• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권1호
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• pp.49-67
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• 2024

최근 인공지능 언어 모델의 다양한 활용에 대한 관심이 높아지면서 수학교육에서의 교수학적 활용 방안 모색에 대한 필요성이 강조되고 있다. 인공지능 언어 모델은 자연어 처리가 가능하다는 특징으로 인하여 수학 문장제 해결과 관련된 활용이 기대된다. 인공지능 언어 모델 중 하나인 ChatGPT의 성능을 확인하기 위하여 초등학교 교과서에 제시된 문장제를 해결하도록 지시하였으며 풀이 과정 및 오류를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 언어 모델은 81.08%의 정답률을 나타내었으며 문제 이해 오류, 식 수립 오류, 계산 오류 등이 발생하였다. 이러한 문장제 해결 과정 및 오류 유형의 분석을 바탕으로 인공지능 언어 모델의 교수학적 활용 방안과 관련된 시사점을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.283-289
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• 2021

4차 산업혁명에 기반하여 열린 스마트 홈 시대의 메인 허브 역할을 하는 인공지능 스피커에 많은 장애인의 관심이 모이고 있다. 그러나 인공지능 스피커를 향한 장애인의 니즈(Needs)에 비하여 현재까지 인공지능 스피커를 사용하는 장애인 사용자의 수는 매우 저조하다. 이에 본 연구는 장애 유형 중 가장 많은 수를 차지하는 지체장애인에 초점을 맞추어 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 분석하기 위하여, 최근 첨단 IT 기술의 수용과 관련하여 설명력이 높은 모형으로 알려진 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM)을 활용하였다. 기술수용모델의 이론적 모델을 바탕으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성과 인지된 유용성이 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 구조방정식(Structural Equation Modeling, SEM)을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기술수용모델은 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하기 위해 적합한 모형인 것으로 확인되었으며, 구체적으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 사용 의도에 통계학적 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인지된 유용성은 사용 의도에 유의미한 영향을 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 확인할 수 있었으며, 이는 장애인 맞춤형 인공지능 스피커 서비스 개발과 장애인의 인공지능 스피커 사용성을 향상을 위한 기초자료로써 의의가 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.36-41
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• 2021

인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

• 기계저널
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• 제57권3호
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• pp.30-33
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• 2017

이 글에서는 기계공학분야에서 인공지능의 귀납적 모델과 연역적 모델의 다양한 적용 사례를 살펴보고 두 모델의 차이를 소개하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.315-316
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• 2022

본 논문은 스마트 인솔의 압력 데이터를 이용하는 컨볼루션 신경망 모델에 해석가능한 인공지능 방법인 Grad-CAM을 적용하는 방법을 제안한다. 학습된 각 모델에 Grad-CAM을 적용하여 모델에서 중요한 역할을 하는 압력센서와 중요하지 않은 압력센서를 알아내는 방법을 제안하고 데이터마다 학습을 진행하고 학습된 모델을 통해 실제로 중요한 압력센서와 그렇지 않은 압력센서에 대해서 알아본다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.139-149
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• 2017

21세기 지식 정보 사회에 인공지능 교육이 매우 중요하다. 4차 산업혁명 시대에 컴퓨터 교육에서 인공지능을 이해하고 컴퓨터 프로그래밍 교육을 해 보는 것이 매우 중요하지만 인공지능에 대해서 이해하고, 컴퓨터 프로그래밍 교육을 하는 교수 학습 모델이 없다. 본 연구에서는 제안하는 모델은 문제 이해 단계, 데이터 정리하기 단계, 인공지능 모델 정하기 단계, 프로그래밍하기 단계, 보고서 작성하기 단계로 구성된다. 프로그래밍하기 단계에서는 학생들의 수준에 적합하게 복사하기, 변형하기, 창조하기, 도전하기로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 교사들의 델파이 평가로 모델의 타당도를 입증하였고, 그에 따라 초등학생들이 쉽게 이해할 수 있는 사례를 만들었다. 본 연구의 결과는 초등학생들에서 인공지능 프로그램을 실습해 볼 수 있는 좋은 기회를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.187-195
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• 2023

본 연구는 엔트리 인공지능 모델을 활용하여 인문사회계열 대학생을 위한 인공지능 교양 교과목을 개발하는 데 목적이 있다. 컴퓨터, 인공지능, 교육학 전문가 집단을 구성하고 선행연구 분석, 델파이 기법을 활용하여 최종 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 연구결과 교육 주제는 크게 이미지 분류, 영상인식, 텍스트 분류, 소리 분류 총 4가지로 구성하였다. 교육 내용은 주제별로 1) 인공지능 원리 이해, 2) 엔트리 인공지능 모델 활용 실습, 3) 윤리적 영향성 확인, 4) 배운 내용을 기반으로 실생활 문제 해결을 위한 팀별 아이디어 회의 단계로 구성하였다. 본 교과목을 통해 인문사회계열 대학생은 인공지능 핵심기술의 원리 이해를 바탕으로 엔트리 인공지능 모델을 통해 직접 구현할 수 있고 더 나아가 실생활의 다양한 문제를 인공지능으로 해결해보는 경험을 기저로 기술을 이해하고 인공지능 시대 필요한 윤리를 모색해보며 책임감 있게 사용하는데 긍적적인 기여를 기대해볼 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.63-66
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• 2022

본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.17-18
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• 2019

최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.