화하고 있다. 대학의 입시 환경도 심각하게 어려워지고 있어 대학 내에서 학과와 전공이 급속하게 변화하고 있다. 따라서, 대학의 학과는 학과의 내·외부 환경에 따라 새로운 전공 또는 융합 전공을 위한 교육과정을 개발할 필요가 있다. 하지만, 이러한 교육과정을 정확하게 개발하는 것은 매우 어렵고 긴 시간이 걸리는 작업이다. 본 논문에서는 국가직무능력표준(NCS)을 사용한 교육과정 개발 방법과 적용 사례를 제안하고 있다. 본 논문에서 제시한 교육과정 개발 방법은 전통적인 3단계 방식, 즉 분석, 설계, 그리고 개발로 구성되어 있으며, 각 단계에서 NCS를 활용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 교육과정 개발의 시간을 줄이는 것에 중점을 두었으며, 제안한 방법의 유용성을 보여주기 위해서 교육과정 개발의 한 사례를 제시하였다.
본 논문에서는 초등학교 정보 교육과정의 변천과정과 문제점을 분석하여 정보 교과가 독립적으로 운영되어야 할 필요성을 제시하였다. 그리고 초등학교에서 정보교육을 독립적으로 운영할 수 있도록 자율활동의 자율과목을 편성할 수 있는 방안을 제시하였다. 자율활동이란 창의적 체험활동의 개념을 확장한 것으로 학생과 학부모의 요구나 학교 특성을 반영해 자율과목이나 다양한 교육활동을 자유롭게 운영할 수 있는 교육활동 시간을 의미하며, 자율과목은 의무 선택의 부담 없이 자유롭게 선택해 운영하거나 선택하지 않아도 되는 과목을 의미한다. 자율활동과 같이 학교장 재량 시간을 이용하여 독립된 교육과정을 운영한 사례로는 2015 초등학교 교육과정에서 1~2학년군의 '안전한 생활'편성과 7차 중학교 교육과정에서 교과 재량활동에서 선택과목을 운영한 것을 찾아볼 수 있다. 따라서 초등학교에서 정보교육을 자율과목으로 편성해 운영할 수 있다면 최소한 인공지능, 코딩, 빅데이터 등을 배우고 싶어 하는 학생들만이라도 공교육 속에서 배움의 기회를 얻게될 것이다.
미래교육에서는 학습자 주도의 교육방식과 평가방식의 변화로 교육의 패러다임이 바뀌고 있다. 또한 AI 기반의 학습 인프라와 소프트웨어 교육은 그 역할와 필요성이 점점 확대되고 있다. 이에 본 연구에서는 미래교육에서 추구하는 AI 기반의 평가를 학습자 주도 평가에 접목시켜 그 효과성을 고찰해 보고자 하였다. AI 교육 및 평가 관련 문헌 연구와 학습자 주도형의 소프트웨어 평가 방법 7단계를 인용하여 초등학교 수준에 맞는 평가요소를 2015 개정 초등 실과교육과정 내용 요소인 소프트웨어의 이해, 절차적 문제해결, 프로그래밍 요소와 구조 평가요소와 연계하여 추출하고자 하였다. 앞으로 관련 연구를 통해 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가 요소를 적용한 채점 시스템을 개발하여 그 효과성을 지속적으로 입증한 후 학교 현장이 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가를 통해 미래교육을 주체적으로 준비해 나가는 데 도움이 되고자 한다.
본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.
본 논문은 한국어의 겹받침 발음에 대하여 베트남인 한국어 학습자와 한국인을 비교 연구하였다. 언어학적인 연구를 통하여 조사하고 분석한 겹받침 발음에 관한 여러 오류와 제시한 교육 방법에 대하여 공학적 특히 음성 신호처리의 분석 방법을 활용하여서 이런 연구 결과를 확인하였고 이에 우리는 본 논문에서 새로운 교육 방법을 제시하였다. 인공지능의 기계 학습에 많이 활용되고 있는 서포팅 벡터 머신 (supporting vector machine, SVM)을 사용하여서 베트남인 학습자의 발음과 한국인의 발음을 비교하였다. SVM의 초결정 평면을 구할 수 있다는 것은 베트남인 학습자의 겹받침 발음이 한국인의 발음과 차이를 보인다는 것이고, 그 반대라면 발음을 잘하고 있다는 것이다. 본 논문에서 우리가 제시한 새로운 교육 방법은 쓰기와 듣기로만 구성하는 것이 아닌 음성 신호의 시간 영역에서 파형과 그것에 대응하는 신호의 에너지 등과 같은 피교육자에게 보일 수 있는 것들을 포함하는 효율적인 발음 교육 방법이다.
챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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