Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.187-195
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2023
This study propose to develop artificial intelligence liberal arts courses for college students in the humanities and social sciences majors using the entry artificial intelligence model. A group of experts in computer, artificial intelligence, and pedagogy was formed, and the final artificial intelligence liberal arts course was developed using previous research analysis and Delphi techniques. As a result of the study, the educational topics were largely composed of four categories: image classification, image recognition, text classification, and sound classification. The training consisted of 1) Understanding the principles of artificial intelligence, 2) Practice using the entry artificial intelligence model, 3) Identifying the Ethical Impact, and 4) Based on learned, team idea meeting to solve real-life problems. Through this course, understanding the principles of the core technology of artificial intelligence can be directly implemented through the entry artificial intelligence model, and furthermore, based on the experience of solving various real-life problems with artificial intelligence, and it can be expected to contribute positively to understanding technology, exploring the ethics needed in the artificial intelligence era.
Hwang, Dong Hyun;Yoon, Young Hyun;Han, Chang Yeop;Lee, Seung Eun
Journal of Internet Computing and Services
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v.21
no.5
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pp.149-157
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2020
Recently, as interest in artificial intelligence has increased, many studies have been conducted to implement AI processors. However, the AI processor requires functional verification as well as performance verification on whether the AI processor is suitable for the application. In this paper, We propose an AI processor performance analyzer that can verify the application performance and explore the limitations of the processor. By Using the performance analyzer, we explore the limitations of the AI processor and optimize the AI model to fit an AI processor in image recognition and speech recognition applications.
Data is the core of AI technology. With the development of technology, AI technology is also accelerating as the amount of data increases explosively than before. However, compared to the interest in AI education, research on data education with AI is still insufficient. According to the case analysis of exsisting AI data education, there were cases of educating the process and part of data science, but it was hard to find studies related to data collection. Cause physical computing tools have a positive effect on AI education for elementary school students, data collection cases using tools were studied, but researches related to data collection were rare. Therefore, in this study, an efficient data collection method using physical tools was designed. A structural diagram of a data collection program was created using COBL S, a modular physical computing teaching tool, and examples of program screens from the service side and the user side were configured. This study has limitations in that the establishment of an AI education platform that can be used in conjunction with future program production and programs should be prioritized as a proposal in terms of design.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.1
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pp.65-73
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2022
In this study, by using Entry text model learning, educational contents for artificial intelligence education of elementary school students are developed and applied to actual classes. Based on the elementary and secondary artificial intelligence content table, the achievement standards of practical software education and artificial intelligence education will be reconstructed.. Among text, images, and sounds capable of machine learning, "production of emotion recognition programs using text model learning" will be selected as the educational content, which can be easily understood while reducing data preparation time for elementary school students. Entry artificial intelligence is selected as an education platform to develop artificial intelligence education contents that create emotion recognition programs using text model learning and apply them to actual elementary school classes. Based on the contents of this study, As a result of class application, students showed positive responses and interest in the entry AI class. it is suggested that quantitative research on the effectiveness of classes for elementary school students is necessary as a follow-up study.
In the era of the Fourth Industrial Revolution, how well the explosive information and data are handled and used is recognized as a problem directly related to the competitiveness of the industry. In particular, the introduction of artificial intelligence technology in the medical field can be said to have a great social impact on its use, and this research was conducted to understand the trends of artificial intelligence according to the range of use case. In this study, the application of artificial intelligence in the healthcare field is divided into four scopes, (1) hospital solutions, (2) personal health care, (3) insurance, and (4) new drug development. Based on various cases and trends in artificial intelligence technology, this study tried to give directions on how to develop artificial intelligence in Korea. In this study, we wanted to find out the use cases of artificial intelligence in various areas of healthcare industry and describe the latest issues in healthcare to help the overall medical industry. The development of artificial intelligence-based medical systems has made it easier to manage the chronic patients, increased the accuracy of cancer or disease diagnosis, and helped developing new drugs faster and more efficiently. Through this study, the medical industry we wanted to give a direction to the future development of artificial intelligence in Korea.
각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
Recently, artificial intelligence technology is being used throughout the industry. Currently, Currently, AI art generators are used in the NFT industry, and works using them have been exhibited and sold. AI art generators in the art field include Gated Photos, Google Deep Dream, Sketch-RNN, and Auto Draw. AI art generators in the music field are Beat Blender, Google Doodle Bach, AIVA, Duet, and Neural Synth. The characteristics of AI art generators are as follows. First, AI art generator in the art field are being used to create new works based on existing work data. Second, it is possible to quickly and quickly derive creative results to provide ideas to creators, or to implement various creative materials. In the future, AI art generators are expected to have a great influence on content planning and production such as visual art, music composition, literature, and movie.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.116-116
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2022
현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.
Recently, we are working to utilize it in various fields with the expectation of the potential of artificial intelligence. There is also interest in applying to the field of education. In the field of education, machine learning and deep learning, which are used in artificial intelligence technology, are deeply interested in how to learn on their own. We are interested in how artificial intelligence and artificial intelligence technologies can be used in education and we have an interest in how artificial intelligence can be applied to mathematics education. The purpose of this study is to investigate the direction of mathematics education as the change of education paradigm and the development of artificial intelligence according to the development of information and communication technology. Furthermore, we examined how artificial intelligence can be applied to mathematics education.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.4
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pp.313-325
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2020
There is a growing interest and need for the educational use of artificial intelligence as artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning, the core technologies of the intelligent information society, owing to the recent innovative technological advances. Consequently, the Ministry of Education announced the First Information Education Comprehensive Plan for introducing artificial intelligence competence enhancing education into the education field in preparation for the intelligent information society based on artificial intelligence technologies. Therefore, this study collected 416 overseas papers related to the educational use of artificial intelligence from the Web of Science (WoS) in order to explore the potential for using artificial intelligence educationally. This study analyzed the research status and research topic by country, citation counts, network analysis on keywords of the collected data by using the bibliometrix package of R program. Through this, it was possible to identify the research trend on the educational use of artificial intelligence, currently being conducted in foreign countries. It is believed that it will be possible to obtain implications for the topics and directions to be studied in the information education for strengthening artificial intelligence education based on the results of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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