• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.345-348
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• 2022

본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.

• Journal of Christian Education in Korea
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• v.74
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• pp.107-134
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• 2023

The purpose of this study is to provide a foundation for establishing the correct direction of education that utilizes artificial intelligence, a key technology of the Fourth Industrial Revolution, in the context of Christian education. To achieve this, theoretical and literature research was conducted. First, the research analyzed the historical development of artificial intelligence to understand its characteristics. Second, the research analyzed the use of artificial intelligence in convergence education from an educational perspective and examined the current policy direction in South Korea. Through this analysis, the research examined the direction of Christian education in the era of artificial intelligence. In particular, the research critically examined the perspectives of continuity and change in the context of Christian education in the era of artificial intelligence. The research reflected upon the fundamental educational purposes of Christian education that should remain unchanged despite the changing times. Furthermore, the research deliberated on the educational curriculum and teaching methods that should adapt to the changing dynamics of the era. In conclusion, this research emphasizes that even in the era of artificial intelligence, the fundamental objectives of Christian education should not be compromised. The utilization of artificial intelligence in education should serve as a tool that fulfills the mission permitted by God. Therefore, Christian education should remain centered around God, rooted in the principles of the Bible. Moreover, Christian education should aim to foster creative and convergent Christian nurturing. To achieve this, it is crucial to provide learners with an educational environment that actively utilizes AI-based hybrid learning environments and metaverse educational platforms, combining online and offline learning spaces. Moreover, to enhance learners' engagement and effectiveness in education, it is essential to actively utilize AI-based edutech that reflects the aforementioned educational environments. Lastly, in order to cultivate Christian learners with dynamic knowledge, it is crucial to employ a variety of teaching and learning methods grounded in constructivist theories, which emphasize active learner participation, collaboration, inquiry, and reflection. These approaches seek to align knowledge with life experiences, promoting a holistic convergence of faith and learning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.456-459
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• 2022

본 연구는 최근 자연어 인공지능 연구 동향에 발맞추어 사전 학습된 언어 인공지능을 활용한 의미론적 분석을 통해 국문 보고서의 가독성을 평가하는 방법론 두 가지를 제안한다. 연구진은 연구 과정에서 사전 학습된 언어 인공지능을 활용해 추가 학습 없이 문장을 임의의 벡터값으로 임베딩하고 이를 통해 1. 의미론적 복잡도 와 2. 내재적 감정 변동성 두 가지 지표를 추출한다. 나아가, 앞서 발견한 두 지표가 국문 보고서의 가독성과 정(+)의 상관관계에 있음을 확인하였다. 본 연구는 통사론적 분석과 레이블링 된 데이터에 크게 의존하던 기존의 가독성 평가 방법론으로 부터 탈피해, 별도의 학습 없이 기존 가독성 지표에 근사한다는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.719-721
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• 2022

본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.4
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• pp.391-400
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• 2020

While artificial intelligence (AI) is attracting attention as a core technology in the era of the 4th industrial revolution, needs for artificial intelligence education to cultivate AI literacy is emerging. In this regard, we developed and applied a project-based AI education program for elementary and middle school students, and analyzed its effects. Participants were assigned into teams with three members, and each team engaged in a project-based AI education program for two nights and three days. In the project, they selected an real-world problem they wanted and devised an AI-enabled artifact to solve it. The effectiveness of the program was investigated with the changes in attitude and efficacy of learners toward artificial intelligence. The results showed that the AI project learning positively changed both attitudes and efficacy toward artificial intelligence at a statistically significant level. This change was more pronounced as the level of perceived programming skills increased, and the level of interest in the project learning increased.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.3
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• pp.463-468
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• 2020

Artificial intelligence researches are being applied and developed in various fields. In this paper, we build a neural network by using the method of implementing artificial intelligence in the form of spiking natural networks (SNN), the next-generation of artificial intelligence research, and analyze how the number of neurons in that neural networks affect the performance of the neural networks. We also analyze how the performance of neural networks changes while increasing the amount of neural network learning. The findings will help optimize SNN-based neural networks used in each field.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.168-170
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• 2023

이 논문에서는 7,400만개의 한국어, 영어 문서를 활용하여 최대 4,096개의 토큰을 입력으로하고 최대 1,024개의 토큰을 생성할 수 있도록 학습한 언어모델인 Long-KE-T5를 소개한다. Long-KE-T5는 문서에서 대표성이 높은 문장을 생성하도록 학습되었으며, 학습에 사용한 문서의 길이가 길기 때문에 긴 문맥이 필요한 태스크에 활용할 수 있다. Long-KE-T5는 다양한 한국어 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 사전학습 모델링 방법이 텍스트 요약과 유사하기 때문에 문서 요약 태스크에서 기존 모델 대비 높은 성능을 보였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.21 no.1
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• pp.139-149
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• 2017

Artificial intelligence education is very important in the 21st century knowledge information society. Even if it is very important to understand artificial intelligence and practice computer programming in computer education in the fourth industrial revolution, but there is no teaching and learning model to understand artificial intelligence and computer programming education. In this paper, the proposed model consists of problem understanding step, data organizing step, artificial intelligence model setting step, programming step, and report writing step. At the program step, students can choose to copy, transform, create, and challenge steps to their level. In this study, the validity of the model was proved by the Delphi evaluation of elementary school teachers. The results of this study provide a good opportunity for elementary school students to practice artificial intelligence programs.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.4
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• pp.701-706
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• 2019

The advent of the AI(: Artificial Intelligence) has applied to many industrial and general applications have havingact on our lives these days. Various types of machine learning methods are supported in this field. The supervised learning method of the machine learning has features and targets as an input in the learning process. There are many supervised learning methods as well and their performance varies depends on the characteristics and states of the big data type as an input data. Therefore, in this paper, in order to compare the performance of the various supervised learning method with a specific big data set, the supervised learning methods supported in the Tensorflow and the Sckit-Learn are simulated and analyzed in the Jupyter Notebook environment with python.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.66-68
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• 2008

본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.