지금까지의 인공지능 연구는 컴퓨터 분야의 새로운 알고리즘에 관한 것이 대부분이며, 인공지능의 활용 사례연구도 주로 인간과의 대결에서 승리한 것을 보여 주고 있다. 사회와 기업의 지속적인 관심 속에 학계에서도 단순 기술적 측면의 인공지능 연구에서 벗어나 인공지능의 활용적 측면, 특히 조직·전략과의 연계, 인공지능의 활용 리스크 등의 문제에서 이론을 정립하려는 노력이 최근 시도되고 있다. 본 문헌 연구에서는 2015년부터 2022년 현재까지 인공지능의 활용에 관한 연구를 인공지능 활용 분야, 인공지능 프로젝트 관리 그리고 인공지능의 활용 리스크 측면에서 조사하였다. 또한 세부 분석을 위하여 인용 수 20개 이상의 785개 연구에 대하여 세부 분야로 분류하여 조사하였다. 연구 결과 아직 많은 인공지능의 활용연구는 산업 또는 기업 업무별 과거 데이터를 중심으로 한 프로토타이핑 프로젝트 연구에 치우쳐져 있었다. 향후 인공지능 활용을 위한 조직 구조, 프로젝트 선정과 적용과정 등의 연구가 인공지능 활용의 리스크 연구와 함께 필요할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.
인공지능 국가전략이 발표되면서 인공지능의 교육에 대한 다양한 정책들이 제안되고 있고 교사를 대상으로 하는 인공지능융합교육도 활발히 추진되고 있다. 또한 인공지능 스피커는 각 가정에 판매 및 보급이 되고 있는 실정이고, 인공지능 스피커의 교육적 활용 현장연구들이 시작되고 있다. 이 연구에서는 인공지능 윤리에서 인공지능 스피커가 발생시킬 논란이 될 문제들을 살펴보고, 가정이나 학교에서 인공지능 스피커가 활용될 때 발생할 수 있는 윤리적 딜레마를 도출해보고자 한다. 이 딜레마는 인공지능 스피커에 대한 집단별 도덕적 판단력 수준 측정 MCT(Moral Competence Test)에 활용할 수 있을 것이다.
인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.
본 연구는 보건계열 전공 학생들의 의료용 인공지능에 대한 기대도를 조사하여 의료용 인공지능의 보건의료영역에서의 전반적 활용을 위한 기초자료로 이용하고자 충청남도 천안시에 소재한 일개 대학교 보건계열 전공 대학생들 500명을 대상으로 인공지능에 대한 인지도와 의료용 인공지능에 대한 신뢰도 및 활용에 대한 기대도를 조사하였다. 의료용 인공지능에 대한 인지도는 대상자의 18.6%가 높다고 응답하였고, 의료용 인공지능에 대해 신뢰도는 대상자의 24.8%가 높다고 응답하였으며 의료용 인공지능의 활용에 대한 찬성은 대상자의 38%가 그렇다고 응답하였다. 또한, 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도가 높을수록 인공지능의 보건의료 활용에 대한 기대도도 높게 조사되었다. 이상의 결과로 볼 때 전공과정에서의 의료용 인공지능에 대한 교육은 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도 및 기대도를 제고시켜 의료용 인공지능을 활용하는 효율적인 보건의료 환경 조성에 초석이 될 것으로 사료된다.
우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.
본 연구는 인공지능 활용 교육에 대한 초등교사의 인식을 종합적으로 분석하는 목적을 지닌다. 최근 학교 교육 현장에서 인공지능 기술의 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 초등학교 교사들이 이를 어떻게 인식하는지를 확인하는 연구는 미흡하다. 본 연구는 초등교사 69명을 대상으로 기술통계, 중다회귀분석, 의미변별척도를 활용하여 초등교사들이 교육에서 인공지능 활용에 대해 어떻게 인식하는지를 총체적으로 분석하였다. 연구 결과, 초등교사들은 인공지능 기술이 수업 시간 내 활동을 보조하는데 가장 적합하다고 응답하였으며 교수학습 방법 측면에서는 문제중심학습이 가장 적절하다고 인식하고 있었다. 인공지능의 교육적 활용에 대해 영향을 미치는 요소는 학습 내용, 학습 자료, 인공지능 기기로 나타났다. 인공지능 활용 교육은 개별학습, 참여 촉진, 흥미 유발 등의 특성을 지닌다고 인식하였다. 향후 최적화된 교육 운영을 가능하게 하는 수업 전략이나 모형 개발 등이 이루어질 필요가 있다.
정부의 인공지능 국가전략을 통해 인공지능 교육은 초등학교에서도 필수교육으로 대두되고 있다. 또한 인공지능 소양을 습득하기 위해 타 교과와 융합한 인공지능 융합 교육의 필요성이 증가하고 있고, 인공지능 발달에 대한 수학의 역할을 고려하여 수학 교과를 통해 인공지능의 이해를 기르는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수학 교과와 인공지능 교과가 융합한 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하기 위해 초등학교 3~4학년 수학 교과의 도형 분류를 의사 결정 나무 모델을 활용하여 가르치는 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 초등학생의 인공지능 개념학습을 통한 인공지능 기초소양 함양뿐만 아니라 수학 교과의 이해 및 성취도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 핀테크 보안에 활용 가능한 딥러닝 기술을 살펴본다. 먼저 인공지능과 관련된 보안 이슈를 인공지능이 사람을 위협하는 상황에 대한 보안(Security FROM AI), 인공지능 시스템이나 서비스를 악의적인 공격으로부터 보호하는 이슈(Security OF AI), 인공지능 기술을 활용해 보안 문제를 해결하는 것(Security BY AI) 3가지로 구분하여 살펴본다. Security BY AI의 일환으로 딥러닝에 기반한 비정상탐지(anomaly detection)과 회귀분석(regression)기법을 설명하고, 이상거래탐지, 바이오인증, 피싱, 파밍 탐지, 본인확인, 명의도용탐지, 거래 상대방 신뢰도 분석 등 핀테크 보안 문제에 활용할 수 있는 방안을 살펴본다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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