This study was conducted to develop a convergence education program using smart farms with both input data(temperature, humidity, etc.) and output data(vegetables, fruits, etc.) that are easily accessible in everyday life so that elementary school students can intuitively and easily understand the principles of artificial intelligence(AI) learning. In order to develop this program, we conducted a prior study analysis of a horticulture, software, robot units in the 2015 Practical Arts curriculum and artificial intelligence education. Based on this, 13 components and 16 achievement criteria were selected, and AI programs of 4 sessions(a total of 8 hours). This program can be used as a reference when developing various teaching materials for artificial intelligence education in the future.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.53
no.1
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pp.231-263
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2022
The understanding and capability to utilize artificial intelligence (AI) incorporated technology has become a required basic skillset for the people living in today's information age, and various members of the university have also increasingly become aware of the need for AI education. Amidst such shifting societal demands, both domestic and international university libraries have recognized the users' need for educational content centered on AI, but a user-centered service that aims to provide personalized recommendations of digital AI educational content is yet to become available. It is critical while the demand for AI education amongst university students is progressively growing that university libraries acquire a clear understanding of user intention towards an AI educational content recommender system and the potential factors contributing to its success. This study intended to ascertain the factors affecting acceptance of such system, using the Extended Technology Acceptance Model with added variables - innovativeness, self-efficacy, social influence, system quality and task-technology fit - in addition to perceived usefulness, perceived ease of use, and intention to use. Quantitative research was conducted via online research surveys for university students, and quantitative research was conducted through written interviews of university librarians. Results show that all groups, regardless of gender, year, or major, have the intention to use the AI-related Educational Content Recommendation System, with the task suitability factor being the most dominant variant to affect use intention. University librarians have also expressed agreement about the necessity of the recommendation system, and presented budget and content quality issues as realistic restrictions of the aforementioned system.
The society of intelligence-information complex is a fresh world that connects things, knowledge and calculation with human. What is the condition of educational reform in this world? Robinson and Aronica(2015) suggest educational reform at the center of organic agriculture, in which they focus on the dignity of human as an organic being. Human consists in an intelligence and a life. We have to ask to ourselves what is the human in this Age. The development of AI represented by deep-learning will be an actual condition in the educational reform. In the other hand, the combination with an information technology and art rises a question about a life itself. So, we have to ask the question seriously that overlap what is the human and what is a life. Two questions about human and a life cast a philosophical paradox in the age of AI.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.1-2
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2022
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
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 Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.695-697
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2023
최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.429-432
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2009
오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.6
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pp.33-42
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2022
In the existing intelligent command control system study, the analysis results of the commander's battlefield situation questions are provided from knowledge-based situation data. Analysis reporters write these results in various expressions of natural language. However, it is important to analyze situations about information and intelligence according to context. Analyzing the battlefield situation using artificial intelligence is necessary. We propose a virtual dataset generation method based on battlefield simulation scenarios in order to provide a dataset necessary for the battlefield situation analysis based on artificial intelligence. Dataset is generated after identifying battlefield knowledge elements in scenarios. When a candidate hypothesis is created, a unit hypothesis is automatically created. By combining unit hypotheses, similar identification hypothesis combinations are generated. An aggregation hypothesis is generated by grouping candidate hypotheses. Dataset generator SW implementation demonstrates that the proposed method can be generated the virtual battlefield situation dataset.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.1
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pp.37-44
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2021
This study is to design and to develop the educational contents to enhance artificial intelligence literacy. First, we designed artificial intelligence education contents and constructed education programs. The contents are composed of a total of 15 lectures in 8 AI domains. The contents contain the elements of knowledge-skill-attitude, and 5 learning steps. The developed contents were organized in the form of online materials and included simulations and worksheets to directly manipulate and explore the concepts and algorithms of AI. In addition, we provided evaluation questions for each content. To examine the suitability of content, we conducted a validity test for experts. As a result of the content validity test, the overall average was .71 or higher, and the CVI value of the class suitability was .82, indicating a high validity. We are expected to use the contents developed in this study as an effective program to improve AI literacy in university liberal arts education.
Kwon, Pan Gum;Jang, Kyoung Sun;Kim, Seung Woo;Kim, Jun Young;Yun, Won Hyuk;Rhee, Kye Jin
Convergence Security Journal
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v.20
no.2
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pp.123-135
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2020
Since AlphaGo's Match in 2016, there has been a growing calls for artificial intelligence applications in various industries, and research related to it has been actively conducted. The same is true in the military field, and since there has been no weapon system with artificial intelligence so far, effort to implement it are posing a challenge. Meanwhile, AlphaGo Zero, which beat AlphaGo, showed that artificial intelligence's self-training data-based approach can lead to better results than the knowledge-based approach by humans. Taking this point into consideration, this paper proposes to apply Reinforcement Learning, which is the basis of AlphaGo Zero, to the Shipboard Combat System or Combat Management System. This is how an artificial intelligence application to the Shipboard Combat System or Combat Management System that allows the optimal tactical assist with a constant win rate to be recommended to the user, that is, the commanding officer and operation personnel. To this end, the definition of the combat performance of the system, the design plan for the Shipboard Combat System, the mapping with the real system, and the training system are presented to smoothly apply the current operations.
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