본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.
본 연구는 기술수용모델을 기반으로 예비교사의 자기효능감과 AI 불안이 수학 수업에서 '똑똑! 수학 탐험대'를 사용하려는 의도에 미치는 영향을 구조적으로 살펴보았다. 이를 위해 254명의 예비교사들의 자기효능감, AI 불안, 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 사용 의도를 변인으로 연구모형을 설정하고 구조방정식으로 변인 간의 구조적 관계와 직·간접효과를 분석하였다. 분석 결과, 자기효능감은 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤으며, AI 불안은 인지된 사용 용이성과 인지된 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 인지된 사용 용이성은 인지된 유용성과 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 인지된 유용성은 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 통해 수학수업에서 예비교사가 '똑똑! 수학 탐험대' 사용을 촉진하기 위한 시사점과 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.
인공지능은 빅데이터 분석 기술에서 보다 인간적인 기술로 진화하고 있다. 인공지능은 사물인터넷의 센싱 기술로 말미암아 인간의 오감보다 더 정교한 감각 기관을 가질 것으로 예측된다. 그리고 인공지능은 클라우드 네트워크 기술로 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 컴퓨팅 자원을 지원받을 수 있을 것이다. 이처럼 인공지능은 최신 기술들의 총아로 발전 중에 있다. 이와 동시에 인공지능에 대한 불안과 미래 시대에 대한 암울한 전망도 높아지고 있다. 대부분의 기술 디스토피아적 미래상은 현상을 객관적으로 조망하는 관조적 시야를 잃어버렸을 때 발생한다. 또한 이러힌 비관론은 기술 발전의 미래상을 인간 의지의 주관적 미래상으로 전환시킬 능력과 자신감의 부재를 반영하기도 하다. 이 글은 인공지능 기술과 서비스의 발달에 따른 대량해고와 실업, 기계에 의한 인류 종말 등 일반적 주제를 다루기보다는 가까운 지금 일어나고 있는 개인정보보호 침해의 이슈를 다루고자 한다. 더 나아가 이 논문은 개인정보보호를 보장하면서 인공지능 산업을 발전시킬 수 있는 도덕적/법제도적 모델에 대해서도 고찰하였다.
본 연구는 UTAUT 모델을 이용하여 보건의료분야 대학생들의 인공지능기술(Artificial Intelligence Technology, AI)의 사용 의도와 태도에 영향을 미치는 요인들을 규명하기 위해 시행되었다. 연구대상은 278명의 대학생으로, 2016년 5월 15일부터 6월 14일까지 자기기입식 설문지를 통하여 자료를 수집하였다. 연구결과 성과기대, 사회적 영향, 업무의 유용성, 불안요인이 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 성과기대, 업무의 유용성, 불안요인은 태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용 의도는 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 불안요인과 업무의 유용성이 태도에 미치는 직접 효과가 사용 의도에 의해 부분 매개하는 것으로 나타났다. 대학생들의 AI 기술에 대한 긍정적인 사용 의도와 태도를 높이기 위해서는 사실에 근거한 정확한 정보전달과 막연한 불안감을 줄이면서 성과기대, 사회적 영향, 인지된 유용성을 향상시키는 것이 중요한 것으로 나타났다.
AI 기술의 급격한 진보는 우리 사회의 다양한 문제점을 개선해주는 기대를 주는 동시에, 인간이 제어할 수 없을 만큼 발전했을 경우 일어날 수 있는 다양한 부작용에 대한 불안을 안겨준다. 본 연구는 첨단 기기에 대한 거부감이 적은 20대 초반 젊은 층을 대상으로 강한 AI 기술이 적용된 제품의 수용의도를 알아보는 과정을 통해 AI에 의해 도래할 미래 환경에 대한 이들의 생각과 태도를 이해하는 단서를 제시하고자 하였다. 이를 위해 계획적 행동이론을 적용하였고, 나아가 이 연구모델을 확장시켜 AI에 대한 태도에 영향을 미치는 요인들을 확인해보고자 하였다. 연구 결과, AI 제품 사용의도에 AI에 대한 태도 및 지각된 행동통제가 유의한 영향을 미쳤고, AI에 대한 태도에는 업무 성과 향상의 혜택에 대한 기대와 관계 교란의 위협에 대한 불안의 영향을 확인하였다. 본 연구는 AI관련 기업 관점에서는 기술개발의 방향을 세우고, 국가적 관점에서는 AI의 정책적 수용 방향성을 세우는 데 시사점을 제시하며 연구적 공헌점을 가진다.
미래 세대들은 지능형 로봇과 공존에 대해 어떻게 인식하고 있는지는 SW와 인공지능 교육을 어떻게 설계하고 진행해야 하는지에 중요한 요소가 된다. 본 연구는 중학생 1학년 214명을 대상으로 설문 조사를 진행하였으며 인식의 차이를 확인하기 위해 예상되는 문제 상황에 대해 문제를 해결하는 과정과 대상에 대한 감정이입 여부를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 형태가 명시적이지 않은 경우에는 상하관계로 인식하고 있었고 둘째, 인간 형태의 경우에는 지능형 로봇을 대상으로 인식하고 대상과 의사소통 할 준비가 되어있었다. 셋째, 다수가 지능형 로봇에 감정을 느끼고 있었다. 넷째, 단순 기계 형태의 로봇에 대해서는 막연한 불안함을 느끼고 있었다. 본 연구는 지능형 로봇에 관한 인식을 확인한 사례 연구로서의 의의를 지니며 향후 중학생뿐만 아니라 다양한 연령층을 대상으로 로봇과 공존하며 살아갈 수 있는가에 대한 인식에 대해 고민하고 정립하는 것이 필요하다.
인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 '음성결제(Voice Payments)'가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 '목소리'를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 '구체성', '친밀감', '자율성'을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.
본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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