본 논문은 예비교사와 현직교사를 위한 인공지능 소양 교육으로 적용할 수 있는 교육 사례를 연구하였다. 이를 위해, 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리를 교육하는 사례를 제안하였다. 본 교육 사례는 인공신경망 동작 및 구현의 기초 원리 교육에 초점을 맞추어, 인공신경망 구현에 필요한 매개변수 최적화 해들을 스프레드시트로 찾는 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 지도학습 방식의 인공신경망에 초점을 맞추었다. 첫 번째로, 인공신경망 원리 교육 사례로서 2종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제안하였다. 두번째로 인공신경망 확장 교육 사례로서 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제안하였다. 마지막으로 인공신경망 교육 사례를 분석한 결과와 교육 만족도 분석 결과를 제시하였다. 제안한 교육 사례를 통해, 인공신경망 동작 원리, 학습 데이터 작성 방법, 학습 데이터양에 따라 실행되는 매개변수 계산 회수 그리고 매개변수 최적화에 대해 학습할 수 있다. 예비교사와 현직교사에 대한 교육 만족도 조사 결과는 각 조사 항목에 대해 모두 70%이상 긍정적인 응답 결과를 나타내어, 높은 수업 적용 적합성을 나타내었다.
본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
기계나 구조물등의 부재는 비금속 개재 물이나 가공과 같은 자연 결함과 함께 볼트구멍이나 기름구멍등의 인공 결함들을 가지고 있다. 이러한 인공 결함들은 초기 결함으로서 작용을 하여 반복되는 낮은 응력을 받을 경우 응력 집중원이 되고, 피로파괴의 원인이 된다. 이런 기계구조물에 대한 안전성 보장을 위하여, 금속재료의 제조 및 가공 공정상의 질적 개선과 함께 최적 설계가 강조되고 피로파괴 현상에 대한 많은 연구가 요구되고 있다.
본 연구는 지체장애인을 대상으로 인공지능 스피커에 대한 인지적 요소와 감정적 요소가 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 검증하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법은 지체장애인을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였다. 인공지능 스피커에 대한 인지도와 필요도, 인지된 친밀함과 즐거움, 사용 의도를 파악하였으며, 각 변인이 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향력을 확인하기 위해 다중회귀분석(Multiple linear regression analysis)을 실시하였다. 연구 결과, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 즐거움은 사용 의도에 유의한 정적 영향을 나타내었다. 그러나 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지도와 필요도, 인지된 친밀함은 인공지능 스피커 사용 의도에 통계적으로 유의미한 영향을 나타내지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도 향상을 위해 즐거움 요소를 강화하는 것이 필요함을 시사하며, 장애인을 위한 인공지능 제품과 맞춤형 서비스를 개발하기 위한 기초자료를 제공하는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 인공지능 교육과정의 확대에 따른 교육과정의 안정적 운영을 위해 필요한 조건 및 지원을 탐색하기 위해 실시되었다. 이에 2020년도부터 인공지능 교육과정을 운영한 A 고등학교를 대상으로 인공지능 교육과정에 대한 학생과 교사의 인식 및 구현방안, 지원방안에 대해 설문하였다. 설문 문항은 1) 인공지능 교육에 대한 경험 조사 2) 인공지능 교육의 구현 방향, 3) 이를 통한 기대효과를 중심으로 범주화하였으며 경향성 파악을 위해 빈도분석을 중심으로 결과를 도출하였다. 분석 결과, 세 가지의 시사점을 도출하였다. 첫째, 인공지능 교육의 활성화가 제시되었다. 둘째, 실습형의 인공지능 교육과정 개발과 교육과정 전반에 인공지능을 접목할 필요가 있음을 제시하였다. 셋째, 실습형 교육 운영을 위한 물적 인프라의 확충과 함께 인공지능 교수학습을 구현할 수 있는 교원의 역량 강화 방향에 대한 시도가 필요하다는 점을 강조하였다.
본 연구는 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 및 수학적 개념에 대한 학생의 이해 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 초등 인공지능교육 내용 기준을 분석하여 인공지능의 개념 요소를 추출하고, 이를 효과적으로 융합할 수 있는 수학과 성취기준을 파악하였다. 특히 로봇의 움직임을 활용하기에 적합한 각도 단원과 사각형 단원을 선택하여 그 성취기준을 인공지능교육 내용 요소와 융합하기 위해 수업을 재구성함으로써 5회기(총 15차시) 분량의 프로그램을 개발하였다. 이를 초등학교 4학년 1개 학급 22명을 대상으로 5개월에 걸쳐 적용하고 적용시 드러난 학생들의 이해를 인공지능 내용 주제별로 분석한 결과, 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램은 인공지능 원리 및 수학적 개념 이해에 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한 로봇의 활용은 실행 과정 및 결과 도출까지 일련의 절차를 시각적으로 확인하도록 함으로써 학생들의 인공지능과 수학적 이해뿐만 아니라 수업 참여도를 제고하는 것으로 확인되었다.
소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.
본 연구는 근미래 기술 융복합 환경에서 온라인 리서치 업무의 개선 방법 모색을 목적으로 하며, 향후 인공지능 기술 응용 및 활용을 위한 기초적인 학문적 토대를 제시한다. 구체적인 연구 방법 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰을 통해 리서치의 패러다임 변화, 온라인 리서치 플랫폼, 인공지능 기술들을 살펴보고 연구의 근거를 확보했다. 둘째, 사례를 수집하여 온라인 리서치 플랫폼의 리워드, 실행, 시각화 3가지 유형을 도출하였다. 셋째, 사례 분석을 통해 종합적인 인공지능 활용 동향과 방향성을 도출했다. 연구 결과 인공지능 기술이 가장 많이 사용되고 있는 단계는 분석, 시각화, 실행, 섭외, 설계, 매칭 순서였으며, 인공지능의 활용 방향성은 크게 업무 효율화, 인간의 사고 보조, 리서치 방식의 변화로 나눌 수 있다. 그러나 리서치 단계 중 계획 단계에는 인공지능 비롯하여 제공되는 기능이 온라인 리서치 플랫폼에서 전반적으로 부족했으며, 사용자 및 제품의 다양화에 따라 리서치 계획이 중요해지고 있는 시점에서 향후 인공지능을 활용한 리서치 계획 방안 개발 및 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 온라인 리서치 플랫폼 방법의 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하며, 향후 인공지능 기반의 리서치 플랫폼과 시스템 연구 개발의 기틀을 마련하고자 한다.
인공관절은 노인성 질환이나 자가 면역질환, 신체적인 외상 등으로 인하여 발생하는 관절의 손상 부위를 대체하기 위하여 고안된 관절의 인공 대용물이다. 인공 관절 중 인공 고관절의 경우 라이너(Liner)와 헤드(Head) 부분이 직접적인 마모 운동을 수행하게 되므로, 이 부분의 소재 특성에 따라 인공관절의 수명이 결정 되게 된다. 현재 헤드 소재로서는 Co-Cr-Mo 합금이, 라이너 소재로서는 고분자 소재인 UHMWPE (Ultra High Molecular Weight Polyethylene)가 주로 사용되고 있다. 이러한 MOP (Metal-On-Polymer) 구조의 인공관절의 경우, 충격흡수의 장점이 있는 반면, 관절 운동시 발생하는 UHMWPE 의wear debris에 의해 골용해가 발생하게 되어 인공관절의 수명이 저하되는 문제점이 있으며, 금속 헤드의 마모로 인한 금속이온의 용출은 세포 독성의 문제를 야기하여 인공관절의 수명을 저하시키는 또 다른 원인이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 PIII&D (Plasma Immersion Ion Implantation & Deposition) 공정을 이용하여 금속 (Co-Cr-Mo 합금)소재 위에 세라믹 (niobium nitride) 박막을 증착하여 상대재인 UHMWPE의 마모를 줄이고자 하는 연구를 진행하였다. 금속 소재 위에 증착된 세라믹 박막은 상대재인 UHMWPE의 마모량을 줄여줄 뿐만 아니라 금속이온의 용출을 막아준다는 장점이 있으나, 장시간의 마모 운동에 의하여 발생하는 박막의 박리 현상은 인공관절의 수명을 급격히 저하시키는 또 다른 원인이 된다. 이러한 단점을 해결하기 위하여, 박막의 증착 초기에 이온주입과 증착을 동시에 수행하는 dynamic ion mixing공정을 수행하였다. Dynamic ion mixing 공정을 수행함에 따라 박막과 금속 사이의 접착력이 증가하게 되어, UHMWPE의 마모량이 2배 가까이 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 장시간의 마모시험에서도 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 또한 UHMWPE의 마모량을 감소시키기 위하여 박막을 증착하기 전에 금속 소재에 질소 이온주입을 수행하는 pre-ion implantation 공정을 도입하였다. 질소 이온주입 결과 Co-Cr-Mo 합금 표면에 부분적으로 CrN, Cr2N의 세라믹 상이 형성 되는 것을 확인할 수 있었으며, 그에 따라 UHMWPE의 마모량이 2배 이상 감소 되는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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