본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.
본 연구는 도서관의 인공지능 챗봇 서비스의 특징을 분석하고 도서관에 적용된 챗봇 서비스의 플랫폼에 따른 사용성을 비교한 연구로 도서관의 인공지능 챗봇 서비스의 사용성 증진을 위한 방안을 제안하는 목적으로 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 인공지능 챗봇 서비스의 사용성 평가에 대한 선행연구를 통해 사용성 비교 요소를 추출하였고, 사례조사를 바탕으로 도서관에 적용된 인공지능 챗봇 서비스를 플랫폼에 따라 자체 웹사이트 기반과 SNS 기반의 챗봇 서비스로 구분하였다. 실험과 질문지 조사 및 면담을 실시하여 도서관에 적용된 웹사이트 기반과 SNS 기반의 챗봇 서비스의 사용성 평가를 실시하였다. 사용성 평가 결과를 토대로 도서관의 인공지능 챗봇 서비스에 대한 시사점과 개선방안을 도출하였다.
본 논문에서는 증대하고 있는 재난안전사고에 효율적으로 대응할 수 있도록 훈련할 수 있는 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 최근 재난은 복합적이며, 타 부처 간의 협력이 필요한 대규모 성격을 띠고 발생하는 빈도가 커지고 있는 반면 훈련도구는 각 부처별로 재난유형별 시스템들이 필요에 따라 독립개발 및 운영되고 있기 때문에 다양한 시나리오에 의한 종합적 분석결과를 기반으로 하는 스마트한 재난대응 방안 모색이 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재난에 대응하는 사람의 다양한 능력을 반영하여 인공지능 기반 하에 훈련 시나리오가 생성될 수 있는 지능형 재난대응훈련 시뮬레이터 개발을 위한 플랫폼을 제안한다. 또한 몰입감을 가지고 가상의 상황 하에서 훈련할 수 있도록 가상현실 기반의 시뮬레이터 플랫폼이 될 수 있도록 제안한다.
We evaluated the problems of the current disaster psychological recovery support system of the Ministry of Interior and Safety for periodic infectious disease disasters, including COVID-19 (coronavirus disease 2019). The current disaster psychological recovery support systems are challenging to preemptively respond to infectious disease disasters over a wide range and for a long period. These result from the workforce shortage according to the face-to-face consultation method and the limited real-time application of consultation contents. Additionally, due to the workforce shortage, it is difficult to track those who have experienced disasters in the long term. Furthermore, most disaster psychology evaluation tools are for adults, and there are few evaluation tools for children and adolescents. This paper presents an advanced disaster psychological recovery support platform technology that can actively assist people in psychological recovery from disasters while mitigating these issues.
의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.
최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.
인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다.
최근 컴퓨터 게임은 점점 복잡해지며 게임 이용자들은 컴퓨터에 의해 행동하는 NPC들이 보다 사실적이며 세련되길 원하기 때문에 게임NPC 개발자들은 인공지능 측면에서 보다 많은 노력을 기울일 필요가 있다. 이에 따라, 게임 NPC 지능 개발을 위한 플랫폼은 보다 사실적이며 반응적이고 쉬운 NPC 개발을 위해 실시간, 독립성, 유연성, 그룹 행동을 비롯한 다양한 인공지능을 지원해야 한다. 본 논문에서는 이전 플랫폼들의 문제점들을 알아보고, 해결하기 위한 게임 NPC 지능 개발 플랫폼의 구조를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 4개의 모듈로 구성되며, 부하분산을 통해 기존 플랫폼들보다 높은 성능을 보여주며, 각 모듈을 통해 다양한 인공지능 기법 지원, 효율적인 그룹 행동, 다양한 게임 환경에서 독립적인 NPC 개발과 같은 장점들을 가진다.
본 연구는 AI 플랫폼을 활용한 인공지능 수업에서 효과적인 내용과 방법을 제시하고자 하였다. 먼저, AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 각 단계별 내용 요소를 전문가로부터 추출하였다. 5개 단계에서 25개의 수업 요소를 선정하였고 AI플랫폼의 활용 단계에서 가르쳐야 할 내용에 대해 82명의 교사들을 대상으로 인식과 함께 수업 단계별 중요 요소를 설문으로 분석하였다. AI모델 준비 단계에서는 AI 모델의 학습 단계의 이해, 문제 인식과 정의 단계에서는 문제의 파악과 AI 해결 가능성, 데이터 수집과 전처리 단계에서는 데이터의 종류의 이해, AI모델링과 분석 단계에서는 AI가치 내용 요소가 나타났으며 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델의 실생활 활용을 중요하게 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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