• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.4
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• pp.611-619
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• 2021

Artificial intelligence is at the heart of the Fourth Industrial Revolution. Education must change in order to develop the capabilities necessary for future AI-based societies. This study developed and applied artificial intelligence experience classes using Teachable machine to elementary school students, and analyzed changes in artificial intelligence understanding and interest among students. Among the 10 artificial intelligence classes, 4 classes used various artificial intelligence education platforms, and 6 classes focused on Teachable machines. Before and after the application of the program, students' interest and understanding in artificial intelligence were examined. Quantitative and qualitative studies were conducted together. Studies have shown that both students' interest and understanding of artificial intelligence has improved since the application of the program. Furthermore, based on the findings, we propose a follow-up study for the development of artificial intelligence training programs.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.623-643
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• 2017

최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.5
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• pp.221-229
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• 2018

Machine learning and artificial intelligence are core technologies for the 4th industrial revolution. However, it is difficult for the general public to get familiar with those technologies because most people lack programming ability. Thus, we developed a Graphic User Interface(GUI) to overcome this obstacle. We adopted TensorFlow and used .Net of Microsoft for the develop. With this new GUI, users can manage data, apply algorithms, and run machine learning without coding ability. We hope that this development will be used as a basis for developing artificial intelligence in various fields.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.299-300
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• 2020

본 논문에서는 머신러닝, 데이터 처리 학습을 위한 EPL 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 통한 학생들의 학습을 통합 관리, 학습 능률 향상, 학습 흥미 유도하고 나아서 학생의 학습 패턴을 분석해 그에 적절한 강의 추천을 목표로 하는 지능형 통합 학습 관리 플랫폼을 제안한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.3
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• pp.561-570
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• 2018

Artificial Intelligence is one of the technologies that are being discussed in the Fourth Industrial Revolution, attracting the attention from companies around the world and this technology is being applied to various industries such as education, finance, automobile, etc. AI integrated ChatBot is a system designed to respond to user questions according to defined response rules. This system is gradually expanded from simple inquiry responses for intelligent virtual assistant service, weather, traffic, schedule, etc. to service provisions through user pattern analysis, to solidify its position as a life-style service. As a result, research on AI integrated ChatBot platform has become necessary. Therefore, this study suggests the design and implementation of an intelligent chatbot service platform for small businesses.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.693-695
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• 2022

디지털 기술이 각 분야의 기술과 융합하는 디지털 전환(Digital Transformation)은 4차 산업혁명을 가속화 하고 있다. 국가적으로 클라우드·인공지능·데이터 관련 정책 수립과 디지털 댐 사업, 데이터 플랫폼 사업 등을 통해 산업분야의 디지털 전환을 추진 중이나, 소재·바이오 등 극히 일부 과학기술 분야 외에 클라우드, 데이터, 인공지능, 시뮬레이션 등을 종합적으로 지원하는 국가적 지원이 전무한 실정이다. 본 논문은 국가 R&D의 디지털 전환 가속화를 위한 디지털융합R&D 플랫폼 제공을 위해 계산과학 SW를 서비스하기 위한 프레임워크를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.233-234
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• 2022

본 논문에서는 효율적인 AI 교육을 위한 데이터셋 아카이브와 데이터 활용을 위한 프로그래밍 플랫폼과의 연동 모듈을 제안한다. 데이터셋 아카이브는 공공데이터를 전처리하여 생성한 데이터를 모아 설계하며, 프로그래밍 플랫폼 코드비(CodeB)와 연동하여 데이터를 활용할 수 있도록 한다. 코드비(CodeB)는 파이썬 블록 프로그래밍 플랫폼으로 연동을 통해 데이터를 활용한 프로그래밍이 가능하다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.8
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• pp.1130-1135
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• 2022

In Seoul, about 75,000 CCTVs are installed in 25 district offices. Each ward office has built a control center for CCTV control and is performing 24-hour CCTV video control for the safety of citizens. Seoul Metropolitan Government is building a smart city integrated platform that is safe for citizens by providing CCTV images of the ward office to enable rapid response to emergency/emergency situations by signing an MOU with related organizations. In this paper, when an incident occurs at the Seoul Metropolitan Government Office, the escape route is predicted by discriminating people and vehicles using the AI DNN-based Template Matching technology, MLP algorithm and CNN-based YOLO SPP DNN model for CCTV images. In addition, it is designed to automatically disseminate image information and situation information to adjacent ward offices when vehicles and people escape from the competent ward office. The escape route prediction and tracking system using artificial intelligence can expand the smart city integrated platform nationwide.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.3
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• pp.11-22
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• 2022

Recently, research and development using various Artificial Intelligence (AI) technologies are being conducted in the field of education. Among the AI in Education (AIEd), conversational agents are not limited by time and space, and can learn more effectively by combining them with various AI technologies such as voice recognition and translation. This paper conducted a trend analysis on platforms that have a large number of users and used conversational agents for English learning among commercialized application. Currently commercialized educational platforms using conversational agent through trend analysis has several limitations and problems. To analyze specific problems and limitations, a comparative experiment was conducted with the latest pre-trained large-capacity dialogue model. Sensibleness and Specificity Average (SSA) human evaluation was conducted to evaluate conversational human-likeness. Based on the experiment, this paper propose the need for trained with large-capacity parameters dialogue models, educational data, and information retrieval functions for effective English conversation learning.